說起波士頓動力，大家肯定不陌生，他們家的Atlas機器人，也是人形機器人界的“頂流”。剛剛，Atlas人形機器人又秀了一波新操作，簡直太驚人了，動作無限接近人類，大家直接看視頻感受一下

波士頓動力官方發推表示，Atlas這次展示的是用動作捕捉服開發的強化學習策略。 啥意思呢？簡單來說，就是讓真人穿上動捕服，做出各種動作，然后把這些動作數據“喂”給Atlas，讓它自己學習模仿

更厲害的是，這次合作方是 RAI Institute 這個AI機構。他們也發推簡單解釋了背后的技術細節：

核心技術：強化學習 這次Atlas能這么絲滑地復刻人類動作，強化學習功不可沒。它可以加速機器人“行為”的開發速度

訓練秘訣：物理引擎模擬器 為了讓Atlas學得更快更好，RAI Institute 用了一個物理引擎驅動的模擬器。 這個模擬器能生成海量的訓練數據，模擬各種各樣的動作場景

海量數據煉成“神功”：1.5億次模擬 你沒看錯，每個動作的訓練數據，都來自大約 1.5億次 模擬器運行！ 這數據量，簡直是“暴力喂養”啊！

零樣本遷移：學完直接上真機 最牛的是，這些在模擬器里訓練好的“技能”，可以直接 零樣本遷移到真實的Atlas機器人身上！ 不用再在真機上額外訓練，直接就能用！

人形機器人的下一步

波士頓動力首席技術官：Aaron Saunders

一個關鍵的問題始終擺在我們面前：我們看到的進步，究竟是 切實可行、可以真正落地應用的人形機器人解決方案 的進步，還是僅僅停留在 孤立的實驗室研究成果 展示層面？ 

深入探討這一至關重要的區別，審視當前人形機器人技術的現狀，并找出實驗室演示與實際應用之間的差距。 分析阻礙人形機器人廣泛普及的關鍵挑戰，包括在非結構化環境中保持可靠性和穩定性、成本效益，以及對具備真正適應性和問題解決能力的高級人工智能的迫切需求