|由Vicky Xiao编辑撰写| Chen Qian，您认为让机器人学习走路或打开并听尾巴很难吗？我认为大多数人会说步行很困难。毕竟，人类一直在学习停止数百万年的时间。波士顿的驱动机器人无数次，然后才学会转弯。但是，在最近的一次采访中，我发现了我完全破坏了自己的看法的事实。在机器人世界中，驾驶尾巴比步行要困难得多！换句话说，控制身体的难度至少要比控制身体要多10倍。从当前的价格比较，我们可以感觉到。波士顿Power Atlas机器人（向后步行）：估计为140,000美元。英国机器人（步行瓶盖）的聪明之手：尚未透露价格，但该行业估计它将超过100,000美元。换句话说，一只手的价格更接近toa完美的上级机器人。这个概念是什么？芒果价格似乎是E靠近特斯拉。那么，为什么要执行机器人技能很难呢？技术目前在哪个阶段发展？该行业的技术事实是什么？另外，哪些公司值得关注？今天，我们将谈论最后一个问题，它影响了世界上最好的机器人工程师的商业手。然后，他与特斯拉企业家团队的前负责人Tezalia谈了他试图摧毁这个高端市场的企图，该市场已经占据了30年的统治，总共超过300美元“ Android版本的机器人工匠。” （本文是视频的重写。您可以看到以下视频）为什么您可以在01机器人中看到“最后一英里”机器人在工厂中对产品进行分类以及仓库中的运输产品？答案是，手的复杂性远远超出了我们的想象力。人类手有27度的自由度，其中包括27个骨头，29个关节，34个肌肉和无数的神经决赛。这是一个”精确的仪器“已经发展了数百万年。更令人惊讶的是，这种“仪器”使您可以使用Yambas力量保持精确的工具可以保持针头。这些技能创造了人类文明，但是对于机器人来说，它极难复制此类技能。寻找人的手，XU DENTHIRIA，XU DONG DENTHERIA的结构，我们可以在XU DENTHERIA内部，我们可以看出，这是一个事实，并且可以看出，这是您的事实，并且可以看待这一事实。拇指可以用IP接头（透明关节）折叠并从底部到底部的MCP接头（拇指金属接头）双手都很灵活，可以保持尺寸很小。这是机器人工程师面临的最后一个挑战：机器人的熟练手，称为英国德克西斯。在机器人技术中，它是指特别模仿的机器人的手，它们具有多种自由度，可以完成出色的操作。模拟手套，操纵并感知人类手的功能。那么，什么样的机器人手可以称为“右旋”呢？首先，您需要足够的“关节”。每只手都有27度的自由度，但是机器人的技能通常必须超过6，并且高端产品可以达到20-27。这真的就像将手指放在手中一样。其次，需要进行良好的控制为“绣花”。我们正在谈论在毫米级别上更详细的操作。想象一下，用机器人的手拧紧针头或精确地抓住5 mm M5螺钉以观看一段时间。第三，它必须具有“触觉感觉”。不仅需要能够看到它，而且还需要“费用l。“触觉传感器，强度传感器，位置传感器等。它们就像将神经系统放在机器人中，通知您是否光线或重型，无论是柔软还是刚性。似乎是人类的所有工具，都是为了模仿Ahuman Hand的结构，功能和配置，那么在不改变故事时，我们可以看到智能手的概念，而是逐渐成熟，那么我们可以看到这一点。斯坦福/JPL手，各有三个关节，带有触觉/力FEEDBACK。但是，这就像一台概念机器可以证明您可以“这样做”。 1990年和2000年：犹他州/麻省理工学院的手，DLR的手和其他人表现出神奇的力量，技术路线在花上，但它们都留在实验室中。当商业手仍在实验室中“在纸上说话”时，简单而粗糙的手指的爪子占据了工厂。您只能“抓住”和“免费”，但它是经济的，稳定的和足够的。这就像功能性手机的时代，简单，但可以解决其主要需求。 2000-2010：La Comercialice击败了Ice Shadow Robots，Allegrohand和其他商业化，并连续销售，价格达到了数万美元，这主要服务于科学研究机构。这个阶段就像一台早期的个人计算机：它具有特征，但普通人无法支付。 2020年：特斯拉门票中的巨大条目改变了游戏规则。马斯克不仅需要聪明，而且还需要也必须大规模发生。同时，GPT等AI模型的进步正在为机器人控制的新世界打开大门。 2025年：特斯拉（Tesla）22度的初学者，T-Theria $ 300的开源革命以及几个开源项目的开源革命已经出现。智能手是每个人都可以获得的工具，从书呆子工具到他们可以获得的工具。我们将向您展示Dand“ Won的时刻”。但是，尽管技能引导我们迈出了巨大的进步，但仍然存在许多挑战。这个困难不仅是技术进步，而且最重要的是，它考虑了已成为“不可能的三角形”的性能，成本和可靠性。 02业务手的“不可能三角形”的性能，成本和可靠性。在网站上的采访中，我学到了一些可以取消许多人的看法的观点。控制您的技能比控制整个机器的难度要高10倍！在t他在硅谷的Tozaria办公室，我遇到了他们在此过程中设计的几次迭代。在尝试控制我的真正熟练的手之前，我真的不明白这一点。平衡，步行和导航的人会比一只手要比一只手是一个完美的人形机器人吗？但是，当我试图控制这只手时，我意识到这并不容易。我认为这些困难确实是多方面的，我认为这些困难确实是多方面的。由于机器人是复杂的系统，因此人们更关心AI控制的水平，主要是VLA模型的概括功能（视觉语言动作）。这绝对是一个巨大的挑战。此外，从整个机器系统的角度来看，我们认为这种类型的硬件是一个重要的障碍。人的手非常敏捷。它的相对尺寸很小，每个关节都很柔软，手指也很薄。它可以平衡速度和力量，并且特别耐用。人类主要相信我们的双手联系e外界，但是有了传统的机器人，当我们接触时，它会碰撞，损害机器人，甚至更多地避免与外界接触，因为我们的双手需要与外界联系。因此，结合使用，所有这些都是硬件的困难。除了硬件和控制的困难外，实际上，粉丝们还不知道很多事情。例如，在控制它的同时，人们会影响机器人（人类计算机返回到圆圈），而人们控制机器人，影响遥控系统，开发过程中的仿真系统以及其背后的整个系统。实际上，有很多困难。在操作过程中，我认为视觉与力量之间的合作非常重要。由于他根本无法感受到任何触摸和力量，因此他只能随着时间的流逝进行调整，并根据他的业务眼睛完全了解空气，以观察他的手与OBJEC之间的接触反馈TS。这与推动软件技能的过程非常相似。我们知道人的抓地力过程基于神经系统，肌肉控制和感知型调节人的握力可以分为两个闭路控制。第一个意味着大脑是基于视觉和子午线的。在抓取之前，请尝试预测所需的力量。例如，当您看一瓶水时，您的大脑会估计自己的体重，并首先设置第一个握力。第二阶段是反馈控制。在手指接触对象后，实时触摸对象进行了调整。如果物体开始滑动，神经系统将增加其强度100毫秒。这是“感知和响应”的快速闭环。如果熟练的手想完全复制人类手的封闭反馈电路，那么它需要的不仅是一堆传感器和控制算法，而且是人类附近的分层控制架构神经系统。它可以与“脑控制”和“小脑控制”进行比较。大脑的控制是基于推论，以计划视觉，经验和行为并做出高级决策。小脑控制基于触摸，强制反馈和实时调整，并负责动态调整和详细调整。将多模式检测（力量/力矩，触摸，视觉）与闭路控制感知的闭路控制，通过深度强化学习不断优化系统的一般策略是一个非常困难的R＆D过程。这是真的，机器人应用程序确实可以在商业手中的多重场景冲突中实现。这种逻辑非常简单。人类世界是为人类设计的。所有工具，设备和环境都旨在适应人类的大小和能力。真正将机器人融入人类世界的最有效方法是滑雪像人类一样。因此，如果您真的想将自己的智能手产业，那么还有另一个问题要解决：智能手的“不可能的三角形”。将机器人的技能手与三角形进行比较，其三个顶点是性能，成本和可靠性。这个三角形具有残酷的特征。它只能优化两个角，而第三个弯道不可避免地是有代价的。此外，如果您想要高性能，那么英国影子机器人的技能就是一个完美的例子。有超过120个触摸传感器，有20个电离接头和24度的自由度，它们的大小，形状和运动范围与人手的rango竞争，这使其非常适合设计人手的设计和优化的任务。但是，它的成本超过100,000美元！您想承担较低的成本吗？市场上有许多开源项目，例如Dexhand和惊人的手。这可以用3D打印，可以以300美元的价格控制。但是，性能只能是描述床为“样式”。握持功能本质上是无法使用的，在这方面，某些商业入门级产品还不够。您需要高可靠性吗？接下来，必须简化设计，并减少故障点。系统越复杂，维护成本越大，故障率就越大。但是，以这种方式，性能大大降低。 Xu Dong Tetheria Co -Founders与整个学位的所有联合运动和机器人自由一样，需要控制发动机，如果发动机变得很小，则其范围和性能会较弱。因此，这是一个“不可能的三角形”，很难实现人才的自由，人才的规模以及人才的实力和速度。这就像玩游戏，除非您找到了打破三角形的新方法，否则您将不会赢。在行业中，人们正在寻找打破不可能的三角形的方法。 03技术学校揭示了不满意的我正在做的六个主要教派。为了解决商业手的“不可能的三角形”，机器人世界有六个主要派别，每个人都有不同的武术方法。 3.1直接驾驶学校：“建筑块玩家”的简单而粗糙的理念非常简单：将引擎放置在需要移动的地方。就像Wonik Korean的机器人手一样，有16度的自由度，16个电动发动机和服务1：1。以及最后一个生产的UCT，Sharpwave，Wuji Hand and Xhand。这些都是路线。该设计的优点是它易于仔细控制。缺点是发动机控制器很小，对撞击的抵抗力较小，而不是反向，并且具有手指末端的力量，这使维护和维修的方便降低。 Xu dong Tetheria的共同创始人和CTO需要控制发动机所有关节和机器人的所有学位自由，因此，当发动机变小时，其功率和性能将是WEA相应地。因此，这是一个“不可能的三角形”，很难实现人才的自由，人才的规模以及人才的实力和速度。第3.2章Chope Drive学校：靠近人体的“仿生大师”学校的代表是特斯拉的擎天柱和影子机器人。所有人都精通特斯拉，而Shadow Robot（CbritishOpmañía）就像智能手行业的“ Rolls-Royce”一样。随着技术积累的近30年，他们能够主导高端市场，但以高价，它们也限制了市场的扩张。他的设计思想更接近人体：将“肌肉”（运动）放在前臂上，并控制手指穿过“肌腱”（高强度的钢丝绳或合成纤维）。它就像一个控制娃娃：所有线路都连接到中央控制台，并且通过绘制不同的线条来实现复杂的动作。该设计的优点是其轻巧稳定的淘汰UT，特定的适应性和设计类似于人体。特斯拉的《最后的擎天柱》指出，有22度的自由度，这非常接近27度人的自由。我们使用高性能和智能手机访问该网站。绳索驱动解决方案也用于切线。但是，绳索单元也有自己的问题。 Xu Dong Tetheri Tesla坚定地跟踪“绳索驱动器”路线，但是CO -Founder和CTO。许多新公司没有遵循特斯拉的技术途径，我们看到许多人对特斯拉质疑。因为？ “绳索单位”的最基本优势是我介绍的内容，我认为它可以提供更好的输出和适应能力。但是，基本的劣势是，没有办法获得精确的控制，尤其是对于弱势企业而言。因为它处于驱动状态，所以每个位置的输出功率会根据适应情况而有所不同。此时，“ r手的手”的几个模块OPE DRIVE“软件应准确模型。只有在您对各种条件下的这只手会发生什么变化时，才能实现精确的控制。第3.3章：“液压美学”：追求最终力量，部队在加拿大庇护所的自由范围内与phoenix Robot的自由携带的自由驾驶。液压系统的优势是它们的抵抗力，快速响应和高功率密度，这使其能够完成高负载任务，但传统上，液压系统在传统上是巨大的。在MUL中“分发”多个线性运动tiple关节，折叠多个指尖，使用链接，摇杆，滑动控制和其他机制使用人的手指。它可能引起各种类似的态度。该解决方案的优点是其紧凑的结构，高度的自由度和优雅的外观，完美地展示了机械设计的美丽。但是，它的不便也很值得注意：耐影性低，在复杂或高负载和一般实际情况下的不当可靠性。第3.5章混合计划：工程师的“意义”和某些设计试图将直接单元，绳索单位，链接机制等与Costo，重量和承诺性能相结合。例如，某些开源或学术手使用部分统一计划 +通过在科学研究和教育中非常受欢迎的执行器来实现更多的自由度。 Tetheria以前曾在学术研究领域打包，但开发了另一个高度免费且合格的手动解决方案杂种系统。当分析人手的特定功能和结构（结合了杆和杆杆的方案）时，我们已经有机地结合了上面提到的驱动杆和杆的方案，并通过强大的工程实施功能开发了高效且可靠的高度自我。通过合格的手飞机。 3.6值得一提的“开源学校”是杀死老师的随机打击：他们没有争夺技术精确性，尽管它们不像硬件那么豪华，但它们使用开源来打破行业的障碍。虽然单个产品可能不像Shadow Robots那样复杂，但它们的力量是在“狼套餐策略”中找到的。为了最大程度地减少技能的价格阈值，世界各地的工程师可以采取技能并促进技术进步。从Dexhand到Orca Hand，越来越多的开源项目正在陷入技术障碍。这就像Android对手机的影响行业，可以改变游戏。尽管他们开发了高度自由且非常接近人手表现的智能手，但Tezalia发现该系统可以非常简化，据说这是市场上最好的表现之一，尽管它具有低自由度。这只手是一段时间以前的右莎拉扎多，它是完全开源的，只有300美元的Precio。该团队说他们的技能手非常注重任务。尽管自由度较低，但它使您可以完成许多接近人力资源的任务。接下来，让我们看看这些手可以实现的复杂任务。 04在接下来的四个DEOM背后的技术密码，通过Tetheria的最后四种产品，查看每个看似简单的动作后面隐藏了哪些技术挑战。第4.1章螺钉M5螺钉的直径仅为5毫米。该演示看起来很简单，实际上是最佳的精细控制测试。 Xu dong tetheria co -fouNDER，以及CTO中小物体的挑战也很丰富。一个是您的确切控制能力。另一个是，当小物体陷阱陷阱时，如果力输出的方向不够适合，通常会获取小物体。这实际上是反映的。 HAR DesignDware不仅需要强制输出的适应性和一致性，而且整个软件系统必须相应合作，以实现这些“合格的手”相对复杂的字符串单元的精确操作。第4.2章抓住大物体并抓住大盒子的挑战是完全不同的。此时，机器人的一小部分手指触摸物体。 Xu dong Tetheria的Co -Founder和CTO与机器人的手大致相同，因此抓住它必须非常精确。本质上，在这种情况下，您只能使用指尖施加力。也就是说，这取决于机器人手提供力量的最终关节。所以，就机器人而言，这种类型的握把需要非常谨慎的关注。这个盒子的大小是可以用人手捕获的最接近的尺寸。手的大小是人类甚至机器人敏捷的手的限制。但是您可以看到我们的业务手，在处理接近您手的尺寸限制的物体时，没有问题。 。第4.3章可口可乐是最令人印象深刻的D，因为它确实通过Robot.ES EM的手说明了“人性化”特性。 Xu dong Tetheria的共同创始人和CTO，这反映了硬件结构的设计以及对对手实用性的理解。我认为指甲在许多情况下起着非常重要的作用。一个是您刚才提到的尾瓶。需要一种自适应方法，该方法允许在小空间中输出相对较大的力量。此外，生活的许多细节，例如洗衣，厨房，蔬菜剥落。我们不仅在这里“指甲”，而且是Mor重要的是，用柔软和适应性的材料包裹的手的正面设计，曲率对人的手来说非常cercana，因此我们可以实现这些特征。最初，我想做不好的动作，所以我猛烈地摇了摇尾巴。我想打开Dexterosa手“ Jet”可口可乐-Cola，他为什么这么安静？这次，坏事失败了。如果您知道如何摇动尾巴，并且可以打开它并留言，我将下次尝试。第4.4章获得台面操作的iPhone-“终极测试”。这种看似更简单的动作实际上是最技术的动作。 iPhone靠近桌子，必须将手指插入几毫米的空间中，并且不能与桌子相撞。 Xu dong Tetheria的CO -FUNDER和CTO发现，iPhone实际上是一个很小的空间，它需要在这个小空间中相对较大的力量，并坚持下去。这个过程面临一些挑战。其中之一是最终设计许多商业手。如果曲率是拆卸的，则力的方向将在握力过程中向外向外。这并不容易理解。另一个困难是，一旦被捕获，他们的手指将不可避免地与桌子接触，这增加了熟练的手的可能性。我们的手可以解决这些问题。首先，有适应过程。有一个适应过程。这使您可以在抓取时调整力的方向，以便您可以牢固地抓住并捡起它。其次，我们是一种“绳索单元”解决方案，触摸桌子时不会面对直接碰撞，但是当您触摸桌子时，您可以使您的手适应您的手。 05 AI Big Model时代的智能手，我们正处于一个特殊的历史时刻。 AI大型模型的进步为机器人技术带来了前所未有的可能性。例如，视觉动作 – 疾病模型（VLA）给了机器人一个“大脑更新”。传统机器人必须为每个任务创建专门的程序，并且VLA模型允许机器人了解自然语言的指示并将其转化为特定的动作。就像在机器人中配置“翻译机”一样。诸如“倒水”之类的天然语言可以转化为特定的动作序列。 Xu dong Tetheria的共同创始人和CTO发现，在这样做的过程中有非常商业的操纵。改善器在很大程度上是这种远程操作的丝般性感性。此外，SIM2REAL技术（现实模拟）解决了机器人培训的成本。在虚拟环境中，机器人可以执行数百万个测试和错误，而不必担心硬件损坏。但是，模拟与现实之间总是存在差距。 Evan Tao Tetheria的共同创始人兼首席执行官，这无疑是机器人过程中困难的一部分。主要原因是物理世界是如此复杂，以至于许多参数在仿真过程中必须简化s。例如，对象的摩擦，刚度和柔软度越多，就越少反映模拟模型。这是我们克服的事情，因为在物理世界的设计和生产过程中存在一些错误。这就像练习在游戏中驾驶和领导现实生活之间的差异：学习基本技能您可以做到，但是真正的道路感觉需要真实的体验。不仅如此，AI还在硬件上努力。机器人昂贵的原因是相对稀缺的供应链。这些单元中的许多是为机器人定制的，目前的产量相对较低，因此该行业的一般成本并不便宜。此外，传统机器人的设计是不断提高产品的准确性，从而实现许多先进和冷的特性。但是，我们认为，在AI的支持下，精度需要机器人硬件的产品不是很高，这意味着一般价格将较低。由Tetheria发起，这款开源和由绳索驱动的解决方案中的智能手是以更便宜的机器人和技术爱好者的价格采用硬件，并使用AI的开发软件最好地在智能手和机器人中加速了Tecnological。 Xu dong Tetheria Co -Founder，低粉产品CTO结合了高弗雷德设计过程中一般结构设计过程中的经验，使您可以使用市场上常规的预制（预制的）发动机来达到低成本。 Evan Tao Tetheria的共同创始人兼首席执行官，我们的计划与特斯拉不同。因为我没有钱能像特斯拉那样完全投资于研发，所以我想随着社区的发展。为什么我们认为我们认为将成为成功的产品，我们有低自由和信心？这是因为它可以超过其他人的硬件成本300。以美元或数万美元的价格的产品特征。这样做的好处是，不仅许多主要公司和主要的科学研究学院都可以使用此类产品，而且更热情地参与了此智能手动算法应用程序的开发过程。图像来源：TechCrunch这就像Google的Android策略。 Apple iOS可以使用单个产品更好，但是Android通过其开放生态系统获得了更大的市场份额。此外，来自世界各地的研究人员通过开源硬件已成为数据纳税人。 06进入家庭的机器人的前夕：真正敏捷的手的机器人真正敏捷地发展了TOT的专家之手实际上是人类技术进步的缩影。我们开始模仿自然，逐渐理解原理并以工程方式实施它们。采访发现，Tetheria的故事特别有趣，INCE代表了一个新的开发模型。它意味着通过开源来降低阈值，通过众包来促进创新，并通过生态建设促进工业发展。这就像Linux对操作系统行业的影响或Android对移动行业的影响一样。当然，从开源版本到300美元以上，还有很长的路要走。调查技术挑战，成本压力和应用程序方案充满了不确定性。但是，正如受访者在采访结束时所说的那样，我们认为机器人将在许多地方部署五年。这不仅与视频或概念有关。就像我们每天接触Chatgpt一样，它确实在我们的生活中创造了巨大的价值。也许几年后，回顾2025年，我们看到这是机器人真正受欢迎的起点。到那时，所有家庭都可以拥有可以帮助，清洁，T的机器人助手Ake照顾老人，并陪伴他们的孩子。所有这一切的起点是给机器人几个非常聪明的手。以上是机器人系列的第一个数字的内容。然后，我们将参观来自硅谷和第一线研发机器人的名人的创业团队，以详细讨论当前的研究以及发现多维机器人，包括大脑，人工智能算法，数据和大脑计算机接口。如果您还有其他问题或谈论机器人，请在评论部分中告诉我们。该视频与图像和音乐兼容，可以更好地介绍这些伟大故事的细节。萨尔塔硅谷101 [视频帐户]。完整版注意：有些照片来自互联网[投资委员会情节的情节] [视频复制频道]国家：B站|腾讯| Cuvideo Enta |西瓜|持有人| Baijiahoo | 36kr |微博|国外Huxiu：YouTube联系人：video@sv101.net [创意团队]制作人| Hongjun Chen Qian作家| Vicky Xiao主持人| Chen Qian Edition/运动效果| PATE AK12橙色处理| Wang Ziqin Sun Zeping Zhu Jie
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