波士頓動力公司 CTO 亞倫·桑德斯訪談摘要
生成式人工智慧在機器人未來扮演的角色
亞倫·桑德斯指出，生成式 AI 代表了機器學習模型的一個重大轉變，這對於建立最佳機器學習模型具有重要意義。當前已經看到自然語言介面快速進步，其提供了建立機器人對話介面、改善現有的電腦視覺功能以及可能實現新的面向客戶的能力。他們認為這些更可擴充套件的架構和訓練策略可能會擴充套件到語言和視覺領域之外，進入機器人規劃和控制領域，從而能夠更豐富地理解機器周圍的世界。
機器人人形機器的形態的價值觀
對於人形機器的形態，亞倫·桑德斯認為並不一定適合所有任務。他舉例來說明，人類可以搬運箱子，但這並不意味著人類是完成該任務最佳的形態。波士頓動力公司最近發展了一款名為 Stretch 的定制機器人，它可以比人類更有效地搬運箱子。雖然如此，他們仍然認為長期追求通用用途的機器人有著巨大潛力，人形機器對於建立在我們形態周圍的世界中是明顯的搭配。他們一直對人形機器的潛力感到興奮並不斷努力填補技術差距。
醫療保健和建築業的機器人應用
亞倫·桑德斯指出，製造業和倉儲業仍然是機器人應用的重要領域，尤其是在技術發展與客戶需求匹配上。他認為未來的發展重點將會轉移到建築業和醫療保健領域。這兩個領域有大量的勞動力需求，但供應不足，同時其工作環境介於高度結構化的工業環境與完全無結構的消費市場之間，這可能代表了機器人發展的自然下一步。
通用用途機器人的實現難度
亞倫·桑德斯提到，眼下通用用途機器人面臨諸多難題。雖然專用機器人已經成為工業自動化世界的一種商品，但多用途機器人的出現才剛剛開始。要實現真正的通用用途機器人，機器人需要在未結構環境中進行導航和解決未知問題，並且以建立使用者信任並帶來愉悅體驗的方式進行。與此同時這些價值還需要以有競爭力的價格提供。他表示隨着對這一領域的聚焦和興趣的增加，我們正在見證一個令人興奮的技術加速。
家用機器人的未來
在家用機器人方面，亞倫·桑德斯認為在下個十年內可能會看到更多的家用機器人問世，但僅限於有限的和特定的任務，例如吸塵器，而距離能夠為廣大消費者市場提供價值的多功能家用機器人尚需超過十年的時間。
機器人產品在人工智慧和其他技術之外的價值
他進一步提到，人工智慧的熱潮帶動了對機器人產品的討論，但好的機器人產品不僅僅是 1 和 0 拼湊起來。要實現我們與周圍世界互動所需的物理體現，我們需要追蹤計算機、感知感測器、電源源和其他構成完整機器人系統的各種技術的進步。他指出，汽車業最近轉向電動化和先進司機輔助系統正在迅速改變一個龐大的供應鏈，而圖形卡、計算機和日益複雜的 AI 啟用消費電子產品的進步不斷為相鄰的供應鏈帶來價值。他表示這一技術的大規模發展，雖然很少受到關注，卻是機器人領域最令人興奮的趨勢之一，因為它使得小型創新公司能夠在巨頭公司的基礎上創造新的令人興奮的產品。
結語
這次來自波士頓動力公司 CTO 亞倫·桑德斯的訪談，為我們揭示了生成式人工智慧在機器人未來的應用、人形機器的實際價值和機器人在不同領域的應用前景。他的觀點提醒我們，在追求人工智慧時，我們也需要重視其他技術的進步。縱觀整個機器人領域的發展，我們可以看到多領域合作的重要性，只有不斷發展和進步，才能為未來的機器人技術帶來更廣闊的發展空間。
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