近日，斯坦福大学、伯克利大学和谷歌 DeepMind 团队合作推出一款家用机器人，名为Mobile ALOHA。
乍一看，Mobile ALOHA 似乎只是一个普通的家庭助理，但很快你就会发现它的功能远不止于此。这款 AI 能够执行广泛的家务任务。
洗衣与清洁：从分类到洗涤甚至折叠，Mobile ALOHA 可以进行衣物洗涤。不仅如此，它还配备有吸尘功能，能确保房间始终干净整洁。
宠物护理：令人惊讶的是，Mobile ALOHA 还能与宠物互动和玩耍，为自动化宠物喂养增添了新的维度。
其中，Zipeng Fu 为项目共同负责人，他是斯坦福大学 AI 实验室的计算机科学博士生，师从 Chelsea Finn 教授；Tony Z. Zhao 也是斯坦福大学的计算机科学博士生，导师也是 Chelsea Finn。他们三个人共同完成了这项研究。
Mobile ALOHA的形态是一个轮式小型机器人，大小类似于亚马逊 Alexa 设备。它配备了摄像头、麦克风和扬声器，可以看见、听到并与用户沟通。Mobile ALOHA最独特的特点是其移动性——它能够利用先进的计算机视觉能力自主导航室内环境。
Mobile ALOHA 一个关键创新是谷歌在机器人导航和地图方面的进步。Mobile ALOHA能够使用摄像头和传感器识别家具、物体和墙壁，从而构建室内空间的动态地图。它能够在地图中定位自己，并规划最优路径进行导航。机器学习使得机器人能够随着时间的推移，在收集更多感知数据后，改进其地图和导航能力。
其实，这款机器人最吸引人的特点之一是它的双重操作模式。它可以手动操作：支持复杂的远程控制进行操作，提供精准的操控性和任务执行能力。自动功能：或许最具突破性的功能是它的自主操作能力，经过大约 50 次训练演示后，机器人能够独立执行复杂任务，包括使用电梯和烹饪。
在技术细节上，Mobile ALOHA 继承了原始 ALOHA 系统的优点，即低成本、灵巧、可维修的双臂远程操作装置，同时将其功能扩展到桌面操作之外。
另外，得益于生成模型的成功，MobileAloha 可以快速从人类演示中学习，而且它可以只通过 50 次的演示就能学会一件事，合作训练可以提高成功率高达 90%。
Mobile ALOHA机器人的优秀性能，离不开目前一些大模型关键技术的加持。具了解生成式 AI 在具身 AI 和机器人研究中扮演两个独特角色：
1.数据/经验生成器：生成 2D 图像、视频、3D 场景或 4D（3D + 时间）等训练机器人所需的语料。鉴于现实世界中的机器人经验（数据）极为珍贵，生成式 AI可以被视作“学习型模拟器”。我坚信，没有模拟的训练和测试，机器人研究是无法大规模进行的。
2.自监督学习架构：生成机器人未来可能观察到的感官数据，与实际观测进行比较，作为一种无需标注的学习信号。
机器人学家还发现，大型的视觉-语言-动作模型可以被训练用来增强机器人的感知能力，并控制其手臂和腿部的动作。目前生成式AI 对机器人技术的各个领域，从模拟到设计，都将产生性的影响。例如：
模拟：模型将通过构建场景、创建环境和生成资产来加速模拟开发，缩小 3D 技术艺术家和开发者之间的差距。生成式AI 生成的资产将被广泛应用于数据合成、机器人技能训练和软件测试。
多模态人工智能：基于 Transformer 的模型将提升机器人理解其周围世界的能力，使它们能在更多的环境中工作，并完成更复杂的任务。
机器人（重新）编程：机器人将具备更强大的能力来用简单的语言定义任务和功能，使它们变得更加通用和多用途。
Mobile ALOHA的出现无疑给家务机器人市场注入了一剂强心针，虽然现在还不完善，但正如加州大学伯克利分校的Ken所言，家务机器人的市场是广阔且必须：“我预计，未来十年中，我们将看到更多负担得起的家用机器人，它们能够协助我们进行日常整理，比如捡起地上的衣服、玩具和垃圾，并将其放置到指定位置。正如现代的吸尘器，尽管这些机器人可能偶尔会出错，但它们将为家庭提供的便利，尤其是对于父母和老年人，将大大超过它们的局限性。”
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