近日，跨維智能重磅發(fā)布人形機(jī)器人DexFoece W1，關(guān)于這款新產(chǎn)品，機(jī)器人大講堂獨(dú)家采訪到了跨維智能CTO金毅博士，拿到了更多的技術(shù)細(xì)節(jié)。
此前，跨維智能作為一家具身智能大腦和傳感器為核心的企業(yè)，開發(fā)出了全球范圍內(nèi)為數(shù)不多的已經(jīng)完成商業(yè)落地閉環(huán)的DexVerse™ 具身智能引擎。本次推出W1新品，不但能進(jìn)一步驗證與探索跨維DexVerse™ 引擎助力人形機(jī)器人與具身智能的強(qiáng)大能力，更表明了跨維正在積極探索與拓展具身智能商業(yè)化落地的更多可能。
AI驅(qū)動下，最貼合場景需求的機(jī)器人本體
從外觀來看，該機(jī)器人整體采用黃與黑的融合配色，構(gòu)型為輪足底盤與人形上半身，執(zhí)行機(jī)構(gòu)有雙臂以及靈巧手，整體集成度較高，輪廓曲線流暢優(yōu)美，W1展開站立后與人高度類似，具備更多場景的適應(yīng)性和親和力，頭部還能進(jìn)行上下左右轉(zhuǎn)動，便于全方位感知環(huán)境及對象情況。
設(shè)計一款人形機(jī)器人到底難不難？對跨維智能而言，或許已經(jīng)掌握了從研發(fā)到落地的正確方法論。因為W1這款人形新品，在跨維內(nèi)部從0到1，從設(shè)計研發(fā)到實際成型部署，僅花費(fèi)了極短時間。而且金博士透露，W1全身34個動力單元由一套高實時的控制系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制，這就使得W1能夠在移動的同時快速完成雙臂、雙手及其他關(guān)節(jié)的控制，增加了作業(yè)效率和靈活性。
W1頸部有兩個自由度，頭部采用6厘米基線距離的雙目仿人傳感器，能實現(xiàn)人類作業(yè)場景下多任務(wù)作業(yè)的感知閉環(huán)。W1搭載7自由度柔性機(jī)械臂和6自由度力控靈巧手，單臂最大負(fù)載達(dá)10KG，續(xù)航時間8小時并能實現(xiàn)1小時快速充電，底層運(yùn)動控制頻率達(dá)1000次/秒，通信帶寬100Mbps，能滿足大部分科研、工業(yè)制造、物流等場景需求。
快速開發(fā)出一款作業(yè)能力強(qiáng)悍的人形機(jī)器人，這本質(zhì)上得益于跨維團(tuán)隊在機(jī)器人大小腦以及感知等核心技術(shù)的積累。例如在W1的設(shè)計階段，跨維智能依托DexVerse™ 引擎，在仿真階段就從各個角度完善產(chǎn)品設(shè)計，從W1的視角去感知環(huán)境，以W1的雙臂、雙手去與周邊交互，不僅確保了機(jī)器人的作業(yè)空間可達(dá)性、減少了動作干涉，更通過這個交互的過程反復(fù)優(yōu)化了本體的結(jié)構(gòu)設(shè)計。這個反復(fù)優(yōu)化本體結(jié)構(gòu)設(shè)計的過程結(jié)合了跨維的AI技術(shù)，有別于傳統(tǒng)設(shè)計過程完全依賴機(jī)械設(shè)計工程師的經(jīng)驗的方式，跨維創(chuàng)新性的采用了在參數(shù)空間中進(jìn)行離散加局部連續(xù)優(yōu)化的方法，使得W1的構(gòu)型對各種作業(yè)場景及任務(wù)的適應(yīng)能力更強(qiáng)，同時保留了設(shè)計師的原創(chuàng)概念。
W1雙目純視覺傳感器的設(shè)計模擬了人類的雙眼，能夠克服傳統(tǒng)視覺傳感器對強(qiáng)光、透明、高反射等物體識別、定位能力弱的特點(diǎn)，能夠更好地實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的感知。使W1具備類人級別的空間感知能力，最終將這種感知能力映射到實際的人類生產(chǎn)、生活的環(huán)境和日常任務(wù)中。
除此之外，再配合頸部2個自由度，W1能實現(xiàn)相對更大的水平和垂直視野，在部分作業(yè)任務(wù)需求時，W1還可以通過轉(zhuǎn)動頸部來獲得更優(yōu)質(zhì)的視覺圖像支持。這種方式相較轉(zhuǎn)動腰部等身體其他關(guān)節(jié)無疑更為高效。
金博士表示，輪式底盤的機(jī)器人更適合在相對結(jié)構(gòu)化的場景下落地。一方面，從場景特性來看，在絕大多數(shù)智能制造、酒店、商超等場景下，地面絕大部分還是平地，并不需要機(jī)器人爬樓梯或者進(jìn)入復(fù)雜地形。另一方面從構(gòu)型來看，雙足人形機(jī)器人雙腿需要搭載12個電機(jī)，但W1這種輪式底盤卻相當(dāng)于減少了8個電機(jī)，無論是從整體構(gòu)型的復(fù)雜度、成本，還是能源使用效率上，輪式底盤都是更優(yōu)解。而且可以發(fā)現(xiàn)，W1這種輪式底盤能將搭載鋰電池的部位下移，20公斤重的電池放在底盤上，就能讓機(jī)器人作業(yè)時重心整體下沉，提高了作業(yè)穩(wěn)定性與安全性，同時增加了續(xù)航。在闡述了為什么跨維的第一款人形機(jī)器人選擇了輪式底盤之后，金博士表示，跨維也在積極的布局雙足人形機(jī)器人，并且它們會共享同一套具身智能軟硬件平臺。
可以說跨維智能在W1上已經(jīng)驗證，基于Sim2Real具身智能引擎，開發(fā)者能夠更高效地探索廣泛的設(shè)計空間，在最大化強(qiáng)度的同時最小化材料的使用以進(jìn)行各種結(jié)構(gòu)上的創(chuàng)新，讓本體及末端執(zhí)行器構(gòu)型等在機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行成功率、執(zhí)行效率、硬件成本等方面不斷趨于最優(yōu)解。
跨越仿真與現(xiàn)實的界限，實現(xiàn)多元化場景部署
更值得一提的是，在軟件與系統(tǒng)架構(gòu)層面，W1人形機(jī)器人也是業(yè)內(nèi)首款基于Sim2Real具身智能引擎定義的新產(chǎn)品，其采用的DexVerse™ 引擎，能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)生成+高效仿真實現(xiàn)場景的快速模型訓(xùn)練及部署。
人形機(jī)器人并不能只是空殼，還需要有完成任務(wù)的“打工魂”。從具體任務(wù)落地來看，W1能夠通過空間智能傳感器，智能的識別目標(biāo)對象，看清裝載了物體的料箱，并分解任務(wù)步驟，柔順地自主完成抓取、搬運(yùn)等任務(wù)，同時，W1還可以完成組裝、打螺絲等柔性化任務(wù)，從而滿足大多數(shù)工業(yè)場景的任務(wù)需求。
W1等人形機(jī)器人產(chǎn)品實現(xiàn)該能力并非易事，基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練決定了人形機(jī)器人對復(fù)雜環(huán)境的感知與理解的速度，決定了機(jī)器人的對復(fù)雜任務(wù)的自主執(zhí)行能力，進(jìn)而影響甚至決定機(jī)器人進(jìn)入陌生場景的部署周期長短和局部任務(wù)的執(zhí)行效率。
跨維在機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)上有著領(lǐng)先優(yōu)勢，從而能夠在現(xiàn)實任務(wù)過程中表現(xiàn)優(yōu)異。據(jù)金博士透露，在W1的基礎(chǔ)模型訓(xùn)練階段，跨維首先采用大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以及視頻合成數(shù)據(jù)，通過DexVerse™ 引擎仿真出海量且全面的場景及作業(yè)數(shù)據(jù)集，合成數(shù)據(jù)并自動生成精準(zhǔn)標(biāo)注，并在這些海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上訓(xùn)練W1的基礎(chǔ)模型。這個過程大大減少了數(shù)據(jù)采集的時間和人力成本。
由于經(jīng)過了數(shù)據(jù)本身的Real2Sim過程和Sim的擴(kuò)增過程，跨維可以輕易地完成數(shù)據(jù)多樣性的增加（例如變更仿真物體的資產(chǎn)，從而實現(xiàn)類別級泛化；變更場景，從而增加面向不同環(huán)境的魯棒性；變更物體的姿態(tài)，從而實現(xiàn)空間泛化），來保障在模型訓(xùn)練階段是獲得了充分的變量學(xué)習(xí)的。這使得W1的基礎(chǔ)模型在經(jīng)過訓(xùn)練后具備相當(dāng)?shù)姆夯?，提升了其在不同作業(yè)環(huán)境及作業(yè)任務(wù)中的魯棒性。
在機(jī)器人產(chǎn)品的實際落地中，尤其在部分連續(xù)長任務(wù)或者離散抓取任務(wù)中，由于仿真器的碰撞幾何學(xué)中大多存在簡化假設(shè)，動作通過執(zhí)行器和傳動裝置傳遞的方式可能并不準(zhǔn)確，從仿真模擬器中訓(xùn)練的策略遷移到機(jī)器人上，可能存在實際運(yùn)行效率低下和準(zhǔn)確性差的情況。W1搭載的跨維自研視覺-動作模型形成誤差調(diào)整的閉環(huán)，雙目作為可高頻獲取隱式3D信息的傳感器是這條閉環(huán)的重要保障。在裝配任務(wù)中，我們看到W1能夠眼手配合，操作工具完成毫米級高精準(zhǔn)的螺絲裝配任務(wù)。
金博士對機(jī)器人大講堂透露，跨維正在W1的基礎(chǔ)上，持續(xù)完善大腦+小腦+感知的各種基礎(chǔ)技術(shù)，積極開展軟硬件和算法的縱向研發(fā)。與此同時，跨維也基于其視覺靈巧操作的研發(fā)積累，開展產(chǎn)學(xué)研合作，尋求W1在科研與工業(yè)等領(lǐng)域的落地以及商業(yè)化的探索，逐步擴(kuò)充W1的基礎(chǔ)技能以及提升落地成功率，最終由點(diǎn)帶面讓W(xué)1落地更多商業(yè)場景。
“這波機(jī)器人浪潮與以往數(shù)十年最大的不同在于機(jī)器人開始有了大腦加持，以及得益于行業(yè)過往硬件技術(shù)的持續(xù)突破，我們開始認(rèn)識到有了大腦的人形機(jī)器人原來真的可以進(jìn)入千家萬戶。這個改變使得當(dāng)前的時代，值得熱衷于研發(fā)的我們?nèi)σ愿啊?rdquo;金博士說道。
基于DexVerse™ 引擎的整套方案，跨維早已具備“三維數(shù)字資產(chǎn)生成-數(shù)據(jù)合成與標(biāo)注-物理仿真-模型訓(xùn)練-模型部署”全鏈條自動化能力，掌握了空間智能與具身智能的核心底座。
“因此對于跨維而言，推出人形機(jī)器人，其實只不過是把在單個機(jī)械臂或者工作站落地的技術(shù)，換到了人形機(jī)器人這個更好的載體。”金博士總結(jié)到。（來源機(jī)器人大講堂）
