新报告显示，波士顿动力的Atlas正接近工业部署所需的自主性水平。

这一评估是在波士顿动力近期演示之后作出的，这些演示表明其在开发通用智能方面取得了重大进展。

专家指出，当前的进步使人形机器人能够适应陌生环境，并执行超出预编程动作的更广泛任务。

近日，这家美国机器人公司发起了一项以Atlas为主角的宣传活动，利用足球展示以人为中心的机器人技术、人工智能以及人机交互。

Atlas获得智能

据韩联社援引KB证券的一份新报告报道，波士顿动力在使人形机器人商业化方面正取得快速进展，其Atlas平台正接近工业部署所需的自主性水平。

分析师Kang Sung-jin表示，波士顿动力作为现代汽车集团位于美国的机器人子公司，其近期演示指向了人形机器人“通用智能”发展的重大进步——即适应陌生环境并在不单纯依赖预编程指令的情况下执行广泛任务的能力。

这一进展背后的一个关键因素是该公司加速的训练框架。根据报告，波士顿动力可以在一天内运行相当于数百万小时的机器人仿真训练。所得到的行为和技能随后可在大约一小时内迁移到物理的Atlas机器人上，显著缩短开发周期并实现新能力的更快部署。

报告将推动这些进步的功劳归于与Google DeepMind和Nvidia的战略合作。DeepMind贡献了人工智能和学习系统方面的专业知识，而Nvidia则提供了大规模仿真和机器人训练所需的高性能计算基础设施。

据韩联社报道，近期Atlas的演示还突显了物理智能和全身控制方面的显著改进。在一个示例中，该人形机器人使用全身协调动作搬运了一台冰箱，而另一段视频则展示了Atlas执行需要平衡、敏捷和精确电机控制的动态踢球动作。

Kang表示，这些演示强化了现代汽车集团对工业人形机器人技术的投入，并使波士顿动力在这一新兴市场中占据了领先竞争者的地位。他预测，到2035年该公司有望占据全球人形机器人市场15%的份额，并可能占据高端工业人形细分市场高达60%的份额。

Atlas的工业飞跃

波士顿动力表示，其新款Atlas人形机器人的一个关键优势是显著缩小的“仿真-真实差距”——这是机器人领域一个常见挑战，指在仿真中学到的技能无法可靠地迁移到物理世界中。公司将这一改善归功于Atlas简化的硬件设计，这使得创建用于训练的高精度仿真变得更加容易。

与许多使用多种执行器和复杂机械系统的人形机器人不同，Atlas全身仅使用两种执行器。其手臂和腿部也采用对称设计，简化了控制和仿真。这种简化的架构使工程师能够在虚拟环境中更高效地训练机器人，并将这些能力快速迁移到真实机器上。

波士顿动力还重新设计了Atlas，取消了横跨关节的线缆，实现了关节的连续旋转，同时减少了磨损和维护需求。这种额外的灵活性使机器人能够执行传统人形机器人难以完成的动作。

该公司强调了Atlas处理重型工业任务的能力。尽管该机器人使用50至70磅（23至32公斤）的负载进行训练，但在测试期间它成功搬运了一台重逾100磅（45公斤）的冰箱。据波士顿动力称，此类任务需要的不仅仅是视觉感知，还要求全身协调、重量预判、平衡以及精准的力控制。

该公司补充说，Atlas的运动壮举，包括倒立和后空翻，具有实用目的，有助于发展真实工业环境所需的平衡、敏捷、滑倒恢复和耐力。