特斯拉仿生人，马斯克的下一份“PPT”？( 二 ) 文丨伊然火星旅行已经不能满

虽然机械的运动能力进展迅速，然而感知、认知和决策能力在相当长的一段时期内没有过多进展。
2012年，随着深度学习等算法突破，人工智能大爆炸。 5G、物联网带源源不断地产生海量的大数据，投喂给AI大模型。加速迭代的AI大模型给机器人行业带来无限的遐想。
8月17日，波士顿动力分享了一段一分钟视频，双足人形机器人Atlas展示了手跨栏、后空翻下台阶、过独木桥、跳箱子、走斜板等高难度跑酷运动。波士顿动力公司表示，跑酷测试展示了Atlas全身在各种快速变化的情况下保持平衡，无缝切换动作的实力。
Atlas使用IMU、关节位置和受力传感器来控制其身体并感受地面获得平衡，通过感知算法来识别障碍物。

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据波士顿动力介绍，深度相机以每秒15帧的速度生成距离测量数据，形成环境点云，使用多平面分割的算法从点云中提取表面。接着，算法输出的数据被输入地图系统，最后系统帮助Atlas用相机看到不同物体建立模型。
短短三天后， TeslaBot用几张PPT就盖过了Atlas的风头，马斯克选择的时间节点就颇为值得玩味。
波士顿动力相关负责人向媒体表示，特斯拉机器人的理论和设想非常前沿，对于机器人技术的发展应用也有借鉴和推动意义，但是从目前的行业发展格局和技术水平来说， TeslaBot的商业化蓝图近乎是痴人说梦。
即便特斯拉有优秀的硬件研发能力，有强大的人工智能计算硬件和算法基础，有钱和政策支持，但是人形机器人研究在关节控制、手部精细操作、视觉信息理解等几乎所有的技术细节上有太多尚未攻克的难题。
目前， Atlas也仅可以实现每小时5.4公里的移动速度，并没有可以实现灵活运动的手指关节，特斯拉基本不可能在一年内就完成同行们十几年都没有突破的瓶颈。
有不客气的评论人士指责马斯克宣布的TeslaBot计划不过是为了转移大众注意力的幌子。
7月，美国权威的消费者权益机构《消费者报告》指出特斯拉的FSDBetaV9缺乏安全保障措施，不应使用未经专业训练的用户进行驾驶测试。从用户公开的测试视频中可以看到，纯靠视觉方案的FSD有时会莫名出错，无端乱打方向盘，不按道路线行驶等状况。
车企进行类似的测试时，一般会在电脑上模拟运行，由专业人员完成。特斯拉把测试版FSD开放给普通用户，是让未经训练的消费者成为了试验品，还给公共空间的行人带来了风险。
当地时间8月16日，美国国家公路交通安全管理局对特斯拉自动驾驶系统启动正式调查，认为该系统存在“难以识别停放在路边的紧急车辆”的隐患。
8月24日，马斯克在个人社交账号上承认公司最新发布的驾驶辅助软件FSD“不够好” ， Autopilot/AI团队正在以尽可能快的速度进行改进。
特斯拉试图开发比普通人类司机驾驶安全约10倍的辅助驾驶系统，需要更大量的神经网络培训。

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中国正在迎头赶上
虽然TeslaBot的“狂言”大概率是马斯克又一份“炒作PPT” ，但马斯克的长远眼光一向精准，在线支付、新能源车辆、自动驾驶、动力电池、太空探索……他几乎踩准了发展的路径。
近几年，各大服务机器人厂商开始加码技术链条布局， SLAM、AI芯片、机器视觉、语音识别等核心技术获得较快发展，服务机器人产品性能和智能化程度也有明显提升，产品类型愈加丰富。