你直接放到你现实开发的这个机器人本体上
它就可以完整的非常准确的执行你仿真世界里面开发的功能
我理解你说到的仿真其实有一点点像早期我们在研究无人驾驶的时候
我当时其实大家在路测之前可能会在他的模拟器里面去跑很长时间
只是说我们现在把它变成了一个机器人人的平台
对没错
我们之后会讲机器人的分类
就是机器人它涉及到的环节非常的复杂
就比如说你刚刚其实提到了抓苹果是一个环节
搬一个凳子可能也是一个环节
走路可能也是一个环节
所以我理解每一个创业公司他们需要的传感器是不一样的
所以他们可以自己去设置
我在这个仿真器里面
我要去设置哪些功能
功能定哪些参数
然后我们在电脑的虚拟事件里面先把这个东西跑通
然后我们再来去现实世界里面运行这个机器人
是的
你理解的逻辑没有问题
很正确
这里面我有一定要补充的
就是市面上的仿真器会有非常多
包括自动驾驶的
包括机器人的
但仿真器和仿真器之间有非常大的差异性
比如说我举个例子
为什么NVIDIA在仿真的这个平台里面
我们一直是一个leader的一个角色
其实我们最早是做了游戏显卡的
这个我相信大家都知道
对吧
所以我们在图形图像化的处理以及渲染层面上有非常强的一个技术积累
在这个基础上
其实我们不管是打造像自动驾驶的仿真平台
还是机器人的仿真平台
我们都可以做到虚拟世界与真实世界是完全还原的一个状况
包括你的物理引擎
流体引擎以及你的光线追踪等等的这些因素
所以这也就是为什么在我们的机器人的仿真平台里面
大家可以拿到一个跟真实世界一模一样的一个描述场景
所以在这个场景里面
你做的所有的开发
在未来你部署到你的现实机器人上的话
你会实现一个sim to real无缝的一个衔接
这个是仿真平台非常重要的一点
看来NVIDIA做机器人其实是早有积累的那今天我们其实说到机器人
我觉得最近好像有一个词儿非常的流行
叫做具身智能
能不能请大家稍微简短的给大家解释一下
我们说具身智能
人形机器人
机器人他们中间的区别是什么
我觉得待会儿我们在概念展开的时候
大家有一个更加直观的印象
不然我们女士优先
具身智能其实我的理解就是它是具有AI属性的一个载体
它其实是人工智能领域的一个分支
它可以是一个人形机器人
也可以是一个非人形的一个机器人
甚至可以是一个边缘计算的一个载体
他可以通过对环境的理解
对人的交互产生一些生成
是AI的功能属性
所以在我的理解范围内
我认为机器人会更广一些
人形机器人就是特定值类似于人形的一个机型
那么具身智能就是具有AI智能属性的
可以进行一个自主性交互的一个载体
解释的非常清楚
Peter有补充的吗
对我这里可能补充一点
就是自我性的交互是一个很重要的一个特点
就是我们大家在讨论智能的时候
它的英文是Embodied AI对应着Embodied AI的反面
其实是非具身智能
或者说我们传统讨论的软件智能或者是算法的智能的核心的意思是在我们定义矩阵阵的这个概念之前
其实有一套不同的关于智能的理论
是认为其实智能可以在没有物理实体或者身体的情况下
通过符号计算计算
通过算法的处理来实现
所以传统的我们看到的很多AI系统其实是没有物理实体的
它不需要跟物理世界进行计算
它就可以得到它想要得到的效果
但是具身智能最重要的是他得有一个物理的实体或者机器的实体
而这个实体需要跟环境产生互动
而这个的智能行为不仅是产生于它固定的算法
而需要产生于它跟外界环境的一个交互
所以当我们提到具身智能的时候
其实是要强调它具有实体
以及这个实体要跟外部有交互的现象
我们发现无论是人性机器人还是传统的机器人
有一部分的传统机器人其实并不需要对外界有自主的响应
它可能是一个自动化的设备
在不断的重复他之前预设的程序
所以具身智能随着这几年AI技术的发展
实际上是把传统机器人的这个定义得到了极大的拓展
然后人性机器人也是在传统技术定义基础上延展出来的形态
更像人
更加灵活
更加通用的一种心态
我发现现在大家在谈到机器人的时候
其实有非常多的种类
有四足机器人
双足机器人
还有机械臂
就是只是一个手臂
还有人形机器人
Peter关于这些不同的机器人
它的技术有什么根本性的不一样
或者他们总体而言一些通用的特征是什么
你可以跟大家解释一下吗
其实你可以把它想象成一个spectrum
想象成一个频谱
从最专用
最自动化
最重复性的机器到最通用最灵活的像人形或者说非常通用的这种versatile的机器人
它是一个频谱
这个频谱的最左端可能是这种最自动化的像机器手臂
他们就在不断的进行重复的任务
最右端可能是非常通用的人性机器人
如果你按照这个维度来思考的话
你可以把很多场景
很多需求就机器人放到这个屏幕上面去
如果说具体的技术到底有什么不一样
我们回到刚才定义的机器人的三个重要模块来看
就是感知
规划跟控制
如果我们这三个模块来看的话
其实很多特别专用的重复性的机器人
它是不需要改
是的他甚至也没有上层的规划
他只需要做底层的控制
比如说几个关节
六个关节
七个关节不断的重复某一个动作
它需要的是关节之间的这种底层控制
那么随着这个频谱逐渐的朝右边去迁移
它需要更多的对环境感知的能力
需要更多的对他自己任务短期任务和长期任务规划的能力
这里面它的技术就会逐渐的复杂
这也是为什么今天可能AI在感知跟规划里面会起到更重要的作用
但到了最右端的这种通用机器人
类似像人这样或者说非常versatile的机器人
它可能需要非常强大的感知跟规划意义及控制能力
因为它的可能关键非常多
它的传感器非常多
然后他执行的任务也是长期短期的复杂任务都需要有
所以我觉得底层来讲
它的逻辑都是相通的
但是随着我们任务对它的灵活性
自主要求的不一样
他的技术的深度会很不一样
我理解你基础上是把这些机器人分成一个专用的
重复性的
垂直的机器人
还是一个更偏向于通用的机器人
那你觉得比如说像我们提到的机械臂
还有双足机器人
它到底是偏向更通用还是更专用呢
还是看功能
其实形态并不能代表它的功能本身
一个双足的机器人
他也可以只做非常简单的搬运
只做非常简单的巡逻
他并不一定非要进行非常灵巧的操作或者是非常灵巧的任务
同样机械臂它既可以是一个没有视觉
只是做重复动作的机械臂
也可以是一个增加了视觉
增加了力控
增加了各种反馈的非常灵巧的机械臂
如果只是看它的形态
其实我们很难去定义它的场景跟能力的边界在什么地方
非常理解
说的很好
关于机器人我一直在想
大家有看之前马斯克有拉一个擎天柱出来
波士顿动力他们的机器人也是有人形的
我在想机器人一定需要人形的
大家对这个问题是怎么思考的
为什么我们非要一个像人一样的机器人
当大家谈到通用机器人的时候
因为首先现在人类劳动力也非常短缺
然后另外一点
很多的任务其实设计的时候就是给人类做了执行的
比如说的一些操作类的
搬运类的
自然而然的大家就会认为人形机器人是一个比较好的未来终极的一个载体
但是在这个过程中
可以是比如说像机械臂或者多个机械臂
或者是一
一个移动的平台上面有两三个机械臂
这样子一些复杂类的机器人的形态作为一个比较过渡的一个产品形态
比如说我们让一个机械臂有三个手臂
这样他就可以两个手臂搬箱子
一个手臂分拣
是的
可以做协作
他其实跟人的这个执行任务也是一样的
其实我们也是一个多个执行关节进行协作的一个载体
Peter怎么看人形机器人是不是必须
我觉得有感性跟理性的两个维度
从理性的维度
刚才讲Lily也提到了一些观点
人类社会是为人的这个工作环境设计的
如果我们需要创造一个最佳灵活
最佳通用的机器人
那么它最好是人形
因为它可以比较快速的适配到今天为人类设计的这个环境里面去
然后因为人形也是一个比较收敛的形态
因为之前机器人可能为每个场景都有自己的形态
导致他在每个场景的规模和数量都并不够高
如果我们能够把机器人都收敛到人形的形态
那么有可能我们可以生产出几十亿台甚至百亿台的机器人
像Elon预见的这样
那这样子的话
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