衡宇 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
Attention Please！這是一個(gè)整裝待發(fā)的國(guó)產(chǎn)人形機(jī)器人：
先拿比較基礎(chǔ)的挑戰(zhàn)場(chǎng)景熱熱身。
首先完成的是行走過程中主動(dòng)調(diào)整步態(tài)，抬腿從平地邁上臺(tái)階：
再加大點(diǎn)場(chǎng)景難度，讓它完成上樓梯任務(wù)，還能看到實(shí)時(shí)感知畫面：
或者下15度的斜坡，都能一氣呵成：
這家伙還從室內(nèi)走到了戶外，從白天走到了傍晚，在不同環(huán)境條件下進(jìn)行測(cè)試。
動(dòng)態(tài)表現(xiàn)怎么說呢，就挺穩(wěn)定，夸句“出色”并不為過。
不僅這些任務(wù)全部能穩(wěn)如老狗般解決，更關(guān)鍵的是，這家伙完成上述任務(wù)，依靠的不是地形建模什么的，而是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)感知人形機(jī)器人實(shí)時(shí)感知自個(gè)兒面對(duì)著什么樣的地形，根據(jù)環(huán)境信息進(jìn)行步態(tài)規(guī)劃，再操控自身動(dòng)作，最后高動(dòng)態(tài)完成任務(wù)。
量子位了解的情況是，公開展示帶感知?jiǎng)討B(tài)上樓梯的機(jī)器人，此前僅在像波士頓動(dòng)力的Atlas和Agility Robotics的Digit等這類國(guó)外的機(jī)器人demo上看到。
也就是說，這是國(guó)產(chǎn)人形機(jī)器人首次基于實(shí)時(shí)地形感知?jiǎng)討B(tài)上樓梯、下斜坡。
面對(duì)這種“首次”，量子位忍不住打聽了下這位人形機(jī)器人出自何門何派，消息很快傳來，這名叫CL-1的人形機(jī)器人，背后是一家深圳公司：
逐際動(dòng)力LimX Dynamics。
公司挺年輕，創(chuàng)辦于2022年，但前不久已經(jīng)官宣了近2億的早期融資，完成資本層面的證明；現(xiàn)在，這家公司放出CL-1的動(dòng)態(tài)測(cè)試效果，也就是秀了一波他們向全尺寸人形機(jī)器人進(jìn)化的新進(jìn)展。
實(shí)時(shí)感知，不再“盲走”
這是逐際動(dòng)力首次讓自家人形機(jī)器人對(duì)外亮相。
一出手，就展現(xiàn)了CL-1高動(dòng)態(tài)完成上樓梯、下斜坡和室內(nèi)外行走等復(fù)雜場(chǎng)景。
看似人類日常生活中很基礎(chǔ)的行動(dòng)能力，為什么咱要抓出來強(qiáng)調(diào)？（敲黑板）
不妨來看看目前的行業(yè)平均水平
大部分的人形機(jī)器人玩家，基本上都是“盲走”。面對(duì)樓梯，就沒轍了。
更進(jìn)一步地抽離出具體場(chǎng)景，CL-1能夠完成上述任務(wù)，其實(shí)展現(xiàn)的是背后團(tuán)隊(duì)從實(shí)時(shí)地形感知到步態(tài)規(guī)劃，再到全身控制的全棧閉環(huán)能力。
那么問題來了：行業(yè)內(nèi)普遍無法解決的難題，逐際動(dòng)力是怎么搞定的？
為了解答這個(gè)問題，量子位在看到動(dòng)態(tài)測(cè)試視頻后的第一時(shí)間，（在線）沖向逐際動(dòng)力拽住了他們的人形機(jī)器人技術(shù)負(fù)責(zé)人Geil。
他倒是挺大方地給出了解釋，主要從軟件算法和硬件兩個(gè)層面來解決。
首先來說軟件層面要做到的。
要完成實(shí)時(shí)地形感知，不僅需要感知模塊具備感知地形細(xì)節(jié)能力，還需要它能高效、快速地處理感知信息，然后及時(shí)地將地形信息提供給運(yùn)動(dòng)控制模塊。
運(yùn)動(dòng)控制模塊接收到信息后，需要根據(jù)不斷變化的地形，結(jié)合當(dāng)時(shí)機(jī)器人的位置、姿態(tài)、關(guān)節(jié)角度等實(shí)時(shí)規(guī)劃合理的落腳點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)軌跡，乃至和環(huán)境的交互力等等。
一般而言，人形機(jī)器人在平地進(jìn)行步態(tài)規(guī)劃控制已經(jīng)有一定的挑戰(zhàn)性；當(dāng)面對(duì)臺(tái)階、斜坡這類結(jié)構(gòu)化復(fù)雜地形時(shí)，難度只會(huì)陡然倍增。
再者就是硬件層面，為了實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)，逐際動(dòng)力人形機(jī)器人技術(shù)團(tuán)隊(duì)做了特異性設(shè)計(jì)，例如高性能力控關(guān)節(jié)，輕量化結(jié)構(gòu)，高性能電機(jī)驅(qū)動(dòng)等。
代替人而非代替人使用的工具
目前的人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈上下游，各類硬件技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟，但一番追問下我們得到答案，逐際動(dòng)力團(tuán)隊(duì)選擇的是“硬軟件并重”的路線。
由于在人形機(jī)器人中，軟件和硬件是強(qiáng)耦合的，我們認(rèn)為二者都至關(guān)重要，因此現(xiàn)在處于齊頭并進(jìn)的狀態(tài)。
據(jù)了解，逐際動(dòng)力團(tuán)隊(duì)中，研發(fā)人員占比80%，由軟件和硬件工程師組成。
硬件決定了機(jī)器人功能的上限。
展開來說，很大程度上，人形機(jī)器人的物理能力和執(zhí)行任務(wù)的范圍受到其硬件組件的限制，傳感器、執(zhí)行器、處理器速度和存儲(chǔ)容量等硬件特性，決定了機(jī)器人能夠感知環(huán)境、處理信息和執(zhí)行動(dòng)作的能力。
逐際動(dòng)力的選擇，是核心硬件全自研。
并且還有些小特色在，為了讓所用硬件最適配算法，團(tuán)隊(duì)從軟件定義硬件所需的參數(shù)，設(shè)計(jì)出來后讓上游生產(chǎn)，然后自行組裝。
和硬件技術(shù)互補(bǔ)，軟件算法是機(jī)器人智能行為的基礎(chǔ)，定義了機(jī)器人功能的下限，軟件能力越強(qiáng)，當(dāng)然下限就越高了。
為自家軟件定制硬件，更能讓算法的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到淋漓盡致。
在CL-1背后的技術(shù)團(tuán)隊(duì)看來，基于感知的運(yùn)動(dòng)控制算法是非常核心的能力，也是最難的控制問題。
但天時(shí)地利擺在眼前，一方面，大模型涌現(xiàn)的能力為通用機(jī)器人與環(huán)境的感知、交互決策提供一個(gè)更好的解；另一方面，AI的迅猛發(fā)展為強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人形機(jī)器人硬件上的具體部署提供了強(qiáng)大工具鏈，能夠讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的落地更方便更快捷，時(shí)間也大大縮短。
因此，逐際動(dòng)力專注于運(yùn)動(dòng)控制算法的研發(fā)，目標(biāo)是以通用AI算法來提升人形機(jī)器人的泛化能力。這也是逐際動(dòng)力為什么被行業(yè)列為“具身智能”玩家賽道一員的原因。
這兒不得把逐際動(dòng)力打造人形機(jī)器人的2個(gè)重點(diǎn)單拎出來跟大伙兒聊一下，也就是全地形移動(dòng)能力+通用移動(dòng)操作能力。
并且兩種能力圍繞著一個(gè)定義：
以人為中心，去人能去的地方，做人能做的事情。
換句話說，逐際動(dòng)力研發(fā)人形機(jī)器人，要達(dá)到的目的不是代替人使用的某種或某幾種工具，而是代替人本身。
在未來，人類的工具和人形機(jī)器人是共存的。
在通往這個(gè)終極目標(biāo)的過程中，團(tuán)隊(duì)規(guī)劃的商業(yè)化落地路徑是一步一個(gè)腳印來實(shí)現(xiàn)的，先是可以實(shí)現(xiàn)人類遠(yuǎn)程控制的高危場(chǎng)景，然后是一些高端制造業(yè)，如汽車裝配場(chǎng)景等，最后是利用其泛化能力進(jìn)入家庭提供服務(wù)。
團(tuán)隊(duì)目前的任務(wù)很明確，對(duì)前沿技術(shù)進(jìn)行攻關(guān)，不去造無法提供穩(wěn)定功能的人形機(jī)器人產(chǎn)品。
逐際動(dòng)力是誰？
聊了這么多，最后我們來認(rèn)真介紹一下上得樓梯、下得斜坡的CL-1背后公司。
逐際動(dòng)力，2022年在深圳成立，非常年輕，但是已經(jīng)是具身智能賽道上關(guān)注度頗高的選手。
它的創(chuàng)始人是張巍博士，過去十幾年專心致志只做一件事，搞機(jī)器人技術(shù)，是學(xué)界的頂尖青年學(xué)者。
張巍2019年回國(guó)，現(xiàn)擔(dān)任南方科技大學(xué)長(zhǎng)聘教授、深圳鵬城學(xué)者特聘教授。
他本科就讀于中科大自動(dòng)化系，后在普渡大學(xué)取得電氣與計(jì)算機(jī)工程系博士學(xué)位。后來，他又前往加州大學(xué)伯克利分校擔(dān)任博士后研究員。
他的研究方向聚焦在控制與優(yōu)化理論、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及相關(guān)技術(shù)在足式機(jī)器人的應(yīng)用。
在創(chuàng)立逐際動(dòng)力之前，張巍是美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)長(zhǎng)聘教授。
除了創(chuàng)始人本身，逐際動(dòng)力的核心團(tuán)隊(duì)也是星光璀璨。
比如中國(guó)第一代自動(dòng)駕駛商用落地操盤手代表、前文遠(yuǎn)知行COO張力，10月剛宣布以聯(lián)合創(chuàng)始人、COO的身份，成為逐際動(dòng)力的一員。
入職后，張力負(fù)責(zé)逐際動(dòng)力海內(nèi)外業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略規(guī)劃、渠道拓展和項(xiàng)目落地、市場(chǎng)營(yíng)銷與傳播、政府關(guān)系等事務(wù)。
和張力一同官宣的另一位重磅成員是香港大學(xué)長(zhǎng)聘副教授、機(jī)器人與人工智能算法行業(yè)領(lǐng)軍人物潘佳，他現(xiàn)在擔(dān)任逐際動(dòng)力首席科學(xué)家一角。
這兩位的加盟，是逐際動(dòng)力在塔尖人才吸引力方面的證明，同時(shí)也悄然說明著逐際動(dòng)力對(duì)整個(gè)團(tuán)隊(duì)能力的一種查漏補(bǔ)缺
具身智能雖然是過去一整年的爆火賽道，在全球范圍內(nèi)都備受關(guān)注，但仍然是一個(gè)非共識(shí)領(lǐng)域，核心團(tuán)隊(duì)的互補(bǔ)能力，打造整體的“多邊形戰(zhàn)士”對(duì)爆火賽道上的參賽者來說，非常重要。
往前看，逐際動(dòng)力已經(jīng)在技術(shù)層面拿出過證明：
9月，逐際動(dòng)力純四輪足設(shè)計(jì)的機(jī)器人發(fā)布，不僅效果驚艷，落地領(lǐng)域還是2B，實(shí)打?qū)嵉倪M(jìn)場(chǎng)打工人。
10月，這家公司的點(diǎn)式雙足機(jī)器人P1，又在智能機(jī)器人與系統(tǒng)頂會(huì)IROS首次海外亮相。
想想看，其實(shí)那時(shí)候就是逐際動(dòng)力在對(duì)外釋放一直以來在雙足機(jī)器人研發(fā)方面的能力積累。據(jù)介紹，技術(shù)團(tuán)隊(duì)2019年時(shí)就開始了雙足機(jī)器人的研發(fā)，P1就是雙足機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制算法的開發(fā)和測(cè)試的實(shí)踐平臺(tái)。
隨著軟硬件的迭代，才慢慢有了今天看到的全尺寸人形機(jī)器人CL-1。
最后，我們打聽了一波逐際動(dòng)力的2024年最新版本年度計(jì)劃（手動(dòng)狗頭）。
2024年，技術(shù)團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)首先還是奔著通用性目標(biāo)，繼續(xù)攻關(guān)人形機(jī)器人的技術(shù)難題。
軟件算法方面，主要攻關(guān)全身協(xié)同運(yùn)動(dòng)控制（loco-manipulation）、結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)控制、基于AI的雙臂操作等；
硬件方面，主攻的則是全自由度人形機(jī)器人硬件，特別是高性能執(zhí)行器開發(fā)方面。
期待一波吧～
