波士頓動力Atlas逆天進化！強化學習+動補技術 直接復刻人類動作

波士頓動力的 Atlas 機器人最近再次引起了廣泛關注，因其最新展示的動作幾乎與人類無異。這項令人驚嘆的表現源自於波士頓動力與 RAI Institute 的合作，利用動作捕捉技術和強化學習策略，讓 Atlas 能夠模仿人類的各種動作。

根據波士頓動力的官方推文，Atlas 的動作是透過讓真人穿上動作捕捉服進行訓練的。透過收集這些動作數據，Atlas 得以進行自我學習和模仿。這種方法不僅提高了機器人的靈活性和適應性，也加快了其行為開發的速度。

RAI Institute 在其社群媒體上詳細解釋了這個過程的核心技術—強化學習。透過強化學習，Atlas 能夠在模擬環境中快速學習並優化其動作。此外，為了提升訓練效率，RAI Institute 使用了一個由實體引擎驅動的模擬器，該模擬器能夠產生大量的訓練數據，模擬各種動作場景。值得注意的是，Atlas 的每個動作訓練資料均來自約 1.5 億次的模擬器運行，這一資料量可謂是「暴力餵食」。

更驚人的是，這些在模擬器中訓練好的技能可以實現零樣本遷移，直接應用於真實的 Atlas 機器人身上，無需再進行額外的真實機訓練。這項技術進步讓人們對人形機器人的未來充滿期待。

波士頓動力的技術長 Aaron Saunders 指出，儘管技術進步顯著，但一個關鍵問題依然存在：當前的進步是否能轉化為切實可行的應用解決方案，還是僅僅停留在實驗室的展示層面。他強調，深入探討這一重要區別，審視人形機器人技術的現狀，找出實驗室演示與實際應用之間的差距，分析阻礙人形機器人廣泛普及的關鍵挑戰，包括在非結構化環境中的可靠性和穩定性、成本效益，以及對具備真正適應性和問題解決能力的高級人工智慧的迫切需求。

這一系列的技術進展不僅展示了波士頓動力在機器人領域的領先地位，也為未來人形機器人的實際應用鋪平了道路。