波士顿动力近日发布了一段电动Atlas机器人的最新演示视频，展示了其令人惊叹的灵活性和拟人化动作。此次演示的背后，离不开AI机构RAI Institute的技术支持，双方合作开发了一种基于动作捕捉和强化学习的先进训练方法。
据波士顿动力透露，此次Atlas机器人的动作并非通过传统编程实现，而是借助动作捕捉技术与AI学习完成。具体而言，真人演员穿戴动作捕捉设备完成一系列动作，这些数据随后被输入Atlas系统，由AI算法学习并模仿，最终实现高度拟人化的动作表现。
为了提升训练效率，RAI Institute采用了基于物理引擎的模拟器。该模拟器能够生成大量训练数据，模拟各种复杂的动作场景，使Atlas机器人在虚拟环境中完成高效学习。每个动作的训练过程约需1.5亿次模拟运行，而这些在虚拟环境中掌握的技能可以直接迁移到实体机器人上，无需额外调试，大幅缩短了开发周期。
去年，波士顿动力曾发布《再见，液压Atlas》视频，正式宣告液压驱动版本的Atlas机器人退役，标志着其从液压驱动向全电动化的转型。相比液压系统，电动系统具有显著优势：运行更安静、响应更迅速、维护更简便，同时还能实现更精细的动作控制，这对于高精度任务尤为重要。此外，电动系统的节能特性也有助于降低运营成本和环境影响。
