波士顿动力人工智能研究所
波士顿动力人工智能研究所（现为 RAI 研究所）是由机器人先驱 Marc Raibert 创立的研究实验室，旨在解决智能运动机器人中最困难的问题。
概述
It matters because it aims to merge cutting-edge AI with the legendary dynamic robots Boston Dynamics is famous for.
深入探讨
该研究所于 2022 年成立，由现代汽车公司（波士顿动力公司旗下）提供高达 4 亿美元的资金，由波士顿动力公司创始人马克·雷伯特 (Marc Raibert) 领导，他是腿式机器人运动的先驱。它作为一个独立的长期研究组织而不是产品公司运作，后来更名为 RAI 研究所（机器人和人工智能研究所）。其使命针对四个难题：机器人认知人工智能、运动智能（快速、敏捷的运动）、先进硬件和人机交互。值得注意的工作包括使用强化学习教授 Atlas 人形机器人和 Spot 机器狗新行为，以及名为 Ultra Mobility Vehicle 的自平衡机器人自行车。我们的目标是让机器人将波士顿动力机器的物理能力与推理和学习相结合，而不是照本宣科。
技术洞察
一个核心技术赌注是在物理模拟中训练的强化学习，其中机器人虚拟地进行数百万次试验，然后将技能转移到真实的硬件上——称为模拟到真实的转移。这让机器人能够学习动态的、需要平衡的动作，但这些动作风险太大或速度太慢，无法直接在昂贵的硬件上学习。该研究所将其与基于模型的控制和日益大型的人工智能模型结合起来，这样机器人就可以适应新的情况，而不是重演预先编程的动作。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
波士顿动力人工智能研究所的未来
期望 RAI 研究所将强化学习和基础模型技术推向敏捷平台，例如新的电动 Atlas，将运动控制与高级推理相结合。作为现代汽车支持的一个长期实验室，它可以进行产品团队无法做到的冒险赌注，从而有可能为商业机器人带来突破。最大的挑战是缩小令人印象深刻的演示与在非结构化现实世界中可靠地推理和适应的机器人之间的差距。
现实世界的实施
通过强化学习而不是脚本来训练 Atlas 人形机器人学习动态动作
教授 Spot 机器狗新的操作和导航行为
开发零速保持直立的自平衡自动自行车（超机动车辆）
研究模拟到真实的转换，以便机器人在进入物理世界之前先进行模拟练习
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is Boston Dynamics AI Institute?
波士顿动力人工智能研究所（现为 RAI 研究所）是由机器人先驱 Marc Raibert 创立的研究实验室，旨在解决智能运动机器人中最困难的问题。这很重要，因为它的目标是将尖端人工智能与波士顿动力公司闻名的传奇动态机器人融合起来。
波士顿动力人工智能研究所是谁创立的？
波士顿动力公司创始人、腿式机器人运动先驱马克·雷伯特 (Marc Raibert) 于 2022 年创办了该研究所。
哪家公司为该研究所提供了主要资金（高达 4 亿美元）？
波士顿动力公司的母公司现代汽车公司承诺斥资 4 亿美元建立该研究所。
更名后的研究所现在叫什么？
它更名为 RAI 研究所，是机器人和人工智能研究所的缩写。
什么技术可以让机器人在实际行动之前以低廉的成本进行数百万次试验？
该研究所依靠物理模拟中的强化学习，然后将学到的技能转移到真实的硬件（模拟到真实）。
该研究所曾使用过以下哪一个机器人？
该研究所将人工智能应用于波士顿动力平台，例如 Atlas 人形机器人和 Spot 四足机器人。