核事故、机器人、赛博训练——研究了32篇论文，我搞懂了机器人运动背后的秘密【具身智能第2期】

新石器公园：我的麦克风很炸吗？

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up主你是什么学历啊，各种最尖端的技术论文不仅能自己看懂，还能总结成人话让大伙也听懂。这里面前面自己看懂不是最难的，后面的总结成人话让大伙听懂才是最难的

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你和芳斯塔芙什么关系？

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我跟朋友聊机器人的时候，也很感慨机器人现状。你说它不先进吧，这套算法的难度已经很强了，你说它先进吧，炒个菜都不会。我不要求它能走，他如果能站在灶台做个三菜一汤，我必入

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感觉这次怎么声音这么炸麦啊

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你讲的这些主要还是算法方面，目前对于机器人与动物来说，有一些硬件方面的的问题也制约了目前人造机器人的上限，主要有两个方面，一个是柔性阵列传感器，一个是动力系统。柔性阵列传感器是实现运动控制的闭环控制的关键，我们的脚可以实时的感知地面的各种信息，比如是否平整，形变响应，摩擦等等，没有这些信息的感知，单靠算法是解决不了的。关于动力系统，能够快速响应，能够有足够的力度，能够有足够的精度，能够轻，这些都不能同时满足，工业机械臂几乎可满足前三点，但是重量这一点实在是差的太多。伺服电机的铜线比肌肉差的不知道多少。这种直接限制了系统性工程的上限，因为如果想增大一点力度，就要加更多的重量，那么增加这一点力度还不足以弥补其重量带来的负担，就出现了系统性的不可解问题。目前这些机器人，的足部几乎没有多少传感器和关节，而人类站立时保持平衡，是每一个脚趾的每一个关节以及脚踝再到腿部都会做出感知和响应，目前机器人根本就不具备这些，所以是巧妇难为无米之炊。对于手部的运动则更为复杂，要求的感知也接近高分辨率的图像，这样才能具体感知摩擦，振动，质感等等的信息。比如，让机器人像人那样灵活地去缝制任何衣服，鞋子，等等，并在不经过专门设计的情况下，想要实现这种任意的操作，就必须有充足的感知信息和运动输出纬度。

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AI和机器人这两枝科技几乎同时进入商用时代，应该不是巧合，背后是信息技术的迭代涌现。目前AI和机器人都还处于瓦特蒸汽机阶段，所以发展还很快，但随着技术不断精进，我担心算力不足的瓶颈会很快显露出来，极大地限制这两枝技术的发展

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请问up是怎么做到，在具身智能、deepseek等相当前沿的领域中做出大家都能清楚地看懂的视频的？这些话题网上并没有很多通俗的资料，很多都是论文，一般人根本看不懂，up是怎么收集它们的呢？如果能回答的话，真的会给我的学习有很大的启发[给心心]

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人形机器人是绕不过去的，评论有些人还停留在询问人形机器人的发展上，这点基本已经有共识了，依靠现代社会发展出来的一切都是根据人形这个形体发展的，你要机器人最好的融入现代社会人形是必须的。

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宣传的太好，人们期望过高、反而都变成黑子了。能走进普通中产家里搞卫生的机器人起码要十年。

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给UP打Call[打call]广泛的资料调研和吸收后的可视化输出都是很难的事情 真不容易！五一假期愉快～

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音质怎么爆了

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怎么好多人都喜欢不看完视频就评论

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機器人目前還是不行，那麼先用機器狗代替吧[doge]

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补充两个问题。 遥控器并不是普通人想的遥控汽车那样简单，遥控器指令发出后，还是依靠机器人自己的能力在设法达成目标，而非人去干预机器人上的电机。 有个FC的奥运游戏，名字忘记了，大家可以找来模拟器玩一下。好像是按AB控制小腿，按方向键控制大腿，让里面的人形角色去跑步。你就只是控制这么几个肢体自由度而已，但是不单寸步难行，一桶乱按还会造成各种鬼畜的运动姿态。所以认为人遥控机器人去走路拿东西，好比自己是开高达的驾驶员，那么这其实是人类能力根本做不到的事情。 关于机器人是否一定要人形。2017年之前，我也是嗤之以鼻的，人类搓了几十年样机狗屁前景都没有。 按照传统的控制论去搞，人形方向确实就是一种情结优先于实用的事情。 但是现在强化学习和神经网络成熟起来之后，解决了太多的问题，而且进步神速。那么反正都不容易的情况下，双足具身和多足，并没有极大的难度分歧。一步到位训练人形，不单对未来人类社会的嵌入是非常有利的，而且仅仅从仿生和干活角度，人形有很大优势。 机器狗/AGV+协作臂，对应很多事情是无力的，而且是两套控制的串联；人形机器人自身就是一套算法模型，适应能力更强

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不是？哥们儿，你这视频做的有点nb啊，是一个人做的？

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control theory PhD 在读，up这期真的质量很高，干货很多，由浅入深，我都当综述看了哈哈

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其实上半身人形，下半身狗形更实用，不一定非要追求纯人形

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。。。。又是宇树CG电影，卖家秀和买家秀的行家

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感觉进步基本都围绕在怎么设置奖励上了。我好奇的是这些机器人能够理解自己做的是什么动作吗？如果我用语言描述要让机器人做的动作，并用完成时间和能量消耗打分，或者更直接用语言交流给机器人指导，机器人能不能理解？就像教一个人类那样

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