我们自我也像黄 沙 斗破重重绝夜山。 喝过茶,喝过茶,巡场向口巡 歌狂奔。自我也像狂 沙簸 箕。 喝过茶,巡场向口巡歌。
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所以你们让机器人武术跳舞,真不是通过后台的遥控?真不是,是先采集的人类动作,让机器人学会,再上台表演,这更没技术含量了,人怎么动,机器人就怎么动呗,机器人太弱了,做不到。嗯,你别看它硬,但要说起运动能力啊,比如语数新发布的 hr, 有 三十一个关节自由度,机器人力算多了, 但人类呢?一两百个,更别提复杂的肌肉带派的大脚,机器人都馋哭了。没有这些啊,他随便做个动作都会翻车。所以武术啊,跳舞啊,更得非常精细的控制每个关节,每个电机, 难爆了。那是工程师一个 pose 掰的动作,无穷无尽,掰不过来,也不知道怎么掰。你们都不知道正确答案,那机器人是怎么学的? 你问到点子上了,核心技术啊,就强化学习,不需要正确答案,也能学会所有动作。别开玩笑了,这可能 很简单,我们用强化学习训练一个小脑,由它来控制机器人。等会小脑,它是个 ai 模型,作用是读取当前的身体状态和要实现的武术或者舞蹈姿态,输出各个关节的控制指令,让机器人动起来。 这个模型为什么就知道怎么控制呢?其实一开始他也不知道这个模型是随机设置的,就像个婴儿,但是我们还是让他来控制机器人,这时候肯定是乱动吧,有什么意义呢?关键的来了,这个技术啊,叫强化学习。那怎么学习呢?虽然啊,我们没有正确答案,直接教小脑怎么控制机器人是对的, 但反过来,我们很容易就能看出来他是不是做错了,比如摔倒了,那我们就大量扣分作为惩罚。同样,他的姿态和目标姿态差距越大,我们也扣越多的分。这么惩罚完,小脑就知道,哦,不平衡是错的,不像也是错的,他就不再这么下指令了。这就是学习 不断重复这个过程,小脑犯的错就越来越少,扣的分也越来越少,机器人的动作也就越来越平衡,越来越像了。那实际上要重复多少次呢? 亿万次,这么多现实吗?确实不现实,这也是为什么这段时间啊,机器人的表现突飞猛进了,强化学习训练。小脑啊,还真不是,在现实世界里是用模拟器在虚拟世界里进行的。 模拟器就很关键,以前的模拟器慢弱,学习效果就不行。但是近年来,出现了像英伟达 s x g 这样能利用 gpu 并行学习的模拟器, 使得学习速度提升了成千上万倍。再结合其他算法和硬件的进步,才使得这么复杂的舞蹈、武术成为可能。那这玩意接下来还能学会更复杂的动作,我太期待了。比如呢?包饺子。

刚才看春晚,不知道大家注意到那个机器人挥手和抓取的动作没?说实话啊,光看画面你可能觉得没啥,不就是动动手吗?但如果你知道这双手的背后是中国机器人行业憋了十年的一口气,你可能就不会这么想了。 我今天特意去扒了扒,发现了这个灵巧手背后低调的公司殷实机器人。为什么说憋了十年?因为灵巧手这个东西,一直是卡住机器人进化的一道坎。你想啊,咱们总说要给机器人装个聪明的大脑,但如果手不灵活,再聪明也白搭。问题是这玩意太难做了。我之前看过很多实验室的 demo, 看着挺炫,但要么做不出来,要么做出来也没法量产。结果这帮人从二零一六年就开始死磕这件事,团队都是北航机神研究所和北科大出来的技术派,他们最聪明的地方在哪?没有跟风去卷软件算法,而是选了条最笨也最难的路,自己做。核心零部件。就是那个叫微型四伏电钢的东西, 手指那么大一根,但里面塞满了电机、减速器、传感器,你可以理解为机器人的人工肌肉。更关键的是,他们把这个东西做成了标准化模块。这意味着以前别人想做零条手,得从零开始死磕每一个零件,现在直接用他们的模块就行了,这才是真正的降低了整个行业的门槛。 我看到一个数据更夸张啊,他们的零小手现在已经卖出去一万多台了。要知道,全球能把零小手做到量产的公司本来就没几家,交付量破万的,他们是第一个。这意味着现在市面上每两只五指零小手就有一只来自中国。然后我又去看了看客户名单, 语速、智源、松原动力这些做人行机器人的,还有谷歌、英伟达这种国际巨头,都在用他们的产品。说实话,我以前总觉得机器人的核心技术都在国外,但看到殷实这样的公司,突然觉得有点提气。 从二零一六年的第一台样机,到现在服务全球七百多家客户,这种十年磨一剑的故事才是真正的硬核。

春晚语数的幕后揭秘来了!据创始人王星星透露,语数科技为春晚专门成立封闭专项组,光核心动作脚本就推翻二十多个版本,最大突破是研发了舞台专属的高速跑位算法,机器人第一次能在大舞台上流畅奔跑。 精准卡点落位,最惊艳的跳板空翻,这个动作的容错空间极小,起跳到落地必须精准到毫秒级。团队做了上千次仿真和实际测试,把起跳姿态、落地、缓冲全部算法化,让几十台机器人实现毫秒级同步。 彩排时的低温会拖垮电池和传感器,团队为此重做温控和电源管理,连续半个月通宵跟场调试,整首音乐被拆到零点零一秒精度,动作误差被压进毫米级。 每台机器人都有备用机,工程师全程待命。这场零失误的直播背后,是几百个日夜死磕出来的中国硬科技。当机器人已经能在春晚舞台打出中国功夫,下一步,他们会走进我们的生活吗?

春晚机器人炸场背后靠的是这些技术?本期视频就给大家拆解春晚机器人表演背后的核心技术,帮你看清这里的门道。首先是大家喜闻乐见的动态能力。 从去年春晚开始,机器人从能走能跑到打拳空翻一天一个样,咱看看这次又卷出了什么新花样。你看,奶奶的最爱里直接来了个原地腾空后空翻干净利索。还有舞, boss 里开始练舞了,操练各种兵器,还加了高空弹跳,空翻歌舞制造未来里展示了丝滑的组队伴舞。 不过这一回让我眼前一亮的还是充满开场魔法原子的托马斯三六零,这也是难度极高的体操动作,非常考验机型的整体斜缝控制、重心管理跟力矩瞬时分配的水平。硬件上,整机结构的强度跟关节模组的扭矩得够大,软件层面融合模仿学习跟强化学习。 先跟人学动作,胳膊怎么撑,身子怎么扭,再到仿真环境里千百万次的训练,最后迁移到真机上自主完成动作,这就非常体现全站自研技术的优势了。第二,你太能力。 一直有人争论机器人为什么要做人形,这次春晚这群熊猫给我提了个醒,机器人拟态可以不止像人,这群机器狗办的熊猫可不是套层皮这么简单。首先想让它动起来像,得先把外皮跟身体做适配,运动策略也得重新标定,甚至要拟态熊猫颈部的活动得专门把机器狗的脖子改成三个自由度。 然后是运行的稳定性,因为加了层皮导致散热会变差,需要更好的功耗控制,以及同时要保证一百只熊猫的一致性,这里边其实都是对工程和算法的考验。第三,操作能力。如果说前面的动态能力、拟态能力,你觉得是华而不实的舞台演出,更多是情绪价值。 接下来我要说的操作能力,你要仔细听。这回我最难忘的今宵里,铁哥们表演了货架、取物、叠衣服、跟人手势交互等等一系列操作。那直观看是手的操作能力背后其实是 ai 聚神模型的泛化能力。 更绝的是宜宾分会场的魔法原子机器人,一个在后厨捞面,一个跟前台送餐,协助招待宾客,甚至还能给倒酒。那这项能力背后,是一套从数据采集到模型训练的完整技术路径。先通过冻补系统采集真人干活的运动数据,再扔到仿真环境里进行海量强化训练,让 ai 掌握力度、轨迹与速度等等, 备好之后迁移到真机,结合多模态的感知,自主适应环境去执行动作。同时还得利用分布式决策算法跟环境感知融合,让机器人进行实时交互信息,去做动态写作, 这才是机器人真正走向工业服务规模化落地的核心关键。好了,听完我的技术拆解后,你给各家机器人打几分,咱们评论区聊聊,我是福爸,下期见!

别再把他当春晚了,他是科技革命的宣战书。今年的春晚涌入了一大波机器人,都塞不下了。可如果你看懂了,就明白,这根本不是春晚,这其实是中国在向全世界秀出智能化的肌肉,是国家意志最直白的一次表态。为什么这么说? 看完这条视频你就明白了。先看语数机器人,没想到短短一年功夫,都不能用进步来形容了,那是进化。 去年一杀我讲他的时候,还有好多人说我是吹牛,在网上骂我。可去年吹的牛,今年全都实现了,飞檐走壁、跑酷弹跳、登墙后空翻、大回旋、七周半,不再只是老太太转手帕了,全都是高强度变换重心的大动作,但全都能稳稳落地。 这是军演呀,还是春晚呀?最让一沙我震撼的是,你能看到他明显有站不稳的地方,但却用小碎步快速调整,保持住平衡,这真的有点吓人,因为这是属于人类快摔倒时的条件反射动作。 对,如果他们完全整齐划一,毫无失误,我反倒觉得很正常,因为毫无失误,靠电机硬扭就可以了。但他好像是在故意展示失误,故意告诉我们,他就是一群会犯错但能迅速改错并跟上集体节奏的人。 而这些可都是战术动作,舞台上就这么灵活,那么在战场、在太空、在深海,又会以多么流畅的动作统治这些领域呢?当然,也有高赞的评论在反对,说为什么所有的机器人都在打架、在跳舞啊,净整这些没用的, 能给我做饭吗?能给我洗衣服吗?还有人说,这是科技公司的年会吧,年味人味都没了。这话听着刺耳,但问到了根上。如果今年春晚还只是跳舞,那真配不上开头说的科技革命的宣战书。但我之所以敢这么说,是因为这里面还藏着一个真能干活的实干家。谁啊? 就是那个和沈腾玛丽搭戏的老北京机器人盖伯特,银河通用机器人。别以为他是个只会耍嘴皮子的胡同串子。下了舞台,这位老北京盖伯特一直在总台一号演播大厅的观众入口当服务员, 给来来往往的观众递水送礼物。这是春晚历史上第一次有人形机器人直接参与到观众的服务保障工作中, 不是表演,而是干活。你看得明白这背后的区别吗?语速的强大是身体的强大,是需要无数次的演练让代码精准的执行。而盖伯特的强大是大脑的强大。他干的事可以没有彩排, 可你看他面临的环境是什么?是春晚的后台人流急、混乱、光线急、复杂、人员动线急不可控的极端场景。而他就行云流水的完成了一系列操作。盘核桃、剪玻璃片、叠衣服、穿烤肠。这些动作对人来说轻而易举,但对机器人却是世界级的难题。 就单说一个盘核桃的动作,要知道核桃表面可不规则,重量分布时刻变化,手指力量稍有偏差就会滑落。而盖伯特是怎么做到的?他要先在他的大模型银河星脑的虚拟世界,让机器手刷题亿万次,喂给他各种大小重量的虚拟核桃,不断试错,练出想象中的盘法, 再到现实中接触实物,积累真实的物理手感,两者结合,机器手才能在现实里把核桃盘的这么溜。这还没完,还有捡玻璃片,这可真是世界难题。要知道机器人在玻璃面前可就是个盲人,因为传统视觉算法根本识别不出来透明的东西。 而银河星脑在仿真环境中生成了海量的透明物体数据,说白了就是假玻璃片。不同厚度、不同碎裂形状、不同光照条件,让盖伯特在虚拟世界中见到了亿万种可能存在的透明玻璃形状,使其能从微弱的反光中真的能看见玻璃,并且捡起来。 还有货架取物,考验的是在拥挤空间中见缝插针的规划能力,叠衣服处理柔性物体的形状不定性问题等等。听到这,你应该明白为什么他能干实事了吧?就因为他的大脑不一样,而答案其实就藏在春晚给他的头衔里。 指定聚深大模型机器人,对,大模型这三个字就是他的大脑。银河通用的核心技术叫银河星脑,他是全球首个集成大脑神经控制的全身全手端到端大模型。 掌握了这种能力的机器人,今天能在春晚给你考察,明天就能去工厂打螺丝,后天就能去家里的厨房给你颠勺。而其实他已经在进工厂以及颠勺了。银河通用在全国二十多个城市都建起了银河太空舱便利店,单日服务量超过两千人次。 工业重载机器人 s 一 已经进入了宁德时代,等企业的工厂也在春晚山海寻梦与航天卫星 c 九幺九一同作为大国重器的代表亮了个相。更可怕的是这些机器人的打工经历,反过来还会训练机器人的大脑, 每一瓶水的取出,每一次货架的调整,每一个顾客的互动,都在积累真实世界的数据。而这些数据回流到训练中心中,又让机器人变得更聪明。是的,一个叫语数,一个叫银河通用,一个是最强身体, 一个是最强大脑。你说这还不算是科技革命的宣战书吗?这两家公司要是合并了,你说这地球上还有对手 吗?所以,春晚结束后,银河通用的多款机器人数分钟就受庆了。而那个老北京盖伯特售价六十九万元,京东上被连夜加购了三百多 台。因此,当有人抱怨春晚全是机器人,没有年味的流失,而是时代的更迭。 二零二六年,春晚语数和银河通用的精彩亮相路线虽不同,却向全世界宣告了同一件事,下一次科技革命主场在中国。


家人们,今年春晚的机器人是不是帅炸了?但是你知道吗?这些在舞台上施华走位精准卡点的机器人,幕后全是黑科技!今天就带你们一起来搬一 搬!春晚机器人到底是怎么练成的呢?你以为机器人自己就能跳的这么整齐吗?大错特错!背后是上百人的工程师团队, 从算法控制到机械结构,每一个动作都要反复调试上千次。为了保证春晚零失误,他们提前几个月就进入春晚后台,吃住都在现场,就为了那几分钟的完美呈现。 春晚舞台可不是实验室,人多灯光复杂,地面还不平整,这些机器人要在几百平方米的舞台上 和真人演员舞美道具精准配合,差一厘米都不行。工程师们甚至专门开发了春晚专用导航系统,让机器人在复杂环境里也能眼观六路。彩排的时候,机器人突然卡壳,团队在零下后台 蹲了三个小时,才查出是一根线路接触不良。还有机器人在演员太紧张在后台发抖,工程师赶紧给他重新校准传感器。 我们看到的每一秒经验,都是无数人在背后默默付出的结果。这些机器人不仅是科技的结晶,更是一群人对完美的极致追求,为幕后的工程师们点个赞吧!

今年春晚那个机器人醉拳摔倒大家有印象吗?千万别以为那是失误,其实那是专门为了舞台效果设计的亮点, 看似呆萌的一摔,随后立马帅气的乌龙角柱起身。大家看这个画面,这种高难度的动态调整,就是为了告诉大家,国产机器人不只会卖萌,而且这已经是语数第三次登上春晚舞台,这次带来的可是全球首次全自主人形机器人集群武术表演 现场没有任何外部定位辅助,那是怎么做到的?他通过 ai 处理本质感知数据,并与三 d 激光雷达数据深度融合来解决定位问题。再通过对通用预训练控制模型的微调,配合 ai 融合定位算法, 直接攻克了长系列表演中运动误差累积的难题。简单说就是动作整齐划一,全程零失误。这意味着什么? 未来那些现实中复杂的工厂里,机器人不需要人类清场,自己就能精准干活。再看义乌分会场,那个孙大圣,语术 h 二身披重甲,踩着动态的机器狗依然稳如泰山,这就是语术的底气, 不仅能玩花活,更是能进厂打螺丝搬重物的工业猛兽。从三米弹射空翻到 air fly 大 回旋七周半,语术用人类极限动作验证了机器的可能性。这 也是为什么语数能在二零二五年拿下人形机器人,全年出货量全球第一。当 h 二化身宗师牵起人类的手时,不管是中国功夫还是中国硬核科技,在这一刻都立住了。

啊,大家好,我是步入凡间,呃,今天简单的给大家介绍一下我是如何制作出这样一个十万播放五千点赞的简单的这个 ai 视频。 呃,就是这个大家可以看到的这个春晚探路者机器人的 ai 视频。 呃,目前已经有十点四万的播放和五千一百六十一的这个点赞。嗯,这是一个很简单的视频,呃,我制作他总共时间可能就是五分钟左右, 嗯,就在春晚这个机器人节目播放完的,呃,差不多半个小时之后,我就拿出了这个产品了。接下来我来给大家讲解一下怎么制作出这样子的一个。 嗯,首先我们就是 需要制作一个探路者的白底三世图,就在这个 jamalana 里,我这个是随便找了一个探路者的斜图,我直接让这个 jamalana 画出了探路者的白底三世图。 嗯,这个是第一步。然后接下来呢就是,呃,我们需要一个这个, 我们需要一个他这个的原片,嗯,这个不是原片, 呃,原片就是这边对比视频里左半部分, 这个是我将他这个比较长时间的节目截取了一些比较精彩的动作画面,把它截下来,整合出了一共十四秒钟。 呃,然后接下来呢,你有这个原片的话,接下来就简单了,你只需要,呃,在几梦里把 这个原片和这个机器人的三式图一起丢进去,然后告诉他把这个机器人替换成 apex 的 探路者,维持所有动作背景、行为都一致,细节高清,这样子他就成功的直接会给你生成出来一个这样子的视频。 原理上是很简单,跟我之前制作假面骑士封穿祥子的是一样的 呃,差不多就是这样子。呃。学会的朋友希望可以点赞关注三连收藏一下,以后还会给大家分享一些 制作这种简单小视频的思路吧。这个主要就是看你的灵感吧,我在看到春晚节目的时候就想到替换成这个探路者。嗯,果不其然,这个探路者也是很受 apex 玩家欢迎的, 所以说得到了这么多点赞和观看。好的,谢谢大家。

春晚上你看到的那些机器人啊,可能连系鞋带都不会自己。二零二五年十二月份的一篇论文,向我们揭晓了当前的聚神之能,也就是这些机器人和我们想象中能够做的那些事情之间,到底有多大的差距。 系鞋带这件日常小事,上幼儿园的小朋友都能学会,可机器人学习起来,难度超乎想象。很多人第一反应是,哦,那是要精确操作。但我要告诉你的是,精准是其中最基础的一关,真正的难点远不止于此。在人工智能领域,系鞋带这个任务被叫做长城。灵巧、精准操作, 三个关键词,一个都不能少,每一个都是横在机器人面前的难关。先说第一个,精准,这个好理解,要达到毫米级的控制能力,鞋带才能够穿入鞋带孔 差一点都不行。但你可能会问,机器人连穿针都能做到,针孔比鞋带孔小多了,为啥系鞋带反而更难呢?这就要说到第二个关键词了,灵巧 穿针面对的是固定的钢性的针,目标是固定不变的。可是系鞋带不一样,鞋面是软的,鞋带也是软的,一碰就变形。手劲大了呢,可能扯歪了,劲小了又穿不过去。每步的操作他都在时时的变化中, 机器人要动态应对这种柔性物体的不确定性,这也是灵巧操作的核心。第三个,也是最难的。长城 什么意思?穿针是一步到位的短任务,成不成,一秒钟见分晓。可是系鞋带要拿起鞋,鞋带穿入第一个孔,换手拉紧,再穿第二个。第三个,连续十几个步骤,一步错,后面全白费。 更麻烦的是,在这样的场景中,人类示范的效果很差,我们人系鞋带的时候会犹豫,会出错,会反复的调整,这些无效的、错误的动作会被机器人照单全收,根本学不到有用的技巧,这也是之前通用机器人模型做系鞋带成功率很低的核心原因之一。 那字节的这篇论文呢,他就是针对前面我们讨论的这些问题,提出了一个叫 grl 的 强化学习框架,那具体他是怎么做的就不在这里赘述了,大家感兴趣的话可以去看论文。 最终的效果怎么样呢?根据论文里的数据,成功率达到了百分之八十三点三,那相比之前呢,只有百分之四十五点七,提高了接近一倍,那看起来是相当不错了。 但是我们话说回来,百分之八十三点三成功率高吗?放在日常生活里一点也不高,我们人类系鞋的成功率几乎是百分之百的, 所以你这么一想,这些机器人,你还觉得他能够帮你独立照顾老人,或者像网上传言的一样,能够去参加什么象什么站,去应对那么复杂的情况吗?但是我们也不用悲观,我想起十年前的人工智能, 那时候人脸识别的准确率也就是百分之八十几,而且呢,做物理识别的时候,也是对刚性的物体识别率还行,一遇到像衣服啊,包啊这样的柔性物体, 准确率就直线下降。当年淘宝拍照,搜商品,搜手机笔记本这样的硬的东西还行,一搜衣服基本全错, 但淘宝上卖的最多的就是衣服。但你看现在这些问题都被攻克了,现在的技术发展速度比当年可是快太多了。 我们现在有了成熟的大语言模型、视觉大模型、字节这个算法底层就是基于多模态大模型做的,所以我们完全可以想见,在不久的将来,这些问题都会被一一克服,只是我们还需要给他一点时间。

教大家制作这个和机器人格斗 ai 特效,详细教程来了,方法很简单,三秒教会你先戳这个,再戳这个,然后进入抖音旗下 ai 模板工具,跳转到这里,剪同款相册,上传一张照片,等待生成再戳导出就制作好了。

豆包豆包,春晚机器人厉害在哪呀? 今年春晚机器人可太牛了,语数科技的机器人,能弹射、空翻三米高,还能和五校小朋友打醉拳、耍双截棍,动作比去年快了五到十倍。 松岩动力的仿生机器人复刻了蔡明老师三十二个微型电机,让他会挑眉浅笑,还有呼吸感。银河通用的机器人更聪明,能自己决定怎么抓瓶子,还能当售货员做家务,简直是全能助手。