Digit类人机器人Atlas在波士顿忙着跑酷 而我却忙着在仓库搬箱子
未来已来，类人机器人成为劳动力的趋势愈发明显。在工业领域，机器人的应用已经遍布各个角落，从熙熙攘攘的汽车厂房、电子厂房，到寂静无声的无人化工厂，机械臂正在替代人类完成那些简单、低端、枯燥的工作。
国际机器人联合会发布的最新报告显示，全球工厂中的机器人数量正在迅猛增长。2019年，运转中的机器人总数达到了创纪录的270万台，同比增长12%。在这其中，中国的机器人数量尤为突出，达到了78.3万台，增速更是高达21%。日本和印度的机器人数量分别为35.5万台和2.63万台。美国和欧洲也分别拥有29.32万台和58万台机器人。德国工厂中，机器人与工人的配比已经高达7：1，机器人逐渐成为了生产线上的主力军。
尽管机器人的种类日益丰富，但真正达到类人形态的机器人仍然屈指可数。当前的工业机器人和服务机器人仍然以机械臂和特定功能为主，如瓦力等服务机器人，以及波士顿动力的Spot、小米的铁蛋等。至于像波士顿动力的Atlas和Tesla Bot这样的人型机器人，更是凤毛麟角。可以说，人形机器人是机器人领域的巅峰之作，也是未来类人机器人发展的终极目标。
未来，随着技术的不断进步和应用的深入，类人机器人将在各种领域大放异彩。它们将不仅仅是工厂生产线上的劳动力，更将成为家庭、医疗、教育等领域的得力助手。让我们共同期待这一天的到来，期待类人机器人为我们的生活带来更多便利和惊喜。当人们惊讶地发现曾经站在科技金字塔尖端的类人机器人竟然在仓库中从事搬箱子的工作时，似乎忘记了这些机器人在进步之路上已经迈出了多么重要的一步。就在不久前，海外媒体巨头CNET报道，来自美国创业公司Agility Robotics的类人机器人Digit已经成功被应用到了仓库管理之中，不仅能像人一样自如地搬动箱子，还展示出了相较于其他机器人更为可靠的性能。这一消息让我们不禁联想到特斯拉推出的Tesla Bot机器人，但Digit显然已经走在了实际应用的前沿。
在科技的浪潮中，给机器人装上“脑子”一直是科研人员追求的目标。那么，这些机器人的智能究竟达到了何种程度呢？它们是否能够像人类一样思考、决策和行动？答案是肯定的。随着人工智能技术的飞速发展，机器人已经具备了越来越多的智能特性。这些智能机器人不仅在执行任务时展现出高度的自主性，还能适应各种复杂环境，实现高效协作。它们的智能程度已经足以让它们在某些领域替代人类进行工作。这些机器人的出现，无疑为未来的工业生产、物流和医疗等领域带来了无限的可能性。至于它们能否超越人类智慧，与造化者相提并论，这还需要时间来证明。随着科技的进步和创新，我们有理由相信，未来的机器人将在更多领域展现出超越人类的智慧和力量。《列子·汤问》记载，公元前九世纪，奇人偃师向周穆王展示了一款歌舞偶人，这个偶人能歌善舞，宛如真人。偃师详细地描绘了其构造与材料。令人称奇的是，五百多年前，达芬奇也曾绘制过西方首款人形机器人的草图。后来，意大利工程师根据达芬奇的草图耗时十五年，成功造出了被称为“机器武士”的机器人。从古至今，人形机器人一直是人类追求的最高目标。
慕尼黑工业大学科技系统认知项目的教授尤韦哈斯表示：“这是创造的最高境界。许多机器人学家认为人体是上帝或进化的绝佳创造。”尽管人形机器人在理论上备受推崇，现实中却处境尴尬。工业机器人的普及和仿生机器人的潮流与人形机器人的冷板凳形成鲜明对比。这背后的原因值得探究，而现代机器人的研究与发展历程便是解开这一谜团的钥匙。
1950年，图灵发表了一篇跨时代的论文《计算机器与智能》，提出了著名的图灵测试。现代机器人的真正起点要追溯到1956年达特茅斯学院的一场会议。在那次会议上，一群杰出的数学家、计算机科学家、认知科学家等，包括特伦查德·摩尔、约翰·麦卡锡、马文·明斯基、奥利弗·赛弗里奇和雷·所罗门诺夫等人，共同决定了“像人类思考的机器”应被称为“人工智能”。这一决策为机器人技术与人工智能的发展奠定了坚实的理论基础。机器人研究的发展脉络中，逐渐浮现了三大主义：符号主义、连接主义与行为主义。这些理论为机器人的智能化发展提供了坚实的理论基础。
在符号主义的引领下，1958年，约翰·麦卡锡创制的LISP语言，让计算机具备了处理符号的能力。人工智能在这一时期，根植于数理逻辑，将智能的本质视为符号的操作和运算。推理作为符号主义的核心，却在面对“常识问题”和“不确定事物”时显得捉襟见肘。于是，在1977年的第五届人工智能联合会上，费根鲍姆提出了知识工程的概念，将符号主义推向了新的高度，即在推理机上融入知识库，大大增强了符号主义的处理能力。
相较于符号主义的崛起，连接主义更早地铺开了它的理论框架。早在1943年，心理学家麦克洛奇和数理逻辑学家皮兹共同提出了著名的M-P模型，揭示了思维的基元是神经元，而思维产生的过程是神经元相互连接的结果。连接主义在发展过程中，涌现出离散神经网络模型、Hope-Field模型以及反向传播（Back Propagation BP）算法等，使其在模式识别、机器学习和图像处理等领域表现出强大的适用性，尽管目前仍局限于对人脑局部的模拟。
随着90年代计算机网络和通信技术的飞速发展，行为主义应运而生，为机器人研究开辟了一条新的路径。行为主义主张智能主体依赖于感知和行为，强调对外界复杂环境的适应。在这一理念下，智能主体无需知识、表示和推理，却能像人类一样逐步进化、分阶发展和增强。行为主义机器人能够应对更为复杂的环节，但可能在推理与规划能力上有所欠缺。
这三大主义在机器人研究领域的深入发展，不仅推动了机器人技术的持续创新，也为我们探索智能的本质提供了宝贵的思路。人、狗、机器人：一段跨越物种的历程
随着科技的日新月异，机器人的发展与其理论研究已并肩齐驱。早在1959年，Unimation公司就已研制出第一台工业机器人Unimate。仅仅两年后，这台机器人便被应用到汽车生产线上，协助取出铸件中的零件。
机器人的历史，离不开几个重要的里程碑。1956年，发那科公司成功开发出日本的首台NC数控系统，并在短短一年后，被牧野フライス的机床所采用。时间流转至1971年，德国库卡公司为戴姆勒-奔驰建造了欧洲首条由机器人操作的焊接流水线，标志着机器人技术正式融入生产线。人们对机器人的认识与应用，最初就是从这些工业机器人开始的。至于人形机器人和其他仿生机器人的飞速发展，那都是进入21世纪后的事情了。
早在机器人技术刚刚崭露头角之前，美国GE公司在1968年就已经为步兵设计了一款四足机器人——Walking Truck。这款机器人由四条机械腿与机体连接，每条机械腿由三个转动副组成，拥有三个自由度。它能实现足端两个方向的转动和一个方向的移动。通过操作人员的控制，机器人能完成复杂的动作。尽管它配备液压伺服系统，能提供各关节所需的动力，实现复杂的姿势和动作，但由于缺乏智能，最终并未被实际投入使用。智能，始终是仿生机器人的最大挑战。
行动力一直是仿生机器人领域面临的巨大挑战。人类的行走动作看似简单，实则蕴含着复杂的协调机制。我们单足站立、平地行走及上楼梯时，足部感知的力信号即刻传至大脑这个超级处理器，迅速调整重心，协调全身肌肉，实现稳定的行走。这一过程如同刻在基因中，自然流畅，无需思考。对于机器人来说，要模仿这一看似简单的动作，却需要依赖复杂的传感器和先进的AI算法。波士顿动力的Spot已经能够牧羊，但Atlas在实验室里仍需努力掌握行走的平衡。
类人机器人正在以前所未有的速度融入我们的生活。Agility Robotics的首席技术官乔纳森赫斯特向CNET透露，他们的类人机器人——Digit正逐步走向“未来两年”的部署阶段。他们计划将机器人转变为劳动力，使其在我们的日常生活中发挥作用。Digit的首次亮相将在仓库中，它将学习在结构化的环境中与人协同工作。随着技术的不断进步，Digit将逐渐掌握更多的技能，如卸载拖车货物等。最终，人们期望看到Digit将包裹送到每个人的家门口。
为了实现这一目标，Digit配备了深度传感器和激光雷达。这些高科技装备使得机器人能够在不同的环境中自如导航，并规划其行动路线以避免障碍。Digit并不是唯一引起关注的类人机器人。波士顿动力公司的Atlas也一直在吸引人们的目光，它的跑酷、后空翻等动作如同杂技演员一般令人惊叹。随着技术的不断进步，我们有理由相信，类人机器人将在不久的将来成为我们生活的一部分，为我们带来便利和惊喜。在应对竞争的问题时，赫斯特详细阐述了Digit的合作理念。赫斯特表示，Digit的主要目标是与人协同合作，而波士顿动力则更专注于机器人的研发，两者虽然都在机器人技术领域有所建树，但发展方向迥异。
进一步地，赫斯特提到了特斯拉机器人，虽然它尚在建设中，但在将类人机器人融入社会的愿景上，似乎与Digit有着共鸣。Digit已经找到了自己的突破点——仓库搬运工作。这项务实的应用，展示了Digit机器人独特的优势和能力。这份工作的成功不仅仅是对Digit技术实力的肯定，更是对其社会价值的认可。仓库搬运工作复杂且重复性强，正是机器人发挥实力的舞台。赫斯特的这番话，不仅揭示了Digit的竞争优势，也展现了其在机器人领域的独特视角和前瞻性思考。