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摘要
本视频深入探讨了人形机器人和具身智能的发展历程，从达芬奇的机械战士设计到现代人形机器人技术。视频分析了传统机器人技术路径的局限性，包括环境感知和运动控制的困难，以及为什么机器人领域长期停滞不前。同时，视频对比了人工智能与机器人技术的发展轨迹差异，并探讨了强化学习等新技术路径如何可能突破传统机器人技术的瓶颈。
亮点
- 🤖 人形机器人的发展历史可追溯至达芬奇的机械战士设计，而现代意义上的第一个人形机器人WABOT-1出现于1972年，由日本早稻田大学的加藤一郎制造。
- 🏃♂️ 本田公司的ASIMO机器人曾是人类仿生技术的巅峰之作，但其高昂造价和有限实用性最终导致项目在2018年终止。
- 🔍 传统机器人技术主要依赖两种环境感知方式：激光雷达和视觉感知，但纯视觉感知在复杂环境中面临巨大挑战。
- 📐 机器人运动控制涉及正向运动学和逆向运动学，其中逆向运动学（指哪打哪）是真正有技术含量的部分。
- 🧩 帕登-卡哈子问题提供了解决高自由度机械臂运动学的方法，将复杂问题分解为三个基本子问题。
- ⚙️ 传统机器人技术长期在还原论的泥潭中难以自拔，将智能决策简化为预设指令集，使机器人成为"无脑铁疙瘩"。
- 🏭 尽管传统技术路径有局限性，但它为工业机器人的落地创造了条件，从汽车工厂的焊接机械臂到物流仓库的搬运机器人。
- 🧠 2011年，彼得·阿比尔开创了机器人技术的新路径——学徒学习，将强化学习引入机器人动作控制。
- 🔄 与人工智能领域不同，机器人领域长期坚持还原论方法，而未能及时转向机器学习路径。
- 🌐 2016年，OpenAI发布了强化学习工具包并提出开发通用机器人的目标，标志着机器人技术路径的转变。
- 🇨🇳 中国在机器人领域也有突破，如上海大学研究者创立的语数科技，专注于四足机器人技术。
- 💡 新的技术路径，特别是结合大模型的强化学习方法，可能为机器人技术带来突破性进展。
- 🚶♀️ 人形机器人要实现平衡行走，需要精确计算重心位置，确保重心始终落在支撑面内。
- 🧪 机器人技术的发展需要在商业应用中获得回报，才能支持进一步的研发和探索。