Digit类人机器人：Atlas在波士顿忙着跑酷，而我却忙着在仓库搬箱子

工业是机器人应用最为广泛与最为常见的领域，从满是装配工人的汽车厂房、电子厂房，到仅有几个技术工人操控、维护机械臂的无人化工厂，机器人正在替代人类从事一些简单、低端、枯燥的工作。

国际机器人联合会发布的报告显示，2019年全球工厂中运转的机器人总数达到创纪录的270万台，比前一年增长12%。其中，中国工厂中的机器人为78.3万台，比前一年增长21%；日本和印度工厂中运转的机器人分别为35.5万台和2.63万台，美国和欧洲则则分别达到29.32万台和58万台，德国工厂中运转的机器人数量为22.15万台，其工厂工人与机器人的配比高达7：1，机器人正走上工人岗位。

不过值得注意的是，当前无论是工业机器人还是服务形机器人均与“人”扯不上关系，要么是只有一只机械臂的工业机器人，要么是类似于“瓦力”这类服务机器人，或者就是波士顿动力旗下的“Spot”、小米旗下的“铁蛋”，类似于波士顿动力Atlas、Tesla Bot人工智能人型机器人更是屈指可数，可以说人形机器人是戴在机器人赛道头上的王冠。

但谁也没想到曾经站在科技金字塔的类人机器人却在仓库去搬箱子了。9月18日，海外媒体CNET消息称，美国创业公司Agility Robotics旗下类人机器人Digit已在仓库中得到应用，目前能够像人一样完成搬箱子的任务，这看起来较Tesla Bot更靠谱。

给机器人造脑子

人之巧乃可与造化者同功乎？

《列子·汤问》有言，公元前九世纪奇人巧匠偃师为周穆王献上“歌舞偶人“，偶人掰动下巴，能曼声而歌，调动手臂，会摇摆起舞，举止之间，如真人一般，并详细的描绘了其用材与内部构造。无独有偶，500多年前奇人达芬奇在手稿中也绘制了西方第一款人形机器人，后一群意大利工程师根据达·芬奇留下的草图耗时15年，成功造出了被称作“机器武士”的机器人，人形机器人从古至今都是人类追求的最高目标。

慕尼黑工业大学（Munich's technical university）科技系统认知项目（Cognition for Technical Systems）的教授尤韦哈斯（Uwe Haass）的一段话或许能表达人类的心态：“这是创造的最高境界。许多机器人学家认为人体是上 帝或进化的绝佳创造，人体的一切都是那么奇妙。”但当前的情况正如前文所提到的那样：工业机器人是主流、机器狗等仿生机器人是潮流，类人机器人仍在坐冷板凳。为什么会造成这种情况？在此之前我们得需要简单了解一下现代机器人的研究与发展历程。

1950年，图灵发表了跨时代论文《计算机器与智能》，并提出了著名的图灵测试（将人与机器隔开，人向机器随意提问，多次问答后，如果有超过30%的人不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能）。不过现代机器人真正的开端源于1956年达特茅斯学院校园内的一场会议，他们（数学家和计算机科学家特伦查德·摩尔、LISP语言创始人约翰·麦卡锡、认知科学家马文·明斯基、机器感知之父奥利弗·赛弗里奇、经验概率理论发明人雷·所罗门诺夫）决定把“像人类思考的机器”称为“人工智能/Artificial Intelligence”，奠定了人工智能与机器人的理论基础。

机器人研究后来的发展遵循三大主义，即符号主义、连接主义与行为主义。1958年，约翰·麦卡锡发明了表处理语言LISP，使计算机不仅可以处理数据，还可以处理符号，符号主义兴起，人工智能源于数理逻辑，智能的本质就是符号的操作和运算；符号主义以推理为核心，无法处理“常识问题“和”不确定事物”，因此在1977年第五届人工智能联合会上青年学者费根鲍姆，提出了知识工程的概念，简单来说就是在推理机上加上一个知识库，将符号主义大大向前推进了一步。

连接主义较符号主义的提出时间更早，1943年由心理学家麦克洛奇和数理逻辑学家皮兹提出，即著名的M-P模型，他们认为思维的基元是神经元，思维产生的过程是神经元相互连接的过程，在连接主义发展的几十年里出现过离散神经网络模型、Hope-Field模型、反向传播（Back Propagation BP）算法等，适用于模式识别、机器学习和图像处理，但目前仅限于对人脑局部的模拟。

行为主义则是90年代后随着计算机网络和通信技术的发展而诞生的一种机器人实现的新路径。行为主义的观点认为智能主体取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，智能主体不需要知识、不需要表示、不需要推理，智能主体可以向人类一样进化，分阶发展和增强，因此行为主义机器人具备应对更为复杂环节的哪里，但缺乏推理与规划能力。

人、狗、机器人

机器人的发展与理论、研究是同步的。

1959年，Unimation研制出第一台工业机器人Unimate，并在1961年将其应用到汽车生产线上，用于将铸件中的零件取出。1956，发那科开发出日本民间第一台NC数控系统，并在1958年由牧野フライス的机床开始投入使用；1971，德国库卡为戴姆勒-奔驰建造了欧洲第一条由机器人运行的焊接流水线，将机器人带入流入线，人们对机器人的应用最早是从工业机器人开始的，至于人形与其他仿生机器人的爆发都是21世纪后来的事。

1968年，美国GE公司为步兵设计了一款四足机器人Walking Truck，该设备是由四条相同的机械腿与机体相连接，机械腿是由三个转动副组成有三个自由度，能够实现足端两个方向的转动和一个方向的移动，机器人的整体运动是由操作人员通过控制换向阀控制四肢的动作来实现的，通过液压伺服系统提供的各关节动力，实现身体姿势和腿部的复杂运动，虽能勉强使用但不具备智能未被实际使用，智能是仿生机器人的一大难题。

行动力是制约仿生机器人发展的另一限制。以人类上楼梯为例，人类在进行单足站立或者平地行走以及上楼梯的时候，会通过感知足部的力，同一时间让大脑这个超级处理器快速找到重心，并迅速协调全身肌肉进行重心调整，从而保证了重心稳定，而这一过程根本不需要大脑思考，都是刻在“基因”里的，而机器人要实现相似的行动力则需要通过各类复杂的传感器与AI算法一道去模仿人类，这也是为什么波士顿动力的Spot已能够牧羊，而Atlas还在实验室里摔跟头。

不过现在类人机器人比以往任何时候都更接近成为社会结构的一部分。Agility Robotics首席技术官乔纳森赫斯特告诉CNET，他的公司的类人机器人数字正部署"在未来两年"，计划将机器人变成劳动力。他说，Digit的推出将在仓库开始，机器人将在那里学习在结构化的环境中与人一起工作。接下来，Digit 将学会卸载以卸载拖车。最终，该公司希望看到 Digit 将包裹送到人们家门口。

为了帮助它导航不同的工作环境，Digit 配备了深度传感器和激光雷达，允许它导航不同的环境并计划其步骤以避免障碍。当然，Digit并不是唯一成为头条新闻的类人机器人。波士顿动力公司早已用Atlas来捕捉我们的想象力，它会跑酷、会后空翻，像是一个杂技机器人一样。

当被问及 Digit 如何应付竞争时，赫斯特解释说：“Digit 的目标是与人合作，而波士顿动力主要是研究机器人，两者方向不一样。赫斯特还说，虽然特斯拉机器人还没有建成，但它似乎与Digid在将类人机器人融入社会方面有着相似的目标，不过Digit已找到了一份仓库搬运工的工作。”

本文来自微信公众号“Techsoho”（ID:scilabs），作者：Light，36氪经授权发布。