多宝体育网址：为何人形机器人扎堆车厂？波士顿动力Atlas用“零件排序三难”给出答案

2025-03-14 06:14:32

　　波士顿动力机器人 Atlas 来车厂有三件事要干，零件排序，零件排序，还是零件排序。

　　近日，波士顿动力发布了一条关于人形机器人 Atlas 在车厂搬运零部件的视频，多宝体育入口视频中机器人可以自主地从货架取出零部件并按顺序放置在推车上。工程师们称零件排序是 Atlas 接受培训的第一个实际任务，并就 Atlas 的这种能力的实现做了部分技术上的披露。

　　约一年前，人形机器人公司波士顿动力（Boston Dynamics）发布了新一代 Atlas 机器人，通过与全球制造业巨头现代汽车合作将其送入车厂，进行汽车零件的分拣排序工作。

　　在汽车制造等场景中，零件分拣排序是一项常见的物流任务。从波士顿动力工程师团队发布的视频中可以看出 Atlas 能够将供应商提供的发动机盖从货架中取出，并按顺序放入推车。

　　通常我们认为分拣排序是工厂的流水线任务，对工人来说技术难度不大，但对人形机器人来说却是至关重要的核心挑战。

　　波士顿动力副总裁兼总经理 Zachary Jackowski 在视频发布的同期博客称，分拣排序这项工作很难，它涉及到任务多样、行为复杂以及环境混乱等。机器人需要在高度复杂多维的环境中，处理繁杂多样的零部件，并确保精确的识别、抓取，平稳的搬运、放置等交互动作。

　　具体来看，这种难度首先表现在任务多样性上。分拣排序的这些零件尺寸不一、形状各异、重量悬殊。完整的分拣方案要求人形机器人能处理数千种不同零件，完成抓取、搬运、放置等多样化操作。

　　为此，Atlas 需能够准确识别不同零件，并计算物体的物理性状，从而判断出所需的动作与施力大小等具体行动细节。这一环节，主要需围绕强化学习与基础模型构建行为生成管道。

　　其次是行为复杂性。零件排序是多环节、高可靠性的复合行为。Atlas 需理解抓取、运输、放置过程中可能出现的各种问题，多宝体育入口实时识别异常并自主应对。

　　从这一意义来说，一个需要人工频繁编程处理边界用例、依赖人工干预或易损坏零件的机器人则缺乏价值。为应对这一挑战，Atlas 团队为复杂操作任务重建了行为设计系统。

　　在具体操作中，Atlas 通过机器学习视觉模型实时扫描工作环境，依靠视觉传感器并结合位置传感器精确定位自身机械装置和零件箱的位置。系统会跟随时间推移持续追踪并评估作物体的状态，自主生成抓取、搬运等动作序列。当遇到装置位置变动或操作失误等意外情况时，Atlas 能够迅速调整策略作出响应。

　　最后是环境复杂性。真实世界的应用场景通常是混乱、复杂、为人类所设计的环境。

　　在分拣排序任务中，动态变化是常态，新零件容器不断抵达，满载推车持续移出。同时，零件存放方式也非「机器人友好型」，从发布的视频来看，Atlas 需从视野受限的底部暗格中取件，或动用全身关节拿取贴近地面或容器顶部的零件，这也是一项对环境数据学习能力的考验。

　　上述的多种难题解释了分拣排序任务对于机器人来说的真实商业价值：这一任务单调重复且易引发人体工学损伤（如搬运重型零件时的蹲起、扭转动作）。而人形机器人进入工厂并实现自动化后，企业或可重塑员工技能、降低工伤风险、提升人员留存率，同时提高生产效率和吞吐量。

　　波士顿动力的 Atlas 人形机器人依靠其视觉系统进行任务排序的推理，低层控制器进行行动规划。 而不管是「大脑」视觉系统还是「小脑」控制系统，都离不开数据训练。

　　Atlas 的训练过程融合了多个数据来源，包括真实工厂部署数据、实验室测试数据以及仿真环境中的模拟数据。通过对这些数据进行强化学习，不断训练、调优规控算法，Atlas 能够逐步掌握类似人类的精细操作技能。

　　事实上，车厂复杂环境便可带来高价值的真实、多维数据信息。加之工业器件容损度较高、产业协同强等原因，机器人厂商纷纷将自家人形机器人部署在车厂环境训练学习。

　　就在 3 月初，优必选人形机器人 Walker S1 已组团进入极氪 5G 智慧工厂实训。目前优必选的 Walker S 系列人形机器人已与东风柳汽、吉利汽车、一汽-大众青岛分公司、奥迪一汽、比亚迪、北汽新能源等一众车企合作，进厂入职。

　　美国机器人初创公司 Apptronik 的人形机器人 Apollo 此前进驻奔驰工厂，2 月底刚宣布进入美国制造巨头 Jabil 工厂进行应用试验。几乎同一时间，人形机器人企业 Figure，也于 2 月将其搭载 Helix 模型的 Figure 02 送进驻物流厂分拣快递，该机器人曾进驻宝马工厂进行试训。

　　人形机器人进驻车厂测试应用，社会上一直存在着质疑。主要质疑点之一在于：为何是人形？事实上人类本身的身体结构在许多方面并不存在效率优势。

　　波士顿动力的工程师团队给出了一个解释：因为真实环境是人类设计的。也就是说，在现实环境当中，机器人所接触的绝大多数工业产品、生活用品等都是为人类设计，机器人设计成人形将更好地契合这一现实存在。

　　Zachary Jackowski 认为，人形机器人的最终目标在于无缝融入现有工作流程、自适应人类环境，它们有望像人类一样具备通用性与灵活性。理论上，它几乎可以替代人类绝大多数社会活动，但当前阶段实事求是地说，人形机器人的价值取决于其性能提升后在实际应用场景的表现。

　　Zachary Jackowski 表示当前正全力推进规模化应用——今年启动现代工厂测试，随后与更多试点客户合作，持续迭代并扩展 Atlas 能力。

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