1樓：mwjx
不知這波士頓動力設計時用沒用超算
人類從出生到掌握各種身體技能，不過十幾年時間這機械人可能有上百個能動的關節，這些關節活動隨機組合可能有幾百萬種組合
遇到的障礙型別分類可能也就幾百幾千萬種
把關節活動組合遇到所有障礙全部丟到超算裡跑一遍，把最優解留下來燒到CPU裡
也花不了幾天吧
為什麼波士頓搞了幾十年，現在才這樣，難道是人工針對乙個後空翻程式設計
2樓：
()厲害是厲害的。
但本槓精還是想說點東西。
仿生機械人想要更逼真就得有靈魂！
如何才能更有靈魂呢？
那必須要研究仿生機械脊椎！
仿生仿生，模仿的物件是脊椎動物。
我認為，脊椎，是脊椎動物的靈魂核心。
機械人若能擁有一條活動自如的脊椎，那將真正的開始令人類起雞皮疙瘩。
3樓：陳孝良
基於液壓伺服系統的機械人能做出這樣的動作，我覺得還是值得我們深入思考和學習的，這類機器確實具備了在過載、高效能、高功率密度等特殊場合商業落地的能力。
4樓：
我個人覺得，足式仿生（仿人）機械人不是乙個好的研究方向，但確實噱頭十足，有好大的話題關注度。那些默默無聞的工業機械人，比如專業物流分揀的輪式機械人，從設計上看才更簡潔直接，更有工作價值效率。如果用仿人的複雜又低效的肢體動作來處理，反而累贅不堪。
人類和四足動物的生理設計，基於肢體的運動方式，從效率的角度來看，是一套很古老落後的物理運動系統，完全沒必要樂此不疲。其實工程師們也心知肚明，所有仿生類機械人，尤其是仿人機械人，它們最大的價值，或許就在於「仿」吧！
5樓：Liu感
以後大家可以不用看體操了。
凡是機器做得比人好的，人類都懶得再肉體競爭了。
比如現在還見到過大範圍的口算大賽嗎?
阿爾法狗打敗人類圍棋後，大部分人還對圍棋感興趣嗎，我說的是大部分人，小部分真粉不要打我。
大家感興趣什麼？怎麼造出更厲害的機器來……
6樓：磊了個磊
其實我倒是想說點不一樣的。。
真正強的不光是他們的研究團隊和工程師團隊。。
他們的技術團隊應該也是非常強的。 不知道各位是否看到這機械人身上各處掉漆的地方。。
人家這機械人是敢摔的，摔壞了技師過來幾下就給你修好了你明天接著摔。。只有在這樣的迭代速度下演算法才能進步的更快
7樓：
8樓：溫暖小冰山
帶著它去菜市場買菜，買好了讓它提著，左手乙隻雞，右手乙隻鴨，肩上還扛著一袋公尺。跟著我去吃碗小混沌，它看著我吃。
Sunny撒下來，清晨的菜市場真美好。
90分鐘，剛剛好。
9樓：Aaaaa
不禁想起了在我短暫的前半生中親歷的，電腦、手機、電視、相機等等產品天翻地覆的發展過程，包括外形，包括效能。這個大傢伙搞不好很快就會變得越來越帥，越來越牛，進入人們生活中。
10樓：超越夢想的貓耳朵
留給人類的時間不多了。（手動狗頭）
其實，這個機械人更大的價值是探尋深挖現有科技的潛力，所能達到的高度。更多的是對科技極限的挑戰。就商業價值來說，雖然有接近甚至超越人力的能力，但各方面成本遠遠高於人力的成本。
現有條件下只能是昂貴的奢華玩具。對現有科技條件下，如何突破運算的瓶頸才是更有意義的事情。所以，在計算能力的限制下，我很佩服波士頓動力在機械人方面的突破，但是也並不認為會對現有世界造成實質性的改變。
11樓：周鳴川
工程很厲害，學術水平一般。運動學動力學控制難度是一點，更難的我認為是驅動和感測器的穩定高效整合，控制演算法可以通過模擬方式來完成（實際和模擬有區別但是還是可以通過調參來到現實中微調，而且就整體來看控制演算法本身的學術意義一般，也許只是現有理論的應用且實際應用意義一般，二區以下水平...），但是沒錢、沒資源買好的（或者設計）合格的驅動和感測來匹配模擬使用的感測是主要問題。
目前高校是以人才帽子、SCI為導向，對設計高效能硬體（也許只能發專利）這種冷板凳不感冒。機電工程師、機械工程師企業招聘待遇差，很多學機械工程、機電工程都轉IT、網際網路。機械人雖然近年大熱，不過國內投資人都是希望短平快，硬體積累還是需要時間沉澱的。
看來只能靠機械人的大拿們走曲線救國的道路，先做好整合掙錢，後續做更好的、更底層的感測器和驅動(*￣︶￣)
12樓：張新泉
張新泉：《禹碑》蝌蚪天書破譯思路與結論(正文)
作為智慧型生命，人受到的自然生理束縛太多了。智慧型生命繼續進化的話，擺脫自然生理束縛獲取更大自由，總是要不斷突破地。
13樓：雙木林
其實我覺得最厲害的是機械傳動結構。
有這麼厲害的機械結構能力，做什麼樣的動作都有了硬體條件，剩下的就是控制系統的開發，機械結構什麼不用做什麼更新。
控制系統想做的，機械結構都能滿足，拿人來舉例，機械結構不過關，好比殘疾人（非歧視）就算有強大的控制系統，心有餘力不足，做不出規定的動作。
現在的波士頓動力，機械結構基本上已經大成，剩下的就是給他安上更加智慧型的大腦-控制系統。所以最近幾年才進步這麼快，動作越來越多，越來越優美，更加智慧型，都是之前機械結構底子好。
而我們機械專業的本科生畢業出來。。。。都轉cs了。。。
14樓：
看熱鬧：厲害！
估計只有從業者才能真正體會到這種「厲害」。
用 Aldebaran Nao 編排過舞蹈，那滋味…！
參與設計製造過機械人，那種迷茫(技能、職業方向)和挫敗感，到現在還是記憶猶新。
另外，要批評一下那些嘲諷國內各種因素的人，科研環境不理想，但也沒有你想的那麼黑暗。
再另外，應用性科技，不能缺少各行業合作協作，這方面我們還是需要借鑑和學習，畢竟國內團隊大多是純工程師。
15樓：也玄
就差乙個T800的大腦了。
人機互聯要是取得成功，這個軀體挺完美。
人工智慧到一定程度，這就是終結者。
"goodbye，你們這些蟲子。"
16樓：KuKuXia
這麼說吧，Atlas是屬於世界人形機械人最頂端的個，它排第二，應該沒有機械人能排第一。個人也寫了關於旋轉跳躍功能實現的演算法分析，感興趣可以看看https://www.
17樓：林偉
請參閱我今天寫的這篇文章：
林偉：關於波士頓動力Atlas機械人的最新動作：轉體起跳，關於FPGA
從控制系統的角度來看，個人認為：在Atlas展示的動作中，FPGA很可能起到了關鍵的作用。
Atlas的轉體騰空、落地等動作，涉及對本體各肢節的六維運動引數（及其對時間的N階導數）進行實時測量、解算，進而結合各肢節的質量分布情況，計算各肢節的動量、角動量，綜合計算以形成對本體（以及各個多肢節組合段）的六維動力學引數的實時描述，據此計算各關節驅動裝置的出力過程曲線，並根據實際狀態引數、計算狀態引數之間的偏差，對各關節驅動裝置的出力過程曲線進行實時（低延遲量、低延遲抖動量）調節。
同時，由於關節數量比較多，所以在發往各關節驅動裝置的控制指令之間，必須確保比較高的同步性，以使各關節驅動裝置的出力過程曲線能夠實現誤差容限內的協同。
這種多路高速並行協同取樣、高速並行執行多路大運算量協作演算法、多通道輸出精準協同、強實時性的測量+運算+控制需求，通常很難在CPU+作業系統的體系結構下得到滿足。
除了CPU底層的序列處理機制之外，基於作業系統、多級儲存器結構的資料+指令訪問與排程機制，使這一系統不可避免地存在多工（例如上述多通道測量、解算、控制）模式下的實時性問題。
即使採用了RTOS，基於它所採用的內部挖潛的實時性策略，在任務數量增加、資料處理運算量增加的實用化場景之下，其實時性指標也很可能無法滿足需求。
與CPU+作業系統的體系結構相對比，FPGA用大量分布式硬體（LUT、分布式RAM、RAM塊、基礎DSP塊、DDRx-SDRAM晶元介面、高速序列介面、片內佈線資源）並行實現各通道的高精度協同資料採集、高效率協同資料處理、高精度協同驅動輸出，具備明顯的優勢。
反過來說，如果Atlas的系統中沒有深入應用FPGA技術，那麼，對於國內的機械人企業（例如優必選）來說，這將是乙個在控制系統效能的維度實現逆襲的重要機會。
原回答發布於20190925，本次修改的內容是：
在更新後的編輯環境下增加了引用內容的段間回車符。
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