阅读视图
境外机构来华发行熊猫债累计超9500亿元
粤港澳两地牌将取消?官方回应:谣言
宇树科技回应机器人马拉松摔倒:宇树并未参赛,机器人性能和使用者息息相关
白宫将设工作组紧急处理对中国加征关税危机
中信建投:后续国内消费扩内需政策大概率会继续加码
理想开源操作系统,打的什么算盘?

李想在今年的中关村论坛上有过这么一番表达:当年特斯拉推动了全球电动车产业链的发展,DeepSeek 的开源带动中国 AI 产业迈上新台阶,理想也想在中国汽车业历史上留下姓名,所以他们准备开源自研的汽车操作系统“星环 OS”。
为了强调动机的单纯性,理想 CTO 谢炎在 4 月 11 日的沟通会上告诉虎嗅汽车,理想会把星环OS 的代码和技术文档开源,不通过开源收取费用,不干涉代码的使用方式,也不控制使用者的数据,就像 DeepSeek 那样。
汽车操作系统是一辆智能车的神经中枢,承担硬件、软件和车辆功能的控制、支撑,对成本控制和汽车的用户体验相当重要,它的水平决定了一辆车的智能化上限。
在理想的叙事里,理想的星环 OS 可能会成为汽车业的安卓系统。
但前提是它足够好用,生态足够开放,且理想确实能做到不靠开源系统赚钱。
自研的星环OS,是怎么诞生的
“决定自研是因为我们发现一些问题,且行业内没有方案能够直接解决。”谢炎说道。
在自研之前,包括理想等车企在不同域会采用不同的操作系统——AUTOSAR Classic Platform (CP) 是车辆控制域(如动力、底盘、车身)域的主流标准;智能座舱域通用操作系统包含Linux、QNX、Android 等;智能驾驶域常采用 QNX、Linux与 AUTOSAR AP 结合,并常伴有专门的中间件。
这些操作系统的问题在于碎片化、分离式,但随着汽车从Smart“智能”系统到Intelligent“智慧”系统,它更需要系统的集中化,无论是硬件还是软件都需要解决这些问题。
理想看到了 AUTOSAR 等操作系统的瓶颈。“AUTOSAR 是在上一个时代构建的系统,它非常匹配上一个时代需要的汽车技术,但现在软硬件迭代速度很快,需要它更高性能、更灵活高效, AUTOSAR 在这方面做得不够。”
星环OS项目在 2021 年启动,据悉投入了两百人的研发团队和累计超过十亿的研发费用。最初立项是由于“芯片荒”带来供应危机,买不到芯片,但原来的操作系统下切换芯片周期长达六个月,两难之下决定自研操作系统。
一位软硬件一体化解决方案提供商的高管告诉虎嗅汽车,理想选择自研操作系统和其芯片布局高度相关,“操作系统是介于芯片的硬件和应用之间的这一层。想要运行得好,一定要了解芯片的设计,了解芯片的指令集和执行方式,芯片厂商一般不会开放到这种程度。”
除了芯片适配度的问题,谢炎表示当时在市场上看不到好用的方案,理想当时面临的问题是定制化需求,而开源的RTOS/Linux更多面向通用场景,车领域的实时性、安全性无法达标。
理想认为,2027 年车端算力需求会达到 3000+TOPS
另外,汽车操作系统的瓶颈越来越明显。随着汽车向智能化方向发展,计算需求的爆炸式增长,传感器数量和数据量的激增,各个域软硬件各自为战,整个系统的资源利用率、成本、实时性、安全性、可扩展性都无法达到最优。
为了从根本上解决这些问题,理想用4年时间打造了面向AI智能化业务的整车操作系统星环OS系统。理想看来,未来的汽车会是多个智能体的集合,包括类似“司机”角色的智驾Agent、类似“管家”角色的智舱Agent等等,这些Agent运行在理想星环OS上,星环OS去服务各类 Agent。
这个汽车操作系统打通了理想的“任督二脉”,深度融合了智能车控系统、智能驾驶系统、通信中间件、信息安全系统,这么做的好处是横向实现全局优化、统一管理;纵向实现软硬联合架构优化,通过“硬件集中 → 资源池化 → 服务共享”,逐步迈向软件定义硬件。
虎嗅汽车注意到,这个系统不仅是为智能汽车提供支撑,还可能是面向人形机器人等具身智能体的通用AI系统的基础。
谢炎表示:“目前还没有直接针对机器人做(操作系统),但我认为需要解决的问题有很多共通性,比如机器人和汽车都需要大脑、小脑、神经系统高效协同,实时和确定性地完成任务”,这和李想此前提到未来会布局人形机器人的构想不谋而合。
在现阶段,理想已经通过自研操作系统解决了汽车向 Intelligent 方向的部分难题,包括增长的AI 算力需求和可控成本间的矛盾、硬件研发周期跟不上软件快速迭代的矛盾、系统复杂性与实时确定性需求的矛盾、智能化网联化与安全风险收敛等矛盾。
尽管理想已经投入超过十亿,但自研操作系统能够直观给车企带来成本回收——理想谢炎提到操作系统自研后能够带来单车 10% 的成本下降空间,蔚来李斌也曾说自研操作系统使得单车成本不止降低 1000 元。
自研带来最直接的降本是不用支付符合 AUTOSAR 标准和架构的软件license授权费,服务费(咨询、定制功能等),配套软硬件工具等。
基于 AUTOSAR 协议,车企要么选择一次性投入,购买特定软件开发包,获得使用软件进行开发的权限;要么支付单车的软件费用(License),动辄每车每年几百块。另外,还有动辄数百万至上千万人民币的工具链使用授权费、AUTOSAR年度会员费等,这些都是源源不断的成本投入。
当然,这个预期成本降幅的大前提,一定是自研系统能够批量上车(成本均摊),究竟10%或者1000元的成本降低要用多少销量换回来,理想和蔚来都没有明说。
谁会用理想的开源系统?
汽车市场并不缺少自研汽车系统的玩家,但理想是第一家选择开源路线的车企。尽管理想一直强调开源是为了推动行业共同进步和发展,但部分业内人士看来“理想从来都是为了可见的未来能够变现去做事情。”
理想准备用 3 个月时间完成整个开源计划,开源模块涵盖车控操作系统、智能驾驶操作系统、通信中间件、虚拟化平台等核心组件。第一步先开源车辆控制系统,第二步是完整的车控系统和智能驾驶系统的基础能力,第三步是完整的智能驾驶系统和虚拟化能力。
一位供应商高管告诉笔者,“理想第一阶段开源的东西比较浅,我理解它就是 AUTOSAR AP 的理想版本,没有太多的意义,真正比较有意思的是第三阶段开源出来的东西,它是在一个别人芯片上的应用,还是在自己芯片上的应用,这是很值得去关注的。”
该人士指出,理想第三阶段开源的感知引擎、AI推理引擎等跟芯片的指令集和所有的执行逻辑是密切相关的,如果一个推理引擎要表现好,它一定是针对特定的芯片构架,不管是英伟达,还是地平线,都需要去做深度支持和适配。
这意味着,其他人想用理想的开源系统,就需要调整自己的芯片方案以适应理想的技术框架,整件事需要芯片厂商配合。
“日常开发中有一些问题是出现在芯片软件基线上,这部分东西芯片厂商是不开源给Tier 1和主机厂的”,上述高管指出,“芯片厂商没有这个动力,在这个过程当中好像得不到什么东西。”
理想的谢炎认为,如果只是理想一家要求,芯片厂商改的动力不强,但只要开源系统普及,供应商的一个改动可以用到更多的汽车上,芯片厂商会更愿意去改进。
除了说服芯片供应商,理想还有“后手”,即直接用上自研芯片,这能降低同行使用开源系统的技术门槛。
该人士推测,理想的自研芯片可能已经有进展,后期可能会向行业推广自研芯片。对此,虎嗅汽车对此向理想方面求证“开源的最终目的是否为了推广自己的汽车芯片方案”,对方表示目前还没有可透露的消息。
如果理想后续还开源了芯片最底层的东西,可能会吸引厂商接入理想的生态,但这个事情同样具有两面性。很多芯片厂商之所以会限制一部分代码不许看也不许碰,是因为这部代码去碰坏了之后需要天天去做售后服务,去解决问题。
理想既造车又开源操作系统,相当于既是裁判又是运动员。对其他车企而言,除了技术话语权的考虑,切换系统背后本身也有巨大的成本压力。
软件切换就像器官移植,对整体架构挑战很大。大部分车企的系统都基于 AUTOSAR 开发,换系统就要把应用换成理想的接口重新开发一次。工程团队需要重新学习,切换系统的过程中也会遇到新的问题。
任何新的改变都具有两面性,开源汽车操作系统也是。该人士说,“当系统的所有东西都开放出来可以改动的时候,它会有两种结果:一种是能力强的公司会越改越好,另外一种就是大多数公司会把它越改越坏。”
下载虎嗅APP,第一时间获取深度独到的商业科技资讯,连接更多创新人群与线下活动
非全上岸记:在学历褶皱里打捞成长之光
扣子空间一手实测:字节的第一个 Agent,比 Manus 如何?
头图来源:极客公园
字节的 Agent 产品来了。
4月18日晚间,字节跳动扣子空间开启内测,定位通用Agent。与其他类似产品如manus一样,扣子空间采用了邀请码制。
平台上,用户可以选择精通各项技能的「通用实习生」,也可以选择行业的「领域专家」,通过与AI的互动完成工作任务。
就在前一天,火山引擎刚刚面向企业市场推出 OS Agent 解决方案及AI云原生推理套件,要帮企业更快、更省地构建和部署Agent应用。
虽然采用了邀请码制,但扣子显然不是走饥饿营销的路线。用户激活获得的邀请码后,创建并完成一个新任务即可获得5个邀请码,邀请码激活后,还可获得更多邀请资格,多创建多获得多邀请。
图片来源:极客公园
上线的第一时间,极客公园就上手实测了扣子空间的 Agent 功能。可以看到,在执行的三个任务中,制定旅游攻略和一周穿搭的任务顺利完成,但另一个专家助手的任务,却出现了 Python 脚本调用失败、 API 权限异常等 Bug,一个晚上都没能执行成功。
字节迈出了走向 Agent 时代的第一步,但距离完美好用,显然也还有很长一段距离。
一手实测,三个任务失败一个
扣子有探索和规划两种模式,如果想让它一步到位输出,可以选择探索模式;如果想亲自把控每个步骤,可以选择规划模式。
我试了一下用扣子的探索模式制定一份日本旅行攻略,跟manus用例展示里的提示词类似,来看看扣子做出的旅行方案怎么样:
图片来源:极客公园
视频来源:极客公园
做出这份旅行攻略的时间在10分钟以上,可以看到扣子将推理过程的思维链与搜索深度结合,践行「边想边搜」,在「已获取到日本关西和熊本的小众景点、海边景点以及适合三十岁生日庆祝的特别地点信息」后,扣子保存了「景点信息」,开始「边想边做」,从景点中筛选出合适的景点并规划出行程安排,在完成行程安排后,开始生成包含地图、景点介绍、必备日语短语及旅行提示的html旅行手册:
图片来源:极客公园
经过了15分钟以上的运行后,扣子给出了上面视频所示的一份旅行攻略,如上面所示,里面既有 5 天的行程安排,也给出了预算参考和旅行提示,还根据我的需求配备了个性化的策划节目,看了一下基本按照这个方案已经可以直接出行。
图片来源:极客公园
扣子还支持添加MCP扩展,AI agent得能力边界被进一步扩展,接下来应该会有更多插件接入。
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
我接入了语音合成的工具,让它给我把文字攻略转成语音版本,agent很快就输出了语音版本:
这个声音听着很像豆包app默认的女声声音,虽然把符号那些也连带着一起读了,但这个功能是方便好用的。
我继续试了一个简单任务,「查一下北京未来一周的天气,根据天气推荐一周穿搭,制作相关图片」,不过第一次输入没有注明是穿搭图片,所以输出的只是天气表格,在增加这个需求后,扣子输出了两张穿搭图片,可能因为我没有告知性别,它干脆输出了一男一女的穿搭。
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
图片来源:极客公园
这个输出的穿搭图片里,人很真,穿搭也看着可借鉴。后续还可以继续让扣子接着补充完一周的图片链接。
图片来源:极客公园
MCP被认为是未来AI生态的「标准USB接口」,3月底,国外,OpenAl、谷歌、微软和亚马逊陆续宣布支持或深度集成MCP 协议,国内,阿里云、腾讯云也陆续支持MCP服务部署与调用。
此外,除了标准的通用 Agent,扣子空间里还内置了一些专家 Agent。目前在扣子空间的使用页面上,有「用户研究专家」和「华泰A股观察助手」两个专家Agent,前者可以提供调研问卷交叉分析、访谈纪要整理以及用户分析报告撰写服务,同时可结合产品问题设计新的调研问卷和访谈提纲,后者则是由华泰与扣子团队共同孵化的专家Agent,每日跟踪复盘自选股和大盘客观情况,基于专业数据和框架提供观察思考。
两位「专家」都已经明码标价——限时免费,这个标注方式或许为之后收费埋下伏笔?
「用户研究专家」核心包含四大能力,单任务平均耗时只需4分钟:问卷数据分析;访谈纪要总结;调研问卷生成;访谈提纲生成。
「华泰A股观察助手」的单任务平均耗时要长一些,23分钟。该助手称可以每天为用户发送专属的股票早报,也可以与用户 1 对 1 探讨股票观察:
- 更高质量的数据源:华泰 A 股观察助手专家 Agent 在获取公开搜索信息的基础上,直接查询股票数据,综合完成分析,从而尽可能地减少因低质量数据源带来的幻觉。
- 更准确的数据计算:对于复杂的数据分析和技术指标分析,华泰 A 股观察助手专家 Agent 会使用 Python 来完成数据计算,尽可能地减少因心算带来的幻觉。
- 更复杂的研究任务:由于可以获取更大范围的连续数据并自主规划分析方法,华泰 A 股观察助手专家 Agent 能够像更专业地工作,先定量后定性,先定性后定量,定量定性相结合,让复杂深入的分析成为可能。
- 更灵活的交付方式:华泰 A 股观察助手专家 Agent 不仅可以对早报或回答文档进行追问,还能帮你生成PPT、网页等各种形态的文件
最近股市动荡颇多,来看看华泰与扣子团队共同孵化的专家Agent能力如何。
图片来源:极客公园
这个专家执行任务中间有节点,可以看到它在进行了分析、总结、生成报告之后,在等待我确认是要开始任务还是修改任务。
虽然页面上显示10分钟未开始任务,任务会自动确认并开始,但这个执行并不稳定。在之后再次出现类似节点时,我没有在10分钟之内反应,10分钟后任务并没有自动开始,而是就停留在节点,导致该任务时长拖到了几十分钟还没有结束。
我是18日晚上21:59左右开始的这个任务,但是直到第二天早上,这个任务也没有完成。回头翻看任务执行过程,有一些数据未能获取,还有Python脚本fetch_kline_data.py调用失败,「可能是由于API调用权限或数据源问题」。
看来即使是 AI,股市专家也不好做。
Agent 赛道加速
2025年之前就被称为会是agent之年。
manus在3月的火热,加速了大厂在这一领域的推进。而manus能在今年「横空出世」,也是基于Claude 3.7 Sonnet 等新一代模型在工具调用和编程能力上有重大突破,为 Agent 发展奠定基础。
字节在agent赛道了再次展现了速度与执行力。17日,豆包·深度思考模型正式发布,同步升级文生图模型3.0、视觉理解模型,并推出OS Agent解决方案及AI云原生推理套件,为企业构建与部署Agent应用提供了强力支持。18日,通用agent平台扣子空间即开启内测,定位于提供“通用实习生”和“领域专家”Agent,展现了字节从技术突破到产品落地的迅速节奏。
在17日的发布会上,火山引擎总裁谭待强调要做好agent,技术上需要做好三个准备,包括更强的、支持多模态的模型,更好的架构和工具能够支持大模型操作数字和物理世界,以及通过AI云原生降低模型推理的成本和延迟。
扣子空间的内测开启,或说明字节已经基本做好了这三项准备。
豆包1.5·深度思考模型采用200B参数、20B激活参数的MoE架构,支持视觉推理和“边想边搜”,能在数学推理(AIME 2024)、编程竞赛(Codeforces)和科学推理(GPQA)等任务中媲美OpenAI o3-mini,达到全球第一梯队。其20毫秒的极低延迟和多模态能力,使其能处理复杂任务,如基于照片推测地理位置或解读企业项目流程图。
OS Agent方案通过AI云原生组件(如Sandbox)为企业提供了模块化的开发支持,显著降低了Agent应用的开发门槛。火山引擎还支持MCP协议,谭待认为,类似互联网早期HTML和HTTP的统一协议将加速Agent生态发展,降低开发者适配成本,推动行业标准化。
火山引擎正在通过垂直类Agent(如Data Agent)、通用Agent开发工具(如OS Agent)及AI云原生布局,全面推进Agent生态建设。
谭待提到,Agent是AI为各行各业带来变革的必经之路,需具备深度思考模型支持的反思和规划能力,才能完成专业度高、耗时长的复杂任务。
不过,当前市场对Agent的定义较为混乱,部分厂商宣称开发的“数千个Agent”可能仅为初级(L1)水平,仅能处理简单任务。未来,Agent或将像自动驾驶分级(L1至L4)一样明确标准,真正落地的Agent需达到L2++及以上级别。接下来,Agent的定义和应用场景将更加清晰。
可以看到,字节的Agent战略以技术突破、生态协同和成本优势为核心,展现了「大厂碾压」的实力。
百度:未来三年将面向校园开放2.1万个实习岗位
银河证券:一季度财政广义支出增速5.6%达2023年以来最高 显示财政政策年初以来的积极扩张
中物联声明:反对美对华物流、海事和造船领域301调查措施
中国电影集团董事长傅若清:抓住科技创新“新动能”,推动高格式电影技术产业应用
我国科学家“搭积木”搭出9厘米微型无线陆空两栖机器人
商业卫星全产业链“超市”上线,支持卫星软硬件“一站式”购买
国家数据局就《可信数据空间技术架构》技术文件公开征求意见
吉祥航空成首批开通日本神户国际航线的中国航司
上海未来产业基金拟参与投资6只子基金
全球首位机器人马拉松冠军诞生!那些「翻车名场面」才是这场比赛最有价值的收获
多年以后,面对回收站,天工 1.2max 将会回想起,它的创造者带它去参加马拉松那个遥远的清晨。
在刚刚结束的全球首场人形机器人半程马拉松比赛,第一位冲线的机器人在刚刚已经诞生:天工 1.2max,全程用时 2 小时 40 分 24 秒。
不过在这场赛事里,与其关注谁会夺冠,远不如看看这些机器人的赛博跑姿更有意思。实际上,本次比赛也为了验证机器人在不同场景的实用性。
这次参赛的人形机器人各有特点形态各异,基本汇聚了国内不同驱动方式和算法流派的机器人。
给机器人定义性别这事或许只有人类做得出来,「幻幻」是唯一参赛的「女机器人选手」。
由于续航问题,参数机器人都需要在比赛途中充电,这让人期待会不会在现场看到宇树机器人可爱的「亚洲蹲」。
下面,我们就给大家带来首届人形机器人马拉松的赛博跑姿大赏。
赛博跑姿大赏,比人类更状况百出
机器人「跑马」不是机器人单打独斗,还会有两三名人类队友打辅助,作为一整个队伍参赛,因此不仅需要机器人会跑,还考验人类和机器人之间的配合。
作为理性和秩序感代表的机器人,在这场全程 21 公里的马拉松比赛中,反而比人类更状况百出。
上过春晚的「大网红」宇树机器人在起跑前自信挥手,结果一出发就「怯场」不愿前行,需要人类队友不断「鼓励」和引导,才能勉强曲线前进。
说是马拉松,但机器人不全都在疾跑,不少都是以求稳为主,选择「竞走」参赛。像是时速只有 5.4 公里的 EAI 机器人,松弛感拉满,反而超过了一个个跑摔的机器人,诠释了一种「慢既是快」的人生哲学。
还有不少机器人参赛不为名次,主要来刷存在感,走着走着就对着镜头表演起来。
机器人选手之间有着非常大的体型差异,但长大长腿的高个儿,不一定就比小个子的机器人有优势,后者可以实现更高的步频的「大暴走」,前进速度反而有可能更快,并且重心更低,稳定性更好。
机器人不会喊累,但会用光电量。虽然比赛鼓励用一个机器人和一个电池完成比赛,也允许中途更换电池或者同一型号的机器人,但如果不在中途设置的补给站中更换电池,或者更换了机器人,将会遭遇罚时。
因此,机器人马拉松比赛的最终成绩将由实际时间 + 罚时决定,可能会出现「首个冲线并非冠军」的结果。
即使在补给站换电池,计时也不会停止,这时考验的就是和人类队友之间默契配合。也有一些机器人采用「不停机换电池」的方案,压缩整个更换电池的时间。
除了续航告急,长时间的行走还会造成机器人关节的过热,需要人类队友及时为其喷射冷却液,也是在测试一种平时实验室中少见的场景。
随着比赛的持续进行,越来越多的机器人相继倒地,人气最高、持续领跑的天工 1.2max 也在行进 15 公里左右摔倒,团队立马上前替换了候补选手。
不过,这点小插曲没能影响天工团队的势头,在第一位人类选手完成冲线的 1 小时 38 分后,天工 1.2max 成为史上第一位马拉松撞线的机器人。
天工 1.2max 身高 180 cm,拥有一双机器人领域中也少见的「大长腿」,平时实测平均时速可达 10km/h,而比赛过程中录得时速 8-10 km/h。天工队发言人魏嘉星表示:
为在此次马拉松中取得优异成绩,我们攻克了本体的稳定性、轻量化设计关节长时间运动易发热等硬件难题,还通过优化运动控制算法,进一步增强了关节协调运动能力、步态协调能力和复杂地形通过能力等,参赛过程配速为7—8千米/时
机器人马拉松的奖牌的设计也颇为巧妙,不仅融合了芯片电路和城市纹理,还能「变形」成一个小机器人,非常契合首块为机器人颁发的马拉松赛奖牌的特殊意义。
马拉松比赛有一句名言:「参赛即胜利,完赛即英雄」,对于机器人来说更是如此,敢于参加这场比赛的企业或者开发者,不仅要对自家的技术足够自信,还要投入大量的时间、人力和金钱成本。
过程比名次更重要
上了春晚,逛了大街,翻了跟斗,做了深蹲,人形机器人在今年频频出圈刷屏,而这次「半马」并非是单纯的噱头和刷热度,而是对人形机器人的性能和稳定性一次前所未有的考验,不仅需要用到机器人的智力,还有「体力」。
大部分机器人都不是为了马拉松赛事这种长时间高速行走打造,因此需要有针对性地进行二次开发。天工团队表示,赛前对机器人进行结构减重,寻求质量与强度之间的平衡点,还要针对其腿部进行耦合设计,完善导热和风冷散热技术,提升运动稳定性和续航能力。
全程 21 公里的赛道,涵盖了多种地形和路况,包括平坦路面、微倾斜坡道(最大 9°)、部分转弯和潜在的不平整路段,机器人不得使用轮子或者其他物理外挂,必须「两条腿走路」的方式完成比赛。
其实不管是人类还是机器人,比拼的素质都非常类似:能量代谢效率、运动控制精度、环境适应能力,对于机器人来说,那就是续航能力和能耗管理、通行能力和姿态的稳定性、控制算法。
比如说,机器人的双足行走需要复杂的动态平衡算法来维持稳定,面对不同的路况,需要实时调整重心,实现自适应动态平衡,控制好动力和制动。
如果对比人机的跑步姿势,会发现机器人行进时要更加贴地,也不会像人类一样身体微微前倾,比起速度,机器人前进的稳定性要更重要。
损耗问题则是人形机器人长时间行走不可避免的大考验。参赛者灵宝 CASBOT SE 原本可以跑得更快,但团队最终选择限速在 5km/h,就是为了避免长时间的高速运行对机器人的寿命和结构带来较大的损耗。不少机器人也穿上了人类的运动鞋,加强对机体的保护。
▲灵宝 CASBOT SE 备战「半马」
不少参赛选手,其实并非专门围绕行走能力和耐力进行构建,也选择参加这次比赛,输赢名次只是其次,更多是为了走出实验室,在更真实和综合的环境中进行测试。
尤其是最近北京的天气还不是很好,更加考验机器人适应不同环境干扰的能力。
参赛的机器人也包括了多种不同的技术路线,首先是驱动方式上就有所不同:冠军天工 1.2max 采用的反而是性能稍弱的纯电机驱动,而其他的选手有采用肌腱驱动、气动驱动等技术。
而算法上,有的机器人走强化学习路线,能根据环境自动优化行走策略;有的走端到端学习路线,通过传感器输入实时生成控制指令。
内行人看门道,多种不同方案在实际环境中同台竞技,也能让企业和机器人产品彼此之间对比学习,取长补短,为未来迭代找准方向。
一些参赛机器人企业负责人还表示称,机器人「跑马」能验证技术成熟度,推动行业标准的建立,进一步倒逼技术创新。上午还在比赛,下午就举办「人形机器人未来趋势」论坛,团队分享经验,探讨产业落地路径。
在一个很短的时间范围看,我们记得、讨论最多的,或许都是「跑马」中机器人们的一个个翻车瞬间。
但如果在五年后、十年后回看这场比赛,它将成为人形机器人发展史上一个别具意义的里程碑事件,那些「翻车瞬间」都成为了机器人成长的养分,最终加速了未来的到来。
附录:机器人半马参赛选手一览
– 天工队:天工 1.2max,身高 180cm,体重 52kg,平均时速 10km/h
– 钛虎队:TI70A,身高 170cm,体重 48kg,单手负载可达 5kg
– 神农机器人队:神农,身高 173cm,体重 50kg,搭载先进电动推进航空动力系统
– 轩辕机器人队:轩辕,身高 172 cm,体重 88kg,手臂负载约 20kg,具有 AI 智能问诊系统
– 亦马当先队:BoosterTI,身高 120 cm,体重 30kg,可实现一秒内摔倒起立
– 清华通班队:Kuavo(夸父),身高 166 cm,体重 55kg,奔跑速度可超 7km/h
– 逐日行者队:逐日行者,身高 180cm,体重 45kg
– 小巨人队:北职大「0306」小巨人,身高 75cm,可实现拟人化 180 度运动范围
– 灵宝机器人队:CASBOT SE,身高 70cm,体重 48kg
– 城市之间科技队:众擎 PMOI,身高 138cm,体重 40kg
– 城市之间科技队:宇树GI,身高 132cm,体重 35kg
– 旋风小子队:松延动力 N2,身高 120cm,体重 30kg,能跳跃能冲刺
– 小顽童:松延动力 N2,同上
– 湛沪冲锋龙卷风队:Zbot-I600
– 巴音布鲁克永远的王:ZBOT-MiniWalker-800
– 钢宝队:幻幻机器人,身高 170cm,体重 55kg,支持 1m/s 行走速度、4.5 小时续航
– 行者二号队:行者二号,体重 28kg,续航 6 小时以上
– EAI 队:卓益得 X02,身高 170cm,体重 30kg
– 半醒机器人队:精灵,身高 140cm,体重 32kg
– 青心 Orca 队:青心 Orca,身高 145cm,体重 40kg,能泡咖啡、调酒、送花
– 海派兄弟队:Mini Hi(中文名:小海),身高 82cm,体重 17kg
– 飞天队:XAI-Lite
#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。