波士頓動力公司近期公布了一段令人矚目的電動Atlas機器人演示視頻，該視頻展示了Atlas前所未有的靈活性和高度擬人化的動作，迅速吸引了業(yè)界的廣泛關注。

此次演示的成功，離不開人工智能研究機構RAI Institute的緊密合作。雙方攜手研發(fā)了一套基于動作捕捉技術和強化學習的創(chuàng)新訓練策略，為Atlas的動作表現(xiàn)注入了新的活力。

值得注意的是，Atlas此次展示的動作并非通過傳統(tǒng)的預先編程實現(xiàn)，而是得益于動作捕捉技術和人工智能算法的學習與模仿。真人演員身穿動作捕捉服，演繹出各種動作，這些動作數(shù)據(jù)隨后被精確輸入到Atlas系統(tǒng)中，由AI算法進行深度學習和高效復制。

為了顯著提升Atlas的學習效率，RAI Institute引入了物理引擎驅動的模擬器。該模擬器能夠模擬出豐富多樣的動作場景，生成海量的訓練數(shù)據(jù)，使Atlas在虛擬環(huán)境中得到充分的鍛煉。每個動作的精準掌握，都得益于約1.5億次模擬器運行的積累，這些在虛擬世界中學到的“技能”能夠直接應用于實體Atlas機器人，無需額外的實地訓練。

回顧去年，波士頓動力公司發(fā)布了《再見，液壓Atlas》的視頻，標志著其研發(fā)的液壓驅動雙足人形機器人Atlas正式退役。從液壓驅動到全電動系統(tǒng)的轉變，標志著Atlas機器人在邁向實際應用道路上邁出了重要一步。

電動系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的液壓系統(tǒng)，展現(xiàn)出了諸多顯著優(yōu)勢。它不僅更加安靜、反應更為迅速，而且維護起來更為簡便。更重要的是，電動系統(tǒng)能夠實現(xiàn)更為精細的動作控制，這對于需要高精度和敏捷性的任務而言至關重要。電動系統(tǒng)還更加節(jié)能環(huán)保，有助于降低運營成本，減輕對環(huán)境的影響。