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机器人运动会名场面不断,央视透露出3,个关键信号,雷军说得很现实

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在北京举办的人形机器人运动会上,各类热闹的新鲜事接连不断。

这次百米赛跑跑出了8秒64的成绩,速度比博尔特保持的世界纪录还要快。

不过另一边出状况的画面也不少,摔倒的、撞墙的、正在抢修的场景全都有。



央视报道的时候也没藏着掖着,好的坏的都放出来了。

一边破纪录一边出状况,这场面本身就挺说明问题。



百米决赛中,天工Ultra跑出了8秒64的成绩,相较于博尔特快了接近一秒。

它的400米跑出38秒15的成绩,人类在该项目的世界纪录为43秒03。



仅从这些数字本身来看,确实会给人相当夸张的直观感受。

但有个事得说清楚,这些成绩都是在平整的塑胶跑道上跑出来的,光线稳地面干净,没有台阶没有电线也没人突然从旁边冒出来。



我们针对这类场景给机器人反复调校各类参数,直到它运行到最优状态,最终才跑出了这个对应数值。

只要切换到其他不同的场景,最终呈现出的效果就会全然不同。



开展障碍跑测试时,不少机器人在直线路段冲得速度很快,可一到弯道或是碰到障碍物就停不住,径直朝墙面撞过去。

有机器人发生碰撞之后,外壳部位直接迸出了火花。



足球赛更明显,轻轻碰一下就往地上倒,倒下去之后半天爬不起来,比赛节奏全被打乱了。

举重这个赛事项目也出现了意外状况。



有台举着杠铃的机器人朝着裁判席方向移动,裁判连忙往旁避让。

之后业内相关人士表示,该现象多数情况下和高负载场景里的平衡控制相关,并非有意做出反常操作。

抓举动作失利后没能第一时间制动停下,代表对应的安全响应机制还存在优化余地。



一个翻车现场把好几个问题都暴露了。

维修区域展现出的实际状况,反而可以更直观地印证相关判断。



工程师接连更换各类零部件,拧紧螺丝之后重新启动整套系统很多队伍都提前备好备用设备与替换零件。

出现故障时就拆取可用部件应急凑用这类安排在常规体育赛事当中根本见不到,在机器人竞技活动里却属于十分普遍的情况。



这类翻车状况绝非笑料,恰恰就是它们真实能力水平的直接体现。

央视为什么敢把这些画面放出来,因为它本来就不是想让你只看机器人有多厉害。

它想要传达给你的信息是,这类设备当下移动速度很快,可距离真正能胜任实际工作还差着不小的距离。



跑得快是单项本事,能不能应对突发情况才是硬功夫。

但央视此番做出的整体布局,格局要远远超出大多数人的预想。



央视这次的处理方式挺有意思,没有只挑高光也没有只放翻车,两个都放。

这其中至少能梳理出三层不同的含义。



第一点就是将整个行业从以往的展示场景中移出,放到实际场景里接受检验。

此前人形机器人出现在公众视野时基本都在发布会舞台,地面平整灯光适宜,路线反复彩排几十次,拍出的视频挑不出问题。



这回直接放到赛场上比拼,两千多台机器人同场亮相,真要是摔了也没法通过剪辑把这段去掉。

维修区域内堆放的所有损坏零配件,在场的所有人都能看得清清楚楚。

这种公开考试直接撕掉了包装,企业再想拿一段完美视频糊弄人就不好使了。



第二点的核心作用,是适当拉低公众此前抱有的过高相关期待。

机器人跑赢博尔特的相关影像在各大网络平台广泛传播,不少观众看完之后就产生了机器人已经全方位超越人类的认知。



央视报道里反复强调的意思是,赛道是优化过的环境不是现实路面。

现实道路上有台阶有油污有电缆,光线还一直在变,把赛场成绩等同于现实能力是想多了。

机器人不存在人类的生理机能约束,跑得快依托的是电机与算法的支撑,这并不说明它的整体性能已经达到可商用的水平。



第三层是告诉大家真正的主战场不在跑道。

本次赛事的官方提出了“以赛促研、以赛促产”的发展思路,竞技赛场本质上只是一处技术试验场地。

报道用大量篇幅展示场景赛的相关画面,涵盖工厂搬运、家务整理、商超分拣,这些才是产业真正需要攻克的实际问题。



竞技赛考察的是基础体能素质,场景赛对应的则是正式上岗的实操考核。

眼下这类上岗考核的达标率普遍不高,说明相关技术距离大规模落地应用还有不小的差距。



别被8秒64冲昏头,技术有进步但还没到能吹的时候。

其实这些判断早有人说过,而且说得比央视还直白。



雷军此前曾作出判断,现阶段人形机器人还仅处于学徒状态,距离可以稳定开展各类作业的正式应用标准还有很大差距。

把整场赛事完整观摩下来,能发现这个比喻的契合度非常高。



学徒工的特点是什么,单一动作练熟了能做得不错,遇到没教过的情况立马就蒙。

赛场上的机器人就是这样,直线冲刺可以练到极致,但碰到对抗障碍突发干扰,失误率立刻上来了。

就像练了三年切菜的学徒,刀工没问题,让他独立做一桌菜就乱了。



雷军也曾公开提及,和家政服务、商超服务这类场景相比,智能制造场景的复杂度更低,相关应用会率先在工厂落地。

本次家务模拟场景赛事整体完成度不高,居家环境杂物多、地面材质繁杂,光线明暗波动大,对机器人的要求远高于工厂场景。



工厂内的任务统一规范,环境条件也可以人为管控,很适合作为机器人落地的首个场景。

雷军旗下的小米人形机器人目前正处于汽车工厂实习阶段,现阶段做的都是搬运、巡检这类基础性工作。

他知道差距在哪所以说话留了余地。



有个事得澄清一下,网上有人说举重机器人冲裁判席是程序故意搞的,实际不是,就是高负载下平衡控制出了问题,属于技术故障。

这个故障本身值得研究,因为它暴露的是高负载下的安全问题,不是拿来娱乐的段子。



这场运动会确实展示了国产机器人在运动控制上的进步,硬件迭代快算法也在往上走。

但摔跤失控维修区忙得停不下来,这些才是当前技术的真实水位。



两个东西同时存在不矛盾。

天工Ultra跑出8秒64成绩的当天,赛场边的掌声格外洪亮。

同一时段的维修区域内,有人正给一台摔坏的机器人更换零部件。



把这两幅场景凑到一块,恰恰就是当下这个行业的真实面貌。

跑得快摔得也狠修得还很忙,央视把这些都播了出来没藏着,雷军说"学徒工"也没说错。



剩下的事得靠一台一台摔出来的数据慢慢填。

至于下一届运动会能不能少摔几台,维修区能不能不那么忙,这个答案比百米成绩重要得多。

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