断腿还能走，这机器人怎么比蟑螂还难杀？

The following article is from 差评前沿部 Author 世超

想象一下，未来的某一天，众人眼睁睁看着那个终结者被打成了筛子，漏电又漏油。

然而就在松了一口气的时候，它摇摇晃晃，慢慢冲你举起了黑洞洞的加特林。。。

在电影里看是挺刺激，但真要放到现实里，你可能只想说：真 tm 骇死我了。

最近，就有一家叫 Skild 的公司，搞出来了一种新型算法，能让各种机器人即使突然出现意外，也能迅速适应，一分钟之内行动如常。

下面咱先给大伙儿看看官网放出来的视频，你就知道世超没在瞎吹了。

没腿、断腿、缺胳膊，重物勒脖子踩高跷。。。这看似一支残疾人机器大军，实际上个个稳得一批。

说实话，世超刚看到的时候，也怀疑他们是不是加了点名为 CG 的魔法。但下面这些针对每个案例的视频，一镜到底，真喷不了。

像是这个机器人失去四肢的场景，研究人员也没见外，当着大伙儿面就开始捆绑了。

只要 20 秒不到，机器狗已经能走起来了，比孙膑大招 CD 还短。

还有这种突然断一条腿的，也是短暂地扑腾了几下，很快适应了三条腿的狗生。

另外，还有轮滑玩着玩着锁人家轮子的。

人类可真不讲武德啊，本来四条腿就 ban 了两条，这下轮子都不让转。

结果机器狗就跟咱穿着轮滑鞋一样，小碎步照样走得起来。

上面这些都是从机器人身上减配，像下面这种踩高跷加配的，更难。

就那四根小棍的着力点，世超感觉自家狗子一辈子也练不会这技能。

看到这里，大伙儿可能还有点疑问，这跟以前那些翻跟头，打拳击有啥区别？隔三岔五就整点这活儿，有啥新鲜的？

其实这里最大的不同，就是大伙儿看到的上述所有视频，从健全到残疾，摔倒到站起，全用的是一套算法模型，没有针对任何场景进行微调。

各位差友可能不太清楚，现在的机器人领域，通用控制算法一直是个大难题。

别说突然少条腿了，就是同一套翻跟头算法，两台一模一样同型号的机器一起用，一个能成功，另一个都未必。

这其实也挺好理解的，毕竟机器人内部构造这么复杂，每个零件不可能装配得一模一样，传感器采集到的数据，递回给算法，也就有了细微差异。

导致现在大部分机器人控制算法，都在特定任务，特定机型，特定环境雕花，早就过拟合了。所以不管哪里稍微变化，都可能导致全面崩盘。

Skild 团队也在失去肢体的场景下，测试了一个 Go2 行走的特定专家策略。这个对比可以说是相当惨烈，没走两步直接翻车。

所以，Skild 到底加了什么料，能用一套算法，直接当上了机器人界的德鲁伊？

虽然没有开源模型，但团队在博客里是这么解释的：他们创造了一个有十万个不同形态机器人的模拟宇宙，要求 AI 算法在每一个机器人上都好使。

这样，AI 在指定机型上背答案的可能被掐灭了，只能通过理解运动的本质，想方设法让十万个机器人都走起来。

不过，在模拟环境里修炼了一千年，最后出来这么个超神模型，团队表示其实他们也没想到。。。

而等到 AI 灵魂被移植到机械肉身里，算法还会从失败中吸取教训，继续进化，适应环境。

就像上面这个视频演示的一样，刚穿越来的 AI，第一次摔倒，刚反应过来自己变成了一条狗。

第二次摔倒，它发现这是只两条腿的残疾狗。

第三次开机，它已经接受现实，用后腿直立行走了。

不过，算法吊是吊，Skild AI 这个公司咱也是真没听过。

世超抱着好奇去领英查了一波户口，发现他们能成功是真不奇怪啊。背靠着全球顶尖的人才和资源，这其实是一次极其顺利的学术成果转化创业。

跟咱之前看过的那些辍学创业故事不一样，Skild AI 能查到的两名联合创始人，Deepak 和 Abhinav，都是卡内基梅隆大学（CMU）机器人研究所的教授，本来就有了不少技术积累。

再翻翻他们的学术成果，机器人、视觉、神经网络等等 AI 相关领域都有涉猎，论文引用动辄上千上万，都是学术界的大佬。

大佬带队，招来的也不是凡人。这里大部分工程师都和 CMU 有着千丝万缕的联系，个个是计算机机器人机械等领域的尖子生。

就这样，他们以极短的时间搞定全明星阵容，在 2023 年顺利开张，专门搞物理世界的智能研究。仅仅一年后，Skild 就拿到了 A 轮融资三亿美元，公司估值也达到了十五亿美元。

团队表示，他们的长期目标，是在物理世界实现 AGI。而相比这个终极目标，这次的机器人通用 AI 算法也只能算是研究的一个开始了。

总的来说，Skild AI 这波操作，不光让大伙儿看到了让所有机器人都能走起来的逆天算法，也打破了世超之前对学术界雕花的刻板印象。

事实证明，新的想法，好的技术，不管在学术还是工业界，都不愁被资本追随的机会。

只希望物理 AGI 真正降临的那一天，大伙儿能记得给机器人留个后门，别真鲁棒性做爆了，人类捶都捶不过就行。。。

撰文：莫莫莫甜甜