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斯坦福家務(wù)機器人,看似全能,實際靠遙控

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1#
發(fā)表于 2024-1-8 10:23:27 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
近日,斯坦福華人團隊的Mobile ALOHA“全能家務(wù)機器人”在網(wǎng)上爆火,它展示了做飯、鋪床、澆花等多種家務(wù)技能,可謂是全復(fù)合“保姆人才”。

/ K' H$ F  A- Y* [" F) k& Q
它能夠煮蝦,可以擦拭桌子上的紅酒,能洗盤子,還可以自動打開電梯。
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還可以打開窗簾為窗臺上的花澆水,將衣服放到洗衣機里、撒上洗衣液洗衣。這讓網(wǎng)友直呼機器人時代已來,它難能可貴在“眼里有活兒”。

( H+ @2 A+ Z  G% C) H9 m: c
不過,Mobile ALOHA所展示的復(fù)雜技能,其實是背后由人遙控操作的。
1月6日清晨,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)友為Mobile ALOHA所呈現(xiàn)的自主化、智能化能力傾倒后,Mobile ALOHA的兩位研發(fā)人員連忙“辟謠”,稱部分動作是機器人自主展示的,部分則由人遙控完成。
2 v; R& y- m/ n" V6 y0 u- ~3 i( c" t
為了如實呈現(xiàn)機器人的能力,他們還專門放出了Mobile ALOHA在全自動狀態(tài)下的“蠢笨”動作合集,稱 “機器人尚未準備好接管世界”。
( @9 ~. P, i) j- ]
當你以為機器人能絲滑優(yōu)雅地舉起一杯紅酒時,它只能顫顫巍巍地握住杯子,看著酒杯傾倒碎在地上,將紅酒灑滿桌;

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紅酒灑滿桌

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表現(xiàn)頗佳時,機器人能熟悉地端起左手顛鍋、右手拿鏟,完成一道菜肴的制作;但多是幾次,原本揮灑自如的鍋鏟就不是對著鐵鍋底部一頓操作,就是在鍋中揮舞但碰不到菜。
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失敗的炒菜案例

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全自動狀態(tài)下,它無法有力地控制住一把平底鍋,將鍋端起后,整個平鍋便不可避免地掉落,為了拯救翻到的鐵鍋,守在旁邊的研究人員還被燙傷了;

3 P/ i/ |" z& \# L

倒菜失敗

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甚至一根紅色圓珠筆,Mobile ALOHA也無法拾起。

( r# d5 q$ J* K; K  n

拿記號筆


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現(xiàn)實和理想還有差距,但Mobile ALOHA所呈現(xiàn)出的完成精細和復(fù)雜的任務(wù)的運動操作能力,仍值得關(guān)注,這讓未來機器人更具有想象空間。

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2#
發(fā)表于 2024-1-8 10:49:07 | 只看該作者
模仿學(xué)習(xí)(相當是AI圖像識別里的人工拉框標定),; l, z* s% ^( l# j% x
舵機機械臂力不夠&精度不夠,雙視覺給出的位置走不到,手爪缺觸覺感知...
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3#
發(fā)表于 2024-1-8 10:57:04 | 只看該作者
這個就是機器人的現(xiàn)狀
8 r9 W% }! r) j( c( X                                                                                                               
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4#
發(fā)表于 2024-1-8 11:30:01 | 只看該作者
他也說成功率是95%    這是AI學(xué)習(xí)的過程吧
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5#
發(fā)表于 2024-1-8 11:42:59 | 只看該作者
之所以火爆刷出圈,應(yīng)該是因為不用黃教主“大鏟子”的嘗試,使得眾人眼前一亮,加上開源
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6#
發(fā)表于 2024-1-8 12:13:22 | 只看該作者
xmdesign 發(fā)表于 2024-1-8 11:42
# C9 q# o; n/ a/ J5 U之所以火爆刷出圈,應(yīng)該是因為不用黃教主“大鏟子”的嘗試,使得眾人眼前一亮,加上開源

! I) h/ c9 O0 R5 m1 T華為在發(fā)力昇騰系列,能否干翻黃教主?* Y* E  E' N6 x2 p; q1 B  _/ L) N
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7#
發(fā)表于 2024-1-8 19:58:29 | 只看該作者
gemiusunyi 發(fā)表于 2024-1-8 10:57" [8 X- d" u  e6 a! }
這個就是機器人的現(xiàn)狀" t. j! U( m4 k* t; A
                                                                               ...
) N$ I. z' I6 g6 p* f
nonono,這是丐版
/ A" j% n  {) @7 ]
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8#
發(fā)表于 2024-1-8 19:59:42 | 只看該作者
xmdesign 發(fā)表于 2024-1-8 10:49
2 B, V8 M. W1 i) H& {/ P模仿學(xué)習(xí)(相當是AI圖像識別里的人工拉框標定),
1 M0 T% r, c$ k5 Y' R4 _舵機機械臂力不夠&精度不夠,雙視覺給出的位置走不到, ...
, @2 ?  p+ G2 c; ^- r' L
這玩意最終還是要進化到人形,雙臂吧?
4 L& d1 P( b5 s2 j
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9#
發(fā)表于 2024-1-9 08:04:20 | 只看該作者
喂我袋鹽 發(fā)表于 2024-1-8 19:591 [! F# ]( R8 B5 g% G% d
這玩意最終還是要進化到人形,雙臂吧?

  w' O: p6 ^4 b# |0 E5 o( c基本是這樣,去掉雙足的人形。如果想優(yōu)化斯坦福的DEMO,你只要閉上眼睛先靠觸覺模態(tài)完成些類似動作,記錄能成功的動作方式,然后再思考如何與視覺模態(tài)融合~運動控制底層增加壓感中斷&條件。。。
9 Q7 D( P- R# `) L5 c
% s" {1 h" O4 {3 C2 n$ g& A
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10#
發(fā)表于 2024-2-1 15:38:14 | 只看該作者
斯坦福這視頻一出來就能看出來里面水分太大,演示視頻拍攝的視角從來不取機械臂后部,再一個都是10倍以上的速度播放,另外主要是目前這一方向的世界頂級大牛及其團隊從最新發(fā)表的論文來看遠沒有達到這種程度。這其實就是具身智能E-AI,但是現(xiàn)狀是不管強化學(xué)習(xí)還是模仿學(xué)習(xí),都學(xué)不到很強的操作能力以及較強的泛化能力,也無法脫開實驗訓(xùn)練環(huán)境推廣到一般環(huán)境或者新環(huán)境中。谷歌2023年初解散了它的機器人項目團隊是有原因的,相比斯坦福那幾個人的小團隊,谷歌更讓人信服,畢竟人家才是具身智能的鼻祖,大名鼎鼎的Transformer算法是人家發(fā)表的。
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