宇树科技遥控器怎么看

好，大家好，我现在在语数机器人的展台啊，围了非常多的人给大家看一下，有很多人说呢，语数机器人到底有没有遥控呢？今天给大家揭秘一下。那网上呢？有很多人说语数机器人到底有没有人遥控啊？答案是有的，遥控的人在这里， 他的遥控技术应该不是很好，还不能把遥控器放到背后， 要不要再来一次？他在问还要不要再来一次？ ok， 好， 就会最基本的菜品， 这是语速的遥控器。

开箱扣子打开摘开就可以了，只有一个杠子，先拿出来，你把遥控器遥控器先拿出来，然后脚先抬出来，把这个垫片泡沫垫给拿出来， 然后先出脚出两个人合力就可以给它搞出来了。开机也是点按加长按， 听到风机运转声音就是启动成功。这遥控器遥控器也是点按加长按 力举模式，开机完成按那个阻力模式 l 二加 b 阻力模式，它会自己播报阻力模式，然后再锁定站立 l 二加上，也会自己变成预备模式，然后再给它抬起来就可以了， 然后再用运控模式 r 二加 a。 这边有写的 r 二加 a 走跑运控，已进入走跑模式，请控制速度，注意安全。 躺下的话这边有一个操作按钮，三就是 l 二加叉 阻尼模式，然后在那个自适应起身，嗯，先给他阻尼模式 l 二加 b 阻尼模式，然后再给他锁定站立 l 二加上，我想要自己起身，就是按这个躺跟站 l 二加叉 长按，已进入常规运动模式，请注意安全。已进入走狗模式，请控制速度，注意安全。你可以简单的挥手，挥手，他这边就是胸前挥手，有个双击外，可以按一下 飞个吻，双击叉，这个比较基础的一个动作。好，接下来可以给大家看一下舞蹈，就稍微空旷一点。好，现在就左跑运空的状态，可以直接跳舞，就是可以跳个扭扭舞。二二加左 l 二加叉，然后也是躺下 阻尼模式。对，先给它关机就行了，短按加点按加长按就行。 ok， 手柄也是点按加长按好，那就装箱 头伸进去，然后再进腿盖板先垫一下，手的话要给它拿出来， 然后腿腿的话要转一下，泡沫垫片可以放脸上，然后防止刮刮花了。对，要腿要稍微转一下，然后腿往里收紧就 ok 了。 然后充电器啥的手柄放这，充电器放这，然后就可以盖上了。

最近这个视频在海外科技圈爆火，工作人员怎么把遥控器藏在背后？为什么现在的人形机器人还要人控制呢？ 不只是语术科技，现在全行业都是这样。很多人潜意识里会觉得遥控等于不高级， ai 就 应该自己会动，但换个角度想，人学走路不也是先被扶着吗？现在的 ai 真正厉害的地方在语言判断规划，但人形机器人最难的是身体协调性， 因为所有动作要实时完成，所以现在的行业解决方案基本都是人类负责战术决策，机器人负责动作执行。你看到的遥控本质上不是作弊，是通向真正自主之前必须走的一步。

这是一个语数勾一的机器狗，然后用户描述呢说是这个遥控器充不进去电了，然后给他看看，先看一下他开机，短按再长按他没任何反应，给他看看，先把这个遥控器给它充上电试一下，看它没任何反应，然后短按开机也是没反应，给他拆开， 现在把这个螺丝拆掉，这个小板拿下来，然后继续拆，这边现在已经修好了，给它充电试一下，插上电源线，开始正常充电了， 然后把它拔下来开机试一下， 现在这个遥控器已经好，然后看一下现在已经开机，然后右 都没有问题。

好，今天给大家拍一下语速机器狗的一些操作流程啊，开机以前我们要确保它的四肢必须要这样趴着，而且每条腿要这样选择，我们插入电池的时候，这个开机键他在上面直接推进去， 推进以后要确保这个腿回归回去，然后短按一下，亮了，然后再长按，遥控器的开关也是一样的啊，短按一下，然后再长按。接下来我们就开始等待这个机器狗，它开机成功以后，它待会站立起来。 好，我们现在机器口已经站立了，我们就可以开始操作，双击外键，它就会变成跳跃模式，双击 r 二键，机器口会站立，就后脚站立，取消也是双击 r 二，双击 r 一， 机器狗前脚站立，同时我们取掉也是双击 r 一 r 加 y 笔芯 r 一 加 a 键跳跃模式，机器狗它官方是有两个舞蹈的， l 一 加 x 进入第一个舞蹈， l 一 加 b 是 另外一个舞蹈 中等舞蹈，按 shift 键 l e 加 a 键，机器狗可以拜年 r e 加 b 键，机器狗会坐下， r e 加 x 键，机器狗会怼人 r e 加空键抢票， r 加 a 键是机器狗伸懒腰模式， l 加 shift 键，机器狗进入跑票模式。 同样我想要取消单机一下 smart 键，它回回归到这里头，这个在要关机的时候，首先我们按 l 二加 d 键，连按两次，让他躺下，躺下以后我们关机也是短按一下，然后长按。 我们在关机的时候一定要注意，无论是开机还是关机，我们要保证机器狗的这个四肢，也就是四条腿，它必须是这样犬缩着规则的排列啊，这样子机器狗才能够正常站立。

看一下语数勾二机器狗的这个遥控器如何拆？首先呢需要把这个垫子给它弄下来，它的螺丝都是在这下面的，有一二三四五六七七个螺丝是内六角的，给它拆下来，然后手柄背面的话，这里有两个这个胶垫，把这两个胶垫给它拿下来，拿下来之后这里就是两两个螺丝分别给它拆下来，先把螺丝拆掉之后呢这个 壳子就给它拿下来，然后看下这个地方是它的这个按键，这里是个小电路板，它通过这些触点连接到这个这个主板上面的，然后这一部分呢就是它的内部的结构，这个地方是一个左边的摇杆，然后这个是个主芯片，这里也有个小芯片，这个是充电口， 这边也是有芯片，然后这里是有个电容，这里是个天线， 然后这地方是有个轴，这个轴呢是固定这个在这个地方，然后呢这个复位弹簧，他这样的话就可以让这个右边的正常的伸缩，然后这个伸缩之后呢，这里是有个排线，右边这个弹簧的这个按键电路板和左边的这个主板，它是通过这个这里有个软排线去连接的， 然后现在已经把右边的给它拆开，可以看一下右边也是个小芯片，它通过这个排线的连接和左边这个电脑板进行这个数据通讯的，然后这个地方已经是断掉，这个就是很好的已经断掉。

最近老是能刷到语数的机器人，我就发现一个很有意思的点，就是这些操作员他们总是把手背在身后来操作。我一个九零后没玩过遥控机器人，但是我从小玩过遥控赛 车，我小时候玩这个赛车的时候，手是放在前后看着键盘玩的，现在这些零零后年轻人都流行谋筹码。

兄弟们，大新闻，被寄予厚望的人形机器人第一股语术科技，六月一号就要上会了。原本大家以为这是一个高科猛进的神话，但仔细翻看完上交所多轮问询和语术的上会稿， 我发现这哪是去上市敲钟啊，这分明是被监管架在火上烤，逼着他亲口戳破了人形机器人的泡沫！今天这个视频全是干货和残酷的现实， 咱们一起来看看，离开了炫酷的视频滤镜，真实的语数机器人到底长什么样？咱们先看财务。这是暴击的第一层，家人们语数二十五年的数据，绝对是神话级别的。人家刚刚透露，二零二五年全年营收干到了十七个亿， 同比增长百分之三百三十五，扣非净利高达六个亿，净利率百分之三十五，这哪里是造机器人的硬件厂，这简直是卖白粉的利润。但是 注意这个弹势，为了上会语数，必须加更一期财报直接批露了二十六年一季度的数据，结果瞬间卸妆了。一季度营收只有四点二个亿，增速回落到六十八。最恐怖的是，扣菲净利润只有四千万，同比暴跌百分之五十三，净利润不到百分之十。为啥会这样？ 公司给出的解释是，研发费用和销售费用在大幅增加。说白了，去年那种暴利是不可持续的。机器人大战一开打， 为了搞研发抢市场，钱就得像流水一样花出去。正如上交所对众多你上市企业的严苛追问一样，任何业绩变脸和异常波动，都必须在阳光下说清楚。 更残酷的第二层暴击，是被监管追问出来的业务真相，以前大家觉得语数肯定有极高的技术壁垒对吧？但上交所直接追问，你们到底有什么护城河？招股书里的风险透露，必须讲人话。 于是我们看到了宇树从未有过的卑微。宇树首次点名了竞争对手，一方面，特斯拉 optimus 第三代马上就要小批量市场了，量产后绝对是直接竞争。 但最可怕的不是外敌，而是国内友商。以前我们总以为车企只是造车的，现在看看人家小米小鹏那帮人造汽车的、造手机的大厂全进场了。 这些超级大厂在机械和电子领域有几十年的硬核积累，又有钱又有人，他们进人形机器人赛道， 对语数这样的初创企业来说，那可能真的是降维打击。目前国内人形机器人整机企业已经超过一百四十家，竞争惨烈到你难以想象。但这还没完，第三层暴击直接扎到了语数的新窝子。 技术软肋。以前语数给人的印象是，不仅机身灵动，能跳舞，还有大脑能思考。 结果在监管的火眼金睛下，语数在招谷书中老老实实坦白，我家过去牛的是机器人的本质和小脑，这俩是啥？就是怎么造出电机减速器，怎么让机器人走路不摔跤翻跟头。 但是真正决定人形机器人是玩具还是生产力的大脑，也就是机器人的 ai 认知和高阶行动决策能力。语数没怎么投入，人家白纸黑字怎么写的？ 语数坦诚，在大脑方面，他们尚未大规模开展真实数据采集与工厂部署训练，说白了就是还没入门， 再看知识产权，你一个冲科创版的硬科技公司查下来，截至今年一月，公司境内发明专利只有二十项，语数的解释竟然是为了技术保密，特意少申请专利， 兄弟们，你们信吗？说到最后，语数这次募资四十二亿要干嘛？其中拿二十个亿去搞刚才说到的那个最缺最短版的大脑模型研发，这说明公司自己也清楚，光靠两条腿跳舞是不行的，人形机器人能不能真有灵魂，能不能在工厂干活得把大脑装上？ 所以语数在风险纰漏里几乎是明牌告诉大家，未来的竞争极其残酷，现有的技术和成本优势很难形成高壁垒，随着造车造手机大厂的跨界打击，收入增速会成压，高额净利润也会一去不返。 所以说，六月一日儿童节上会语术，表面上是去要钱，实际上是去渡劫。这是中国巨深智能领域最真实也是最残酷的商业现实。语术科技的今天，是你当初想象中的样子吗？

全网首发语数最新款二一人形机器人开箱 遥控器，和语数以往的遥控器是一样的，上手零难度，但是电池比记忆小了很多， 自主躺下， 自主站立，动作丝滑不卡顿。 和 u b 选全尺寸机器人站在一起，一个高大威猛，一个小巧灵活。

最近很多人在评论区怼我，老李，别吹了，这不就是个大号遥控玩具吗？确实，现在很多展会上的动作都是遥控，但如果你认为这是造假，那你就看清了现在的科技进程。 这不叫作弊，这在 ai 里叫模仿学习。机器人现在就是个三岁小孩，他得先看着人类做一遍，才能学会怎么拧螺丝，怎么叠衣服。 关键来了，这恰恰是咱们中国的机会。老美那边让博士生去拿遥控器教机器人，成本多高？ 咱们中国有全世界最完善的产业链，有最多的应用场景，我们能用十分之一的成本收集到十倍的数据。所以，别看到遥控就喷，现在的遥控是为了明年后年的全自动。 在这条路上，也许我们起步晚，但论教徒弟，中国制造没怕过谁。我是硬核老李，点个关注，下期带你看更真实的产业逻辑。

雨树除夕夜在春晚上的五 b o t 又火了。有道是人红是非多，机器人也不能免俗，各种稀奇古怪的说法都来了。春晚雨树机器人的表演背后，有人拿着遥控器在控制， 这玩意儿只会表演，跟特斯拉那种能自主干活的机器人根本没法比。但凡下过团队副本的人都知道，这观点纯属扯淡。没仔细数，舞台上同时表演的得有二十几个吧？你试试让二十几个挖玩家简单模拟一下就知道有多扯了。 今天我们就来巴拉巴拉雨树春晚表演背后的技术到底是怎么回事？第一个问题，春晚机器人真的用遥控器控制吗？先说结论，不是遥控器，是全自主集群控制。什么叫全自主？简单说就是二十多台机器人在舞台上跑来跑去，不需要人拿着遥控器一个个指挥。 雨树用的是 ai 融合定位算法，机器人身上装了 i m u 传感器和三，每秒处理上百次环境信息，自己知道自己在哪儿，该往哪儿跑。 更关键的是，集群控制系统总控台给每台机器人发个目标位置和动作指令，机器人自己规划路径，自己跑到指定位置，自己完成动作。如果某台机器人被干扰跑偏了，系统能自动让它归位，这叫自主恢复，不是遥控器能做到的。 第二个问题，为什么春晚表演能证明技术实力？有人说春晚表演不就是预设动作吗？有什么技术含量？这里要搞清楚一个误区，纠结预设的根本就没看到点上。春晚表演的武术动作确实是预设的，但难点不在于预设，而在于执行。 有再聪明的大脑，不能执行也是白瞎。举个不恰当的例子，你总不能让霍金去工厂中做装配工作吧？ 二十多台机器人在四米每秒的高速跑动中完成复杂队形穿插，同步误差控制在零点一秒以内，还要能在剧烈运动中精准定位，不会因为空翻就定位丢失。这不是靠遥控器能实现的，是靠实打实的运动控制算法，多传感器融合集群协调系统。 第三个问题，春晚技术和特斯拉、 optimus 有 什么区别？网上经常拿语术和特斯拉对比，说特斯拉才是真本事，语术只会表演。但这个对比本身就搞错了一个前提，语术和特斯拉走的是两条完全不同的技术路线。 特斯拉走的是 ai 大 脑路线，依靠自动驾驶的 ai 能力，让 optimus 能自主规划任务，适应复杂环境。这更像是机器人界的特斯拉，汽车智能，但成本高，量产慢。语数走的是硬件肌肉路线，先把运动能力拉满，让机器人能干活，再迭代智能化。 这两种路线没有谁高谁低，只是选择不同。语数的优势在于先把产品做出来、卖出去，在真实场景里迭代数据。 第四个问题，春晚表演的技术真的能落地吗？有人质疑，春晚表演不就是炫技吗？跟实际应用有什么关系？ 但语数，春晚表演功课的三类技术难题，每一类都能直接迁移到工业场景，灵巧手柔顺。操作控制，可以用于精密装配、重物搬运、相对定位与动态步态，可以用于货架马放、狭小穿行， 极限动作能力，可以用于电力巡检、应急救援、钢厂巡检、仓储分拣、精密装配。这些场景里，已经有语数机器人在测试干活了。第五个问题，为什么有人说只会表演？ 这种误解的根源可能是对机器人产业发展的阶段认知有问题。人形机器人的发展分三个阶段，第一阶段是提升运动能力，第二阶段是固定场景落地，第三阶段是通用智能突破。目前全行业都处于从第一阶段向第二阶段过渡的时期， 特斯拉语数、波士顿动力，谁都没倒。第三阶段，语数选择先攻克运动能力，在春晚这个零容错的舞台上验证技术，然后快速推向工业场景，这叫务实，不是只会表演。最后说句实话， 把春晚语数机器人说成遥控器控制的玩具，不是客观评价，是对技术的不了解，或者是尬黑。 全自主集群控制、 ai 融合定位、高并发协调系统，这些技术不是遥控器能实现的。特斯拉有特斯拉的路线，语数有语数的路线，两条路都在往前走，谁也没资格说谁不行。 人型机器人产业还处于早期阶段，真正能干的活儿还不多，但正因为早期，才需要有人先把运动能力做扎实，再谈智能化春晚语术。机器人的真功夫最终要落在真干活上，这才是这场表演的意义。至于特斯拉和语术谁更强，让市场和时间来回答吧。

弯腰捡笔、转身丢垃圾、伸手换水、推椅子归位，不用遥控器的语数终于来了。这就是语数刚刚发布的最新视频，一镜到底。收拾办公室全程没有遥控器，没有人类接管，完全靠机器人自己感知和决策。最离谱的是他的实时反应能力， 桌上的笔刚被放下，他就能立刻识别位置，精准抓起后塞回笔筒。中途有人故意往后拉他干扰动作。他也没有死机，而是重新稳定身体，继续执行任务。 更夸张的是，当他准备丢垃圾时，垃圾桶突然被人换了位置。正常机器人可能直接把垃圾扔空气里，但之一会重新扫描环境，更新目标点，然后继续完成动作。甚至连喝了一半的水，他都知道该换新，直接拿来一瓶新的替换。这意味着他已经不是简单执行固定程序， 而是在动态环境里实时理解任务。但这次宣传片也保留了一个很真实的细节。他在推椅子前，并不知道身后就是墙，结果直接蹭了上去。说明现在的人形机器人，距离真正理解复杂空间，其实还有一段路。 可真正值得注意的是，以前机器人只能在实验室里表演，现在已经开始在真实环境里自主干活了。当机器人连办公室杂活都能自己处理时，你觉得下一个被他接管的场景会是哪？关注我，获取最新机器人快报！

朋友们提取语数科技，很多人第一反应还停留在春晚那些非常炫酷的舞蹈上，但是就在昨天，语数科技公布了一段人形机器人整理杂乱会议室的最新测试视频， 看过之前节目的朋友应该记得我们在聊资源机器人的时候呢，给大家科普了一下什么是机器人的小脑。那么今天啊，我们就借着语数的这一段最新的测试视频，我们来重点拆解一下机器人的大脑，看看他是怎么思考和干活的，以及在实际应用中还需要解决哪些问题。首先啊，我们先来看看这台机器人在视频中具体完成了哪些事情， 在一经到笔的视频中呢，他一共连贯的完成了六项任务，第一项任务呢是将记号笔归位，可以看到过程中啊，机器人准备去抓取记号笔，那在此时呢，工作人员啊临时的把笔拿起来，在手上把玩了一下，再放回了桌面的其他位置，机 器人呢依旧可以准确的去抓取，到最后呢，走到了笔筒的前面，精准将笔呢放置到了笔筒里面去。第二项任务呢是调整遥控器的位置，机器人在抓取的时候呢，哎，工作人员又使坏了， 把机器人呢往后拉了几步，机器人依旧保持平衡回到原来的位置，并且把遥控器拿起来，正确的放回了电视机一侧的桌边。第三项任务呢是将废纸扔到垃圾桶里，工作人员又使坏了，不仅是在捡起垃圾前去拖拽了一下机器人，并且在机器人去扔垃圾的时候，又把垃圾桶啊往后拉了一下，机器人呢没有直接扔垃圾，而是呢又往前走了几步，最后啊，准确的把垃圾呢扔到了垃圾桶里。 第四项任务呢，是将喝了一半的矿泉水瓶啊扔到垃圾桶里，再从一箱矿泉水中找出一瓶新的放到了桌面上。那这个过程中呢，虽然工作人员没有去使坏，但是因为矿泉水瓶有的轻有的重，其实是比较考验对于物体抓取的力度控制的。 第五项呢，是把分开的宣传册啊合并在一起。这项任务啊，其实完成的一般般，可以看到他并没有很好的把宣传册合并在一起，而且在使用夹角的时候呢，按在了封面上，可能啊会把宣传册压出痕迹。 最后一项任务呢，比较简单，就是把椅子归位，机器人双手推着那个椅背，慢慢的把这个椅子推到了桌子下面就可以了。那么他凭什么能做到这么多任务的自主运行和抗干扰呢？核心就在于软硬件相互配合的这个大脑上。咱们先说说软件层面，他的核心大脑是 w l a 二点零大模型， 结合视频中展示的是是运行代码，咱们要逐行去扒一下日制，会发现这是他真自主非遥操的有利证据。第一呢是多视角的视觉数据，立体的理解物理空间。 第二是高速的感知决策闭环，机器人获取一次环境观察只需要不到十毫秒，而完成一次策略的推理稳定在九十毫秒左右。 第三呢是精细的动作下发，推理完成以后呢，服务端会立刻将四肢的具体动作参数回传执行，总的来说呀，这个大脑可以一秒钟思考十次的高频运转，这种高频多视角的实时推演，能让他在别人捣乱的时候啊，瞬间反应过来。再来说说硬件层面啊，大脑的高速运行呢，离不开感知和计算，硬件刚刚提到的那四路摄像头就是他的眼睛， 而在计算模块呢，大家可以看机器人背着的那个显眼的小书包，这个小书包啊就是他的大脑算力硬件平台，用来弥补本体算力的不足。不过虽然这一次借助验证展示了世界模型的可能性，但从细节中呢，我们也能看到他距离实际落地啊，还有不少的差距。第一呢是感知盲区和空间边界感不足导致的碰撞， 虽然有四路摄像头，但是呢主要集中在视觉的焦点区域，缺乏对全身物理边界的精准把控。后方呢也有盲区，仔细看视频可以看到他去找笔筒的时候呢，身体啊不小心磕碰了一下桌角，行走过程中呢，脚尖踢到了椅子腿，机器人在往后退的时候呢，也直接撞到了墙壁， 在真实的复杂环境中呢，这还是有点危险的。第二呢，机器人本身啊，运行噪音过大，走动的时候机械脚步声偏大，如果是在家里或者是办公室长期运行，高分贝噪音会严重的优化。第三呢是动作声音效率依旧偏低， 干活呢相对偏慢，主要呢是受限于当前大模型的参数量还不够大，理解复杂的事情呢，需要慢慢的消化。同时呢，端侧的芯片的算力呢还比较有限，也拖慢了执行的速度。总结来说，语速的这段自制视频证明了 ai 正在逐步具备理解和操作真实物理系列的能力，但是呢，算力的增长，全身感知的完善，以及降噪提速、功耗、续航的平衡呢？这需要一个长期的工程点带。 那么最后问问大家啊，当人机机器人要真正的走进千家万户的时候，你最想让他帮你去干什么活呢？欢迎在评论区留言，我们下期视频再见！