为人工智能赋予机器人躯体的“登月计划”项目，倒在具身智能热潮之前

机器人梦中的学习之路

机器人的学习之梦

在Everyday Robots的实验室里，机器人通过模拟世界中的“梦境”不断学习新技能。前任CEO Hans Peter Brondmo指出，这些机器人在模拟环境中经过一夜的学习后，醒来时便掌握了新能力。这种“梦境”学习不仅提高了机器人的操作精度，还加速了它们的学习过程。

实验室中的“手臂农场”

位于实验室内的“手臂农场”由七个Kuka机器人手臂组成，它们模仿人类的行为，昼夜不停地抓取垃圾箱中的各种物品。通过摄像头捕捉的动作数据，系统能够评估抓取的成功率，并据此优化算法。最初的成功率仅有7%，但经过反复训练，这一数字提升至70%以上。

云端模拟器的作用

为了进一步提高效率，Everyday Robots开发了一款云端模拟器，生成了超过2.4亿个机器人实例。这些虚拟机器人在模拟环境中执行任务，经历无数次失败，最终将优秀的算法应用于实际机器人中。这种方法极大地缩短了学习周期，使机器人能够在现实中更快地掌握新技能。

数据驱动的未来

随着ChatGPT的推出，Everyday Robots意识到数据的重要性。他们设定了新的目标：让数百万机器人在现实世界中执行任务，并收集大量数据以持续改进算法。通过结合“端到端学习”和“混合方法”，Everyday Robots在机器人学习领域取得了显著进展，引领着技术发展的前沿。