快科技3月20日消息，波士顿动力发布了电动Atlas机器人的最新演示视频，展示了其惊人的灵活性和拟人化动作，引发广泛关注。
此次演示的背后，离不开AI机构RAI Institute的助力，双方合作开发了基于动作捕捉和强化学习的先进训练策略。
与以往不同，此次Atlas的动作并非预先编程，而是通过动作捕捉和AI学习实现的。真人演员穿上动作捕捉服，完成各种动作，这些动作数据随后被输入Atlas系统，由AI算法进行学习和模仿。
为了加速Atlas的学习进程，RAI Institute采用了物理引擎驱动的模拟器。该模拟器能够生成海量训练数据，模拟各种动作场景，使Atlas在虚拟环境中进行高效训练。
每个动作的训练数据都来自约1.5亿次模拟器运行，这些在虚拟世界中掌握的“技能”可以直接迁移到实体Atlas机器人上，无需额外训练，极大地提升了训练效率。
去年，波士顿动力发布了《再见，液压Atlas》视频，正式宣告其研发的液压驱动双足人形机器人Atlas退役，从液压驱动到全电动是Atlas机器人走向实际应用的重要一步。
电动系统相较于液压系统拥有诸多优势：更安静、反应更迅速、维护更简便，同时还能实现更精细的动作控制，这对于需要高精度和敏捷性的任务至关重要。此外，电动系统更加节能环保，有助于降低运营成本和环境影响。
快科技3月20日消息，波士顿动力发布了电动Atlas机器人的最新演示视频，展示了其惊人的灵活性和拟人化动作，引发广泛关注。
此次演示的背后，离不开AI机构RAI Institute的助力，双方合作开发了基于动作捕捉和强化学习的先进训练策略。
与以往不同，此次Atlas的动作并非预先编程，而是通过动作捕捉和AI学习实现的。真人演员穿上动作捕捉服，完成各种动作，这些动作数据随后被输入Atlas系统，由AI算法进行学习和模仿。
为了加速Atlas的学习进程，RAI Institute采用了物理引擎驱动的模拟器。该模拟器能够生成海量训练数据，模拟各种动作场景，使Atlas在虚拟环境中进行高效训练。
每个动作的训练数据都来自约1.5亿次模拟器运行，这些在虚拟世界中掌握的“技能”可以直接迁移到实体Atlas机器人上，无需额外训练，极大地提升了训练效率。
去年，波士顿动力发布了《再见，液压Atlas》视频，正式宣告其研发的液压驱动双足人形机器人Atlas退役，从液压驱动到全电动是Atlas机器人走向实际应用的重要一步。
电动系统相较于液压系统拥有诸多优势：更安静、反应更迅速、维护更简便，同时还能实现更精细的动作控制，这对于需要高精度和敏捷性的任务至关重要。此外，电动系统更加节能环保，有助于降低运营成本和环境影响。