文|智東西 程茜
編輯|心緣
智東西10月26日報道，上周二，波士頓動力的Spot和Atlas機器人大秀舞技，“復現(xiàn)”了韓國男團BTS的《Permission to Dance》MV，走位、動作都栩栩如生。
機器人開始進軍娛樂圈，這是否意味著智能機器人離主宰地球、統(tǒng)治人類的未來又更進了一步？畢竟從它萌芽之初，這樣的擔憂就一直圍繞在它周圍。
不過波士頓動力的機器狗還只是個例，像這樣的顧慮現(xiàn)階段仍然是杞人憂天。
畢竟圍觀這么多年機器人發(fā)展，迄今能走進人們?nèi)粘Ｉ钪械母魇綑C器人，不僅跟碳基生物的智商還相差甚遠，而且時不時做出一些或笨拙或愚蠢的行為。
就連馬斯克畫了一年的人形機器人“大餅”，也在10月1日舉行的特斯拉AI Day上被抬著出場，讓不少人感覺，就這？
半解剖裸露電線版特斯拉機器人，小心翼翼、步履蹣跚地完成了一次驚險首秀。
這些年來，盡管機器人技術一直在進步，但走進主流視野的典型機器人們，總是不時貢獻出一些令人啼笑皆非的槽點，特斯拉人形機器人的驚險首秀已經(jīng)不算什么了，甚至還有人形機器人摔倒、掃地機器人炸家、送貨機器人翻車、寫作機器人裝文化……
那么問題來了：為什么機器人發(fā)展了60多年，卻仍然行動遲緩、智商堪憂，并總是存在一些安全隱患？
01.機器人“翻車”現(xiàn)場：爬不起來、看不清、抓不住，甚至會致死
機器人的發(fā)展速度已經(jīng)非常迅猛，從波士頓動力機器人翻跟頭、跳男團舞，到掃地機器人解放人類雙手、機械臂在工廠內(nèi)按部就班，不過，看起來突飛猛進的機器人，卻夾雜著各種各樣的翻車事件，令人啼笑皆非。
1、控制差：摔倒后自救困難，只能靠人工幫助
2021年世界人工智能大會上，人形機器人Walker X本該自信滿滿地演示快速行走，但沒走幾步，Walker X卻突然蹬腿倒地，直挺挺地趴在地板上，看起來是膝關節(jié)部位突然伸直使得人形機器人無法保持平衡，并且Walker X倒地瞬間和人腿部抽筋的狀態(tài)也十分相似。
不光人形機器人翻車，四條腿的機器狗也出故障了。
今年8月，一個“機器狗買咖啡”的視頻在網(wǎng)上大火，有博主購買了宇樹科技機器狗Go 1，并讓它前往附近的咖啡店買一杯咖啡，但后續(xù)發(fā)展卻啼笑皆非，本來科技感滿滿又炫酷的視頻變得喜感十足。
在官方發(fā)布的Go 1機器狗宣傳視頻中，它可以從3米高的地方后空翻落地后繼續(xù)正常起立行走，但視頻中Go 1前往咖啡館時在本該左轉的地方卻一直往前沖還打了個滾無法起身，不知道它是不是因為意識到走錯路了，卻沒剎住車，情急之下表演了一項雜技來轉移人們的注意力。
機器狗經(jīng)歷“千難萬險”后，終于到達咖啡店買到了咖啡，正式開啟配送之路。但博主為它上面安裝的置物筐竟然沒有固定咖啡的裝置，導致沒走兩步其中一杯咖啡就光榮犧牲了。又因為地面有灑下的咖啡，機器狗就開始在地面滑步，不能正常行走，咖啡“全軍覆沒”，最后只能靠博主來實施人工救援。
2、小“聾瞎”：離譜避障、摸魚好手，掃地機“發(fā)糞涂墻”
除了控制外，機器人的傳感系統(tǒng)出現(xiàn)故障，造成的后果往往令人啼笑皆非。
波士頓動力的人形機器人能翻跟頭、跑酷、跳男團舞，誰能想到它也翻過車呢。2017年，在“未來科學家與技術領袖大會”上，波士頓動力的人形機器人Atlas首次亮相，它抱著箱子完美走完一圈后，本來應該停下“謝幕”，卻抱著箱子翻下了演示臺。
不知道它是不是看上了這個箱子，想要趕緊抱走，結果走錯了路。
人形機器人即使翻車，但離我們的生活仍然很遙遠，像消殺、導購、掃地機器人現(xiàn)在幾乎隨處可見，它們遇到故障往往也會波及人類。
新冠疫情爆發(fā)以來，邊溜達、邊消毒的消殺機器人時常會出現(xiàn)在商場中，但下圖這個消殺機器人在執(zhí)行任務時，本應從開門的位置順利通過，但最后它幾乎是蹭著門的邊緣硬擠過去的。不過，消殺機器人只要消殺到位，怎么到達下一個目的地其實是不是也不重要。
還有商場里出現(xiàn)很多的導購機器人，省去了我們問路、導航的繁瑣過程。
不過本來應該乘坐直梯或者只在商場的一層內(nèi)工作的福州中防萬寶城導購機器人，在2020年12月25日，卻試圖乘坐自動扶梯下樓，這就顯得有點自不量力了。
剛挨到傳送帶，它就從自動扶梯上翻滾而下，還撞到了前方的兩位乘客。正常情況下，導購機器人的底盤面積遠遠大于自動扶梯供人站立的面積，因此它應該會主動避開這類地點，以防自己摔倒。
上面兩類機器人可能只是看起來有些智障，但下面這個就是“聞起來”令人絕望了。友情提醒，吃飯時請忽略下圖，這是一張有味道的圖片。
現(xiàn)如今，能掃、能拖的掃地機器人已經(jīng)成為我們居家生活的好幫手。但今年6月，北京一男子的掃地機器人在地板有狗狗大便的情況下，仍然兢兢業(yè)業(yè)的打掃完全屋，而他的另一臺負責拖地的機器人在識別到前方的糞便障礙物后就停止工作了。
上面說的可能是機器人識別上翻車，而下面這個機器人直接在工作時開始摸魚。網(wǎng)友戲稱：這個熱狗機器人像極了上班摸魚的我。
路邊的熱狗機器人本來是為過路的打工人提供24小時服務，在饑腸轆轆的時候能吃到一個熱氣騰騰的熱狗。但你有經(jīng)歷過買了一個熱狗，卻只有面包嗎？這個熱狗機器人在“組裝”熱狗和面包時，分別將它們放到了兩個架子上，然后只把面包裝進了包裝袋，絲毫不顧及旁邊的熱狗。
不僅熱狗機器人，能寫一手好字的書法機器人也開始摸魚了。
2021年11月，機器人制造企業(yè)ABB在進博會上展示了一個書寫機器人，演示過程中它需要模仿中間紙上的“進博”二字，它提筆、沾墨、寫字一氣呵成后，紙上卻并沒有出現(xiàn)字？原來是它的筆尖并沒有落到紙上。
隨后，書寫機器人也立馬補救，寫出了漂亮的字，但人們對它翻車的關注明顯更高。
此外，還有一種和導購機器人形態(tài)類似的安保機器人，只不過它們的工作場所是在室外。
美國機器人創(chuàng)企Knightscope的安保機器人K5，是專門為停車場、校園、醫(yī)院的安保巡邏而設計，能夠應對復雜多變的地形。
不過2017年7月，K5在熟悉了華盛頓一處辦公樓附近環(huán)境一周后，卻發(fā)生了掉到噴泉里的慘劇，幾乎被“淹死”。當天各大報紙的頭條都在大開腦洞，試圖為它“自殺”找一個合理的解釋，又說它是因為厭倦工作，還有說因為失足跌倒，卻沒有“手臂”支撐它站起來。
美國出租車企業(yè)Uber也聘請了安保機器人K5進行巡邏，但這次事故相比于“淹死機器人自己”則更為嚴重。
2016年7月，K5在美國加利福尼亞州的斯坦福購物中心巡邏時撞到了一個16個月大的小朋友，當他面朝下摔倒后，機器人并沒有停下來，而是繼續(xù)開走了，仿佛什么都沒有發(fā)生。
3、失手：機械化操作，不能靈活變通而傷人
機器人在實際應用上，本該展示它們高超的自動化工藝，或者精湛的下棋、巡邏技藝時，往往會出現(xiàn)因嚴格遵循流程，不能靈活應對突發(fā)情況的事件。
今年7月，莫斯科國際象棋公開賽上出現(xiàn)了特殊的選手——象棋機器人。本來是比拼棋藝的激烈場面，象棋機器人卻一把夾住對方棋手的手，導致小朋友手部受傷。原因好像是小朋友本來已經(jīng)下子，卻想調(diào)整一下，而象棋機器人則不能靈活變通，失手傷人。
不過不得不說，機器人在遵守規(guī)則方面真的很嚴格了。
其實下棋機器人現(xiàn)在還不常見，但電商倉庫、汽車制造工廠中，為了節(jié)省人力成本，往往會安裝成百上千臺機器人來代替人工完成重復性工作。
但與上述原因一致，過于遵循預定的流程，就會導致突發(fā)變故時難以及時調(diào)整機器人的動作。
2021年12月，美國新澤西州亞馬遜倉庫因機器人發(fā)生了慘案。一個機器人在工作過程中戳破了有毒的防熊噴劑，導致80名亞馬遜員工身體不適，24名員工因為有毒氣液外泄而被送醫(yī)。
在汽車制造工廠中同樣如此，2015年8月，印度汽車配件生產(chǎn)公司SKH Metals的24歲工人Ramji Lal，在工作時被一名機器人殺死。
他的同事說：“機器人經(jīng)過預先編程，可以焊接由它抬起的金屬板。在生產(chǎn)過程中，一塊金屬板脫臼了，Ramji Lal從機器人后面伸手去調(diào)整它。但預編程的機器人直接用焊條刺穿了他的腹部?！?/p>
4、暈頭：多機協(xié)同無法靈活變通，一臺故障全部“歇菜”
尤其是大型工廠內(nèi)，經(jīng)常會有很多分揀、配送機器人來協(xié)同工作，它們每天各司其職，使得貨物分揀、運送等工作流程都十分高效。
但2021年7月，英國電商網(wǎng)站Ocado分揀機器人發(fā)生碰撞后引發(fā)的火災足足燃燒了18個小時。
5、智障：人機對話時經(jīng)?！半u同鴨講”
安保機器人還發(fā)生過一件糗事。
諸如下圖的美國加州安保機器人，在巡邏時，理應讓人們獲取幫助時更加便捷，但一名女士向安保機器人報案時，該機器人非但沒有受理案件，還為她唱了一首歌，不知道是不是當時已經(jīng)到了安保機器人的下班時間。
02.機器人智障背后的秘密軟件、算法要背鍋
回到剛開始的問題，為什么機器人仍然看起來不夠聰明？想回答這個問題，我們可以從機器人是怎么動起來的入手。
顧名思義，機器人就是“機器”+“人”，如果機器人的運動行為難以理解，我們可以先想想自己。當眼睛看到前面有石頭，把這一傳遞給大腦，大腦將需要采取行動避開障礙物的信號傳遞給四肢，然后我們抬腿邁過石頭。
我們再放到機器人系統(tǒng)中來看，機器人中的傳感系統(tǒng)對應的就是五官，控制系統(tǒng)就是大腦，而驅動和執(zhí)行機構在人體中可能沒有具體對應的位置，但可以近似看作我們的四肢和關節(jié)等。
▲機器人四大系統(tǒng)（圖片來源：CSDN）
現(xiàn)在看來，機器人很多行為表現(xiàn)智障到令人無語。帶著這個疑問，智東西對話了機器人行業(yè)的多位資深人士后，我們發(fā)現(xiàn)背后的原因與上面的四大系統(tǒng)密不可分。
1、控制、驅動系統(tǒng)：機器人已經(jīng)可以平衡控制，特殊場景有待優(yōu)化
小嬰兒最開始學的就是走路，和機器人一樣，不論是雙足、四足、輪子和履帶機器人，最先學習的就應該是保持機器人動態(tài)平衡。這些形態(tài)的機器人在保持平衡時難易程度不同，其中和生命體形態(tài)類似的四足、雙足機器人是技術難度較高的。
原因是這類形態(tài)的機器人足部與地面接觸面積很小，再加上材質(zhì)硬度較高，就好比你穿著滑冰鞋走在地面上時，也很容易失去平衡摔倒。
我們回過頭來看機器人翻車集錦里的“機器狗買咖啡”事件，久平科技創(chuàng)始人、CEO王雪松說：“其實從完整的視頻中可以看到，在機器狗摔倒之后，它有明顯的自救行為，但可惜因為地面有咖啡，導致并沒有自救成功?！?/p>
從根源來講，如何在有咖啡等液體的光滑地面正常行走？這個問題屬于常見情況中的特殊情況，也就是說，我們不可能在剛學走路時就學習穿著滑冰鞋在冰場里滑行。王雪松談道，未來，機器人研發(fā)過程中可能會針對于這類特定的場景進行研發(fā)。
在讓機器人動起來的環(huán)節(jié)中，還有驅動系統(tǒng)的關鍵部件——驅動電機，顧名思義，就是驅使機器人運動的系統(tǒng)。超級駱駝聯(lián)合創(chuàng)始人兼智能裝備負責人莊子駿談道，對于機器人本體來講，現(xiàn)在國內(nèi)機器人玩家面前的難題還在于驅動電機的國產(chǎn)化、小型化。其中，波士頓動力的機器人驅動方式采用的是液壓驅動，而其他特斯拉、小米等機器人都采用的是電機驅動，我們可以簡單理解為前者是靠液壓油的壓力勢能，后者是靠電勢能。
就實現(xiàn)效果而言，機器人電機的能力已經(jīng)可以滿足機器人一般場景下的使用。但在為機器人提供動力的同時，如何使其更加微型化、輕量化，占用較小面積就能達到相同的功效也十分重要。畢竟體型越大的機器人體內(nèi)所需的精密零部件也就越多，理想情況下當然是部件越小越好了。
▲特斯拉人形機器人的6種驅動電機
2、傳感系統(tǒng)：純線條不能識別糞便，模擬人眼構建三維視圖
令人印象深刻的機器人翻車事件莫過于掃地機器人“發(fā)糞涂墻”了，而這也和機器人的五官密不可分，除了看到還需要讓它們看清前面是什么，到底能不能清掃，會不會搞壞自己。
因此，模擬人眼的3D視覺方案就是目前最有效的。
機器人的視覺感知系統(tǒng)主要包括激光雷達、3D視覺兩種。激光雷達就和智能汽車上的一樣，其工作原理是，向前方的目標發(fā)射探測信號，然后將接收到的從目標反射回來的信號進行適當處理，獲取前方目標的相關信息。
值得注意的是，這種信號是線條狀的激光束，因此只能讓機器人感知到前方的物體形狀或者前方有障礙物，并不能明確物體形態(tài)到底是什么。
但是即便單用激光雷達不能實現(xiàn)更好的感知，讓機器人玩家做純視覺方案也很難，這背后的難點在于對算力、芯片的需求。因此國內(nèi)一些機器人玩家采用了激光雷達和3D視覺相結合的方案來進行感知，這樣在算力和感知能力上都得到了一定的提升。
不過，算力、資金在特斯拉面前都不算什么難題，特斯拉的人形機器人“擎天柱”采用的就是純視覺方案。超節(jié)點創(chuàng)新科技林智賓說：“特斯拉能做機器人的一個原因就是，它將做智能汽車的HW3.0系統(tǒng)移植到了機器人算力系統(tǒng)中，可以支撐起視覺計算?！?/p>
除了算力要求外，這背后的研發(fā)成本、人才儲備也讓機器人玩家苦不堪言。林智賓補充道，隨著自動駕駛、無人機、元宇宙等領域對視覺人才的需求不斷增多，機器人玩家在這其中的競爭力稍弱，因此視覺人才的儲備對于機器人玩家來說也是一大難題。
這也導致，最近幾年擁有3D視覺的掃地機器人大多出現(xiàn)在高端掃地機器人設備上，如今年3月，iRobot的旗艦掃地機器人Roomba J7就采用的是視覺避障技術，而這款掃地機器人的價格高達849美元（約人民幣5500元）.
此外，即便機器人通過視覺感知到前方物體，但其識別事物特征的方式與人類不同，如人類在識別貓的種類時，可能會通過毛色、長短、眼睛和耳朵的形狀、叫聲等，但計算機也許是通過別的特征來進行判斷。
因此，研發(fā)人員可能只能看到其識別結果，而無法從精準優(yōu)化其識別過程。
3、軟件：機器人成長還不成熟，無法應對特殊未知情況
再從更加宏觀的技術角度來看，久平科技創(chuàng)始人、CEO王雪松告訴智東西，機器人在硬件領域的基礎設施已經(jīng)相對成熟，沒有特別大的技術難點，在一些關鍵零部件上基本成熟?！白叩念濐澪∥〉脑蚋噙€是在軟件、算法上?！?/p>
機器人的靈活性已經(jīng)可以滿足一般需求，而上面說到的突然摔倒、發(fā)生碰撞等情況，可能和其傳感器突然失靈有關，與其硬件本身的關系不大。
人在生活、工作時也會遇到陌生的環(huán)境不知道如何應對，只能是第一次見過后積累經(jīng)驗，所以對于機器人也是一樣，研發(fā)人員不可能在設計初期就考慮到所有的情況，因此只能針對常見的情形對其優(yōu)化。
“這背后的關鍵其實不是機器人研發(fā)的難點，而是機器人要做什么，也就是通用和專用機器人的區(qū)分?！蓖跹┧烧劦?。通用機器人可能是智能化程度極高，可以像人一樣靈活變通，做到“我是一塊磚，哪里需要哪里搬”，王雪松也坦言，他認為只有當?shù)讓拥乃懔?、算法實現(xiàn)突破，這一愿景才能實現(xiàn)，因此，現(xiàn)階段他更傾向于專用型機器人。
機器人作為一項技術，和人工智能、5G等一樣，更多是為現(xiàn)有的一些工具服務，為其進行智能化升級，因此，面向細分場景的機器人，或者說能夠做到“在其位謀其職”可能是目前更應該考慮的發(fā)展方向。
可以看出，目前為止，機器人的技術進展已經(jīng)走在前面，使得機械臂、掃地機器人等能夠在工廠、家庭里幫助人類做很多事情，但軟件層面的不足讓其真正落地、普及還是一大難題，因此，但看機器人現(xiàn)在的智障行徑，離統(tǒng)治地球、主宰人類還很遙遠。
03.機器人研究百花齊放“發(fā)糞涂墻”正在成為過去
雖然機器人看起來還很智障，但學界百花齊放的研究成果讓人看到這一產(chǎn)業(yè)正在飛速發(fā)展。
一直以來，模擬各種生物體的仿生機器人就是各大研究機構青睞的領域。
今年10月，美國耶魯大學一只兩棲機器龜（ART）登上了國際學術頂刊Nature的封面。作為一只兩棲“動物”，它可以變換形態(tài)，讓四肢在地面、水里都順暢行動。
不過看其在地面行走的時候，仍然十分笨拙，像剛剛學會走路的小嬰兒。
有時候機器人在搜救、巡邏時往往會面對范圍特別大的情況，一臺機器人想要執(zhí)行搜救任務就會費時費力，因此，機器狗間的多機協(xié)作也是機器人界的一大研究方向。
今年10月，四足機器人研發(fā)創(chuàng)企云深處的5臺絕影X20四足機器人，自主規(guī)劃、決策，完成了在3000平米未知環(huán)境下對8個模擬目標的協(xié)同搜索。在搜索過程中，它們還會及時“溝通”，避免搜索到重復區(qū)域，還能共享進展，這樣看來，機器狗搜救不僅能標記已搜索點，還省去了稍顯古老的對講機設備。
前面說到，軟件是阻礙機器人智能化的關鍵，那么如何在短時間內(nèi)讓機器人更聰明也就十分重要了。
今年8月，谷歌重磅研究進展公布，通過結合更強大的人工智能大型語言模型，使得機器人執(zhí)行命令的成功率從61%提高至74%，這項研究讓機器人從被動執(zhí)行向主動執(zhí)行、感知跨越了一大步。
這些介紹聽起來可能難以理解，舉個例子，比如，當你問機器人：“我把飲料灑了，你能幫忙嗎？”谷歌機器人可以迅速篩出適配指令的合適行動，然后從廚房拿塊清潔海綿來。但一般機器人可能只有當你完整說出：“我的飲料灑了，你能去廚房拿塊清潔海綿來嗎？”，才有可能理解你的意思。
傳感系統(tǒng)上，我們看到更多的可能還是視覺，但很多研發(fā)人員已經(jīng)將視野拓展到了味覺和觸覺。
今年5月，英國劍橋大學研發(fā)人員為機器人增加了“味覺”，機器人廚師能夠嘗到西紅柿炒雞蛋到底咸不咸，并一步步調(diào)整。
事實上，機器人并不是真的嘗到了咸的味道，而是通過基于電導的味覺傳感器的UR5機械臂的實驗裝置，通過混合食物模擬咀嚼、電流傳導復現(xiàn)鹽的味道，幫助機器人品嘗食物的“味道”，也就是用電信號來表示咸信號。
觸覺的研發(fā)進展則更令人驚艷。工業(yè)機器人搬箱子、舉重物都不在話下，但它們遇到材質(zhì)輕巧的千紙鶴該怎么辦？
今年4月，英國布里斯托大學研究人員為機器人研發(fā)了TacTip（人造指尖），也稱“光觸覺傳感器”，裝上這個人造指尖，機器人的手指就可以控制力道，輕輕提起千紙鶴，而不會只管運送不顧千紙鶴是否完好。
……
這些研發(fā)思路對于機器人而言都具有極大的積極意義，未來一旦應用到機器人研發(fā)、設計、生產(chǎn)上，將會大大提升其落地應用的潛力。
究其根本，這些研發(fā)的方向都離不開機器人最基礎的傳感、控制、驅動、執(zhí)行四大系統(tǒng)。
在視覺層面，現(xiàn)在味覺、觸覺傳感器距離落地應用的機器人可能還十分遙遠，視覺感覺是目前最為常見的。因此，機器人如何行動的“把關人”就是視覺，但只有視覺是不夠的，“現(xiàn)在除了視覺外，還需要AI來提高機器人的估計能力?！绷种琴e補充道。
我們可以舉一個最簡單的例子，當掃地機器人識別到前方有糞便時，它需要做兩件事：識別到糞便、在合適的地方繞開，如果它遠遠地看到糞便就繞開，那么中間很長一段距離就不會被清理到。因此，估計掃地機器人到障礙物的距離、提高AI識別能力也是各界玩家在研發(fā)的主要方向。
▲雙目視覺的成像原理
現(xiàn)階段最有效的解決方案可能是雙目3D視覺，這其實就是為了模擬人的兩只眼睛，能夠同時從多方位、多角度看到物體，這也就是為什么人看到的世界是立體的。利用這種視覺方案，機器人就可以計算距離，在合適的位置及時避開。
為了加快機器人應用落地，機器人的強化學習和虛擬環(huán)境訓練進程也在加速。
你剛出生的時候，不會拿筷子、不會走路，在日復一日的積累、觀察下，你掌握了越來越多的技能，而這也就是機器人的強化學習，從自己的經(jīng)驗和行為中不斷學習，比單純靠其他人一點點教學的方式簡單多了。
這種做法不僅能縮減機器人訓練的時間和成本，在提升其智能化上也更有效，能夠讓機器人自己驅動、控制關節(jié)來執(zhí)行指令，甚至產(chǎn)生讓研發(fā)人員意想不到的驚喜。比如，以機器狗為例，研發(fā)人員初期并沒有將應對濕滑地面作為主要的優(yōu)化方向，但通過機器狗的自我學習，也就是買了一次咖啡后，就增加了這個特殊場景的經(jīng)驗，之后或許可以及時識別前方地面上的液體并及時避開。
除此以外，機器人的訓練成本其實非常高，如果在實際場景中訓練，機器人容易磕碰，研發(fā)人員需要花費金錢來維修，如果造價昂貴只有一臺的話可能還會拖慢研發(fā)進度，因此，把機器人搬到虛擬世界中訓練的想法就出現(xiàn)了。王雪松談道，他們一直在使用這種方法訓練機器人。
今年10月，Meta（原Facebook）和紐約大學的研究人員提出了一種訓練機器人的新框架HOLO-DEX，機器人訓練不再需要“真刀真槍”演練，人帶著VR（虛擬現(xiàn)實）頭顯置身虛擬世界，就可以教機器人“學習”。這些VR、AR等技術與機器人技術的結合，在不斷的碰撞中，又在加速機器人智能化、靈活性的升級。
總的來看，機器人的研發(fā)思路還是要回歸到它到底要做什么這一問題上來，它作為一項技術，需要解決實際場景中的實際問題。因此，莊子駿認為，未來一定是由場景定義機器人。這些研發(fā)的進展也都遵循著這一觀點。
04.結語：機器人的未來是星辰大海
機器人這一看起來外形炫酷、對極客而言吸引力巨大的新物種，一直是人們熱議的話題。此次，馬斯克的人形機器人“擎天柱”更是再次將其推上話題的中心。
但目前而言，人們對于機器人的期望仍然過高，即使在硬件層面上已經(jīng)破解了多道技術難題，但作為未來被寄予厚望的機器人而言還遠遠不夠。夢想可以天馬行空，但技術進步還是得一步一個腳印。仍有很多懸而未決的技術難題，有待研究人員和工程師們持續(xù)探索。
特斯拉人形機器人即便在發(fā)布時走的顫顫巍巍，但該公司對機器人研發(fā)的重視程度，及其在自動駕駛領域的技術積累，都進一步提振了這一產(chǎn)業(yè)。不過，想要實現(xiàn)如馬斯克所言讓機器人真的走進家庭，還是難度很大的一件事。