亞馬遜的首個人形機(jī)器人靈魂，附體了宇樹

亞馬遜在部署了100萬個物流機(jī)器人之后，開始在人形機(jī)器人上發(fā)力了；而且一改以往務(wù)實(shí)干活的做風(fēng)，開始用宇樹機(jī)器人賣藝了。

今年年7月，亞馬遜部署了第100萬臺物流倉儲機(jī)器人。在亞馬遜的倉庫王國里，機(jī)器人艦隊(duì)的數(shù)量，正與人工軍團(tuán)旗鼓相當(dāng)。

大規(guī)模部署機(jī)器人，亞馬遜是最早的那一批。早在2012年，亞馬遜以7.75億美元收購了Kiva Systems。這是一家專注于倉庫自動化、移動貨架機(jī)器人（AMR+拖運(yùn)系統(tǒng)）的公司。Kiva改名為Amazon Robotics，也就是如今亞馬遜內(nèi)部的機(jī)器人公司。

亞馬遜還用其配送中心和分揀中心數(shù)百萬小時數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出了第一個多機(jī)器人協(xié)調(diào)基礎(chǔ)模型DeepFleet，可以預(yù)測移動機(jī)器人隊(duì)伍的未來交通模式。

面對各種機(jī)器人，尤其是人型機(jī)器人酷炫的演示，亞馬遜一直專注于實(shí)際應(yīng)用場景。亞馬遜稱DeepFleet代表了其務(wù)實(shí)的人工智能創(chuàng)新方法。“我們并非純粹追求技術(shù)本身，而是專注于解決實(shí)際問題。”

在亞馬遜這樣一個全球最大的倉儲物流配送系統(tǒng)中，將機(jī)器人的移動時間縮短10%，會創(chuàng)造出巨大的價值：更快的交付時間、更低的運(yùn)營成本和更低的能耗。

亞馬遜與特斯拉前沿激進(jìn)的做法不同、與那些人形機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室更加不同之處在于，它將創(chuàng)新與實(shí)用相結(jié)合，規(guī)模化是一個基本前提：在美國制造機(jī)器人，與當(dāng)?shù)毓?yīng)商合作，并在全球范圍內(nèi)進(jìn)行部署，同時在設(shè)計師、制造團(tuán)隊(duì)和一線員工之間建立起寶貴的反饋循環(huán)。

亞馬遜目前逾百萬臺機(jī)器人，主要都在倉庫中7X24干活；亞馬遜還在試點(diǎn)部署自動駕駛物流車輛Zoox,以及投資了幾乎所有重要的自動卡車公司如Rivian、Aurora等。

亞馬遜已經(jīng)建立起了一個世界上最大的機(jī)器人和自動駕駛自主研發(fā)、設(shè)計與制造體系，而且全部在亞馬遜自家的工廠組裝（Amazon Robotics Manufacturing Facility），包括機(jī)械結(jié)構(gòu)、電機(jī)模組、控制系統(tǒng)、軟件堆棧都是內(nèi)部設(shè)計。

亞馬遜在2020年全資收購的自動駕駛公司Zoox，仍以“Zoox, an Amazon company”名義獨(dú)立運(yùn)營，總部位于加州福斯特城（Foster City），擁有自己的設(shè)計、工程、制造、測試團(tuán)隊(duì)與供應(yīng)鏈，不依賴Amazon Robotics的產(chǎn)線。Zoox的車輛制造與裝配工廠位于加州弗里蒙特，從底盤到電驅(qū)、車身、傳感器架構(gòu)都是自研設(shè)計。

DeepFleet成為其百萬機(jī)器人和未來的自動駕駛物流汽車的基座模型之后，亞馬遜開始發(fā)力加強(qiáng)其AGI和具身智能的前沿探索。

亞馬遜關(guān)注人形機(jī)器人兩個最重要的應(yīng)用場景，一個是在倉庫中先從搬箱子這個高度重復(fù)性的工作干起，為此它投資了Agility，推出了雙足機(jī)器人Digit。貝索斯本人還投資了估值最高的機(jī)器人初創(chuàng)公司Figure。第二個場景，是解決貨物配送最后一公里的末端問題，讓人形機(jī)器人完成從貨車到用戶家門口的投遞。亞馬遜正在測試軟件，將使用第三方機(jī)器人。此外，亞馬遜支持的Skild AI，已經(jīng)推出通用機(jī)器人模型Skild AI。

繼去年9月，亞馬遜在舊金山成立了自己的AI實(shí)驗(yàn)室，Amazon AGI SF Lab（以下簡稱亞馬遜AGI實(shí)驗(yàn)室）之后，今年初還成立了前沿AI與機(jī)器人團(tuán)隊(duì)（FAR），打造機(jī)器人領(lǐng)域的“基礎(chǔ)模型”與通用能力，在同一系統(tǒng)內(nèi)融合高層認(rèn)知、語義理解與低層操作能力（動作/控制/運(yùn)動學(xué)），引領(lǐng)機(jī)器人從機(jī)械執(zhí)行向智能化、泛化能力演進(jìn)。這兩個團(tuán)隊(duì)都設(shè)在舊金山。

亞馬遜想利用其巨大的應(yīng)用場景，和AWS龐大的算力集群，推動機(jī)器人技術(shù)的下一次變革，“我們不僅在推進(jìn)機(jī)器人技術(shù)——我們還在從頭開始重新構(gòu)想它。”

日前，亞馬遜機(jī)器人團(tuán)隊(duì)FAR發(fā)布了其首個人形機(jī)器人研究成果OmniRetarget，從人類動作中生成了高質(zhì)量的交互保留數(shù)據(jù)，克服了之前策略中的偽影缺陷，僅需最小化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，即學(xué)到了復(fù)雜的人形機(jī)器人技能，成功實(shí)現(xiàn)了零樣本模擬到現(xiàn)實(shí)的遷移，如能上爬上爬下箱子，搬運(yùn)箱子，從箱子上跳下并做個跑酷的動作，甚至還來了個蹬墻后空翻！這個策略，能用于不同的機(jī)器人本體上。

有意思的是，亞馬遜和貝索斯投資了美國最風(fēng)光的兩家人形機(jī)器人公司Figure和Agility，但是FAR這次用了宇樹機(jī)器人來展示效果。這個團(tuán)隊(duì)由華人科學(xué)家Rocky Duan領(lǐng)銜，OmniRetarget項(xiàng)目的9位成員中，包括Rocky本人，華人占了6位。他們也應(yīng)該是FAR的主力成員。

詳情可見項(xiàng)目及論文網(wǎng)址：

https://omniretarget.github.io/