谁也没有想到线上股票炒股配资，今年的七夕，差评君是和机器人过的。。。
没错，这几天咱们又跑了一趟北京，逛了一下今年的世界机器人大会（WRC）。
不得不说，在办机器人大会这块儿，北京确实比上海有优势得多。
就比如天气能凉快不少。
咱也不会看到机器人，因为天太热而直接中暑，瘫倒在路边。
OK 扯远了，在逛完了今年（机器）人山人海的 WRC 之后。
差评君最大的一个感受便是。
这下，机器人真的要开始打工了。
比较 old school 那种做煎饼果子、冲咖啡、便利店拣货咱就不多说了，毕竟这些活儿，现在不少地方已经见怪不怪。
甚至差评君逛超市的时候，还能碰见机器人给小朋友倒试吃酸奶。。。可以说，机器人已经从展台上的表演嘉宾，变成咱们日常随处可见的打工人了。
而今年差评君在展会里发现，还有一大批机器人打工大军，正藏在我们看不见的地方。
像是在工厂流水线搬货的：
还有负责给咱们拣快递包裹的：
能直接给人按摩的机器人：
骨科手术都能干：
甚至就连机场分拣行李，景区地面扫垃圾这些事，都开始让机器人来干。
而且有意思的是，虽然机器人离我们的生产生活越来越近，大伙儿反而不像一开始那样追求炫技了。
机器人的形态也是越来越丰富，大家似乎对人形机器人开始祛魅了。
当然，这并不是说它跌落神坛啊，人形机器人还是会场的主角。
只是在今年的 WRC 会场上，人形已经不再是唯一解。
我们在现场看到了把底盘做成半人马形态的机器人。
也看到了不少下半身是履带、上半身是机械臂的纯纯打工机。
各家厂商都在根据实际的落地需求去反推机器人的设计。
并且真能把这些五花八门的构想落地成产品给做出来，跑起来。
从某种程度上说，这恰恰是咱们国内具身智能产业链日益成熟的一个重要标志。
不过，我们也发现，展馆里展示的大部分实际落地任务，机器人都只能慢悠悠地做。任务最后是完成了，但差评君在旁边看得相当着急。
而且绝大部分机器人也不够通用，一个机器人，只能装上一套算法，做一个任务，和咱们想象中干啥啥行的机器人还有不小的差距。
那么问题来了，已经有了躯体，学会了怎么完成各种任务的机器人，想要像人一样干活，中间到底还差了些什么？
在 WRC 逛了一圈，差评君发现，随着机器人的身体已经逐渐成熟，训练培养一颗聪明的大脑变得越来越重要。
过去几年，机器人大脑的相关研究一直聚焦在感知、决策、控制三大环节上，目的就是让机器人能理解环境，自主规划动作，最后精准地把任务完成。
但实际上，想把理论变成现实，机器人还有几个数量级的巨大数据缺口。
一个人想学会整理桌面，可能几分钟都用不上。然而机器人需要不同桌子，不同物品，不同的摆放方式等等，各种情况下的实际操作轨迹来学习。
但受限于目前的数据采集设备，想获得一套高质量的机器人训练数据并不容易。
比如数采设备的相机帧率、传感器同步频率都有上限，人类在采集动作时不能太快，也不能幅度太大。否则在机器人的眼里，两帧之间的动作快到模糊，就可能丢失关键信息，使训练效果下降。
这其实也回答了机器人为什么现在干活儿像闪电，因为人只能慢悠悠地采数据，跟着这样的老师学出来的机器人，自然也很难快起来。
更麻烦的是，机器人数据还非常复杂，往往需要同时同步采集视觉、关节运动、力度、触觉，甚至环境变化等多维信息，比大模型吃的那些文字图片精细多了。
这也让机器人数据的采集成本水涨船高。一小时高质量的机器人操作数据，出价几百元也有人愿意收。
当然，大家也不是闲着吃干饭的，既然数据采集得不够，那么采集数据的方法自然也要变。
过去主流的采集方案是 VR 头显 + 手柄就行，这种采集方式的好处很明显，就是便宜方便，硬件都是现成的，拿过来刷个程序改一改就能用。
但缺点也很明显：能采集到的数据维度实在太低了。
以前很多机器人本来用的就是两指夹爪，控制变量很少。到了遥操作这边，一个 VR 手柄的扳机键，就足够控制它张开还是闭合。
可一旦末端换成二十多个自由度的灵巧手，一个扳机键显然就不够用了，如果用摄像头 + 手部识别的话，准确度又会大打折扣。
所以，想让机器人学会怎么出手，我们可能也需要一些更优的数据采集方式，在展会现场，我们就看到不少公司开始在这上面卷起来了。
就比就有人之前就直接做了个用来采集数据的机械手套，只要你把这个手套往上一戴，它就能记录你手上几乎所有关节的运动姿态。
也算是手把手教机器人，咱们人类是怎么发力的。
还有家公司则是把数据收集的维度给再次加倍，除了外骨骼数据采集手套之外，还把传统又大又重的 VR 头套给换掉了。
取而代之的是双目摄像头的头环，这样一来，采集到的不仅是平面视频，还能直接获取空间深度信息，让喂给机器人的数据也就变得更加量大管饱了。
总的来说，逛完今年的 WRC，差评君最大的感受是，机器人正在步入一个日新月异的发展期。
去年来 WRC，大伙儿看到的机器人，更多还是在展台上跳个舞打个架。
今年明显不一样，各个细分赛道都挤满了玩家，大家开始围绕真实场景，认真探索机器人到底还能做什么。
而一旦机器人真正进入工厂、物流、医疗等实际环境，就意味着它们能够持续接触真实世界，获取大量操作数据，进一步反哺给机器人，优化算法和模型。某种程度上，这可能会成为未来机器人加速进化的重要节点。
当然，在这个过程中，我们也看到了一些现实问题。比如目前不少机器人的落地场景仍然比较集中，同样是物流分拣包裹，现场就有三四家公司在做类似的方案。
但换个角度看，这未必是坏事。不同型号的机器人，进入不同的环境，会积累更加丰富的真实数据，帮助未来的机器人提升适应能力和泛化水平。
当机器人的身体已经走向现实，这场关于机器人大脑的竞争，可能才刚刚开始。
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