为AI装上身体：机器人为何今日发展如此迅速

几个月前，数百家专注于人形机器人的公司制造的机器人都可以用"缓慢"来形容，最高时速仅为每小时3英里左右。机器人的行走接近于踱步，手臂动作显得迟缓而笨拙。但就在这个周末，我们看到了一个能够快速、优雅、流畅奔跑的机器人。

这清楚地表明，机器人以及其他获得视觉和智能能力的机器，正在以前所未有的速度发展。

Synapse公司AI和数据总监马特·吉尔伯特在最近的TechFirst访谈中说："突然之间，给AI装上身体在经济上变得可行了。"

将AI嵌入物理硬件的成本正在下降，而AI本身的能力也在成倍提升。硬件不再是阻碍因素，物理AI——嵌入机器人和其他智能机器中的AI——已经开始带来显著的投资回报，吉尔伯特表示。

这就是为什么亚马逊现在拥有超过100万台仓库机器人，并且正在与英伟达一起，对其他物理AI机器人公司进行更多投资的原因。

激光雷达的价格已从75000美元下降至"数百美元而非数千美元"，为宝马i7提供激光雷达传感器的Innoviz公司表示。与此同时，十年间电池成本下降了约85%。传感器更便宜了，芯片更便宜了，执行器——可以理解为机器人的肌肉——也更便宜了。

据高盛研究报告，完整人形机器人的成本已下降40%。这个速度出乎意料地快。

"人形机器人的制造成本已经下降——从去年每台估计50000美元（低端型号）到250000美元（最先进版本）的区间，降至现在的30000美元到150000美元区间。我们的分析师原本预期每年下降15-20%，但实际下降了40%。"

当然，即使成本在下降，为AI装上身体也并非易事。

物理AI不仅仅是连接到云端，让机器人查询ChatGPT并在10秒后获得回复。如果机器人需要避免碰撞、安全举起重物或在人类附近停下，延迟就很重要。这意味着需要板载计算。

吉尔伯特说："如果我需要非常快速的实时处理和反应，我可能会把这些处理放在边缘设备上。"

但并非所有处理都需要即时反应。一些处理将在本地服务器或云端进行，那里更大的AI模型可以处理更困难的推理任务，对高延迟的容忍度也更高。结果是一种混合架构，既能满足设备端的反射动作，也支持本地推理以及基于云的学习和优化。

更便宜的硬件、更好的AI，以及设备端和云端混合计算的结合，实现了极快的开发速度。

人形机器人公司Foundation的首席执行官桑卡特·帕塔克告诉我，公司成立18个月后就有了人形机器人原型，而且不仅仅是基础版本。我从Apptronik听到了类似的故事，当然还有Figure公司，该公司制造的机器人看起来比目前任何其他机器人都跑得更平稳、更快，而这家公司也只是在两年多前才成立。

然而，将人形机器人投入有人类的空间仍然是一个挑战性问题，特别是出于安全考虑。

与数字AI不同，现实世界机器人的错误会产生现实后果。这些通常不是像大语言模型可能产生的幻觉那样的问题。

吉尔伯特说："在物理世界中，行动往往是不可逆的……这不仅仅是一个错误的句子，而是可能是灾难性的物理动作。"

这就是为什么他说家庭是物理AI和机器人技术的"最后前沿"。家庭环境是无结构的、不可预测的、不断变化的。有小孩，甚至婴儿，还有宠物在周围和脚下。当然还有成年人：同样不可预测。

这使得家庭成为通用人形机器人的终极测试：

"我们知道当人形机器人能够走进任何一个美国家庭并泡一杯咖啡时，我们就解决了通用人形机器人技术。"

也许，还要等到普通家庭能够负担得起一台机器人的时候。

Q&A

Q1：为什么机器人发展突然变得这么快？

A：主要原因是硬件成本大幅下降和AI能力显著提升。激光雷达价格从75000美元降至数百美元，电池成本十年间下降85%，人形机器人整体制造成本下降40%。同时AI技术不断改进，使得给AI装上物理身体在经济上变得可行。

Q2：物理AI和普通AI有什么区别？

A：物理AI需要实时处理和快速反应，不能像数字AI那样依赖云端查询后延迟回复。机器人需要避免碰撞、安全举重或在人类附近停止时，延迟至关重要。因此需要板载计算，并采用设备端、本地服务器和云端的混合架构。

Q3：人形机器人什么时候能进入普通家庭？

A：家庭被认为是物理AI的"最后前沿"，因为家庭环境无结构、不可预测且不断变化，还有儿童、宠物等安全隐患。专家认为当人形机器人能走进任何美国家庭并泡咖啡时，就解决了通用人形机器人技术，但还需要普通家庭能负担得起。