機器人運動會把家事打成300分,遙操作只算一半

8 月 22 日開幕的第二屆世界人形機器人運動會,把比賽搬進了真的飯店房間和真的公寓。家庭賽滿分 300 分,客廳 75、摺衣服 100、洗晾 125。只要有人伸手介入,整輪按遙操作結算,係數從 1 降到 0.5。

機器人運動會把家事打成300分,遙操作只算一半

8 月 23 日,新華社把一段畫面寫進了通稿:臨時搭出來的餐廳裡,一台人形機器人用夾子夾起一份小食,放進微波爐,轉動定時旋鈕,然後轉身去接下一單。裁判在旁邊看著評分。

第二屆世界人形機器人運動會 8 月 22 日晚在國家速滑館開幕,賽程排到 26 日。666 支隊伍、2056 台機器人,來自 16 個國家和地區,參賽隊數是去年首屆的四倍。項目從 26 項增加到 51 項,場次從 487 場漲到 1301 場。

新增進去的東西裡,最該看的是 21 個場景賽。

300 分是怎麼切開的

家庭賽第一次舉辦,場地放在北京一處叫 Habit@ 的智慧公寓,38 支隊伍進場。滿分 300 分,切成三塊:客廳整理 75 分,臥室摺衣服 100 分,浴室和陽台洗衣晾衣 125 分。

中途還塞了一個計畫外任務。語音提示一響,機器人要停下手裡的活,去把宅配包裹拿進來,再回來接著做原來那件事。撞到東西、掉了東西、越出邊界,都扣分。

飯店賽更早兩天,擺在北京五洲大飯店的真房間裡。十幾支隊伍,每台 30 分鐘,要把不同尺寸的行李推進指定房間,補齊毛巾、拖鞋和瓶裝水,撤掉髒寢具,再把床鋪好。負責這個項目的李子葉說,在規定時間內做完本身拿不到高分,鋪得整不整齊要另外評分。

同一天還有圖書館賽。真圖書館,30 分鐘,收回還書、上架、把放錯位置的書歸位。考的是精度、視覺辨識和推理這三樣。

餐廳賽的細節最能說明這套評分表的刻度:微波爐定時要轉到 5 分鐘,誤差超過 1 分鐘就扣分;送飲料的路上灑出來太多,也扣。

還有一個專門的靈巧手項目,八項微操作:電動工具裝配、鑷子夾豆、粉末秤重、撬瓶蓋、接軟性線纜。今年 1 月從智元分拆出來的 AGILINK 對《環球時報》說,拿下靈巧手比賽等於給產品做了一次能力認證,意味著它過了「示範級」這道門檻。

真正定調的是那個 0.5

所有場景賽都設兩種模式。全自主運行,係數記 1;遙操作,係數記 0.5。家庭賽把這條寫得更死:只要有人伸手介入,整輪直接按遙操作結算。

徑賽那邊的規則同樣值得記一筆。除了 100 公尺和 400 公尺跨欄,運動會所有徑賽和競技項目都要求全自主。

產業分析師劉丁丁把這條規則的含義講得很直白:遙操作意味著到了實際部署那一步,旁邊還得再配一個人操作和照看,機器人實際上已經把它本該帶來的價值丟掉了。

這是一句會計口徑上的話,不是技術評論。一台需要遙操作員的機器人,沒有省掉一個職缺,只是把職缺從飯店客房挪到了控制台前面。折半計分是主辦方對這件事的明碼標價。同一件活做完,自主完成值兩倍。

這 21 個場景攤開就是一張職缺表

北京市經信局副局長劉為亮說,項目不是拍腦袋定的,是先去商業服務、園林巡檢、緊急救援這些行業問過一圈才設計出來的。超市那一項直接照搬了夜班員工的活:補貨、打包線上訂單、把顧客隨手放錯的商品歸位。

把 21 個場景攤開,對應的職缺很具體:飯店房務員和行李員、餐廳後場和送餐、超市夜班理貨、圖書館流通櫃檯、家事服務、園林巡檢、緊急救援。全是那種重複、費體力、髒、危險或者難做的活——這也是主辦方自己給的篩選口徑。

這裡有個跟我們此前觀察對得上的地方。8 月 11 日我們寫過三家整車廠的人形機器人都在分揀零件:BMW 用 Figure,現代自己擁有波士頓動力,賓士在測 Apptronik,第一個任務全是零件分揀。工廠那邊收斂到一件活,服務業這邊一次鋪開 21 個場景。看著相反,其實是同一件事的兩頭。工廠只肯把最容易的那件活交出去;運動會則是在把服務業還沒交出去的活,一件一件搭成考場。

X-Humanoid 的天軼 2.0 參加了全部場景賽。這台輪式機器人軀幹能在 130 公分到 165 公分之間升降,一次充電跑兩個多小時,夠一台機器同時搆到毛巾架和床頭櫃。這家公司把四台機器人鋪進了運動會大約 40 個項目。

軀幹升降這個設計說明了一件事:服務業的物理限制不在演算法裡,在家具高度裡。

獎牌什麼時候變成訂單

北京市經信局局長姜廣智給了官方的時間路徑:很多比賽規則預計會沉澱成技術標準。他的原話是,一旦機器人掌握這些「最後一公尺」的技能,獎牌就能變成訂單,可以從賽場直接走進真實工作場景。

劉為亮補了一句更實在的:每完成一個任務,實際上就是一次真實場景的試營運,賽後不需要再重建同樣的測試環境,場上的表現本身就是商業可行性的證據。

宇樹創辦人王興興在同一週給了另一半答案,而且是往下壓的那一半。他說泛化能力是全球人形機器人產業當前最大的瓶頸。在受控環境裡,資料餵夠的模型能把任務成功率做到接近 100%;一旦被操作的物體或者周圍環境變了,成功率會掉得很快。他給「具身智慧的 ChatGPT 時刻」定了個門檻:把機器人扔進一個陌生環境,用一句話或者一行字指令,它能完成大約 80% 的日常任務。快的話兩三年,慢的話五到十年。

飯店房間正好是這個瓶頸的標準考題。李子葉列過一間正在營業的樓裡會扔給機器什麼:非結構化空間、會變形的軟物、裝滿東西不好平衡的推車,還有一條長到足以暴露任何不穩定的任務鏈。人民大學和 X-Humanoid 聯隊的張翼卓說得更直接:走廊窄,推行李就成了在狹小空間裡的操控考試。

對職缺意味著什麼

三條時間線,不一樣長。

靈巧手那八項,最短。 電動工具裝配、粉末秤重、接線纜,這些是工位級的動作,環境高度可控,正好落在王興興說的「受控環境接近 100%」那一檔。8 月 21 日我們寫過中國已經建了 70 個具身智慧訓練場,86% 面向製造業,訓練場的存在意味著這類動作有穩定的資料來源。製造業裡的重複裝配職缺,壓力最先到。

飯店、超市、圖書館這一檔,中等。 環境半結構化:房型有限,貨架固定,書有編號。但物體會變形、會被顧客挪位置。這一檔的關鍵變數不是機器人能不能做,而是那個 0.5 什麼時候變成 1。在此之前,飯店買的是一台機器加一個遠端操作員,帳算不過來。

家事服務那一檔,最長。 300 分裡有 125 分給洗衣晾衣,再加一個隨機打斷的收包裹任務,這是主辦方自己承認最難的部分。家庭環境每一戶都不一樣,正是泛化能力最吃緊的地方。

值得單獨盯的是第三類職缺:遙操作員本身。折半計分是在給這個職缺定價,而且定的是負價。產業越是往自主走,這個職缺越短命;但在走到之前,它是真實存在的僱用需求。我們在京東開出 10 萬個機器人服務工程師職缺那篇裡寫過同一個結構:機器人鋪開的第一階段,創造的是圍著機器轉的人力需求。

賽程 26 日結束。到時候值得看的不是誰拿了獎牌,是場景賽裡有多少輪是按係數 1 結算的。那個比例,比任何一塊金牌都更接近職缺表上的答案。

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