概述
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在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下得到了最好的理解。
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。
掌握波士顿动力人工智能学院
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在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下得到了最好的理解。为了建立深入的理解，请将波士顿动力人工智能研究所视为一个运营模型，而不是一个单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍然需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用波士顿动力人工智能研究所的强大团队在做出承诺之前会评估供应商策略、路线图可靠性和锁定风险。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。与此同时，发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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
实施模式
波士顿动力人工智能研究所的实践
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。
训练 Atlas 人形机器人通过强化学习而不是脚本来学习动态运动当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
波士顿动力人工智能研究所的实践
教授 Spot 机器狗新的操作和导航行为。
教学 发现机器狗新的操作和导航行为 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
波士顿动力人工智能研究所的实践
开发一种在零速下保持直立的自平衡自动自行车（超机动车辆）。
开发在零速度下保持直立的自平衡自动自行车（超机动车辆）当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
波士顿动力人工智能研究所的实践
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。
研究模拟到真实的迁移，以便机器人在现实世界中行动之前先进行模拟练习。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
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。
使用您自己的任务和数据集评估提供商。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
维护跨模型或供应商的后备计划。
维护跨模型或供应商的后备计划。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。