一、如果atlas机器人（波士顿动力）和chatGPT（人工智能）结合会发生什么？

目前谷歌和微软已经做了一些相关的工作，但更侧重于task decomposition，亦即将高层指令分解成一系列预定义好的低层指令下发给下游模型进行执行，这点其他答主的回答里也有提及。

但于我而言，如果想让机器人真正实现革命性的进展——亦即使机器人具有更泛化的应用场景、更高超的运动技巧、更敏捷的反应力，需要克服的可能是“端到端控制”这个大难题：作为人类，我们是不会刻意地将每一个动作都形式化的，否则应对现实世界中各式各样场景所需的“动作库”将会过于庞大。端到端的建模一般来说是LLM的优势所在，但在机器人领域却恰恰难以简单地实现端到端。在我看来，起码有以下四个紧密耦合的挑战：

高可行性（feasibility）的动作生成

目前的业界学界主流还是偏向于在底层使用LQR之流的传统控制器，因为它们拥有良好的数学形式，可以明确地把动力学约束写进去，从而保障产生的控制序列一定是合理的，不会出现一些匪夷所思的控制序列（例如要求机器人把左脚趾头抬高到脑门上）。相比之下，生成式模型就时常给出这一类的控制序列，因为动力学模型真的很难学习，而且往往也难以用所谓“直觉”进行推断。设想一下——你能够猜测一个塑料水杯从桌子上落到地面后经过几次弹跳最终会落到哪里吗？

高鲁棒性要求

这个挑战牵涉到另一个在机器人领域臭名昭著的问题，Sim2Real。由于现实世界中存在的种种不确定性（传感器噪音、驱动器误差、系统通信延迟），用于建模和训练模型的参数和真实的参数往往会有一定的出入，而由于复杂动力学系统的高度混沌性，在将模型在两个动力学系统之间迁移时可能会出现“差之毫厘，失之千里”的现象。

目前常用的解决方案有几种。其一是进行更加精确的建模（比如将噪声也建模在内），但这种方法与LLM的路数如何结合，可能需要进一步斟酌。其二是在数据中注入噪声（亦即data augmentation），但对于LLM+Dynamic system这一特定的应用领域，需要多大规模的数据泛化，是不得而知的。

实时性要求

相对而言是一个很容易想到的瓶颈问题了，机器人系统的具有相对较高的控制频率要求，是目前的LLM暂时满足不了的。不过这个问题也许可以随着硬件系统的进化而解决。

不由得想起来曾几何时，小规模的神经网络模型还因为具有相对于传统迭代式优化器更高的运行效率而被视为一种提高实时性的方案（笑

数据集要求

模型和数据是AI的两条支柱，ChatGPT的出现离不开前人贡献的大规模语料数据集，OpenAI自己也投入了大量资金来生产训练所需的数据。相比之下，足式机器人领域缺乏完善的大规模公开数据集，在现实世界中收集数据的成本也远比其它大部分AI应用要昂贵。在相对廉价的虚拟环境中收集数据，便又会面临之前提到的Sim2Real问题。

二、波士顿动力机器人进化史？

‘波士顿动力机器人经历了多次进化。因为波士顿动力公司由麻省理工学院的机器人专家团队创建，致力于推动机器人技术的发展，因此他们的机器人技术一直处在不断的发展之中。早期的波士顿动力机器人包括BigDog、LittleDog、RiSE等，主要任务是进行远程作战、搜救等军事任务和科技研究。此后，公司逐渐将技术应用到民用领域，如Spot、Atlas等机器人依次推出并在农业、建筑、医疗等行业得到了广泛应用。最新的Dyno机器人可在极限环境下工作，提供高效准确的测量数据。波士顿动力机器人在不断进化中，将有力地推动未来机器人技术的发展。

三、波士顿动力机器人是特效吗？

波士顿动力机器人不是是特效，是真机器

目前的波士顿机器人各个关节基本上都是采用的采用的电驱动，基本上都是直流伺服电机。使用盘式电机和大扭矩的直流电机。一般这类电机都比较贵，常见的品牌有冯哈博，PARK，以及maxon，驱动常见的是conplay，波士顿动力应该是自己开发的控制器，还有驱动器。

四、谷歌atlas机器人用途

谷歌atlas机器人用途

谷歌atlas机器人是近年来备受瞩目的人工智能领域的重要成果之一。作为一款先进的机器人技术，atlas机器人的用途丰富多样，不仅在工业生产中发挥重要作用，还在日常生活和医疗领域展现出巨大潜力。

工业生产

谷歌atlas机器人在工业领域的运用尤为广泛。其精准的定位能力和高效的操作方式使其成为装配线上的得力助手。在传统的生产线上，atlas机器人可以替代人工完成重复性高、耗时长的工作，提升生产效率同时保证产品质量的稳定。在汽车制造、电子生产等行业中，atlas机器人的到来使得工厂生产更加智能化和自动化。

此外，谷歌atlas机器人还可以应用于危险环境下的生产作业。对于高温、高压等条件下的作业，atlas机器人能够胜任，不仅提高了作业安全性，还减轻了工人的劳动强度。

日常生活

除了工业生产，atlas机器人在日常生活中也有着重要的作用。随着智能家居的兴起，atlas机器人可以承担家庭助理的角色，帮助居民完成家务、健康监测等任务。通过与人类的语音交互，atlas机器人可以接收指令、播放音乐、查询信息等，为居民提供便利。

此外，atlas机器人还可以在教育领域发挥作用。它可以作为老师的助手，辅助教学工作，为学生提供个性化的学习服务。在老人护理方面，atlas机器人也可以起到重要作用，监测老人的健康状况、提供陪伴等。

医疗领域

谷歌atlas机器人在医疗领域的应用也备受期待。它可以帮助医生更准确地进行手术，降低手术风险，提升手术成功率。在康复训练中，atlas机器人也可以给患者提供精准的运动训练，加快康复速度。

此外，谷歌atlas机器人还可以在医院内承担物流运输的工作，将药品、化验单等及时送达医护人员手中。在疫情期间，atlas机器人的运用更是显得尤为重要，它可以代替人工减少医护人员与患者的接触，降低交叉感染的风险。

结语

综上所述，谷歌atlas机器人的用途广泛，涵盖工业生产、日常生活和医疗领域，为人类的生产生活带来了便利和改变。随着人工智能技术的不断发展，相信谷歌atlas机器人的未来发展空间必定更为广阔，它将在更多领域展现出无限可能。

五、波士顿动力机器人是哪个上市公司？

波士顿动力机器人现在属于韩国现代集团

韩国现代汽车集团宣布，在获得监管机构批准后，现代汽车集团已获得了对美国机器人公司波士顿动力（Boston Dynamics）的控股权。

本次交易中，波士顿动力估值为11亿美元（约合71.2亿人民币），现代汽车集团从日本软银集团获得80%的股份，软银集团则通过附属公司保留20%的股份。

六、波士顿动力机器人开源是什么意思？

波士顿动力开源是为了能使更多的应用接入，成为机器人界的Android。

Marc Raibert 在接受 DeepTech 采访表示：“我们要从技术研发公司变为产品公司，波士顿动力目标是成为机器人界的 Android”，通过开放应用程序编程接口（API，Application Programming Interface），合作伙伴可以在波士顿动力的产品中加上自己开发的应用，扩充机器人多样功能。

美国波士顿动力公司成立于1992年，是一家机器人公司，专注人工智能产品研发，其科研力量日益强盛。

Spot机器狗，成为最强大的人工智能产品之一，享誉全球。近日，波士顿公司创始人Marc Raibert卸任CEO，任董事长，标着Spot机器狗将迈入一个新的发展时期。

商用机器人：

波士顿动力终于开始了自己的商业化试水，开始向企业出租其首款商用机器人产品——Spot 四足机器人。而此次 CEO 一职的变动则放出了更加明确的信号：波士顿动力正在走出实验室转变为一家商业机器人公司。

从1992年波士顿动力公司成立，到2020年，波士顿公司28年了，专注这么久，该是爆发的时间了。事实上，波士顿动力公司已经向全球市场交付了100台Spot机器狗。

随着全球订单的开始，波士顿动力公司，会逐步量化生产Spot机器狗。

七、atlas双足人形机器人

探索未來：atlas双足人形机器人

從古至今，人類一直探求製造出最接近自己的機器人。科幻小說和電影中的情節也經常提到人形機器人，是人們對未來科技的一種想象和嚮往。隨著科技的不斷發展，atlas双足人形机器人的出現給了我們更多的驚喜與震撼。

atlas双足人形机器人是由波士頓動力公司研發的，它具有極為出色的平衡能力和靈活性。這款機器人不僅能夠模仿人類的動作，還能夠應對各種複雜的環境。它的出現引發了人們對於未來科技發展的更多討論和思考。

技術細節

atlas双足人形机器人的設計充分考慮了人體工程學，確保其動作流暢且逼真。透過精密的傳感器和控制系統，這款機器人能夠實現高度靈活的運動，同時保持穩定。其鋼製結構堅固耐用，能夠應對各種挑戰。

除了基本的平衡和步行能力之外，atlas双足人形机器人還具有多種功能模塊，可以根據不同任務進行配置。例如，配備機械手臂可以進行精密操作，配備攝像和傳感器可以進行環境感知和分析。這種靈活性使得atlas機器人在各種應用場景中均能發揮出色。

應用領域

atlas双足人形机器人的應用範圍十分廣泛，涵蓋了工業、醫療、教育等多個領域。在工業領域，它可以用於危險環境下的作業，例如高空作業、化學品處理等；在醫療領域，它可以擔任助手角色，輔助醫生進行手術等工作；在教育領域，它可以作為教學工具，幫助學生更好地理解科學知識。

除此之外，atlas機器人還可以應用於救災和探險等特殊場景。在災害發生後，它可以代替人們進入危險區域執行搜救任務；在極端環境下，它可以幫助探險隊伍進行科學研究和調查。這些應用將為人類的生活和工作帶來重大改變。

倫理考量

隨著atlas双足人形机器人的不斷發展，人們也開始關注與其相關的倫理問題。例如，在應用中可能涉及到隱私保護、工作權益等問題，需要我們進行深入思考和討論。同時，人機合一的未來也讓人們擔心機器人對人類的替代性，這也需要我們嚴謹的掌握科技發展的節奏。

在這個過程中，我們需要注重科技與人文的結合，讓機器人的發展更加符合人類的需求和價值觀。我們也需要加強對機器人技術的監管和管理，確保其應用在法律和倫理的框架之內。只有這樣，atlas双足人形机器人才能真正造福於人類社會。

在不久的將來，atlas双足人形机器人將成為人類生活中不可或缺的一部分，為我們帶來更多便利和可能性。讓我們一起期待這一未來的到來，並共同努力推動科技的發展，讓機器人與人類共同進步！

八、谷歌机器人atlas做家务

谷歌机器人atlas做家务

随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都展现出了巨大的潜力。谷歌机器人Atlas正是其中的一种代表，它被设计用来协助人类完成日常家务，解放人们的时间和精力。

谷歌机器人atlas的介绍

谷歌机器人Atlas是一款由谷歌公司研发的智能机器人，具备先进的视觉、语音和运动控制技术。它拥有强大的计算能力和学习能力，能够根据用户的需求和习惯进行智能化的家务处理。

谷歌机器人atlas的特点

• 视觉识别功能：谷歌机器人Atlas可以通过摄像头识别家中的物品和环境，从而有效地规划行动路径。
• 语音交互功能：用户可以通过语音指令控制谷歌机器人Atlas进行各种家务活动，如清洁、整理等。
• 自主学习能力：谷歌机器人Atlas能够根据用户的反馈和习惯不断学习和优化自身的工作表现。
• 全方位运动能力：谷歌机器人Atlas具备灵活多变的运动方式，可以克服家居环境的各种障碍。

谷歌机器人atlas的应用场景

谷歌机器人Atlas广泛应用于家庭、办公室等各类场景中，旨在提升生活和工作的便利性和效率。它可以承担诸如打扫卫生、做饭、洗碗等琐碎工作，让人们更专注于其他重要的事务。

除此之外，谷歌机器人Atlas还可以在医疗、教育、物流等领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多可能性。

结语

谷歌机器人Atlas作为一款智能家务机器人，为人们的生活带来了更多便捷和舒适。随着人工智能技术的不断进步，相信谷歌机器人Atlas会在未来发挥更加重要的作用，成为人们生活中不可或缺的一部分。

九、波士顿动力上市日期？

正在申请ipo。据美国新闻报道，该公司计划在2021到2023年上市。

十、如何评价波士顿动力？

基础好，起步早，积累多，硬件平台成熟，上层运动控制级别的应用就容易呈现“井喷”的突破趋势。然后我在这里想补充一点的是：

波士顿动力作为一家公司，其技术队伍的人员配比上更适合当前机器人的研发，简单来说，就是拥有大量稳定在职、世界顶尖、经验丰富的工程技术人员。而对于从事机器人研究的高校和研究所，就急需调整科研队伍人员配比的问题——即需要增加研发队伍中工程师所占的比重。

为什么要这样讲？从我这几年在机器人圈子跌摸滚打的经验来看，有如下几个原因：

现阶段（传统）机器人学科更加偏向于工程

现阶段机器人学科是需要硬件实现和支撑的学科，谈及到性能良好的硬件，更多的是涉及工程层面上的工作和细节的完善，这些工作需要工程师来完成，而不单是博士生及研究人员。

机电系统设计需要经验丰富的工程师团队

机械结构和电路设计，经历过项目历练的老司机和初出茅庐的学生所做出来的东西，性能及可靠性是完全不在一个层面上的，很多我所知道的实验室高校，机器人本体硬件的设计都是出自学生之手，差距显而易见。而对于学生来说，因为做的是工程而非科研，想发高水平文章也很难，自然而然造成恶性循环，更没有人愿意花心思琢磨硬件设计上的提升。

机器人日常维护需要大量工程师

对于刚搭起来的机器人平台，日常小修大修都是常见而不可避免的事情。同样，这部分工作应该由专职的工程师去负责和完成，而不单单是博士生及研究人员。我所在的lab大概有7-8位专职工程师，还会经常面临机器人坏了一周没修好的棘手情况，试想如果科研人员还需要承担机器人的日常维修重任，是会多么拖后科研或项目进度。

实验室技术积累和传承的问题

实验室缺乏稳定任职的工程师还有一个弊端在于，实验室技术的积累和传承很容易断代。很常见的现象是，很多实验室的大师兄毕业之后，由于工作交接没有做好，一下子机器人就没有人会用，或者一段代码没有人会调，实验室的新人需要花不菲的时间上手和适应，整体科研效率低下。

题外话：具有责任心、能力强、经验丰富的机器人工程师非常难求：iit的四足机器人团队HyQ以前有个传说级别的英国硬件工程师(Jake Goldsmith)，后来被波士顿动力挖走，成为了波士顿动力的大狗(BigDog)项目的中坚骨干。从那个英国硬件工程师走后，HyQ遭受了很大的影响，拖慢了HyQ的发展速度。

最后，我在这里给大家补充一下，Marc Raibert团队在上世界80年代(MIT Leg Lab)的一些Demo。其实我们可以扪心自问一下，一下Demo的水准即使放在今天，又有哪些研究机构和高校是有信心复现的——科研和技术还是有些客观规律不可违背——你不能光看到别人今日的荣光，还需要看到别人几十年如一日扎扎实实的技术积累和努力。