引用 @春天的泉 发表的:图来了
引用 @gin48 发表的:自从人工智能元年，波士顿动力的技术就有了飞速发展，从测试来看，他们应该是用了类似机器学习的设计方案来获取控制平衡的数据了。
引用 @用户1697006266 发表的:查了一下，Atlas虽然只有1.5米身高、75千克重量，但考虑到他是液压装置，输出功率不低，估计真背打你可能扛不住……
引用 @大傲娇 发表的:然后杜兰特就加入了？
引用 @真C大隆多 发表的: 应该 机器学习 深度学习 神经网络都有吧
引用 @Kelevin_K 发表的: 什么都扯机器学习？
引用 @一纸折扇 发表的:你说的线性我可以理解成斜率不是常数吗 y=x^2是不是线性增长
引用 @rxcjdsn 发表的: 13秒那个跳起叉腿的动作好像赵四啊我去
引用 @gin48 发表的:什么叫什么都扯？机器学习本来就是一种逆向获取控制算法的方案，适合这种很难正向编写算法的案例。这需要扯？
引用 @小调lxy 发表的:是嘛…我好像记得在哪看过文章说用到了…记不清了… 不过不用深度学习我觉得可能只是这么一个动作反复实验调整做到这个效果 如果在野外环境后空翻想根据环境实时调整应该必须要用强化学习训练了
引用 @小调lxy 发表的:这个单个腿应该是四个自由度吧 感觉可能还好 毕竟现在很多机械臂都七自由度了 感觉就是这个平衡算法太牛批了…不搞深度学习来训练不可能做到这样
引用 @litianyangLOVE 发表的:这么牛逼 不也是人类研究出来的吗 毁灭他也是一分钟的事
引用 @诶~AI 发表的:做个可伸缩长度的机械臂，吊打一切篮球运动员
引用 @超人小内裤 发表的:再编程编程 可以参加奥运会体操项目了。。。
引用 @howard1026 发表的:这个平衡是怎么做到的……
引用 @苞米地里吃大亏 发表的: 没错，我当时就在里面，一小时50
引用 @青之空 发表的:带球撞你一下，估计进医院吧
引用 @mars416 发表的:输入篮球程序陪你打打球……
引用 @ptlemoon 发表的: 所以靠人来设计算法是行不通的，每增加一个自由度，就至少增加一阶的计算机，所以上限很快就到了。因此要优化算法，用机器学习或神经网络去自学习，像阿尔法狗，自己去协调自由度和约束。
引用 @老虎就爱吹牛 发表的: 毕竟铁和肉的对抗，不知道这家伙疼不疼？如果疼的话，不敢想了
引用 @SWDBOMIN 发表的:想想终结者是哪年的片子，就知道现在人类科学技术水平的发展是远远跟不上期望的。
引用 @失逆与年 发表的:我记得当初在学校里参观全国最先进的机械实验室，看到那些全自动鼠标装配线、能爬楼梯的小车。其实一度以为这些东西在工业生产上是随处可见的，可事实上那些看似简单的东西，是多位教授和博士生多年来的研究成果，已经代表了我国机械工程的顶尖水平，工业生产自动化的程度远不如我想象得高。我国在机器人领域和发达国家差距太大了，急需提升实力。
引用 @失逆与年 发表的:相关行业的都知道，电机操控机械臂扭转，每增加一个维度，难度是成倍成倍的
引用 @寻你一缕残香 发表的:这是指数增长
引用 @兔子不吃草皮 发表的:终结者不远了。。。
引用 @周陶费 发表的:奶奶的，学机械不是都被人鄙视吗？企业都玩虚拟经济去了！人都去挣街资去了！谁还去投身机械行业？
引用 @石柱二哥 发表的: 看情况，速度够快的话直接火葬场了😳
引用 @球队独留 发表的: 你们都忘了，终结者是液态金属的
引用 @网易云音乐家 发表的:和动力没关系，这机器人全凭算法厉害。事实上，这套算法如果给了清北，用不了多久也能搞出来一个。
引用 @听说昵称只能修改一次 发表的: 现在这种机器人应该全是深度学习训练出来的…ai固定环境下的应用还是稳啊
引用 @毛巾挥断萨克雷 发表的: 上次的机器人和人类互动的锻炼是特效，但这次是实打实的，并不是特效。这次视频的介绍在此：https://www.google.com/amp/s/www.theverge.com/platform/amp/2019/9/24/20881385/boston-dynamics-atlas-gymnastics-routine-somersaults-split-leap
引用 @芦苇戒 发表的: 而且难度还远大于线性增加
引用 @詹蜜witness 发表的: 可是我今年好了，我能小跑了。我还能大跳，诶！大跳～
引用 @那个黄昏我错失绝杀 发表的:不用背打，直接隔扣
引用 @大风吹起的牛 发表的:国内现在类人机器人搞4个脚都没跑稳，他已经开始旋转跳跃了
引用 @OnlyBoA0609 发表的: 这偷一个过来我是不是民族英雄了
引用 @lee6249 发表的: 问题来了，打得过詹姆斯吗？
引用 @zurzuri 发表的: 我觉得已经可以做终结者了啊……挂个武器 外形改改,终结者系列里面低型号机器人没那么灵活的
引用 @bxben 发表的:我觉得弄个仿真皮肤再穿上衣服走在大街上，甚至偶尔蹦两下，都未必能认出来。
引用 @加薇看美羊羊视频 发表的: 谁去造他一个进攻犯规？
引用 @伊来文 发表的: 波士顿动力用的是液压不是电控。。当然算法上的难度是差不多的。。
引用 @诺诺诺诺诺维茨基 发表的: 经手倒立前滚翻，无助跑鱼跃前滚翻，原地转体180度纵跳，原地专题360度纵跳，全是体操动作
引用 @我不是憨憨啊 发表的:这种是强化学习
引用 @亚马逊 发表的:跳跃转身落地这么纹丝不动的，应该百分之八十的人做不到
引用 @WhisperLeo 发表的: 我觉得吧，这么发达的技术都出来了……是有点可怕。但是还没上升到终结者里天网那个级别吧。机器人能通过一些软件的控制做出很复杂的动作了，但是自我学习能力还不够。
引用 @WhisperLeo 发表的: 的确，就看它跳这两下，T600和T800是做不出来的
什么都扯机器学习？
毕竟铁和肉的对抗，不知道这家伙疼不疼？如果疼的话，不敢想了
？？？
。。。。跟机器学习没关系，机器人运动控制领域，算法始终是超前的。
这个机器人领先的是里面的液压伺服阀和高功率密度电机。
什么叫什么都扯？机器学习本来就是一种逆向获取控制算法的方案，适合这种很难正向编写算法的案例。这需要扯？
这是指数增长
对的，就是按照乡村爱情人物做的，以后会出刘能版的
没有用机器学习，或者说机器学习并不是关键。控制系统运算量上，行走机器人就像超复杂五轴联动机床，远比不上阿尔法狗下围棋。
听老师讲，最新型号应该是用了FPGA技术，硬件计算上更先进。
机器人运动控制，基础控制系统和算法很多是公开的，计算机上仿真大家都会，虚拟样机蹦蹦跳跳并不难。难的是造出来。
波士顿动力领先的始终是它的动力系统，简单说就是里面的几个伺服阀。
那样成本太高了，用传感器测量接触力来判断环境的，这个跟学习没关系
四个自由度……
要是装配上武器 毁灭你就是一秒钟的事
被它恶意肘一下，需要担架抬走了。
必须给你亮
路飞吗🐶
比起全局平衡的难度，自由度可以忽略不提
想多了，还差的很远很远
加了个脑垂体
兄弟你被坑了，我当时是80接的这个活儿……
看情况，速度够快的话直接火葬场了😳
然后唱跳rap篮球？
这东西用的是控制论，没用到机器学习啊
肯定不敢用铁的和人打，安全还是要考虑的。估计会把材料改改，改成类似人的那种。
这是公开的，已经很牛逼了
这玩意就像美国农场主用联合收割机，我们农民一亩三分地，买个锄头就够了。。。并不是我买不到收割机，而是我地就只有这么多。。。。
我最近做了一个二维的电机探测系统都做了小半年……
对不起，这不是拟人，因为在下做不来这个动作。。。
线性就是斜率为常数 这么说不错吧？
你们都忘了，终结者是液态金属的
机器人方向就业待遇也不是很差啊，别什么都怪大环境好么
应该是加工厂，都成肉饼了
把👴逗乐了
大胆一点，加入摄像头跟GPS，配上武器装备，直接上战场打仗了。
那是那个女机器人
莫名恐惧
机器人三大定律
那挺便宜啊，在哪交钱，我也想玩。/狗头
我不要你觉得，我要我觉得。我认为就算有算法，国内也弄不出来。动力、传动、机械差太远了。
也可以是范伟，我还能大跳了
这种是强化学习
电饭煲成精了
哎，不知道霉国又要领先世界几百年
我感觉像范伟，还会大跳。。
这个跟深度学习真没关系
不存在的网站
这偷一个过来我是不是民族英雄了
这话有声音了。
哈哈哈哈，生日快乐
不用隔扣 直接强投
看过国内的机器狗，跟波士顿比起来就像小儿麻痹一样。。。
是
这...还是老虎好打一点
的确，就看它跳这两下，T600和T800是做不出来的
可能给认成CXK
icu进一波？
液压精度能做到如此地步，比电控还恐怖啊
感觉只需要外观拟人化，这个的动作只有很微小的部分不像人了……如果人工智能再有突破，能通过图林测试……艹！难以想象！
机你太美？
这俩不分家，现在基本上都没有纯强化学习，都是drl网络
大胆点 百分之九十
那是人工智能方向上的软件问题，已经不是机器人设计的工程问题了。
这个机器人证明硬件工程上的问题已经解决一大半了。软件问题，谷歌也解决了一大半了……真可怕……
T800怎么可能做不出来
T800只要真人能做的他都能做 只会更好
他说的低型号是T-1这一类履带型
配置重型武器的