|机器人的“特斯拉前夜” | 播客《商业就是这样》( 三 )
那这个技术用到机器人身上 ， 其实是个发展路径的重大切换 。 机器人身上的系统非常多 ， 也很复杂 ， 大致可以分为两部分 ， 一部分是运动控制 ， 一部分是智能识别 。 你大致可以理解为 ， 一个是身体怎么动 ， 一个是脑子和五官怎么反应 。 再具体点 ， 就是机器人怎么学会行走和拿东西等各种动作 。
过去的本田 ， 还有波士顿动力 ， 它们的技术基础都是控制论 。 尽管这个技术能做很多事 ， 但从技术路径上看 ， 其实还是在工程师设定好的各种情况下 ， 机器人该怎么做 。 比如波士顿动力的机器人Atlas ， 它已经能够在复杂的环境里“跑酷”了 ， 但是要做这个事 ， 还是需要工程师画好一个地图 。 地图上每个障碍 ， 机器人该怎么做 ， 都是设定好的 。
这意味着 ， 它能做的事情始终是有天花板 ， 离通用型的、多功能的机器人 ， 当然就有距离 。
但有了人工智能技术后 ， 机器人就能自己学习应对各种情况 。 现在瑞士有一家机器人公司AnyMal ， 其在做的四足机器狗 ， 一开始不会走不会跑 ， 但通过自主学习试错 ， 1500代后 ， 就能越过障碍了 。
自主学习机器人ANYmal 。
更关键的是 ， 相比跑跳这些基本的动作 ， 更难的是用手去抓取一个复杂的物体的动作 。 在机器人行业里有一个专门的门类 ， 就叫“灵活手” 。 这个如果要靠控制论去解决 ， 很难 。 但是靠人工智能 ， 就有可能取得突破 。 现在已经有很多创业公司就在做这个事 。
除了能让机器人更快地学习更多运动方法外 ， 人工智能技术还能带来一些更显而易见的好处 ， 语音交互、视觉识别等技术的大幅进步 ， 使得机器人可以变得更实用了 。 比如 ， 你现在喊一个机器人说“去帮我拿一个苹果” ， 理论上 ， 机器人已经可以完成这个指令了 。 因为它能通过语音识别听懂你的话 ， 也能通过视觉识别什么是苹果 ， 也能通过人工智能训练走过去抓取这个苹果了 。
而这些技术 ， 在20年前都是不具备的 。
或者说得更准确一点儿 ， 在当年是不具备实用价值的 。 比如神经网络之类的技术 ， 上世纪就有研究了 ， 但是要运用到现在 ， 还要匹配上强大许多的算力 ， 以及大量具体的应用进步 ， 使得人工智能可以从别的行业拿来 。 所以这里说的“人工智能的进步” ， 不仅是技术上的进步 ， 更多是产业概念上的进步 。
不过要特别强调的是 ， 在目前阶段 ， 人工智能和控制论 ， 还不是前者彻底取代后者 。 许多公司还是采用两者相结合的做法 ， 因为控制论此前已经积累了许多成熟、有价值的技术 ， 完全可以继续用 ， 而不是一味地丢给人工智能 ， 在黑箱里学习 。
除了人工智能技术的进步以外 ， 许多重要工业产品的进步也推动了机器人行业的发展 。
举两个例子 ， 一个是电池 ， 一个是电机 。 电池的情况和电动车行业类似 ， 此前动力电池的能量密度不够大 ， 机器人也有续航里程问题 ， 所以早期的ASIMO都背了个“大书包” ， 里面就是电池 。 有的机器人甚至还会采用接电线的方式 ， 这样它的工作能力其实是很受限的 ， 没法用在实际生活中 。 那随着这几年电动车行业的发展 ， 锂电池的能量密度不断提高 ， 单位成本也不断下降 ， 电池逐渐不再是一个短板了 。
电机也是这个逻辑 。 机器人和人一样 ， 各种动作都是要依靠关节运动实现的 ， 动作越复杂 ， 用到的关节就越多 。 这个在机器人里有个术语 ， 叫自由度 。 比如 ， 膝盖就是一个自由度 ， 而一个手腕 ， 就有三个自由度 ， 上下、左右、旋转 。
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