神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：日本稱霸機器人界20年，為何一夜之間就被甩在身后？

二十年前，日本本田的阿西莫機器人能跑能跳、端茶遞水，讓全世界都以為“機器人的未來屬于日本”。

可現(xiàn)在呢？中國和美國已經(jīng)把日本遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后，尤其是中國，在機器人領(lǐng)域成了絕對的領(lǐng)跑者。

有人說這是因為中國供應(yīng)鏈牛，機器人配件又快又好又便宜。確實，以前日本一臺阿西莫賣250萬美元，現(xiàn)在中國同類機器人十幾萬就能拿下，性能還更強。但供應(yīng)鏈再好，也解釋不了價格差了上百倍啊！

真正的“殺手锏”是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！它的出現(xiàn)讓機器人成本暴跌，直接把日本幾十年的技術(shù)積累給顛覆了。

傳統(tǒng)機器人：精致的“繡花枕頭”

假設(shè)你是程序員，要給機器人設(shè)計“大腦”，你會咋做？

大多數(shù)人會在電腦里給機器人建模：關(guān)節(jié)多長多重、電機多大力……比如讓機器人抓手機，就得計算手的運動軌跡，控制電機張合，還要根據(jù)手機重量和摩擦系數(shù)算電機的力，甚至得算整個系統(tǒng)的重量來讓電機穩(wěn)定托舉。

這就是日本當(dāng)年用的MPC（模型預(yù)測控制），靠物理模型來控制機器人。簡單說，就是在電腦里建個虛擬物理世界，把現(xiàn)實里的加速度、摩擦力這些物理法則都塞進(jìn)去，讓電腦自己算每個電機該出多大力。

思路是挺對，但問題大了去了，現(xiàn)實和模擬差太多了！

一方面，現(xiàn)實世界太復(fù)雜，根本沒法完美建模到電腦里；另一方面，機器人的執(zhí)行器也不可能完美執(zhí)行電腦的命令。

打個比方，電腦里設(shè)定了地板和機器人的摩擦力，但你打個噴嚏，飛沫落到地上，摩擦力就變了；瓷磚地面的微小紋理變化，也能讓機器人打滑摔倒。更別說還有風(fēng)、電機卡毛、工人忘拖地、螺絲沒打緊這些變量了，機器人能不出問題嗎？

而且機器人的硬件也不可能絕對精密，減速器齒輪的微小曠量會讓機器人抖動，編碼器的一點點誤差，可能讓機器人因為0.1毫米的偏差就大幅晃動甚至摔倒。

所以日本當(dāng)年造的機器人，更像個超精密儀器，得花大價錢打造，一臺賣250萬美元。這么貴，高校和科研機構(gòu)根本用不起，最新技術(shù)沒法在它身上應(yīng)用，自然就慢慢落伍了，既燒錢又沒法商業(yè)化，日本的機器人時代就這么涼了。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：機器人的“野路子學(xué)霸”

到了2010年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（尤其是強化學(xué)習(xí)）橫空出世，徹底改變了游戲規(guī)則。

強化學(xué)習(xí)是啥？它基于一個巨大的行為矩陣，電腦可以在里面隨機選擇驅(qū)動機器人關(guān)節(jié)的方式。一開始可能是“亂扭”，但通過獎勵-懲罰機制，它會慢慢“學(xué)”會正確的動作，比如往前走就獎勵，沒往前走就懲罰，練著練著就會走路了。

這過程看著簡單，效果卻秒殺傳統(tǒng)的MPC方法。核心原因是它能暴力解決“模擬-現(xiàn)實落差”。

現(xiàn)實中影響機器人的因素太多了，工程師根本列不完。傳統(tǒng)算法應(yīng)對不確定因素的能力（魯棒性）很差，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靠參數(shù)隨機化就能解決。

什么是參數(shù)隨機化？就是人為給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加“麻煩”。比如機器人在模擬環(huán)境里跑穩(wěn)了，就給它加隨機的風(fēng)，讓它被吹得東倒西歪，逼著它學(xué)怎么在有風(fēng)的時候保持平衡。這個過程不需要工程師去算流體力學(xué)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會像人試錯一樣，靠經(jīng)驗學(xué)出一個包含數(shù)百萬甚至上千萬參數(shù)的矩陣，從而應(yīng)對各種情況。

這就像小朋友學(xué)用筷子，不會去算杠桿原理、摩擦系數(shù)，就是一遍遍試，最后就會了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制機器人也是這樣，不需要復(fù)雜的物理模型，全靠經(jīng)驗和“直覺”。哪怕機器人硬件減配、滿身瑕疵，把這些“爛攤子”丟給它，它也能通過訓(xùn)練跑起來。

范式革命：從“精密控制”到“野蠻生長”

這是一種思路的徹底轉(zhuǎn)變。以前我們覺得控制事物得掌控所有細(xì)節(jié)，比如工業(yè)機械臂，每個關(guān)節(jié)都得是精密儀器。但人形機器人要面對的現(xiàn)實世界變量太多了，這種思路行不通。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個“黑箱”，經(jīng)驗自己學(xué)，但也正因為這樣，任何問題都能丟給它去訓(xùn)練解決。

機器人領(lǐng)域更偏向工程，它的深度在于如何適應(yīng)現(xiàn)實世界的復(fù)雜。當(dāng)我們深入了解后會發(fā)現(xiàn)，我們?nèi)粘Ｄ檬謾C、用筷子這些不經(jīng)意的動作，背后都有大學(xué)問。而當(dāng)工程師想讓機器人做這些動作時，才會發(fā)現(xiàn)看似簡單的事，原理竟如此深奧。

現(xiàn)在你知道了吧？不是日本機器人不行了，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個“新玩法”，徹底改寫了機器人控制的游戲規(guī)則！