概述
波士頓動力人工智慧研究所（現為 RAI 研究所）是由機器人先驅 Marc Raibert 創立的研究實驗室，旨在解決智慧運動機器人中最困難的問題。這很重要，因為它的目標是將尖端人工智慧與波士頓動力公司聞名的傳奇動態機器人融合起來。
波士頓動力人工智慧研究所在策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的背景下得到了最好的理解。
深入探討
該研究所於 2022 年成立，由現代汽車公司（波士頓動力公司旗下）提供高達 4 億美元的資金，由波士頓動力公司創始人馬克雷伯特 (Marc Raibert) 領導，他是腿式機器人運動的先驅。它作為一個獨立的長期研究組織而不是產品公司運作，後來更名為 RAI 研究所（機器人和人工智慧研究所）。其使命針對四個難題：機器人認知人工智慧、運動智慧（快速、敏捷的運動）、先進硬體和人機互動。值得注意的工作包括使用強化學習來教導 Atlas 人形機器人和 Spot 機器狗新行為，以及名為 Ultra Mobility Vehicle 的自平衡機器人自行車。我們的目標是讓機器人將波士頓動力機器的物理能力與推理和學習結合，而不是照本宣科。
技術洞察
一個核心技術賭注是在物理模擬中訓練的強化學習，其中機器人虛擬地進行數百萬次試驗，然後將技能轉移到真實的硬體上——稱為模擬到真實的轉移。這讓機器人能夠學習動態的、需要平衡的動作，但這些動作風險太大或速度太慢，無法直接在昂貴的硬體上學習。該研究所將其與基於模型的控制和日益大型的人工智慧模型結合起來，這樣機器人就可以適應新的情況，而不是重演預先編程的動作。
掌握波士頓動力人工智慧學院
波士頓動力人工智慧研究所（現為 RAI 研究所）是由機器人先驅 Marc Raibert 創立的研究實驗室，旨在解決智慧運動機器人中最困難的問題。這很重要，因為它的目標是將尖端人工智慧與波士頓動力公司聞名的傳奇動態機器人融合起來。波士頓動力人工智慧研究所在策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的背景下得到了最好的理解。為了建立深入的理解，請將波士頓動力人工智慧研究所視為一個營運模型，而不是一個單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用波士頓動力人工智慧研究所的強大團隊在做出承諾之前會評估供應商策略、路線圖可靠性和鎖定風險。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。同時，發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
透過強化學習而不是腳本來訓練 Atlas 人形機器人學習動態動作
教授 Spot 機器狗新的操作和導航行為
開發零速保持直立的自平衡自動自行車（超機動車輛）
研究模擬到真實的轉換，以便機器人在進入物理世界之前先進行模擬練習
實施模式
波士頓動力人工智慧研究所的實踐
透過強化學習而不是腳本來訓練 Atlas 人形機器人學習動態動作。
訓練 Atlas 人形機器人透過強化學習而不是腳本來學習動態運動當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
波士頓動力人工智慧研究所的實踐
教授 Spot 機器狗新的操作和導航行為。
教學 發現機器狗新的操作和導航行為 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
波士頓動力人工智慧研究所的實踐
開發一種在零速下保持直立的自平衡自動自行車（超機動車輛）。
開發在零速度下保持直立的自平衡自動自行車（超機動車輛）當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並跟踪一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
波士頓動力人工智慧研究所的實踐
研究模擬到真實的轉換，以便機器人在進入物理世界之前先進行模擬練習。
研究模擬到真實的遷移，以便機器人在現實世界中行動之前先進行模擬練習。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
使用您自己的任務和資料集評估提供者。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
維護跨模型或供應商的後備計劃。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。