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本期要点：机器人产业进入爆发前夜，关注这一个关键指标
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
最近，OpenAI所投资的机器人创业公司1X，正式发布了其专为家用场景设计的双足人形机器人NEO Beta，迅速吸引了业界的关注。这个机器人身高约1米65、体重30公斤，行走速度也比较快，能够承担高达20公斤的负载，在人形机器人中属于比较灵活和能干的了。
尤为值得一提的是，在1X的演示视频中，NEO Beta轻松完成了整理高脚杯、递送鸡蛋等任务，看来其手部控制的精细程度有新进展。
不过，熟悉我的朋友可能要奇怪了，你之前不是不看好人形机器人吗？而且现在人形机器人的新闻层出不穷，为什么却特别说到1X的NEO Beta？
原因也很简单，NEO Beta的动作非常的自然协调，完全摆脱了人们对于机器人的刻板印象，尤其是传统的人形机器人上身都像芭蕾舞者一样基本保持竖直，上下肢协调仅限于运动中的上肢配合摆动。但坦白讲，刚看到1X这款机器人时，我第一反应甚至以为衣服下面有个真人。尤其是它弯腰提包的动作，上下肢的协调与流畅程度令人惊艳。
据1X公司的介绍，NEO Beta的身体结构采用了类似人类肌肉组织的设计，并且得益于1X世界领先的伺服电机技术，使得机器人表现得非常灵活。
不过，我们认为，真正值得关注的更深层原因，可能是1X在机器人训练方法上实现了突破。
正如我们在科技特训营中反复强调的，机器人训练正逐渐从传统的机械控制、仿生模拟向仿真结合大模型，乃至仿真结合视觉智能的方向转变。
虽然1X未公开具体细节，但是仔细看这段视频，他们很有可能采用了新的基于视觉智能的机器人全身训练技术。
1X声称自己所采用的叫“具身学习”方法（embodied learning）。通过1X Studio训练平台，工作人员通过虚拟现实（VR）设备远程操作（teleoperation）以引导机器人学习新的技能。
1X也自建了仿真环境，让机器人能够在安全的虚拟世界中学习和测试新的行为，使机器人不再依赖于预设的程序，还具有灵活应对新状况的能力。比如机器人在学会打开一种抽屉的行为后，就能快速找到适合新抽屉的打开方式。
1X的副总裁Erik Jang指出，1X采用的是训练多个独立模型的策略。具体而言，1X分别训练不同模型来处理物品抓取和导航任务，这样的分工合作显著提升了机器人在执行任务时的效率和精确度。这种独立模型的训练方式还允许1X在不断增加新技能的同时，保持现有技能的稳定性。
但是我觉得，1X所公开的这些信息，很难实现NEO Beta所表现出的全身的协调性。NEO Beta可是采用了近乎与人类相同的方式提起了地上的背包，并递给了面前的女士，而且完美地保持了身体的平衡。
要知道，机器人也可以通过观察人类执行任务的过程来学习新的技能，即通过视觉设备捕捉人类动作的细节，并将其映射到机器人的关节运动。
例如卡内基梅隆大学的一项研究表明，机器人能够通过观看人类执行任务的视频来学习新技能，展现了新的发展潜力。在实验中两个机器人通过观看视频学会了12项家务技能，包括取下锅铲、打开抽屉和橱柜、操作刀具和垃圾桶等等。
那么，鉴于1X采用了VR设备来教授机器人新的技能，有理由相信，他们有能力让1X的机器人利用计算机视觉技术来捕捉人类动作，识别和分析人类的整体运动轨迹、手势和姿态，并转化为机器人的关节运动指令，从而让机器人能够更精准地模仿人类全身的动作，并展现出与人类相似的协调性和流畅度。我们期待1X公司能够公布更多有关机器人训练方法的细节信息。
我之前反复强调，虽然现在人形机器人非常热门，表现也令人瞩目，像波士顿动力的Altas机器人，能做后空翻、也能做俯卧撑等高难度动作了，但我仍然认为未来真正实用的机器人形态不是人形的。
双足行走的方式模拟了人类，但耗费了机器人过多的能量，也占用了机器人公司过多的研发精力和成本，却只起到了移动的作用，完全可以用轮式或四足式等更便捷且高效的方式替代。
实际上，真正解决核心需求的还是机械臂/机器手。在未来众多机器人形态中，我依然认为机器臂/机器手将占据关键地位，且极有可能是以分体式设计为主流，甚至可以将机械臂、视觉系统、传感器、计算单元等各部分拆分为多个独立模块，这些模块通过网络实现高度协同，共同完成任务。
但1X的NEO Beta带给我们另一种可能性，即在很多场合，虽然是上肢完成操作，但下肢的配合也是必不可少的，比如厨师基本都是站着炒菜而不是坐着的。也许随着机器人上下肢协调能力的极大增强，我们会发现更多人类利用肢体动作完成任务的秘密，机器人也会更好地完成人类的任务。
当然，这些仍然是基于应用需求的推测，一切都需要将机器人放置于日常生活和生产的应用之中，才能明确真正符合产业需求的设计方向，而这需要基于制造业基础和应用实践的深度配合，这可能是属于中国的独特优势。
最后，还是回到今天的NEO Beta，其全身协调性的显著提升，说明也不能完全否认人形机器人的研究价值，不仅有助于我们更深刻地理解人类运动机制，也能为未来机器人技术提供技术储备。人形机器人的价值，很有可能在未来一两年里被充分证明或者证伪，值得我们继续密切关注。
可以看到机器人产业正处在爆发式增长的前夜，而机器人与AI的深度融合将可能引领智能服务的巨大变革。但关键在于这波浪潮中是否会有属于你的机会，有关这方面，我在科技特训营中已经进行了多次讲解，如果你感兴趣，欢迎报名加入，先人一步、看清未来。
以上就是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享，欢迎关注全球风口微信号，报名加入。
王煜全要闻评论，我们明天见。
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