目录
- 开场与 ANYbotics：四足机器人为何先于人形机器人落地 [00:00:00 - 00:10:00]
- ANYbotics：机器人数据、供应链与中国的竞争 [00:10:00 - 00:20:00]
- NEO：家庭机器人、平台化与远程操作 [00:20:00 - 00:30:00]
- 从机器人建机器人到 NEO 的规模化路径 [00:30:00 - 00:40:00]
- Boston Dynamics：Spot、Atlas 与机器人安全 [00:40:00 - 00:50:00]
- Agility Robotics：人形机器人迎来转折点 [00:50:00 - 01:00:00]
- Digit 的单位经济学、工厂自动化与未来劳动力 [01:00:00 - 01:08:32]
开场与 ANYbotics：四足机器人为何先于人形机器人落地
# 开场与 ANYbotics：四足机器人为何先于人形机器人落地
对话正文
J. Cal：大家好，我是你们的男孩 J. Cal。我在法国巴黎参加一个名为 Makina 的会议。它基本上是现实世界中的人工智能。原谅我的机器人。感谢您的收听，让我们开始吧。 App Lovin' 最初的域名为 8 美元，没有任何风险投资，后来成为世界上最大的广告平台之一。现在，同样的引擎为 Applovin 电子商务广告提供支持。您的广告在手机游戏中运行，可覆盖超过十亿人，让他们全屏无干扰地集中注意力。该平台寻找买家并优化利润。您设定目标，剩下的由它完成。一个炊具品牌的销售额从 400 万美元增至 1,600 万美元，并扭亏为盈，今年有望达到 8,000 万美元。今天就访问 applovin.com 全力发起您的第一个活动。好吧，各位，我们今天在巴黎继续对机器人领域排名第一的公司进行采访。 Peter Funkhauser 博士加入这个项目真的很兴奋。您是 Anybotics 的联合创始人兼首席执行官。 Anymo 是你做的，明白吗？你有双关语。但您已经在这个领域工作了近 20 年。该公司已经成立了 10 年。前五年，有点像一个研究实验室。过去五年，你怎么称呼这些？以狗为基础的机器人？嗯，这是一个检查解决方案，对吗？它涉及数据收集和理解以及关键基础设施。但外形是……四足机器人或狗，正如你所说。我们喜欢称其为狗机器人。但为什么这种狗的格式会成为标准呢？你不是唯一一个做到这一点的人。现在已经有很多人在做了。为什么那个人成为第一个达到相对规模和前沿部署的人。是的。 [00:01:59]
Péter Fankhauser：你知道，在自然界中，很多动物都有四条腿。所以这是有原因的。所以可以肯定的是，你有很大的机动性。你可以爬楼梯。一个人能去的地方你都可以去。所以灵巧和平衡。流动性，对吗？平衡，但也稳定。四条腿。如果你的足迹很广，就会有很多立足点，因为我们在恶劣的环境中工作。地板湿滑。你知道，正在下雨，雪花落下，草在生长。知道了。所以四足是一个非常好的格式。好吧，现在这是一个愚蠢的问题， [00:02:25]
J. Cal：但我们为什么不为人类版本制作雪诺塔呢？当人们在制造波士顿动力公司的擎天柱、尼奥、阿特拉斯这些有两条腿的站立机器人时，人们担心它们总是会摔倒。他们在演示中经常摔倒。如果他们摔倒，就会摔断某人的脚踝。为什么不把四条腿放在上面呢？你绝对可以。这实际上取决于用例。如果你需要工作，请带上，你知道，我不知道，
Péter Fankhauser：在咖啡店里，把它带给我。而且空间很狭窄，对吗？你想要在视线水平上工作。也许人形生物更好。在我们工作的设施中，四腿稳定，有足够的空间可以走动。是的。这是完美的格式。我不买。我想所有的咖啡馆都应该有... [00:03:05]
J. Cal：他们是……希腊神话中的元老吗？这是一位参议员。所以四条腿......是的。我认为这应该是新的标准。您发现了一个非常有效的第一个用例，它正在检查非常重要的基础设施。现在，在过去的五年里，您已经部署了数千个、数百个、数百个。这些都很贵。他们的购买和运营费用低至数十万美元，我猜，每年的服务合同价值数万美元。所以它们不适合家庭使用。这些是工业用的，上面有很多传感器。所以，如果你要检查，我不知道，一条装有天然气的管道，这些东西可以在任何天气下熄灭，它们可以感知管道上人类无法感知的东西，对吗？是的，没错。对我们来说，这不是关于 [00:04:02]
Péter Fankhauser：劳动力替代，对吗？这是我们可以做得更好的事情吗？我们能做什么超人？检查就是一个很好的例子。我们的眼睛和耳朵无法感知所有信号。微量气体泄漏、温度设备过热（机器人上的摄像头、热感摄像头、声学、麦克风、气体浓度等等）。我们将它装满了传感器和人工智能，你可以做的远远超出了人类的能力。因此，金钱上的好处就是避免停机。这些资产一旦停止，每小时就会损失数十万美元的收入。因此，我们可以节省的每一分钟、每一小时基本上都是在为机器人付费。这就是为什么我们可以在机器人上安装非常昂贵的传感器和 GPU。是的，它们具有非常强大的计算能力。正确的。然后他们必须拥有大量的电池电量。也是如此。那么这些东西可以完成什么任务，一两个小时？两个小时。一个小时在充电站回来，充电。但他们一遍又一遍地这样做。我们的一些客户每天执行这些任务 40 次。 14？ 40. 四是零。四是零。因为他们对电弧炉上升时的特定点感兴趣。他们想知道那一刻发生了什么。派人进去太危险了。热像仪被烧毁。他们需要一个此时此刻合适的机器人。知道了。而且它们必须充电，而不是热插拔电池。不，您想要免提自主。没有人应该担心有机器人。他们不关心机器人。事实上，他们甚至不想要机器人。他们想要数据。他们想要洞察力。机器人是达到精确收集数据目的的一种手段。您什么时候可以上传非常耗电的计算并将其放入云端？我们也这样做。总是有两个部分。有些部件需要在机器人上实时运行，因为您也无法保证连接、避障、数据质量，从而确保您拥有正确的东西。如果您将模糊图像上传到云端，那就太晚了。但在云中，当然，你会进行上下文分析、历史停机时间分析等。人们要求这些能够运行 24 小时还是 12 小时？肯定不。所以最大值在八小时范围内。所以它有足够的时间充电。如果你需要超越这个范围，那是很少见的。更频繁地这样做会带来收益递减。但你必须管理。他们现在手动进行，可能一天一次或两次，现在他们已经进行了 8 次、15 次、20 次。因此，频率已经大幅上升，但不会对人们造成伤害。而且质量要高得多。目前您所拥有的最令人着迷的科幻部署是什么？是的，我的意思是，什么是真正令人兴奋的，离岸的，对吧？人们乘坐直升机飞出去。每次直升机飞行都要花费数万美元。但如果你在海外，那就很棘手了，对吧？它需要发挥作用。周围几乎没有人。它必须是完美无缺的。这些是石油钻井平台？海上石油和风能也是如此。啊，好吧，等一下。这些东西在水中不起作用。那么它们是如何与海洋中的风车一起工作的呢？周围有数百个风车。他们聚集到一个变电站。在转换之前先将交流电转换为直流电。这通常是有人值守的设施。知道了。大转换器孔。这就是机器人操作的地方。知道了。它们能像在南极等恶劣条件下一样运行吗？你已经在那里部署它们了吗？嗯，当然是在挪威。所以这是负20度。在沙漠里，加40度、50度、60度，对吗？这正是您想要派出机器人的地方。温度、灰尘、湿度。最重要的是，我们现在有了一个机器人。进入爆炸性环境，即石油、天然气和化学品，空气中的甲烷，你不被允许产生火花。所以我们建造了一个特殊的机器人，保证不会产生火花。这是你不想有人的地方，但对于机器来说，这是一个完美的案例，对吧？危险的环境。这就是我们派遣机器人的地方。这很有趣。因此，如果你在二叠纪盆地并且有东西泄漏，那就是最危险的事情之一，这些石油钻井平台和天然气泄漏。这是人们严重死亡的地方。您想知道它何时发生，但又不想制造问题。所以这是一个完美的案例。我的意思是，我将继续科幻小说，但在某些时候将这些东西扔进海底似乎是理所当然的。嗯，有潜艇，对吧？我们现在不这样做，但我同意，对吧？机器人应该在人类不应该在的环境中工作。危险、遥远，对吗？无聊、重复的任务。但这就是我们...现在的形状因数不同， [00:08:04]
J. Cal：但有人在地表上创造，然后在地表下创造，稍微在地表机器人下面，它们本质上不是在做检查，而是在显然是为军方做监控系统。好吧，如果你在外面检查，发现煤气泄漏，而派人去那里很危险，那么你什么时候要在这些设备上安装一些设备来修复该死的泄漏？那一定是圣杯，不是吗？是的，一旦你发现问题，客户说，你能解决它吗？你能修复它吗？你可以吗？
Péter Fankhauser：转，不是今天。好的。你知道，在演示中，是的。但实际上，要使其在爆炸性环境中达到 99.9% 的可靠性，仍处于开发阶段。第一步是关闭杠杆，打开橱柜。最终你想要双手操纵，也许三、四只手臂来修理机器，对吗？你知道，人工智能仍然会帮助我们。我们还有很多工作要做。所以你看到的很多人形机器人折叠衣服的演示都是一个非常受控的环境。一旦你在冰雹、冰雹、冰冻天气中外出，感知也会有所不同。最终，我们预见到这个问题将在未来得到解决。你们的机器人有多少比例来自中国？零。百分之零。 [00:09:16]
J. Cal：这是因为在欧盟和挪威它被禁止还是这是一个选择？
Péter Fankhauser：这种情况在历史上曾发生过，我们在本地采购，而你从美国等获得芯片。对于我们的一些客户来说，这很重要。我们自己建造了很多，对吧？因为我们10年前就开始了。因此，现在的很多架构都可以在全球范围内获得更便宜的组件。因此，关键在于要聪明地从哪里获取成分，哪些成分是活性成分，哪些只是金属。因此，可以肯定的是，这是一项艰巨的工作，但利用某些硬件的商品化，这对我们来说在成本方面也是有意义的。现在中国以外有谁专门从事这方面的工作？是越南、印度、台湾吗？您在哪里可以找到执行器以及大量此类产品？毫无疑问，中国是第一推动者。欧洲有很多好公司，对吧？ [00:10:01]
ANYbotics：机器人数据、供应链与中国的竞争
# ANYbotics：机器人数据、供应链与中国的竞争
对话正文
Péter Fankhauser：在美国也是如此。所以这三个地区是肯定的。如果只是劳工集会的话，你也可以去其他地方。但你想要获得核心专业知识，有人构建它
J. Cal：成分。知道了。您现在如何看待中国？他们一直在窃取IP。我猜他们已经偷了你的了。当然，其他人的知识产权在中国也正在被大规模窃取。我确信，他们正在制造的机器人价格将便宜 80%，并且他们将尝试将它们部署到相同的客户群。您如何看待中国人的威胁
Péter Fankhauser：机器人技术。如果你看看今天来自中国的机器人，那个设备是一个硬件，可以漂亮地行走，伟大的工程，喜欢它，做后空翻，但他们没有解决问题。我们的客户不会将平台与我们拥有的完整解决方案进行比较。您需要自主权、检查智能、工作流程集成，还有更多，对吧？这只是硬件差异。因此，他们还没有提供线束、包装器以及围绕它的服务。然后是对数据的信任，对吧？我们收集非常敏感的数据。我们拥有网络安全 ISO 认证，所有这些主题，对吧？这就是我们竞争的方式。所以你可能不想将核电站的最新数据发送给中国共产党，你是说？您不希望您的关键基础设施中有 15 个由其他人控制的摄像头。是的，我有点开玩笑，但是……今天就发生了这种事，是的。但存在数据泄露的情况。跟我谈谈军事应用。是的。 [00:11:24]
J. Cal：北约必须武装自己。我代表美国道歉。为了我们对北约的立场，但你们必须付出代价，付出你们应得的份额。你已经同意这么做了。但我认为欧洲有一种看法，你可以告诉我我是否错了，而在北约，你可能不得不在没有美国的情况下采取行动。您可能需要构建自己的军事产品和服务。
Péter Fankhauser：你不需要在军事空间吗？难道您不采用相同的应用程序来构建军事应用程序吗？你正在这样做吗？是的。是的。所以我认为欧洲有责任开发技术，能够……您个人相信这一点吗？是的。然而，对于抗生素，我们建造并沿着一条轨道走下去，这根巨大的杆子。所以今天我们不这样做，也无意这样做，对吗？在那个阶段它也是一个不同的产品，可能吧？听起来很容易。只要用四条腿做军事，但你需要走几步才能完成你正在做的事情，不同的通信，不同的自主权。所以我们没有这样做，但我的意思是，我认为有责任为其他人这样做。对你来说是永不言败吗？或者你是铁了心要这么做，你有一个使命，但你不会制造军事产品？对于今天的我们来说，使命是明确的。我们从非军事领域开始。这就是我们要去的地方。知道了。但如果欧盟问你并且你被迫......好吧，他们确实问了。我的意思是，我们得到了，你知道……哦，你确实收到了请求。请求。但这也是诚实的事实。我们真的在解决问题吗？仅仅将机器人运送到军队还不能解决问题。我们确实需要深入探讨。所以你需要一个不同的团队来做到这一点。我们的团队...真的，你需要一个不同的团队吗？嗯，看起来你可以用同一个团队来构建军事应用程序。不，自主权有很大不同，对吗？例如，我们实行自治。你有时间设置一个机器人。它进行检查，所有这些。在军队中，时间大约是毫秒，对吧？远程控制、人在回路、不同的通信方式、不同的自主权。然后上面的一切，应用软件，都非常不同。是的，你可能会失去一个四足机器人也进入一所房子。就是这样，对吧？其余的则不同。 [00:13:18]
J. Cal：您如何看待武装机器人？显然，中国已经进行了此类带枪四足机器人的演示。显然，有了人工智能，这些终结者场景就在这里。它们已经在中国建造了。我们在乌克兰战场上看到过无人机。挪威距离俄罗斯并不遥远。距离不是那么近，但也不是那么远。您如何看待共产主义国家正在制造这些带有武器的机器人这一事实？
Péter Fankhauser：我个人不喜欢它。我恨它。你很担心。正确的。我的意思是，作为一名工程师，你应该为能够永远开发技术而感到自豪。防守是一方面。主动攻击，拿枪顶上去，就是有风险。这些技术正在变得成熟，但还没有成熟到会让其他人受到伤害的程度。是的，确实如此。我们将要面对的敌人将会这样做，我们需要对其进行监视。 [00:14:18]
J. Cal：业界对此有何议论？当你和这个行业的其他人一起出去时，你知道哪些我们不知道的事情发生在那些独裁国家
Péter Fankhauser：机器人和军事？我认为这些都是非常早期的测试。如果我看这些视频，这些都是演示。我还没有见过这些类型的机器人主动无人机。是的，乌克兰，这是出于必要。这是一个已经使用的成熟类别。实际上，在机器人技术领域，我的意思是，四年前，我们与波士顿动力公司的朋友和其他人一起写了一封信，他们谴责机器人武器化，正是因为这个原因，作为工程师，我们不希望看到它被使用。我们认为这是危险的、冒险的和愚蠢的。是的。好的。听着，继续成功。好吧大家真的 [00:15:03]
J. Cal：很高兴伯特·博尼克来到这里。他是 One X 的创始人兼首席执行官。如果你了解 One X，他们就会制造 Neo。 Neo 是一款家用机器人。你们已经售出了很多预订单，并向人们保证这款产品会成功，并会在 2026 年运送到他们的家中。费用是多少？你会在自己设定的最后期限前完成任务吗？你必须信守承诺。好的。所以我们会发货
Bernt Børnich：2026 年。好吧。现在期望在这里进行管理，一开始会很慢，我们希望做得正确。是的。但会有少数客户猜测他们的 NIO 会在 2026 年出现，我非常兴奋，我已经等不及了。蔚来的成本是多少？这是一个有趣的问题，因为它有点依赖。我的意思是，当我们推出预购时，我们有两种不同的付款模式。你有一种像早期采用者一样的预付款、全额付款，然后我们有订阅费。当然，该产品正在经历大量的开发。那么这种订阅模式将会是什么样子，这些事情似乎仍在不断发展。我们希望从一开始就与客户一起解决这个问题。但现在另一个大问题是，我们还没有真正宣布这一点，但我已经透露了一点，那就是我们将允许很多人在 Neo 上进行构建。所以我们也推出 Neo 作为一个平台。 [00:16:23]
J. Cal：是的，它就像一个应用程序商店或技能商店。所以如果我家里有它并且我想做沙拉，那么作为黑客的你可以制作沙拉技能
Bernt Børnich：我可以购买并订阅你的沙拉技巧。是的。这将是其中的一部分。但对我来说，Neo 和 1X 不仅仅是消费者，对吧？是的。因此，消费者是一个非常重要的市场。但 1X 始终关注的是我们如何通过这些类人机器人在整个社会创造大量劳动力。我真诚地相信，我们现在拥有一个功能如此独特、位置如此优越的平台，允许人们在此基础上进行开发，将开启如何在整个社会（而不仅仅是在家庭中）使用 Neo。正确的。但这也将使消费者受益，因为这意味着将在 Neo 上开发更多的东西。其中一部分将是一个针对消费者的应用程序商店，我们对此感到非常兴奋。但总的来说，你如何创建一个更大的生态系统，可以加速自主性，并加速在家里真正拥有一个可以完成所有这一切的完全自主代理的道路。预购是多少，20K 还是什么？我正在努力回忆。所以我们还没有给出官方数字，但这非常重要。头几天我们就卖完了前 10K。哦，所以人们为此付了押金。他们将有能力完全，就像特斯拉 500 美元的押金一样， [00:17:48]
J. Cal：或者每月500，每月1000，这个范围内的东西？是的，一个月500。一个月500。所以，如果我要考虑类似的话，那就是谷歌眼镜或 Vision Pro。 [00:18:01]
Bernt Børnich：这是针对高端人士的，他们是先锋，是最早的早期采用者，是吗？ 100%。我的意思是，我们试图对此保持非常透明。到 2026 年，获得一个家用人形机器人将会很困难。没错，他们会倒下。他们会跌倒的。正确的。但我很高兴地说，我认为我们实际上能够交付非常接近完全自主的东西，这是我们在推出时不想做出的承诺，因为现在还为时过早。但我还不打算完全承诺，但从现在的趋势来看，看起来我们将能够提供完全自主的体验，而且仍然非常有用。现在，如果您希望一切在第一天就开箱即用，那么将会涉及一些远程操作或系统的一些指导。但我认为这些天真正让我兴奋的是我们现在看到了实际交付一些东西的途径，如果你想要的话，
J. Cal：它可以是一种完全自主的体验，而且它变得非常好。远程操作对我来说很有趣。我不知道你有没有看到这个，在纽约，有一家鸡肉三明治店，找不到收银员。于是他们在菲律宾马尼拉雇了一个人，每小时 3 美元，这对于菲律宾收银员来说是一笔巨额薪水。他们让她参加了 Zoom 通话。他们只是弹出 Zoom，自行行动。你可以订购。如果您遇到客户服务问题，您只需与她交谈，她就会说，嘿，我就在这里。在某些方面，这就是你可以用你的机器人做的事情。你会在菲律宾找到一个你可以联系的人，他可以打开它。当你说，嘿，给我倒一杯橙汁时，那个人将能够远程完成这项任务。这就是我在这里设想的吗？正确还是错误？我想这一切都会发生。 [00:19:45]
Bernt Børnich：回到平台的工作原理，让我先回顾一下，花两分钟的时间来讨论一下。如果你把 NIO 视为一个平台，那么如果你想围绕这个平台建立你的橙子店，橙汁店，那好吧，你买了一堆 NIO，你得到了 NIO，你得到了机器人操作系统，比如车队管理等等。 [00:20:04]
NEO：家庭机器人、平台化与远程操作
# NEO：家庭机器人、平台化与远程操作
对话正文
Bernt Børnich：你还可以获得数据收集设备，这是具有与 NIO 相同的触觉传感器、相同的视觉系统的手套，你可以在你的商店中收集数据，在我们的系统中微调我们的模型，我们喜欢，我们为你做所有数据的密集字幕，就像我们所做的那样。您微调您的模型，部署它并使其正常工作，现在您拥有一个完全自动化的商店，您非常高兴。这是一条路。也许这不太管用。所以你说，啊，我有时会让人在 teleop 中进行干预，然后你的数据就会变得更好。这是一种方法，对吗？是的。收集数据的方法有很多种。或者也许你只是说，你知道吗？这非常复杂。我只是想把它完全统计出来。那也好。取决于您想如何应用它。该平台从只想自动化工作流程的开发人员一直到想要部署模型的基础实验室。所以还有一个世界，你可以在 Neo 上运行别人的模型。我们将允许这种情况发生。我认为。所以你将成为一个开放的平台。在某种程度上，你会对其中的知识感到无知。如果 OpenAI 有世界模型或 Claude 或其他一些独立的世界模型，您就可以插入。他们将能够 100% 接通电源。现在，我真诚地相信我们的模型将是最好的。当然。我相信竞争。因此，如果我们实际上控制着从制造一直到产品的一切，但无法制造出最好的模型，那么我们就失败了。是的。但我们会允许其他人在此基础上继续发展吗？ 100%。造成这种情况的一个重要原因是，目前如果你看看这个领域的情况，就会发现没有一个通用模型可以解决机器人技术的所有问题。它还没有到那里。如果我们被困在客户的后院，在接下来的几年里帮助他们集成 ERP 解决方案和其他一切，我们就无法实现这一目标。我们要做的是解决普遍问题。一般问题。我们如何解决体现通用人工智能的问题，以便我们能够真正创造大量劳动力？这需要我们关注一般性问题，然后允许其他人也帮助应用当今可用的东西并帮助构建生态系统，对吗？如果我们拥有这个巨大的机器人生态系统，我们都会受益。是的，我可以看到一些应用程序 [00:22:26]
J. Cal：一个远程操作员，假设这是一个便利店机器人，它只是帮助你把东西搬到你的车上，这可能每小时只会发生一次。你可以有一个远程操作员，也可以有 10 个远程操作员来监控 30-40 个 NEO，他们可以远程控制它们并帮助人们将杂货搬到他们的车上，是吗？实际上，就我个人而言，我可能有一个用例
Bernt Børnich：NEO在远程操作中，这是我在挪威的一部分时间，现在主要在旧金山地区，但也有一部分时间在挪威。我也有点喜欢这样的惯例，对吧？当我外出旅行时，我希望能够通过蔚来来管理我的公司。是的。给NIO戴上帽子，我是NIO。这实际上非常神奇。我可以四处走动，我可以拿起零件，我可以查看零件，我可以与人们交谈，我可以参加会议，对吧？所以这是远程操作的一种应用，我认为它实际上永远不会消失。就像，无论你的自主权有多好，它仍然存在。 [00:23:24]
J. Cal：是的，你的头像在你深圳的工厂里。 100%。是的。
Bernt Børnich：你知道，还有其他类似的应用，在远程发电站，开车一小时内没有人，你有一个机器人站在壁橱里，出了问题，你出去，你喜欢翻转旧开关，你就可以做这些事情。就像您可能不会将其自动化，因为这有点像每隔几个月发生一次的一次性事件，对吧？正确的。
J. Cal：但在森林中央、靠近电线或电源转换器的空间里放置机器人是值得的。他们可以在几分钟内外出并远程工作。 [00:24:05]
Bernt Børnich：从本质上讲，这就是过去所说的专家到位。这种“你”的概念可以将世界上最好的专家传送到世界任何地方来帮助解决问题。就像外科医生一样。是的，超级有用。我确实认为，我们在过去一年中经历的首先是，蔚来已经变得如此强大，尤其是对于新手来说，远程操作并没有完全使用硬件。就像您无法获得足够好的远程操作来充分利用硬件一样。因此，手的保真度比远程操作员能够利用的要高。是的，没错。例如，远程操作员的感觉不会与机器人的感觉相同，对吗？然后你需要构建完整的触觉系统，它们会减慢你的速度，变得缓慢而笨重。就像，我们越来越多地看到，人类只是以尽可能透明的方式佩戴机器人的传感器来收集数据。所以，他们不应该打扰你正在做的事情，对吧？这是解决机器人基线灵活性问题最有用的数据。但更重要的是，我们所下的一个大赌注，即长达十年的 1x 赌注，是如果你让机器人与人类足够相似，那么你就可以利用人类所有可用的视频数据进行训练。是的。我们开始看到一些非常好的证据，证明这实际上非常有效。这就是我们建立 1x 世界模型实验室的原因，因为我们现在终于有了关于它的缩放定律，并且我们看到这 - 带我们进入实验室。 [00:25:30]
J. Cal：你们是否让工厂里的人戴上眼镜，戴上双手，一遍又一遍地完成他们的任务？您是否正在与世界上的微型公司合作，去做现实世界的事情，并外包您可以拥有而其他公司没有的独特专有数据？
Bernt Børnich：世界模型是如何大规模构建的？首先，是的，我们这样做。但这不是重点。所以我认为最终这很简单，对吧？该模型将与数据一样好。如果你考虑数据金字塔，那么在顶部你有像远程操作数据，非常高质量，小型微调数据集，实际上我们所做的是让操作员尝试非常好且非常快地完成任务，他们经常会失败，然后再试一次。然后我们挑选出好的样本，让他们像人类一样完成任务，对吧？我们不需要大量数据，只需调整您的模型即可。然后你就得到了你所说的数据，就像把传感器放在人身上，然后去收集数据。你还有更多这样的东西，而且它非常接近机器人，但它不是机器人。电视剧资料是机器人。这不是机器人，但也很接近。然后你就有以自我为中心的视频，从人类的角度来看的视频。所以离机器人比较远，但还是很近，因为机器人的手和人的手一样，看起来也一样，所以还是很近。然后你就有了一般视频数据。是的，世界的。对于整个世界和人们来说，对吗？由于 Neo 与人类非常相似，我们实际上可以利用所有这些数据。现在金字塔的底层，即视频数据，一般视频数据，与其他任何数据相比绝对是巨大的。这就是 YouTube，这就是一切。因此，如果你看看真正实现真正的智能需要什么，你会发现，你需要的数据比任何人在未来两年内通过以自我为中心的数据或传感器数据收集的数据多出多个数量级。据我所知，我们在人工智能领域看到的所有重大突破都是因为有人弄清楚了如何使用我们以前无法使用的巨大新数据源。您解锁了一些新的数据集，现在您的模型能力大大提高了。嗯，有很多人试图寻找数据。这就像排名第一的工作之一。但这仍需要数年时间。所以这就像第 22 条军规。因此，我们的赌注是您必须能够利用现有的通用视频数据。做到这一点的唯一方法是你必须关心机器人的每一个微小细节，使其尽可能接近人类。如您所知，就像肉体、组织和皮肤一样，它们是高度非线性的。那么需要多大的力量才能使其变形呢？有什么摩擦力？就像，触摸桌子时的冲击能量是多少？而且人们的手大小不同。 [00:28:23]
J. Cal：我的意思是，从字面上看，在 NBA 中，有一个翼展这个概念，翼展较宽、手臂比普通人更长的人，会因翼展多出 2 或 3 英寸而获得 20% 的高薪。
Bernt Børnich：当你想到这一点时，这非常令人着迷。这是一个非常好的表达方式。翼展。我们一直称其为大猩猩系数。是的。长长的手臂。是的。是的。但无论如何，是的。所以我的观点是，是的，我们做了所有这些事情，但最终 One X 与所有其他机器人公司的区别在于，我们都在根据互联网上的视频数据预训练我们自己的模型。我们的交叉化身不是另一个机器人。我们的十字架化身是人类。我们希望尽可能接近这个目标，因为这解决了第 22 条军规。最终，所有数据都将是机器人数据，因为机器人数据有动作，有触觉，有力量，更好。但获取所有这些数据的唯一方法是创建一个足够好的基本模型，以便您可以在整个社会部署所有这些机器人 [00:29:25]
J. Cal：他们会做人们付费的有用的事情并收集数据。机器人何时会在本质上变得递归并且它们可以自学、构建自己？就像我们现在在大型语言模型中看到的那样，人们正在创建代理，而不是给它提示和指示，我们现在开始说，好吧，这就是目标。这是一个循环。您是一名为企业识别潜在客户的代理。好的，您是帮助客户取得成功的代理。看起来是这样的。你知道，你是负责产品定价的代理人 [00:30:03]
从机器人建机器人到 NEO 的规模化路径
# 从机器人建机器人到 NEO 的规模化路径
对话正文
J. Cal：这些代理开始持续工作。我们开始在知识工作中看到这一点。机器人技术什么时候可以让你不必真正担心如何让机器人变得更好？他们有足够的知觉来使用一个词，也许不准确，但他们知道自己的使命是什么。你已经给了他们目标。嘿，你在一家米其林星级餐厅工作。您的目标是制作出具有这种保真度和完美度的最美味的食物。这是结果。它说，好吧，我必须做得更好，你知道，煮这些鸡蛋才能真正擅长于此。这有点科幻。不，不，这不是科幻小说。这其实是我们思考很多的一个问题
Bernt Børnich：但这也很难回答，因为，你知道，现在的发展就是这样，而你正处于曲线上。所以，当你一年前问我时，我对我们今天在人工智能方面能走多远更加悲观。每次我进行采样时，事情的进展都比我想象的要快。所以很容易得意忘形，对吧？但我认为，如果我尝试广泛地回答这个问题，我非常确信我们距离硬起飞还有不到十年的时间。当我说硬起飞时，我指的是机器人制造机器人、数据中心、芯片工厂，进行采矿和精炼。事实上，这是一个真正丰富的劳动力，一个不到10年的自给自足的系统。我目前的赌注是三年。知道了。但就像人类历史上那样，如果需要 10 个小时，对吧，它仍然只是一个昙花一现。这并不重要。那么这又回到了问题，什么是 1x，对吧？你称之为行业术语“硬启动”或“硬起飞”、“硬接管”、“起飞”，而不是“接管”。我们会做对的。这将是艰难的起飞、艰难的接管。但你知道，我听说过这个词，对吧？这是一个行业术语，很难理解。如果没有物理部分，你就无法真正得到这个，对吗？就像数字智能永远无法创造自己的基础一样。你需要物理部分。正确的。我认为这也将对人类产生难以置信的影响，例如在科学进步方面，对吧？就像我们现在在我们的平台上看到的许多需求一样，人们希望实现实验室工作自动化。是的。因为如果你的人工智能模型无法真正构建并进行实验并观察结果，他们将如何推动科学进步，对吧？因此，随着人工智能成为现实，所有这些事情都将在未来几年发生。确切的时间表有点困难，但这是几年，而不是几十年。是的，我的意思是，如果你相信这是三个，而且我知道你是一个乐观主义者，你就必须做你正在做的事情，当然是一个疯狂的乐观主义者， [00:32:39]
J. Cal：如果您认为外部估计是 10，那么我们可以选择 5、6 或 7。贝恩德，你得赶飞机了。这太棒了。持续成功。如果人们想要订购一辆 NIO 并每月给你 500 美元来参与你正在做的这绝对疯狂的事情，他们会做什么？他们怎么进去？好吧，你访问我们的网站并订购一辆 NIO。就是这样。 [00:33:04]
Bernt Børnich：就是这么简单。就是这么简单。现在是 2026 年。事情应该就是这么简单。有点应该，对吧？如果你可以在线订购特斯拉，那么你也可以在线订购蔚来。透明的定价。我喜欢它。贝恩德，继续成功。
J. Cal：在你的世界里，准确的词语很重要。尽职调查电话中的号码，董事会会议上的承诺。 Plod 捕获对话并将其转化为可搜索的情报，您可以在几秒钟内调出。向 Plod 提出问题并获得答案，无需收据。停止滚动录音或相信你的记忆。捕捉对话。保持信号。那是普洛德。如需了解更多信息，请访问 plod.ai。好吧，大家，我们真的很幸运。我们有阿曼达·麦克马斯特。不是麦克马斯特，是麦克马斯特。只有麦克马斯特，没有 S。只有麦克马斯特，没有麦克马斯特。你是波士顿动力公司的临时首席执行官，OG，最初的机器人公司，我们几十年来看到的机器人在做后空翻，做功夫，被踢被打，然后重新站起来。我们现在很难记住谁拥有这家公司，因为它是一家独立的公司，有风险投资支持，然后谢尔盖和拉里买了它。它是谷歌的一部分。然后它就被卖掉了，我想Masayoshi-san在某个时候拥有它。但我相信现代现在拥有它。这是正确的。我的整个历史都正确吗？你做到了。你成功了。好的。显然我读了太多的行业新闻。但现在你负责这件事。是的。它已经转手很多次了。你从本质上是人形机器人中的一员，变成了众多机器人中的一员。我们在巴黎举行的机械峰会上，您现在看到了许多同时代的人。那么波士顿动力公司现在在做什么呢？这仍然是一个研究项目，还是正在进入现实世界并应用这些机器人？因为我认为你们很早就到达了那里，但你们现在必须应对激烈的竞争，是吗？是的，我们热衷于部署机器人。所以它不再是人工智能实验室。这不是实验室。 [00:35:10]
Amanda McMaster：它不再是一家研发公司。我们现在专注于实际部署。所以我们从很多人都知道的 Spot 机器人开始。这就是我们的工业移动四驱车。
J. Cal：在《黑镜》中以追人而闻名。我讨厌那样。不是你的。好吧，你可以拥有它，对吗？总会有一个反乌托邦版本和一个乌托邦版本。你显然是在追求乌托邦。
Amanda McMaster：但这是一个已经部署的非常酷的机器人。是的，它已经部署在真实的客户站点中。它提供了真正的客户价值。目前，我们在 46 个国家/地区拥有 500 多家客户。哇。它是目前地球上使用最多的移动自主机器人。哇。因此它是部署最多、使用最多的。是的。如此真实的客户。为什么？ [00:36:00]
J. Cal：它的第一个用例是什么？是安全吗？是检查吗？人们用狗格式做什么？是的。或者小马。你喜欢叫它什么？小马狗？我们喜欢把它想象成一只狗。我认为它就是这样移动的。
Amanda McMaster：但是，你知道，我们正在使用这个。客户发现工业检测具有很大的价值。所以他们将它用于声学、仪表读数、振动检测。因此，您知道，他们的设施中拥有昂贵的资产，并且他们希望对其进行监控。这允许他们这样做。现在它可以在白天执行此操作，然后可以在夜间执行安全周界工作。所以答案是肯定的。我们做所有这些。真正的拐点是客户投资回报率。我们希望客户能够从中找到价值，做真正有用的工作。它不仅仅是，是的，它很可爱并且会跳舞，但此时它早已不再是跳舞了。现在它正在做真正的工作。
J. Cal：客户需要在两年内看到您的投资回报率。而这些检查，如果确实进行的话，也是由人类完成的。是的。众所周知，人类是容易犯错的。我们会犯错误。这些东西现在就像小狗一样在水处理设施、桥梁或基础设施管道周围奔跑。它可以记录许多不同的传感器，视频，显然，振动，雷达，我假设，你提到的所有不同类型的声学。是的。这些机器人的成本是多少？硬件成本在什么范围？那么你的商业模式是什么？人们购买它们并租用大脑。他们按小时出租。作为CEO，您认为商业模式将是什么 [00:37:39]
Amanda McMaster：数百或数十个客户部署数百个这样的业务模式是什么？是的，所以我们从 Spot 开始就采用了资本支出模型。我们将使用 Atlas 来做一个机器人即服务模型。我们知道，对于人形外形，人们可能希望在不同的时间加速，然后能够减速。借助 Spot，它在资本支出方面非常有效。这就是这些工业客户对工业工具的看法。所以他们通常希望为此花费资本支出。这取决于他们的配置。当我们满载服务并部署集成时，基础机器人的价格从 100,000 美元一直到 300,000 美元。所以这是特斯拉到法拉利的价格取决于你如何装备它。 [00:38:24]
J. Cal：但人们需要了解的是，我认为这些产品的使用寿命超过五年。就像这些一样，你们以工业闻名。所以如果它可以运行，我假设你每天运行 20 小时，每天 22 小时充电。是的。
Amanda McMaster：因此，我们以干预之间的平均时间来考虑，我们的时间超过 3,000 小时。哦好的。一年只有几次。它需要人类参与，并且它有一个充电站。所以电池可以运行大约 90 分钟。通常我们会有两个人，回来后坐下来充电，然后下一个人就可以接手。会自动更换电池吗？它只需放在充电盒上即可。完美的。是的。不过，阿特拉斯有可更换电池。是的。但热插拔必须由人类来完成。不，Atlas 自己做。哦，它自己做的。所以阿特拉斯将有两块电池，所以它转动它的躯干，你更换一块并把它与另一块放在一起，它总是有备用电池。完美的。所以电池寿命不... [00:39:14]
J. Cal：因此，对于人形机器人来说，显然它可以自己做到这一点。狗被指控。实际上，他们可以在现场工作近 24 小时，也许 18、20 小时。因此，每小时的运营成本为几美元。这是否改变了人们对用例的看法，即成本的大幅降低？因为我假设工会工人检查管道，他们每小时的工资是 40 美元、50 美元、60 美元，其中包括他们的福利、养老金等等。这是相当昂贵的。我们不一定会考虑用劳动力替代来替代现货。
Amanda McMaster：虽然这是您可能会关注的一个指标，但我们考虑了如何在其中增加人力来增加人力。第一，人类没有完成这项任务。即使他们肩负着这样的任务，
Boston Dynamics：Spot、Atlas 与机器人安全
# Boston Dynamics：Spot、Atlas 与机器人安全
对话正文
Amanda McMaster：他们实际上并没有这样做。第二，我们只是想找出人类可以完成更多知识工作者任务的方法，而不是去进行检查。所以，是的，客户可能关注的投资回报率指标之一是劳动力替代。我们更关心的是我们应该为您节省多少钱？因此，我们发现您的设施存在空气泄漏，每天的损失将达 300 万美元。是的，结果很重要。是的。那么有什么价值呢？我们正在驾驶。但谈论劳动力替代，行业内还很敏感吗？那么此时此刻你必须非常深思熟虑吗？老实说，我的意思是，为此会有劳动力替代的因素。它添加了一个指标，因为它很简单。世界上有多少机构，您如何想象与之相关的总潜在市场？我只是不认为这是我们应该进行的唯一对话，对吧？只是其中的一个元素。希望我们能够摆脱危险的工作 [00:40:52]
J. Cal：人们可能会觉得压抑。是的。沉闷、肮脏、危险。沉闷、肮脏、危险。是的，我们不希望他们这样做。伤害他们的身体。是的，我们只有一个人体。是的。 Atlas，您如何看待机载计算与远程计算？当你把大脑的数量放在一起时，我的理解是你把大脑放在机器人上。是的。这意味着疯狂的电池消耗。你认为让你知道云中的大脑并让它们更轻量级（如果它们位于具有极高速 Wi-Fi 等的区域）的选择怎么样？你是否提供了这一点，或者这就是嘿，你必须拥有一个拥有很多大脑的机器人，因为这就是 [00:41:39]
Amanda McMaster：客户想要的，这似乎是现在正在发生的范式转变，是的，那么你如何理解地图呢？我们应该如何思考呢？我们想到两个大脑，对吗？这是我讲故事的简化版本。有两个大脑。机器人的大脑控制着身体，这也是波士顿动力公司闻名的原因。机器人的动态运动、可靠性以及操纵世界事物的方式。推理层可以让您对其环境进行语义理解，该环境可以位于云端。我们可能会与 Google DeepMind 合作，或者与其他 AR 合作伙伴合作，或者我们自己构建其中一些。然后，围绕所有这些的包装是特定客户围绕自己的工作流程所需的非常具体的信息、他们对自己拥有的工作流程的思考方式、其设施中存在的工具以及该机器人将如何与之交互。它将存在于基于图像的某个地方。因此，如果您需要的话，它可以在机器人上，也可以在云端。我们会找出它的包装。如今，有多少机器人是在美国或中国大陆和台湾以外地区制造的？ 100%的机器人。 [00:42:44]
J. Cal：所以美国的机器人主权不存在问题。我们看到很多廉价机器人来自中国。是的。作为这家公司的首席执行官和美国人，您的个人意见，
Amanda McMaster：在任何情况下，我们是否应该允许来自中国和美国的人形机器人？不，不，为什么？这不安全，对吧？我们已经听说您在美国看到的一些四足动物正在发生泄密，并被反向传回中国。是的。听着，我们已经看到了如果我们让中国在半导体领域获胜会发生什么。你知道，我们不能用机器人来做到这一点。因此，我们需要共同努力保护我们的知识产权，以确保我们将这个生态系统的制造引入美国或我们的盟国。这意味着我们需要制定国家机器人战略。我们很幸运能够参与其中一些讨论。我希望有更多的美国公司加入我们，承担起这一使命。 [00:43:40]
J. Cal：是的，我们必须非常认真地对待这件事。这是一个事关存亡的问题，因为我们不仅必须赢得胜利，还必须确保世界其他国家使用我们的平台，而不是中国的平台。您如何看待这些技术的军事应用？显然，军事领域已经被无人机以某种方式和速度改变了，这不是双关语，我认为没有人因为乌克兰发生的事情而预料到。现在我们看到中东与伊朗的战争。你觉得战场上的Atlas和Spot怎么样？ [00:44:18]
Amanda McMaster：战场上，它们目前处于什么部署位置？是的，我们已经非常公开地表达了反对武器化的立场。但是，对于我们现在尝试开拓的工业应用来说，这会分散业务注意力。所以要聚焦。这不是哲学问题，我是说，具体取决于你问谁。作为首席财务官兼首席执行官，我会说，现在最重要的是专注于我们认为能够赢得的市场。当然，我们与政府保持着良好联系，也愿意与政府开展任何非武器化工作。我们今天就在这么做。好的，所以你们已经在现场部署了它们。也许让它去救援士兵或运送医疗包，你可以接受。拆除炸弹，你也可以接受。排爆，也就是爆炸物处理，是机器人的一个很好的用例。你们现在就在做这件事吗？我们目前确实在做。所以这没有问题。我们不希望看到的是《终结者》机器人，对吧？对。那对市场不好。但中国正在制造这类机器人。 [00:45:21]
J. Cal：因此，如果中国正在建造它们而我们没有，那么如果你是波士顿动力公司，你就有义务建造它们。那么，如果中国将这些投入使用，你会建造它们来保护美国吗？
Amanda McMaster：我认为这是一个很难回答的问题。我认为到时候我们必须回答这个问题。希望它永远不会到来。我可以向你保证，这个时刻即将到来。我知道。我可以向你保证，当特朗普总统打电话时，你的答案将会是什么。
J. Cal：你会说，先生，是的，先生，否则你的公司将被国有化。我的意思是，这就是现实。我的意思是，我对你有点开玩笑，但他们会部署这些，他们会部署它们，他们已经展示了。 [00:46:00]
Amanda McMaster：你见过他们把 AK-47 放在上面。是的。不在我们的机器人上。不是你的，是他们的。是的，听着，这很可怕。太可怕了。我想，听着，我知道我们拥有世界上最好的机器人和最有能力的机器人，你知道，如果到了我们必须做出艰难决定的时候，我们会做出正确的决定。但今天我们不必做出这样的决定。因此，我会让每个人都关注对我们赚钱很有意义的应用程序领域。
J. Cal：我要告诉你一个秘密。不要告诉任何人。中央情报局、联邦调查局和战争部目前拥有许多带有许多武器的机器人。不要告诉任何人。好的。听着，我知道你得走了。如此持续的成功。这是一家如此重要的美国公司。我希望你接受这份工作并成为全职员工。我知道你现在是临时工。
Amanda McMaster：所以我祝你好运。如果人们想来波士顿动力公司工作。请告诉。你在哪里？所以我们在沃尔瑟姆。就在波士顿郊外。是的。但我们对一些远程工作持开放态度，并且正在考虑来到西海岸。 [00:47:01]
J. Cal：我想说，你知道，我的意思是，我知道它的名字是波士顿动力公司，但我认为随着湾区人才的积累，你需要在那里开辟一个空间。是的。是的，我们正在考虑。好的。听着，继续成功。太感谢了。好吧，大家。我们的下一位嘉宾是乔纳森·赫斯特教授。他是Agility Robotics 的联合创始人兼首席机器人官或首席机器人官。您从 2008 年起就获得了机器人学博士学位。是的。所以你已经从事这个工作20多年了，远远超过20年。过去 36 个月里，事情似乎变得越来越激烈。也许您可以在我们进入您的产品线之前，为观众介绍一下您在过去 20 年中所看到的情况，以及过去两年与前 20 年相比如何。是的。
Jonathan Hurst：我的意思是，20 年前，当我们这样做时，这在行业中确实是一个未知数，对吧？机器人技术更多的是关于自动化系统。在研究界，我们正在做类似人形机器人的事情，比如自主移动机器人，真正尝试构建智能，然后构建能够使其具有能力的硬件。现在这确实开始突破现实世界，并产生超越研究主题的直接影响。然后大学就看到了这种需求和这种增长。人们喜欢机器人。想要这样做的学生有很多需求。因此，程序的数量不断增加，而且呈指数级增长。非常非常令人兴奋。非常令人兴奋。 [00:48:31]
J. Cal：我们在你所专攻的人形机器人技术以及人工智能方面经历了很多错误的开始。还有人工智能。他们称之为人工智能冬天，你知道吗？是的。多个。这次是真的。是的。很明显。向观众解释为什么这次不同，以及为什么您相信这次我们将看到机器人和人形机器人的专门部署规模，我认为我们都同意可能在未来 20 年、30 年里与地球上的人类进行一对一的部署。 [00:49:05]
Jonathan Hurst：非常有影响力。是的。为什么？为什么这次不同？是的。嗯，我想说，一般来说，制造一个看起来像人的机器人是很容易的。好的。这就是为什么我们一百年来一直看到类人生物。制造一个可以在人类空间中做有用事情的机器人是非常困难的。今天我们开始看到这一点。这就是区别。因此，即使它看起来不完全像人类，但可能有点人形，但它正在做有用的工作，这就是影响的重要性。
J. Cal：而且由于大型语言模型的存在，很多东西现在都变得免费了。当这些机器人看着这里的桌子时，你会问，桌子上有什么？它知道那是电话。它知道这是纸、茶、水。它可能知道每个有多少盎司。如果我们三四年前坐在这里，它实际上不会知道世界上有什么。你必须将其编程为
Jonathan Hurst：一条很窄的路。是的。是的。感知是极其困难的。事实上，感知是此时所解决的一切，这是一个非常非常巨大的拐点。我的意思是，你知道， [00:50:04]
Agility Robotics：人形机器人迎来转折点
# Agility Robotics：人形机器人迎来转折点
对话正文
Jonathan Hurst：我说，是的，机器人在做有用的事情，而且人们现在可以看到通用性的未来。你知道，人工智能确实为这些机器人提供了更广泛的情境感知。所以人们可以看到这通常很快就能做很多有用的事情。
J. Cal：于是就有了感知。机器人必须了解世界。是的。但似乎总是存在这样的障碍，让机器人摆脱非常狭窄的任务，比如，你知道，在工厂里。我的看法是沟通和培训水平。也许我们可以稍微解开它，因为我之前的理解是，如果你要煮一杯咖啡，你基本上必须对机器人进行硬编码。我们有一家公司，我投资了 Cafe X，它是一个机械臂，每次都能完美地制作一杯咖啡，可以酿造啤酒，所有这些东西，但它必须手动编码。现在的指令集，因为感知，因为语言模型已经在互联网上的每个视频、每个咖啡配方上进行了训练。 [00:51:10]
Jonathan Hurst：这似乎也是免费的。我错了吗？还没有。实际上是完全不同的。因此，语言模型，就像它现在正在成为一种像互联网一样的商品。每个人都可以使用它。这是令人惊奇的涨潮。但这些语言模型是根据互联网上的全部数据进行训练的。并且该数据不存在用于机器人控制。在给定所有传感器输入的情况下，您的机器人的每个电机的所有扭矩命令的示例是什么？没有训练数据集。所以你必须以某种方式生成和创建它。人们有很多不同的方法和方式来解决这个问题。其中一些人工智能工具再次认为人工智能不是一个黑匣子，而是一个由许多不同的、非常不同的、有用的计算工具组成的大帐篷。为了控制机器人，您可以通过从演示中学习来完成这些操作。您可以远程操作机器人并开始根据该数据进行训练。您可以为其提供动画输入或动作捕捉输入或任意数量的不同东西。但这也有一个真正的硬性限制。因为控制机器人的人并没有真正了解机器人在最佳状态下可以做什么以及它的行为如何运作。机器人的那部分需要练习。这就是你进入世界模型和模拟到真实传输以及所有这些事情的地方。 [00:52:16]
J. Cal：世界模型是下一个前沿。人们确实给人类戴上了手套。让他们远程控制机器人实际切菜、制作沙拉、倒水。如今许多不同的公司都在这样做。这是。
Jonathan Hurst：世界模型会解决这个问题吗？它们是解决方案的一部分。与所有这些事情一样，没有灵丹妙药。正确的。因此，据我了解，世界模型是，你知道，你可以对整个仓库及其内部所有对象的所有物理特性进行建模，这样这些机器人的模拟就可以在世界模型中进行实践，而不会破坏现实世界中的东西，并且你知道，进行压缩，这样你就可以在几天内进行一百万次迭代和计算之类的事情。但模拟与真实之间始终存在巨大差距。事物的模拟并不完美。然后，你知道，当你在现实世界中拿起一些东西，并且存在波动力学和玻璃上的凝结并且机器人的动力学没有完美建模时，所有这些事情仍然非常非常困难。这需要在现实生活中与机器人进行真正的练习。是的。 [00:53:21]
J. Cal：那么，是否会有一个奇点或交叉时刻，递归学习，只是把机器人放在厨房里，让它犯自己的错误，然后说，做下一个测试，做下一个测试，这就是我们教它如何赢得国际象棋或围棋的方式。我们没有告诉它，比如，这是如何建造城堡的。我们只是暴力地强迫它并说，尝试每一个计算。它能够弄清楚这一点。现在有了这些递归循环，什么能让我们更快地到达目的地呢？有人建立了一个世界模型，说要递归，将机器人放入厨房，并破坏了中国的很多地方。或者是这些世界模范公司在米其林星级厨房中与机器人一起非常精细地工作来制作蛋奶酥？ [00:54:13]
Jonathan Hurst：我的意思是，这可能不是一个非常令人满意的答案，但它是所有工具。知道了。他们全部，对吗？这里根本没有灵丹妙药。我不相信存在奇点。我坚信事情会变得越来越好。可以把它想象成一个雪球，带着蒸汽从山上滚下来。知道了。但它像滚雪球一样滚雪球的原因是因为人们在探索一切并开始解决所有这些问题时投入了金钱、资源、工程时间和工程努力。好的。但以人类为例，我们已经进化到可以学习。我们非常善于学习。只需很少的数据就能告诉我们如何做某事。然后我们练习、练习、迭代。机器人还不太擅长学习。机器人比人需要更多的数据和更多的例子。我们仍在研究如何教机器人如何学习。但从长远来看，机器人的好处之一是它们拥有 Wi-Fi。你知道，当你学习如何拉小提琴时，你不能只是将其加载给其他人，然后他们根据你的学习来学习如何拉小提琴。机器人将能够做到这一点。一个机器人学习拉小提琴。所有机器人都知道如何拉小提琴。或者所有该类型的机器人都知道如何拉小提琴，对吧？是的。然后是下一个类型和下一个硬件的微小变化。 [00:55:17]
J. Cal：所以您实际上是在部署您的产品。它的名字叫数字。我认为数字是4.0。您将发布 5.0。比方说，现实世界中的不同应用程序中有数十个。请让我们了解一下当前的前沿部署是什么样子，以及您认为一两年后会是什么样子。
Jonathan Hurst：因此，今天它正在执行这些范围相当广泛的多用途工作流程，例如捡起垃圾箱和手提包并随身携带。我们这样做的原因是因为你需要两只手臂才能拿起大东西。你需要整个身体的控制来灵巧地操纵和移动它们。您需要保持平衡才能将它们举到高架子和狭窄空间的顶部。因此，这在某种程度上证明了这一用例的外形尺寸是合理的。但人形机器人真正有用的方面是它的多功能性。因此，当我们进行每次拣选，装满一个箱子并将其运送到某个地方，码垛和卸垛，并扩展到越来越多的用例时，这才是真正开始升级的时候。今年晚些时候推出的 Digit V5 是第一次人形机器人，一种平衡机器人，可以走出工作单元，并且不需要机器人和人之间的物理屏障来维持仓库的安全。 [00:56:28]
J. Cal：因此，当 Digit V5 推出时，这对我们来说是一个扩展的时刻。是的，这是一个可能人们不欣赏的关键时刻。正确的。但如果你曾经去过埃隆的工厂或丰田的工厂之一，就会发现那里排着长队。有一条线。如果你越过那条线，一切都会停止。一切都停止了。我和埃隆一起参观了很多这样的地方，他们说，说真的，请不要越过这条线，因为如果你在特斯拉工厂这样做，那将花费一百万美元，因为它正在运转。我们开始感到足够舒服，这些机器人不会摔倒并摔断某人的脚踝。嗯，在过去的两三年里，这是一个非常非常有意的过程。正确的。 [00:57:07]
Jonathan Hurst：你知道，这就是我们在亚马逊的经历。当我们部署并且机器人正在执行任务时，他们会说，太棒了，你知道，它解决了我们所有的研发目标。我们说，太好了，让我们开始部署吧。他们说，哦，不，我们无法部署，因为，你知道，它们不符合我们的安全要求。就像，好吧，我们怎样才能满足这个要求？好吧，事实证明这非常困难。因此，这台机器是自下而上的设计，从整体上看，机器人的每个系统都受到影响，以找出如何确保其安全。
J. Cal：当我们看到像你这样的工业缩小机器人时，材料清单每个价值数万美元。是的。我的意思是，我们不是在讨论物料清单。我们知道成本是
Jonathan Hurst：随着时间的推移，不断下降。你知道，我们将销售机器人，其成本接近汽车之类的东西。真正的问题是，它们产生的价值是什么。当你拥有一个每天 24 小时工作且使用寿命为五年的机器人时，你知道它的价值是什么吗？而且数量相当多。是的，如果我们考虑一下的话 [00:58:05]
J. Cal：从首要原则来看，它们每天可以合理运行 20、22 小时，然后就必须充电并进行定制。所以我们每天花20个小时。顺便说一句，这是完全正确的。我们的 Digit V5 机器人在 24 小时内可以工作 20 个小时，因为这种模式的充电迭代速度非常快。所以我们一年365天都有20个小时。是的。你知道，现在你每年工作 7,000、8,000 个小时。假设是 8,000、5 年、40,000 小时的工作。
Jonathan Hurst：加起来。是的。人们倾向于认为这些东西要花费 20,000 美元、30,000 美元、40,000 美元。他们会在某个时候。是的。在真正成为现实之前，它需要进行扩展并拥有 100,000 个机器人。也就是说每小时 1 美元。
J. Cal：这些人目前在工厂的工资是每小时 40 美元，在其他一些国家可能是每小时 10 美元，但我们假设是每小时 20 美元。当这些东西进入市场时，你的成本在某个时刻可以压缩 90%，这给了你足够的空间向亚马逊或丰田以及其他合作伙伴按小时收费。目前的计划是按小时收费吗？你拥有这个机器人。我们两者都做。我们为愿意这样做的客户提供资本支出。我们也做机器人即服务 [00:59:18]
Jonathan Hurst：对于喜欢这样的客户。他们的进入门槛确实较低，风险也较低。现在机器人每小时的价格是多少？我们现在不讨论这个。也不谈这个了。但我想说，显然，随着机器人在他们所做的事情上变得越来越好，它们的价值就会越来越高。与此同时，制造机器人的成本正在下降。这些机器人的价值实际上是由人类劳动决定的。支付人们从事这些工作的成本是多少？因此，在很长一段时间内，这是一个非常缺乏弹性的价格。
J. Cal：因此，在现代世界的西半球，在数万美元的材料清单中，目前工厂工人的每小时工资为 20 美元、30 美元或 40 美元。这是一个相当大的市场。
Digit 的单位经济学、工厂自动化与未来劳动力
# Digit 的单位经济学、工厂自动化与未来劳动力
对话正文
J. Cal：是的，一个相当大的市场。有足够的空间为您省钱并赚取足够的利润。建立一个真正的企业，你知道吗？是的，建立一个实际的业务。是的。那么让我们来谈谈你认为时间范围是多少，如果我问你在亚马逊工厂，或者如果我们想把亚马逊拿出来，因为他们是合作伙伴，不想让你陷入麻烦，但是亚马逊或塔吉特之类的公司，到什么时候工厂里的大多数工人会是机器人？ 51%何时会发生这种翻转 [01:00:33]
Jonathan Hurst：知道你所知道的吗，乔纳森？我的意思是，在许多此类应用中，大多数工人都是机器人。当然。正确的？有很多 AMR。有很多传送带。有很多工业机器人手臂。这并没有改变。这一数字还在持续增长。当然。与所有其他形式一样，这只是一种新的自动化形式，有助于提高和建立生产力。那么，无论如何，在美国，我们如何建立我们的 GDP？这不是人口增长。不。它提高了效率和能力。 [01:01:00]
J. Cal：我们能做到这一点的唯一方法就是越来越自动化。尤其是在我们国家，甚至西半球目前存在的反移民氛围中。好吧，让我用另一种方式来表达这个问题。如果工厂有 100 万人分拣包裹，到什么时候这个数字会减少到 500,000 人？是三年、四年、五年吗？我想我们已经做到了。
Jonathan Hurst：是的，但展望未来，但有了这些新的——它会继续下去。有一天，将会有一辆自动驾驶卡车开过来，并拥有一个完全熄灯的自动包裹分拣工厂。然后，一辆自动驾驶卡车再次离开。到那时，可能是专业自动化来做这些事情，因为它只是 24-7 做。人形生物没有任何意义。对于该特定任务来说，这并不是最有效的方法。人形机器人对于走进人类环境并执行人类工作流程非常有用。因此，当这家工厂完全自动化时，还有一大堆其他工厂仍然是遗留的，并且仍然需要自动化来代替人类。但我们现在也在零售店、杂货店、医院和建筑工地工作，将包裹运送到您的前门，这是一个永远的人类环境，对吗？是的。还有那种事。这将是一件有趣的事情。是的。 [01:02:10]
J. Cal：因为对于任何看过最新一代人形机器人的人来说，很明显工厂正在熄灯。大多数人目前无法想象 Waymo 机器人出租车、Uber 自动驾驶汽车，以及机器人下车将包裹送到你家门口。
Jonathan Hurst：那将会发生。绝对地。你正在和人们一起做这件事吗？你不必说是谁。你知道吗？这是我们与福特一起探索的第一个用例之一。网上有一段很棒的视频，展示了我们的第一个数字机器人从车里走出来，走到某人的前廊并在那里扔了一个包裹。楼梯什么的。所以我们可以这样做。就像七年前那样，类似的事情。但我不认为这是最好的第一个用例或最好的第一个市场。所以它肯定在我们的路线图上。但我们现在正在做的事情部署起来有这么大的市场。我们将从这里开始。 [01:03:09]
J. Cal：当您查看应用程序时，我们如何知道那些对我们来说似乎显而易见的应用程序并不在行业中，但知道您在两到三十年中所知道的内容，您认为什么是不明显的用例或两个用例，但这将是令人难以置信的世界积极？
Jonathan Hurst：我不知道该说些什么不明显的事情。我的意思是，仅仅拿起东西并将它们放在其他地方就是一个巨大的用例，它可以将人们从机器人技术的经典 3D 中解放出来，即枯燥、肮脏、危险的东西。沉闷、肮脏、危险。机器人技术的三个D。是的。我真的希望我们看起来，你知道，就像我们的孩子现在回顾一样，看看人们今天所做的一些工作，我真的认为这些工作是机器人的工作。就像我们回顾 1900 年代的煤矿工人一样，我不敢相信人们做了这样的工作。而且，你知道，今天人们扮演的角色和做的事情都好多了。生活质量好多了。人们今天所拥有的工作在 1900 年是无法想象的，而且要好得多。我认为这就是我们的未来。你仍然是机器人学教授。这个研究生项目有数百人或一百多人。 [01:04:20]
J. Cal：是的，我们愿意。对于正在听此演讲、担心自己的未来和职业生涯的年轻人来说，这似乎是一条令人难以置信的职业道路。这是一个巨大的机会。
Jonathan Hurst：我们生活在一个变革的时代。任何时候出现这样的变革时刻，出来的学生都有优势，因为所有拥有 20、30 年职业生涯并知道事情是如何完成的方式的人，他们都必须学习现在的事情是如何进行的。所以学生有优势，而且很难准确预测人们的所有事情，你知道，10 年后的职业前景。但如果学生只是围绕工程建立一些核心技能，那么它将适用于使用。所以就有了机器人学的博士硕士版本。 [01:05:06]
J. Cal：是否还有另一个版本，也就是说，更一代的工具带，蓝领，相当于电工或暖通空调工作人员或木匠或承包商？是的，绝对是。
Jonathan Hurst：那是什么以及将会是什么？机器人操作员组装和建造机器人。机器人还不能自行组装，你知道吗？所以有大量的制造。再说一遍，机器人操作和部署，有很多。维护。叮当机的维护。绝对地。叮叮当当是贬义词吗我不知道。这是迪士尼的商标术语，所以。哦，真的是这样吗？大概。大概。最后一个问题。我认为我们属于同一代 X 一代。
J. Cal：你从《星球大战》的角色中就认识了格里弗斯将军。接受杜库伯爵的绝地黑暗艺术训练，一次能够产出三、四、六把光剑。半严肃的问题，为什么不有四只或六只手臂面向各个方向？这是个好问题。所以我想说，你知道，当我们思考首要原则时， [01:06:09]
Jonathan Hurst：如何制作最简单的机器人来完成这项任务，一只手臂不足以拿起大东西。你只能捡起小东西。现在你可以用两只手臂拿起大东西了。添加第三只手臂，很难看到足够的实用性来值得安装它。然后，你知道，去四到五个。有很多事情需要协调，也有很多额外的复杂性，但是它还能让你做什么呢？我不知道。也许我们会看到这一点，但这必须由真正的需求驱动。好的。科幻史上最喜欢的机器人？可能是瓦力。瓦力。还有伊苏。我喜欢这种对这些机器人的设想：它们不断尝试建造、创造，并执行自己被设计去完成的工作。是的。我也喜欢大白。大白真是太棒了。等等，等等。大白是谁？来自旧金山的大白，这是什么？哦，是的，当然。我知道你在说谁。这个机器人显然可以提供帮助。我喜欢他们如何表明它按照程序执行操作。我的意思是，在某一时刻，他们删除了它的所有记忆，它变成了红色，现在它很危险。嗯，这是非常真实的。你知道，你必须采取适当的保障措施。你必须在这些事情上设置急停。所以你要考虑主要指令。是的，基本上。是的。你如何确保这些机器人经过工业安全流程，以确保每个机器人都有监控电路和急停装置，让机器人永远不会伤害人类。乔纳森，我知道你们正在招聘。如果人们正在寻找一份工作，Agility Robotics 是一个很棒的工作场所。我们在俄勒冈州塞勒姆设有基地，那是公司创立的地方，也是我所在的地方。我们正在加利福尼亚州弗里蒙特开设一座新工厂，那是一个非常棒的地方。这也是我们进行大量机器人行为开发的地方。所以会有机器人整天工作，你可以来这里参与。 [01:07:52]
J. Cal：我们在匹兹堡也设有办事处。哦，对了。就在卡内基梅隆大学附近。惊人的。是的。三个伟大的中心。因此，如果您是年轻人或者您在机器人领域，那么这是一个非常好的工作场所。如果你对自己的未来有点担心，那就去攻读机器人学博士学位或硕士学位。伙计们，滑向冰球要去的地方。很高兴认识您，感谢您分享您的所有知识。谢谢。我要全力以赴。我要全力以赴。 [01:08:32]