由于自然语言处理、人工智能、机器视觉和创新硬件的飞跃，人形机器人技术变得更快、更敏锐、更敏捷。图片由波士顿动力公司提供

“创新逆风”

数字时代推动了制造业、医疗、汽车、能源等全球各行各业的创新。相对近期的选择性压力，如新冠疫情、英国脱欧和乌克兰战争，迫使创新加速，并促使各国政府关注社会基础设施的薄弱环节。所谓英国脱欧带来的“创新逆风”，可广泛适用于上述历史事件。它涵盖了创新技术与系统的诞生，旨在帮助全球各国适应、生存并蓬勃发展。

这一数字时代的特点是海量数据的可用性，创新的计算机系统、复杂的数据通信协议与硬件系统、先进的处理器和传感器技术使数据收集更快、更安全、更高效。此时，强大的计算机算法——人工智能系统的构建模块——开始发挥作用。机器学习算法能够分析多层大数据集，识别模式，学习并优化其分析和解释能力。一些神经网络类算法模仿人脑细胞，整合信息，推动基于人工智能的图像和语音识别。

在工业环境中，人工智能模型可以分析数千个传感器测量值，执行关键设备监控。模型可能利用这些数据识别通常导致过热的趋势，并在温度达到100度之前预见问题。

本文将探讨人形机器人技术，其中先进控制、实时人工智能和自适应硬件相结合，产生移动灵活、操作灵敏、自适应且响应迅速的类人技术。但在此之前，让我们简要回顾人形机器人的历史。

“机器人”一词从何而来？

根据包括Universal Robots在内的多家资料，流行且广泛使用的“robot”一词源自捷克语“robota”，意为强制劳动或徭役。该词通过捷克作家卡雷尔·恰佩克具有开创性和影响力的戏剧《R.U.R.》（罗素姆万能机器人，1920年）的传播而流行。该剧审视了工业化和人类劳动的贬值，如今制造企业也意识到这一点，因此雇用机器人来增强人类任务，减少重度和危险工作负荷（包括有害的重复性任务），并让人类工人学习新技能，与机器人技术和谐共处。

西屋电气制造公司的工程师罗伊·温斯利制造了已知最早的人形机器人Herbert Televox。该机器人并非自动化，依赖人类输入来接听电话、开关家用电器。随后出现了其他设计简单功能的人形机器人，如坐立、改变面部表情，例如日本生物学家西村真琴于20世纪20年代末推出的“学天则”。

20世纪30年代，西屋公司的另一个创造——Elektro成为更著名的人形机器人之一。该机器人具备光电“视觉”（可检测绿光和红光），以及由钢齿轮、凸轮和电机骨架组成的身体。

甚至在机器人技术通过科幻小说和初期的物理形式出现之前，列奥纳多·达·芬奇就绘制了一个机械骑士的设计图，其具有基本而复杂的滑轮、齿轮和电缆系统。如果列奥纳多将他的骑士变为物理发明，这将是世界上第一个人形机器人。尽管有消息称列奥纳多确实做到了这一点，但无法证实。

自文艺复兴和20世纪30年代以来，机器人概念和形式的各种表现形式不断演变，文学和电影产生了迷人而难忘的角色，从《星球大战》的C-3PO、《机器管家》的安德鲁、《我，机器人》的桑尼，到类似阿丽塔：战斗天使这样的赛博格角色。工业企业和研究机构在开发具有人类感知和移动能力的灵活智能系统方面取得了重大里程碑。让我们看看一些最新且最具创新性的人形机器人及其持续发展。

当今尖端人形机器人

波士顿动力和丰田研究所正在开发端到端语言条件策略，以支持动态人形机器人Atlas完成长期操作任务，开辟了新天地。

Atlas是世界上最创新、自适应和敏捷的人形机器人之一，能够奔跑跳跃，拾取零件并放置到特定区域，修改工作环境以高效执行任务，并实时响应自然语言提示。

BD Atlas 机器人 图片来自波士顿动力公司提供视频截图

波士顿动力提供Atlas的复杂控制系统和基于虚拟现实的远程操作，而丰田则贡献其在大行为模型（从实际演示中学习的人工智能系统）方面的经验。双方共同开发了一个框架，使Atlas能够理解完整的语言条件策略，让机器人解释自然语言提示并将其直接转化为复杂协调的行为，而非执行预编程动作。

这些语言条件策略的三个主要组成部分是语言提示、本体感觉（机器人对其物理形态在空间中的感知）和视觉。机器人以低至30赫兹（即每秒30次）的频率处理周围环境信息，以控制运动和复杂动作。该框架通过扩散变换模型运行，允许自适应、非专门化的行为。

因此，Atlas能够处理长时间、重复、顺序的操作，如物体检索、折叠、分组和放置——并且在出现错误时无需额外代码即可调整。该研究为结合TRI的可扩展人工智能模型和BD的硬件与控制软件的人形机器人奠定了基础，使其能够通过演示学习几乎所有技能，从而让“通才”机器人更加实用。

英飞凌科技和NVIDIA正通过将NVIDIA的Jetson Thor人工智能平台与英飞凌成熟的控制和传感器系统组合、氮化镓晶体管（一种宽禁带技术）以及旨在提高人形机器人电机和板载系统能效和电源管理的门驱动器相结合，推动人形机器人能力的边界。

此次合作将使NVIDIA的人工智能支持模块与英飞凌的PSOC和AURIX微控制器集成。这些微控制器具有安全功能以防止网络攻击，并以其实时处理能力闻名，促进机器人在执行时间敏感任务时快速决策。PSOC微控制器的另一个关键方面是能够利用磁场定向控制（FOC）块作为ModusToolbox软件开发系统的一部分。FOC算法稳定扭矩输出，减少振动和噪音，并有助于人形系统的精确移动和节能。

人形机器人是一个深具吸引力且存在争议的领域，需要更多研发来优化对人类语音的响应、对分配任务不可预测变化的适应能力，并增强感知、安全性、速度和敏捷性。