一、波士頓動力機器人進化史？

‘波士頓動力機器人經(jīng)歷了多次進化。因為波士頓動力公司由麻省理工學院的機器人專家團隊創(chuàng)建，致力于推動機器人技術(shù)的發(fā)展，因此他們的機器人技術(shù)一直處在不斷的發(fā)展之中。早期的波士頓動力機器人包括BigDog、LittleDog、RiSE等，主要任務(wù)是進行遠程作戰(zhàn)、搜救等軍事任務(wù)和科技研究。此后，公司逐漸將技術(shù)應(yīng)用到民用領(lǐng)域，如Spot、Atlas等機器人依次推出并在農(nóng)業(yè)、建筑、醫(yī)療等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。最新的Dyno機器人可在極限環(huán)境下工作，提供高效準確的測量數(shù)據(jù)。波士頓動力機器人在不斷進化中，將有力地推動未來機器人技術(shù)的發(fā)展。

二、波士頓動力機器人是特效嗎？

波士頓動力機器人不是是特效，是真機器

目前的波士頓機器人各個關(guān)節(jié)基本上都是采用的采用的電驅(qū)動，基本上都是直流伺服電機。使用盤式電機和大扭矩的直流電機。一般這類電機都比較貴，常見的品牌有馮哈博，PARK，以及maxon，驅(qū)動常見的是conplay，波士頓動力應(yīng)該是自己開發(fā)的控制器，還有驅(qū)動器。

三、波士頓動力機器人是哪個上市公司？

波士頓動力機器人現(xiàn)在屬于韓國現(xiàn)代集團

韓國現(xiàn)代汽車集團宣布，在獲得監(jiān)管機構(gòu)批準后，現(xiàn)代汽車集團已獲得了對美國機器人公司波士頓動力（Boston Dynamics）的控股權(quán)。

本次交易中，波士頓動力估值為11億美元（約合71.2億人民幣），現(xiàn)代汽車集團從日本軟銀集團獲得80%的股份，軟銀集團則通過附屬公司保留20%的股份。

四、波士頓動力機器人開源是什么意思？

波士頓動力開源是為了能使更多的應(yīng)用接入，成為機器人界的Android。

Marc Raibert 在接受 DeepTech 采訪表示：“我們要從技術(shù)研發(fā)公司變?yōu)楫a(chǎn)品公司，波士頓動力目標是成為機器人界的 Android”，通過開放應(yīng)用程序編程接口（API，Application Programming Interface），合作伙伴可以在波士頓動力的產(chǎn)品中加上自己開發(fā)的應(yīng)用，擴充機器人多樣功能。

美國波士頓動力公司成立于1992年，是一家機器人公司，專注人工智能產(chǎn)品研發(fā)，其科研力量日益強盛。

Spot機器狗，成為最強大的人工智能產(chǎn)品之一，享譽全球。近日，波士頓公司創(chuàng)始人Marc Raibert卸任CEO，任董事長，標著Spot機器狗將邁入一個新的發(fā)展時期。

商用機器人：

波士頓動力終于開始了自己的商業(yè)化試水，開始向企業(yè)出租其首款商用機器人產(chǎn)品——Spot 四足機器人。而此次 CEO 一職的變動則放出了更加明確的信號：波士頓動力正在走出實驗室轉(zhuǎn)變?yōu)橐患疑虡I(yè)機器人公司。

從1992年波士頓動力公司成立，到2020年，波士頓公司28年了，專注這么久，該是爆發(fā)的時間了。事實上，波士頓動力公司已經(jīng)向全球市場交付了100臺Spot機器狗。

隨著全球訂單的開始，波士頓動力公司，會逐步量化生產(chǎn)Spot機器狗。

五、如果atlas機器人（波士頓動力）和chatGPT（人工智能）結(jié)合會發(fā)生什么？

目前谷歌和微軟已經(jīng)做了一些相關(guān)的工作，但更側(cè)重于task decomposition，亦即將高層指令分解成一系列預定義好的低層指令下發(fā)給下游模型進行執(zhí)行，這點其他答主的回答里也有提及。

但于我而言，如果想讓機器人真正實現(xiàn)革命性的進展——亦即使機器人具有更泛化的應(yīng)用場景、更高超的運動技巧、更敏捷的反應(yīng)力，需要克服的可能是“端到端控制”這個大難題：作為人類，我們是不會刻意地將每一個動作都形式化的，否則應(yīng)對現(xiàn)實世界中各式各樣場景所需的“動作庫”將會過于龐大。端到端的建模一般來說是LLM的優(yōu)勢所在，但在機器人領(lǐng)域卻恰恰難以簡單地實現(xiàn)端到端。在我看來，起碼有以下四個緊密耦合的挑戰(zhàn)：

高可行性（feasibility）的動作生成

目前的業(yè)界學界主流還是偏向于在底層使用LQR之流的傳統(tǒng)控制器，因為它們擁有良好的數(shù)學形式，可以明確地把動力學約束寫進去，從而保障產(chǎn)生的控制序列一定是合理的，不會出現(xiàn)一些匪夷所思的控制序列（例如要求機器人把左腳趾頭抬高到腦門上）。相比之下，生成式模型就時常給出這一類的控制序列，因為動力學模型真的很難學習，而且往往也難以用所謂“直覺”進行推斷。設(shè)想一下——你能夠猜測一個塑料水杯從桌子上落到地面后經(jīng)過幾次彈跳最終會落到哪里嗎？

高魯棒性要求

這個挑戰(zhàn)牽涉到另一個在機器人領(lǐng)域臭名昭著的問題，Sim2Real。由于現(xiàn)實世界中存在的種種不確定性（傳感器噪音、驅(qū)動器誤差、系統(tǒng)通信延遲），用于建模和訓練模型的參數(shù)和真實的參數(shù)往往會有一定的出入，而由于復雜動力學系統(tǒng)的高度混沌性，在將模型在兩個動力學系統(tǒng)之間遷移時可能會出現(xiàn)“差之毫厘，失之千里”的現(xiàn)象。

目前常用的解決方案有幾種。其一是進行更加精確的建模（比如將噪聲也建模在內(nèi)），但這種方法與LLM的路數(shù)如何結(jié)合，可能需要進一步斟酌。其二是在數(shù)據(jù)中注入噪聲（亦即data augmentation），但對于LLM+Dynamic system這一特定的應(yīng)用領(lǐng)域，需要多大規(guī)模的數(shù)據(jù)泛化，是不得而知的。

實時性要求

相對而言是一個很容易想到的瓶頸問題了，機器人系統(tǒng)的具有相對較高的控制頻率要求，是目前的LLM暫時滿足不了的。不過這個問題也許可以隨著硬件系統(tǒng)的進化而解決。

不由得想起來曾幾何時，小規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還因為具有相對于傳統(tǒng)迭代式優(yōu)化器更高的運行效率而被視為一種提高實時性的方案（笑

數(shù)據(jù)集要求

模型和數(shù)據(jù)是AI的兩條支柱，ChatGPT的出現(xiàn)離不開前人貢獻的大規(guī)模語料數(shù)據(jù)集，OpenAI自己也投入了大量資金來生產(chǎn)訓練所需的數(shù)據(jù)。相比之下，足式機器人領(lǐng)域缺乏完善的大規(guī)模公開數(shù)據(jù)集，在現(xiàn)實世界中收集數(shù)據(jù)的成本也遠比其它大部分AI應(yīng)用要昂貴。在相對廉價的虛擬環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，便又會面臨之前提到的Sim2Real問題。

六、波士頓動力上市日期？

正在申請ipo。據(jù)美國新聞報道，該公司計劃在2021到2023年上市。

七、如何評價波士頓動力？

基礎(chǔ)好，起步早，積累多，硬件平臺成熟，上層運動控制級別的應(yīng)用就容易呈現(xiàn)“井噴”的突破趨勢。然后我在這里想補充一點的是：

波士頓動力作為一家公司，其技術(shù)隊伍的人員配比上更適合當前機器人的研發(fā)，簡單來說，就是擁有大量穩(wěn)定在職、世界頂尖、經(jīng)驗豐富的工程技術(shù)人員。而對于從事機器人研究的高校和研究所，就急需調(diào)整科研隊伍人員配比的問題——即需要增加研發(fā)隊伍中工程師所占的比重。

為什么要這樣講？從我這幾年在機器人圈子跌摸滾打的經(jīng)驗來看，有如下幾個原因：

現(xiàn)階段（傳統(tǒng)）機器人學科更加偏向于工程

現(xiàn)階段機器人學科是需要硬件實現(xiàn)和支撐的學科，談及到性能良好的硬件，更多的是涉及工程層面上的工作和細節(jié)的完善，這些工作需要工程師來完成，而不單是博士生及研究人員。

機電系統(tǒng)設(shè)計需要經(jīng)驗豐富的工程師團隊

機械結(jié)構(gòu)和電路設(shè)計，經(jīng)歷過項目歷練的老司機和初出茅廬的學生所做出來的東西，性能及可靠性是完全不在一個層面上的，很多我所知道的實驗室高校，機器人本體硬件的設(shè)計都是出自學生之手，差距顯而易見。而對于學生來說，因為做的是工程而非科研，想發(fā)高水平文章也很難，自然而然造成惡性循環(huán)，更沒有人愿意花心思琢磨硬件設(shè)計上的提升。

機器人日常維護需要大量工程師

對于剛搭起來的機器人平臺，日常小修大修都是常見而不可避免的事情。同樣，這部分工作應(yīng)該由專職的工程師去負責和完成，而不單單是博士生及研究人員。我所在的lab大概有7-8位專職工程師，還會經(jīng)常面臨機器人壞了一周沒修好的棘手情況，試想如果科研人員還需要承擔機器人的日常維修重任，是會多么拖后科研或項目進度。

實驗室技術(shù)積累和傳承的問題

實驗室缺乏穩(wěn)定任職的工程師還有一個弊端在于，實驗室技術(shù)的積累和傳承很容易斷代。很常見的現(xiàn)象是，很多實驗室的大師兄畢業(yè)之后，由于工作交接沒有做好，一下子機器人就沒有人會用，或者一段代碼沒有人會調(diào)，實驗室的新人需要花不菲的時間上手和適應(yīng)，整體科研效率低下。

題外話：具有責任心、能力強、經(jīng)驗豐富的機器人工程師非常難求：iit的四足機器人團隊HyQ以前有個傳說級別的英國硬件工程師(Jake Goldsmith)，后來被波士頓動力挖走，成為了波士頓動力的大狗(BigDog)項目的中堅骨干。從那個英國硬件工程師走后，HyQ遭受了很大的影響，拖慢了HyQ的發(fā)展速度。

最后，我在這里給大家補充一下，Marc Raibert團隊在上世界80年代(MIT Leg Lab)的一些Demo。其實我們可以捫心自問一下，一下Demo的水準即使放在今天，又有哪些研究機構(gòu)和高校是有信心復現(xiàn)的——科研和技術(shù)還是有些客觀規(guī)律不可違背——你不能光看到別人今日的榮光，還需要看到別人幾十年如一日扎扎實實的技術(shù)積累和努力。

八、波士頓動力靠什么生存？

致力于研究人工智能仿真和具有高機動性、靈活性和移動速度的先進機器人，技術(shù)利用基于傳感器的控制和算法來解決具有一定復雜性的機械的使用問題。

九、波士頓動力靠什么盈利？

投資房地產(chǎn)，賺取大量傭金。

另外，波士頓動力公司成立于1992年，是從麻省理工學院剝離出的項目。在Alphabet旗下運行了一段時間后，它于去年被軟銀收購。通過愿景基金，軟銀在機器人領(lǐng)域進行了大量投資。2015年，該公司開始銷售類人機器人Pepper。

十、波士頓動力 真實性？

波士頓動力公司是一家真實存在的公司，公司所在地在美國。

以下是該公司重大事件介紹：

1992年，波士頓動力公司由馬克·雷波特成立，旗下?lián)碛袡C器人，如機器大狗（BigDog）、機器豹子（Cheetah）等；

2013年12月，谷歌母公司Alphabet收購波士頓動力公司；

2016年3月2日，波士頓動力（Boston Dynamics）研制出機器狗名為Spot，Spot是一款電動液壓機器狗，它能走能跑，另外還能爬樓梯、上坡下坡；

2017年6月9日，日本軟銀集團收購波士頓動力公司；

2018年2月，發(fā)布了機器狗SpotMini；

2018年5月，發(fā)布了Atlas人形機器人、SpotMini的宣傳視頻；

2018年6月6日，波士頓動力公司CEO馬克·萊伯特接受了采訪，表示狗型SpotMini機器人將于2019年發(fā)售；

2018年10月16日，發(fā)布四足機器狗Spot隨著布魯諾·馬爾斯的《Uptown Funk》的節(jié)拍正跳著舞視頻；

2019年9月，波士頓動力公司正式宣布Spot機器人以租賃的方式投放市場；

2020年1月，Marc Raibert卸任首席執(zhí)行官（CEO），

2020年2月，波士頓動力的四足機器狗Spot正式“出海”，入職挪威石油公司Aker，成為該石油公司第一臺擁有員工編號的機器人； 3月，波士頓動力公司宣布，其已經(jīng)與倉庫自動物料搬運和運輸技術(shù)開發(fā)商Otto Motors達成了合作，力推倉庫自動化；

2020年6月16日，機器狗Spot開售；

2020年12月11日，韓國現(xiàn)代汽車公司收購波士頓動力公司； 12月30日，波士頓動力發(fā)布Atlas、Spot、Handle三款機器人就著一首1962年的熱門歌曲展現(xiàn)了多樣舞姿的視頻；

2021年3月9日，機器狗Spot配備了5G設(shè)備；

2021年3月29日，波士頓動力公司公布新款機器人Stretch原型視頻。其可用于倉庫及分撥中心等，可移動的底座使其可應(yīng)對卡車卸貨、包裹堆疊或訂單處理等不同的工作情況。[5]

2021年6月21日，現(xiàn)代汽車集團表示，已從日本軟銀集團手中收購了波士頓動力公司80%的股份。[6]

2021年8月17日，波士頓動力通過官方Y(jié)outube頻道發(fā)布了一段最新的機器人視頻，在這段視頻中人形機器人阿特拉斯（Atlas）展示了新技能：跑酷。[7]

2022年6月30日消息，Velodyne Lidar宣布與波士頓動力（Boston Dynamics）簽署一份多年協(xié)議，雙方將在激光雷達傳感器領(lǐng)域開展合作。