紅魔電競平板評測：大屏幕硬實力
前言：三年的疫情因為要上網課的原因激活了平板市場，如今網課的時代已經過去，大家的生活都恢復到了正軌，這也就意味著，真正考驗平板電腦生存的環境來了。也就是面對著這種殘酷的
作者|LiYuan
編輯|鄭玄
資深機器人專家 Eric Jang 不久前曾預言：「ChatGPT 曾在一夜之間出現。我認為，有智慧的機器人技術也將如此。」
他或許說對了。
北京時間 3 月 13 日深夜，一段人形機器人的視頻開始在 X 上熱傳。
之前從未展示過機器人方向能力的 OpenAI，在與投資公司的人形機器人的合作中，第一次展示了自己的機器人智能能力。
Figure，OpenAI 投資的機器人公司，上傳了這段視頻。在視頻中，Figure 的人形機器人，可以完全與人類流暢對話，理解人類的意圖，同時還能理解人的自然語言指令進行抓取和放置，并解釋自己為什么這么做。
而其背后，就是 OpenAI 為其配置的智能大腦。
在過去一年的具身智能進展中，或許你曾經看過類似的機器人自主決策、拿取物品的展示，但在這段視頻中，Figure 人形機器人的對話流暢度、展現出的智能感，接近人類操作速度的動作流暢性，絕對都是第一流的。
Figure 還特意強調，整段視頻沒有任何加速，也沒有任何剪輯，是一鏡到底拍攝的。同時，機器人是在完全自主的情況下進行的行為，沒有任何遠程操縱 —— 似乎在暗暗諷刺前段時間爆火的展現了酷炫機械能力，但是沒有太多智能程度的斯坦福炒菜機器人。
比起機器人的智能表現，更可怖的是，這只是 OpenAI 小試牛刀的結果 —— 從 OpenAI 宣布與 Figure 共同合作推進人形機器人領域的前沿，到這個視頻的發布，只有短短的十三天。
此次 Figure 人形機器人背后的智能，來自端到端的大語言-視覺模型，這是具身智能領域目前非常前沿的領域。去年極客公園報道過谷歌在類似領域的進展。谷歌做出的端到端機器人控制模型，被一些行業內的人士，譽為機器人大模型的 GPT-3 時刻。
而當時，谷歌的機器人模型，還只能根據對話來做一些抓取，并不能與人類對話，也不能向人類解釋自己為什么會這么做。而谷歌自身，從 Everyday Robotics 開始，已經有了五年以上的機器人研究經驗。
而 Figure 本身，成立于 2022 年。從 OpenAI 宣布介入與之合作，到今天它們共同推出一個能夠自主對話和決策的機器人，只有 13 天。
機器人智能的發展，顯然正在加速。
01. 端到端大模型驅動，機器人的速度已經接近人類速度Figure 的創始人 Brett Adcock 和 AI 團隊的負責人 Corey Lynch 在 X 上解釋了此次視頻中機器人互動背后的原理。
此次的突破，由 OpenAI 與 Figure 共同做出。OpenAI 提供負責提供視覺推理和語言理解，而 Figure 的神經網絡提供快速、低水平、靈巧的機器人動作。
機器人所做出的所有行為都是出于已經學習過，內化了的能力，而不是來自遠程操作。
研究人員將機器人攝像頭中的圖像輸入，和機載麥克風捕獲的語音中的文本轉錄到由 OpenAI 訓練的，可以理解圖像和文本的多模態模型（VLM）中，由該模型處理對話的整個歷史記錄，得出語言響應，然后通過文本到語音的方式將其回復給人類。
同樣的模型，也負責決定在機器人上運行哪些學習的閉環行為來完成給定的命令，將特定的神經網絡權重加載到 GPU 上并執行策略。
這也是為什么這個機器人，屬于「端到端」的機器人控制。從語言輸入開始，模型接管了一切處理，直接輸出語言和行為結果，而不是中間輸出一些結果，再加載其他程序處理這些結果。
Figure 的機載攝像頭以 10hz 的頻率拍攝圖像，然后神經網絡以 200hz 輸出 24 個自由度動作。
Figure 的創始人提到，這代表機器人的速度已經有顯著提高，開始接近人類的速度。
OpenAI 的模型的多模態能力，是機器人可以與世界交互的關鍵，我們能夠從視頻中展示中看到許多類似的瞬間，比如：
描述一下它的周圍環境。
做出決定時使用常識推理。例如，「桌子上的盤子和杯子等餐具接下來很可能會進入晾衣架」。
將「我餓了」等模棱兩可的高級請求轉化為一些適合上下文的行為，例如「遞給對方一個蘋果」。
用簡單的英語描述 * 為什么 * 它會執行特定的操作。例如，「這是我可以從桌子上為您提供的唯一可食用的物品」。
而模型能力的強大，使其還能夠擁有短期記憶，比如視頻中展示的「你能把它們放在那里嗎？」「它們」指的是什么？「那里」又在哪里？正確回答需要反思記憶的能力。
而具體的雙手動作，可以分成兩步來理解：
首先，互聯網預訓練模型對圖像和文本進行常識推理，以得出高級計劃。如視頻中展示的：Figure 的人形機器人快速形成了兩個計劃：1）將杯子放在碗碟架上，2）將盤子放在碗碟架上。
其次，大模型以 200hz 的頻率生成的 24-DOF 動作（手腕姿勢和手指關節角度），充當高速「設定點（setpoint）」，供更高速率的全身控制器跟蹤。全身控制器確保安全、穩定的動力，如保持平衡。
所有行為均由神經網絡視覺運動 Transformer 策略驅動，將像素直接映射到動作。
02.從 ChatGPT 到 Sora，再到機器人，OpenAI 想包攬「智能」這件事2021 年夏天，OpenAI 悄悄關閉了其機器人團隊，當時，OpenAI 曾宣布無限期終止對機器人領域的探索，原因是缺乏訓練機器人使用人工智能移動和推理所需的數據，導致研發受到阻礙。
但顯然，OpenAI 并沒有放下對這個領域的關注。
2023 年 3 月，正在一年前，極客公園報道了OpenAI投資了來自挪威的機器人制造商 1X Technologies。其副總裁正是我在文初提到的，認為具身智能將會突然到來的 Eric Jang。
而無獨有偶，1X Technologies 的技術方向，也是端到端的神經網絡對于機器人的控制。
而今年 3 月初，OpenAI和其他投資人一起，參與了 Figure 的 B 輪融資，使其成立兩年，就達到了 26 億美金估值。
也正是在這一輪融資之后，OpenAI 宣布了與 Figure 的合作。
Figure 的創始人 Brett Adcock，是個「擅長組局」的連續創業者，整個職業生涯中創立過至少 7 家公司，其中一家以 27 億美元的估值上市，一家被 1.1 億美元的價格收購。
創建公司后，他招募到了研究科學家 Jerry Pratt 擔任首席技術官，前波士頓動力 / 蘋果工程師 Michael Rose 擔任機器人控制主管。此次進行分享的 AI 團隊負責人 Corey Lynch，則原本是 Google Deepmind 的 AI 研究員。
Figure 宣布自己在電機、固件、熱量、電子產品、中間件操作系統、電池系統、執行器傳感器、機械與結構方面，都招募了硬核的設計人才。
公司的確進展很快。在與 OpenAI 合作之前，已經做出了不少成績。2024 年 1 月，Figure 01（Figure 的第一款人形機器人） 學會了做咖啡，公司稱，這背后引入了端到端神經網絡，機器人學會自己糾正錯誤，訓練時長為 10 小時。
2 月，公司對外展示 Figure 01 的最新進展，在視頻里，這個機器人已經學會搬箱子，并運送到傳送帶上，但速度只有人類的 16.7%。
甚至在商業化上，也已經邁出了第一步：Figure 宣布與寶馬制造公司簽署商業協議，將 AI 和機器人技術整合到汽車生產中，部署在寶馬位于南卡羅來納州斯巴達堡的制造工廠。
而在今天的視頻展示推文中，Figure 宣布其目標是訓練一個世界模型，最終能夠賣出十億個級別的模型驅動的人形機器人。
不過，盡管 OpenAI 與 Figure 的合作進展順暢，但看起來 OpenAI 并未把寶壓在一家機器人公司。
北京時間 3 月 13 日，來自谷歌研究團隊、加州大學伯克利分校、斯坦福大學教授等一群研究者新成立的一家機器人 AI 公司 Physical Intelligence，被彭博社爆料也拿到了 OpenAI 的融資。
毫無意外，該公司，也是研究未來能夠成為通用機器人系統的人工智能。
多頭下注機器人領域，13 天合作做出領先的機器人大模型，OpenAI 在機器人領域意圖為何，引人關注。
智能人形機器人，未來不止看馬斯克的了。
本文來自微信公眾號：極客公園 （ID：geekpark），作者：Li Yuan
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