EP 485: Humanoids in our world. How it’ll work and what’s next
21:16 Share

这是 Everyday AI Show，一个每天播出的播客，我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听，获取提升您的职业、业务和日常生活的实用建议。

NVIDIA GTC 上正在发生的一件事，不仅仅是大型语言模型和 GPU。AI 的一个令人兴奋的领域是人形机器人、机器人技术和具身 AI，我们如何利用所有这些创新来改善我们实际的……

我们生活的这个世界，让我们的工作更安全，甚至更令人愉快。所以这是我们今天在 Everyday AI 上要讨论的事情之一。大家好！我的名字是 Jordan Wilson，我是 Everyday AI 的主持人，这是一个每日直播。

播客和免费每日新闻通讯，帮助像你我这样的普通人不仅跟上 AI 世界正在发生的事情（因为有很多事情），而且了解我们如何利用它来取得进步，发展我们的公司和职业。如果这听起来像是您想做的事情，那么您来对地方了，我很高兴进行今天的谈话，因为有一件事您不必害怕。

人形机器人，对吧？在今天的谈话中，我们将了解它们实际上是什么，并讨论人形机器人和机器人技术的未来以及它们将如何影响我们工作的未来。好的，但别担心，如果您正在收听播客，也许我的声音有点不同，但我实际上正在 NVIDIA GTC 大会现场报道，我们非常幸运能够与一些将 AI（在这种情况下）带入现实世界的人领导者交谈。因此，请允许我向我们的直播观众表示欢迎，至少，我们有 Pras Velagapudi，他是 Agility Robotics 的首席技术官。Pras，非常感谢您加入 Everyday AI Show。感谢您的邀请。好的。在我们开始讨论人形机器人和机器人技术以及所有这些之前，首先，请告诉我们您在 Agility 做的事情。

在 Agility Robotics，我们有我们的人形机器人 Digit。它目前是一款专注于物流和制造的机器人，但它是一款能够在人类空间中移动和工作的人形机器人。因此，我们可以执行许多任务，例如移动垃圾箱以及以不需要修改您已经拥有的任何空间的形式装卸设备。您可以使用人类的货架、人类的箱子和类似的东西。因此，Digit

我们正在构建的是一个平台，能够将我们的机器人带入人类世界并能够完成各种工作，从物流和制造开始，但理想情况下会扩展到零售业，也许有一天会进入家庭。

好的，我很高兴谈论这个，甚至将人形机器人带入家庭。但我想要倒回一点，对吧？因为即使在去年的这次会议上，对吧，也有很多关于人形机器人的讨论和兴奋，对吧？你能谈谈吗，带我们到今天？这个领域现在怎么样？

不仅仅是你们在 Agility 所做的惊人工作，而是人形机器人……你知道……进展如何？因为它似乎总是在变化，很难跟上它们的性能，它们是否真的存在……你知道……今天在做工作？我们现在处于什么阶段？

是的。进展非常迅速。你说的完全正确。在过去的一年中，我们看到的是技术的融合，包括硬件方面，例如储能和驱动装置，以及软件方面，所有 AI 的进步都真正使许多技术能够结合在一起，从而制造出您今天在许多视频中看到的那些人形机器人平台。

我们正处于这种平台能力爆炸式增长的风口浪尖，能够将其带入世界。

所以我们现在所处的位置是，市场上出现很多人形机器人，并且有一些人形机器人正在过渡到能够在外面做真正有用的工作。所以我们就是其中之一。我们现在有客户。我们的机器人在设施中可以进行全班次的运营，而且它们确实如此，它们每天工作八个小时。所以我们才刚刚开始看到这种情况发生在市场上，在那里

实际上存在这种能力，即人形机器人可以进入物流或仓储或制造工厂并完成一项工作，一项有用的工作。通常，这些工作类型实际上非常适合人类永远不必去做——搬运重物、蹲得很低、装卸东西。这些类型的重复性任务

实际上，我们让人类去做，主要是因为它们难以自动化，而不是因为它们是人们所做的那些有价值、受人喜爱的工作。好的。我必须立即对此进行后续提问。为什么人形机器人只能工作八个小时？为什么它们不能昼夜不停地工作？对。好问题。它们绝对可以工作更长时间。只是我们现在碰巧在一些设施中，那是其余系统工作的时候，因为我们的上游和下游有其他人。

但是机器人本身，你完全正确。我们可以用相同的机器人运行两到三个班次。他们不在乎。他们可以连续运行。但是我们受到限制。我们没有受到限制。我想说的是，我们必须与我们周围的流程相匹配，有时是我们的上游或下游的人类正在执行与整体流程相关的其他任务。

所以我想谈谈 GTC 的新内容。但首先，我想谈谈您参与 Inception 计划的情况。你知道，很多优秀且有前景的初创公司。但是你能谈谈你在 NVIDIA Inception 计划中的经历吗？

是的，这对我们来说是一个非常好的连接器。总的来说，NVIDIA 一直是 Agility 的一个非常好的合作伙伴，并以多种方式帮助它，因为我们都使用 NVIDIA 硬件，我们使用他们的一些软件，而且我们在弄清楚下一步该做什么以及如何关注一些即将推出的新技术方面与他们的产品团队非常一致。因此，Inception 计划一直是实现这一目标的一个很好的连接点，能够让我们获得培训，让我们能够访问一些我们可以用来帮助加速我们采用 NVIDIA 技术的资源。

并且真正让我们在使用 NVIDIA 为我们提供的组件方面获得联系和支持。说到 NVIDIA 技术，本周 GTC 上有很多新公告。让我们谈谈有什么新东西，以及你对 Agility 感到兴奋的是什么？

是的，我们在 GTC 上展示了一个演示，我们使用 NVIDIA Isaac Lab 训练的策略来进行机器人的全身运动控制。所以基本上，从去年的公告到今年，我们实际上已经采用了这项技术并使其工作，现在拥有一个控制堆栈，它将拾取和放置零售杂货

使用完全由 AI 训练的堆栈，该堆栈直接从 NVIDIA 的模拟环境转移到真实的机器人，而无需其他数据，这对我们来说是一个非常令人兴奋的步骤。因此，我们对此特别自豪。我们还在继续为自身构建这种 Isaac Lab 生态系统。

我们还在开发 NVIDIA Mega，这是一个 NVIDIA 我想在 CES 上宣布的平台，其目的是基本上支持例如多个机器人一起工作的分布式工作负载和模拟，例如在设施规模上。因此，我们有一个客户 Scheffler，我们一直在与他们合作，我们基本上是

为他们构建组件，以便他们能够开发出更大规模的模拟，例如他们的整个设施，他们可能在其中使用 Digit 机器人及其流程的一部分。因此，我们正在构建能够做到这一点的组件。因此，Mega 总体上是在机器人领域提升了一个层次，不仅仅是考虑如何训练和运行单个机器人，而是如何训练和运行

整个设施的机器人集群。所以这是一个非常新的工具，我们很高兴看到它将带来什么。是的。让我们更基本一点。机器人和人形机器人之间有区别吗？它们是一样的吗？随着能力和技术的提高，当它们承担更多可能需要更多认知功能的任务时，我们是否只是将它们称为人形机器人？机器人和人形机器人之间有区别吗？是的。所以……

好问题。我认为多年来，这种术语已经发展了，对吧？基于我们对机器人能力的理解。人形机器人是机器人的一种类型。它们通常用于指代在形状方面非常像人类，或者可以在一定程度上在人类环境中做事的机器人。例如，它们可以在人类的家中、人类的空间中生活

做人类会做的事情，而无需特殊调整。所以我认为这可能与说所有机器人最终都会融合成人形机器人有点不同。这可能不会发生。有很多非常有效的机器人，它们以人形机器人以外的其他形状形式擅长它们所做的事情。

尤其是在谈论诸如在周围运输物体或处理工业流程（其中有非常特殊的设备或需求）时，为此功能而设计的机器人可以非常有效地完成这些工作。人形机器人真正擅长的是以人为本。

无需改变其环境即可完成其任务。人形机器人可以使用您携带的相同类型的容器。事实上，在我们正在 GTC 上展示的演示中，我们使用的是一个购物篮。我们只是从销售购物篮的地方在互联网上购买的

没有特殊的调整，对吧？我们使用的是一个货架，它实际上只是一个商店零售货架，对吧？当我们在客户设施中时，我们将机器人放入以前是人工完成搬运和移动物品工作的流程中。因此，人形机器人平台的强大之处

我认为与其说它特别有两个胳膊和两条腿，并且身高是如此等等，不如说，我可以移动到与你相同的空间。我可以使用与你相同的物品。我可以做与你相同的任务，这样我就可以进入你的环境，而无需你重新构建所有东西，通常需要花费大量成本来对其进行检测、重新组织和专门为任何特定的机器人部件进行工具化。- 所以看起来，你知道，因为我去年在 GTC，我记得 Jensen 出来，你知道，谈论 Isaac 并拥有所有机器人，但是你知道，即使在过去的一年中，人形机器人领域是如何发展的？我的意思是，走进大型物流或仓库并看到人形机器人是否很常见，或者我们还没有达到那个阶段？也许这就是 2025 年即将到来。

但我认为我们正走在通往那里的道路上，而不是我们去年所处的位置。至少你可以走进一些仓库并看到一些人形机器人，这与一两年前相比绝对不同。对。我们与 GXO 达成了一份多年合同，例如，人形机器人在其一个设施中全天候工作。

我认为采用率还没有达到每个仓库都这样做的程度，但现在已经确定这是一件可能的事情，你可以从中获得真正的价值。我们还看到能力和

我们看到平台发展的速度正在加快。因此，系统的性能正在提高，我们能够承担的和接近人类的类型和流程……

不是人类的性能，因为你并不一定需要那样，但足以让某人觉得不必让人类做同样的任务，我们能够覆盖越来越多的空间。所以我想说，对我们来说，我们真的看到了这种速度的提升。我认为，如果你看看媒体领域，你会看到现在在实验室环境中有很多关于这项功能的非常酷的演示，并且

我认为这种惯性将继续影响我们在现实世界中能够做到的事情，以及在工业环境和制造环境等环境中的可靠性，然后从那里开始。是的。我们从那里走向何方？对。无论你想具体谈谈 Agility 以及你未来想要合作的公司类型，还是更普遍地谈谈工作类型，但是，你知道，你知道，制造业仓库，

有道理吗？我们接下来可能会去哪里？我的意思是，我假设我们不会让人形机器人从事像办公工作这样的工作，对吧？传统办公工作，但你说他们可能会最终进入我们的家，但是除了制造业之外，人形机器人可能非常适合做的另一种工作是什么？- 是的，首先，有很多制造工作要做。仅物流和制造业就需要数万、数十万，甚至可能数百万个机器人。

但除此之外，您可以考虑诸如在商店后方和零售店工作的事情，例如补充货架，例如在医院或其他类型的环境中移动材料，当您考虑为什么这些环境而不是其他环境时，为什么我们甚至从物流和制造业开始，实际上有一个很好的理由，那就是这些环境的结构和……

培训最适合满足人形机器人在安全方面的需求。

因此，人形机器人，特别是能够完成有用工作的机器人，它具有很多能力，但这也是它可以用来在世界上做事情的很多能量和力量。与其他类型的机器人不同，其他类型的机器人只需要避免接触任何东西，而自动驾驶汽车在其大部分生命周期中主要关心的是不接触任何东西。这是它成功的衡量标准。

你上车，然后它到达目的地，而没有碰到其他任何东西。但是对于人形机器人来说，它所做工作的核心部分是始终在触摸东西。这意味着我们真的需要了解，好的，我们如何安全地将我们的力量施加到世界上？

物流和制造业长期以来一直使用自动化。因此，这意味着有一个良好的起点。从某种意义上说，规则更容易理解。当我们从那里扩展时，我们必须弄清楚社会其他部分的规则将是什么。如果我们今天要将人形机器人放在家里，那么在如何……

如何确保它安全以及周围哪些东西可能是合理的方面，有很多灰色地带。它如何处理宠物或儿童？它可以携带一壶热的东西吗？因为即使它没有造成问题，它也可能会洒出东西。我认为所有这些都是社会问题，需要一些时间来

解决，对吧，我们作为社会的舒适度，以及技术如何进步才能更好地保证这些事情。

但是我们可以立即做到的一件事是在物流和制造业中，然后从那里扩展到商业应用。这就是为什么我认为这种演变是可能的进展，因为它基本上遵循了我们不仅更好地了解如何让人形机器人完成工作，而且还更好地了解如何安全地将它们带入世界，这样当它们被依赖于工作时，你知道，

每天，全天，所有那些统计上的极端情况，例如，如果有一天地板很滑怎么办？或者如果有人错装了东西，它溢出来了怎么办？例如，你会把它弄翻吗？所有这些都可以被推理和覆盖。- 是的。

我认为即使在我们很多观众的日常生活中，他们现在与 AI 的互动也是使用大型语言模型并在他们公司的数​​据上对其进行微调，并引入 rag 管道以及所有这些东西。但是当正在收听的商业领袖们

也许非常好奇他们如何能够将人形机器人整合到他们的工作流程中。可能有一些，你知道，也许有一些，一些，一些顾虑，对吧？因为我认为对于 AI 来说，就像，好吧，我会进去，我会告诉聊天机器人这个，你知道，我会启动一些人形机器人实际上，你知道，它们在那里，它们正在做自己的事情，对吧？这就是他们被编程要做的。所以，你知道，你怎么，你知道，你们都在做什么来解决

整个安全问题？因为我知道有时人们会认为，哦，你知道，这只是终结者，但事实并非如此，对吧？所以，就像，你如何解决人形机器人的安全性和防护措施？所以现在，我们所做的是拥有一个完全独立的监督系统。所以我们有我们的安全系统和我们的控制系统，它们以并行的方式运行。

这是最简单的方法。所以这是一个好的起点。但是现在我们将该外部安全系统与机器人操作的任何内容绑定在一起。这可能是一个工作单元。它可能类似于激光幕或外部传感。我们基本上将机器人与环境的某些方面配对，这些方面用于告诉，你知道，人类有多近以及可能在哪里引入危险。现在，我们从这里走向的是获取所有这些信息

感知和推理人们在哪里以及我们可能在哪里造成这些危害，并将其带到机器人身上。这就是我们在未来一年中正在做的事情，即基本上在机器人上构建一个车载安全系统，以便能够达到我们所说的协作安全，即人类和机器人能够安全地处于同一空间。我们希望在不需要像我们现在这样在环境中需要任何特殊的东西的情况下实现这一点。所以我认为这就是

我们如何在不需要任何类似于我们需要通用人工智能的难以获得的东西的情况下实现这种安全操作的方式。就像，不，不，我们只需要一个非常完善设计的安全语义，例如机器人如何响应人们，它在一个可靠的、可验证的系统上运行。然后我们并行运行 AI 模型，这些模型正在做出关于性能的决策，

例如如何快速移动，如何抓取东西。我们正在运行一个单独的并行系统，它只是在推理我正在做的事情是否会造成危害？所以我们在简短的谈话中已经涵盖了很多内容，但在我们结束时，您认为最重要的部分

或者甚至您和 Agility 在 GTC 上的公告中所做的事情中最令人兴奋的收获是什么？您认为对普通人及其未来的工作方式影响最大的是什么？

我认为最重要的事情是，我们看到人形机器人是一件真实的事情，而且它们会一直存在，对吧？这现在只是机器人技术和自动化难题中的一块新拼图。它不是什么遥远的抽象概念或实验室里的东西。它是，

现在好了，当我想要选择如何在现实世界中做某事时，其中一个选择就是一个人形机器人，并且性能和能力只会比今天的更好。而且它们正在以惊人的速度这样做。

所以我认为那些感兴趣的人，你知道，可以查看一下我们能够做的一些事情，看看这个领域可以提供什么。而且基本上你应该继续关注，因为我认为每六个月、每九个月，这条水位线都会以惊人的速度继续上升。好的。

对。观看和关注这个领域非常令人兴奋。而且，你知道，他提到了很多关于这些演示的内容。因此，我们将，你知道，在我们的新闻通讯中分享这些内容。因此，如果您还没有这样做，请访问 youreverydayai.com，注册免费每日新闻通讯。我们将

回顾今天的谈话。对于播客听众来说，您将能够看到 Pross 刚才谈论的许多内容。所以 Pross，非常感谢您抽出时间加入 Everyday AI Show。我们真的非常感谢。再次感谢。好的。感谢您收听。在 NVIDIA GDC 上与一些最聪明的 AI 人才进行更多独家见解的谈话。感谢您的收听。希望明天和每天都能看到您回来收听更多 Everyday AI。谢谢大家。

今天的 Everyday AI 节目到此结束。感谢您的收听。如果您喜欢这一集，请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。要获得更多 AI 魔法，请访问 youreverydayai.com 并注册我们的每日新闻通讯，这样您就不会落后。去打破一些障碍，我们下次再见。