别家机器人还在尬舞，特斯拉已悄悄开辟新赛道？ 最近，马斯克在沙特的论坛上分享了一个令人瞩目的消息：特斯拉的optimus机器人刚刚展示给了沙特王储和金发老头，他们对这款机器人赞不绝口，其中一个机器人还跳起了金发老头的经典舞蹈。消息一出，瞬间引发热议，有人质疑这个舞蹈太过简单，怀疑特斯拉机器人的进展缓慢。但实际上，这背后隐藏着特斯拉机器人巨大的技术突破。 这段跳舞视频其实是特斯拉官方公布的，仔细观察其中细节，会发现机器人的表现令人惊叹。它能单脚支撑，体态柔软优美，脚踝部分的灵活性也十分出色，这对于机器人来说是非常不容易的。 特斯拉的机器人高管米兰对这段视频进行了专业讲解，透露了几个关键信息：第一，视频没有加速，是真实速度，彰显了机器人的灵活性；第二，视频完全真实，无动画加工；第三，机器人所有动作在模拟世界中学会，在现实世界展示时未做任何调整。这最后一点最为关键，意味着特斯拉机器人或许真如马斯克在一季度电话会中所说，已经领先全球。 让机器人跳舞并非难事，最常见的办法是通过编程指挥机器人的每一步动作。比如让机器人第一步手肘弯90度，第二步伸开手指，将这些程序连接就能完成一个动作。可当美国波士顿动力的机器人以及国内机器人都在展示跳舞技能时，特斯拉的机器人走路还不太顺畅，难道马斯克团队不懂这种简单的编程跳舞方法吗？显然不是，他们之所以没有这么做，大概率是认为这种方式意义不大，而是把时间投入到了更具价值的技术路线研究上，目标是让机器人能够学习人类所有能力。 据了解，训练机器人大致有三种技术路线： 第一种是纯编程控制，通过编写程序指挥机器人每个关节的动作，从而完成一系列动作，像跳舞这类固定动作可以实现，但面对现实生活中随机的动作，这种方式就无能为力了，因为无法穷尽所有动作并一一编程，所以它只适用于工厂机械臂，对人形机器人来说是行不通的。 第二种是用人的动作进行训练，让工人身上佩戴传感器，工人的动作数据通过传感器传递给旁边的机器人，实现人类手把手教机器人干活。这种方式虽然比编程高效，但成本极高，需要给大量工人发工资，还要制造众多机器人，而且获取的数据量有限，多样性也不足，除非布置大量奇葩任务，否则难以满足需求。 第三种是强化学习结合模拟器训练。以虚拟环境中的火柴人跑酷为例，只需告知它关节的活动方式和不摔倒且通过障碍的目标，让它在不断实践中积累经验，逐渐学会跑酷。这就是强化学习的原理，在虚拟环境中，训练可以十倍速进行，还能7乘24小时不间断，并且利用生成式模型随机生成各种环境，极大地提高了训练效率，数据积累速度呈指数级增长。不过，采用这种方法的前提是拥有一个高度逼真的模拟器，它能够精确模拟机器人动作以及虚拟环境中的物理定律，包括各种材质的摩擦力和弹性等。如果模拟器不够真实，训练出来的机器人在现实世界中的表现就会大打折扣，还需要额外调整。而特斯拉机器人高管米兰表示，跳舞的特斯拉机器人是在虚拟世界训练完后直接在现实世界展示，无需调整，这充分证明特斯拉已经建立了一个极其强大的模拟器。 在其他机器人公司热衷于拍摄跳舞视频时，特斯拉的工程师们很可能在默默打造这个关键的模拟器。如今，我们不妨对比一下特斯拉、波士顿动力以及国内几家机器人公司的机器人舞姿，相信大家心中都会有自己的评判，欢迎在评论区分享你的看法 。
