波士顿动力公司的亚伦·桑德斯回答机器人技术的问题

在接下来的几周里，TechCrunch的机器人新闻通讯Actuator将与一些顶尖的机器人专家进行问答。请在此处订阅以获取未来的更新。

部分1：CMU的马修·约翰逊-罗伯森

第二部分：丰田研究所的麦克斯·巴贾拉查里亚和拉斯·泰德雷克

第三部分：Meta的Dhruv Batra

这次是波士顿动力公司的首席技术官Aaron Saunders。他在该公司工作超过20年，最近担任工程副总裁职务。

生成式人工智能在未来机器人领域将发挥何种作用？

当前的变化速度使得很难对未来做出很远期的预测。基础模型代表了机器学习最佳模型研发方式的重大转变，我们已经看到了在自然语言界面方面的一些令人印象深刻的近期加速。它们提供了创造与机器人对话界面的机会，改进现有的计算机视觉功能的质量，并有可能启用新的面向顾客的能力，比如视觉问答。最终，我们认为这些更可扩展的架构和训练策略很可能扩展到语言和视觉以外的机器人规划和控制。能够解读机器人周围的世界将会导致与其进行更丰富的互动理解。成为一名机器人科学家真的是非常令人兴奋的时刻！

你对人形外形有什么看法？

并不是所有的任务都适合使用人形机器人。以Stretch为例——最初我们通过一个视频展示了Atlas移动箱子的方式来引起人们对这个搬箱子机器人的兴趣。仅仅因为人类可以搬运箱子，并不意味着我们是完成这个任务的最佳形状，所以我们最终设计了一个定制的机器人Stretch，比人类更高效、更有效地搬运箱子。尽管如此，长期追求通用机器人仍然有巨大的潜力，人形机器人是最明显的与我们人类形态相匹配的选择。我们一直对人形机器人的潜力感到兴奋，并正在努力缩小技术差距。

在制造业和仓储业之后，机器人技术的下一个主要领域是什么？

当你将客户需求与技术的最新状况相匹配时，这两个行业仍然突出。随着我们的扩展，我认为我们将从具有确定性的环境逐渐转向具有更高的不确定性的环境。一旦我们看到制造业和物流等自动化友好型产业的广泛采用，下一波可能会出现在建筑和医疗等领域。像这样的行业是有吸引力的机遇，因为它们拥有庞大的劳动力和对熟练劳动力的高需求，但供应不足。结合工作环境，将工业设置的高度结构化和完全无结构的消费市场之间的环境，并且这可以代表通往通用目标的自然的下一步。

真正的通用机器人有多远了？

今天和真正通用性机器人之间存在许多棘手的问题。量身定制的机器人已成为工业自动化世界中的商品，但我们现在才看到多用途机器人的出现。要成为真正的通用目的，机器人需要在非结构化环境中导航，并解决它们尚未遇到的问题。它们需要以一种建立信任和取悦用户的方式来做到这一点。而且它们必须以具竞争力的价格提供这种价值。好消息是，我们看到了该领域关注度和关键质量的激增。我们的孩子从小就接触到机器人，并且最近的毕业生正在帮助我们推动技术的大规模加速。今天向工业客户提供价值的挑战正在为明天的消费者机会和我们梦寐以求的通用未来铺平道路。

在未来十年内，家用机器人（除了吸尘器之外）会开始大规模普及吗？

在接下来的十年里，我们可能会看到更多的机器人进入家庭，但只用于非常有限和特定的任务（就像Roomba一样，我们将在日常生活中找到其他明确的价值案例）。离能够为广大消费者市场提供价值的多功能家庭机器人还有超过十年的时间。什么时候你会像买车一样去购买一个机器人呢？当它达到了我们在那些我们用来环游世界的神奇机器中视为理所当然的相同的可靠性和价值水平。

哪些重要的机器人新闻/趋势没有得到足够的报道？

人工智能和其在包括机器人技术在内的各个行业中的潜力引起了很多人的热情。尽管它在明确角色中可能会解开几十年来相对静态的领域，但要成为一款出色的机器人产品，需要比仅有的1和0更多的东西。为了使人工智能在与我们周围的世界互动中取得实质性体现，我们需要跟踪计算机、感知传感器、动力源和构成完整机器人系统的其他要素等关键技术的进展。汽车行业最近朝着电气化和高级驾驶辅助系统（ADAS）的转变，正在迅速改变庞大的供应链。图形卡、计算机以及越来越复杂的人工智能增强消费电子产品的进步，持续推动相邻供应链的价值。这一巨大的科技滚雪球虽不常受关注，却是机器人技术中最令人兴奋的趋势之一，因为它使得小型创新公司能够凭借巨头的支持创造出新颖而令人激动的产品。