13页PPT融到1亿后,1X的这批机器人可能要醒了……

机器之能报道编辑:吴昕如果这批 EVE(轮足)机器人大军即将醒来,你会作何感想?上个月刚官宣 B 轮 1 亿美元融资后,OpenAI 领投的挪威机器人公司 1X 又放出消息,来日诰日要有令人兴奋的事情发生。公司 AI 部门负责人、机器人科学家 Eric Jang 今天公开表示,来日诰日将发布有关 AI 和自主性方面的革新。至于具体内容,他卖了个关子,只给了一些提示——线索就在过去一年多他们分享的视频里,与数据引擎的规模化有关。看似神秘,答案并非无迹可寻。上个月 1 亿美元 B 轮融资实现后,1 月 19 日,1X 创始人&

机器之能报道

编辑:吴昕

如果这批 EVE(轮足)机器人大军即将醒来,你会作何感想?

13页PPT融到1亿后,1X的这批机器人可能要醒了......

上个月刚官宣 B 轮 1 亿美元融资后,OpenAI 领投的挪威机器人公司 1X 又放出消息,来日诰日要有令人兴奋的事情发生。

13页PPT融到1亿后,1X的这批机器人可能要醒了......

公司 AI 部门负责人、机器人科学家 Eric Jang 今天公开表示,来日诰日将发布有关 AI 和自主性方面的革新。至于具体内容,他卖了个关子,只给了一些提示——线索就在过去一年多他们分享的视频里,与数据引擎的规模化有关。

看似神秘,答案并非无迹可寻。上个月 1 亿美元 B 轮融资实现后,1 月 19 日,1X 创始人& CEO Bernt Bornich 曾发文,三周后,端到端模型的规模化工作将实现主要革新。

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推文里提到的新工作室第一批机器人就是它们,大概有 18 台,画面多少有点毛骨悚然:)

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三周后,到底会发生什么呢?今天 Bernt 剧透说,“沉睡”的 EVE 机器人都会齐刷刷醒来,嘎吱干活…….只剩几天时间了……

13页PPT融到1亿后,1X的这批机器人可能要醒了......看来,来日诰日的革新很可能就像给特斯拉的新车增添主动驾驶系统,只不过这里增添的对象是机器人。看来, 之前融到手里的钱确实加快了机器人的数据网络和规模化步伐。

受 OpenAI 青睐的 1X 是少数真正专注于结合大模型和机器人硬件的公司。公司第一代机器人名为 EVE ,重 80 公斤、腿上有轮子,已经问世了四年左右。同时,他们也在打造的下一代机器人 NEO 并瞄准更有挑战性的家庭场景,轮腿驱动也进化到了双足。

1X 正在以类似训练大语言模型的方式来教机器人,并在教它们实现义务时融合人类行为和人类思想。除了利用 LLM 来做「语言到动作」的转化,统制机器人,他们也会积累并训练视觉、触觉数据,实现环境交互、通用统制。据报道,目前 1X 拥有 50 台机器人,它们在挪威的仓库中从事着不同的义务和数据网络工作。

去年 Eric Jang 接受国内媒体采访时曾透露,他们希望 EVE  机器人 1 年内落地到室内安防(卖给保安公司)。现在,EVE(轮足)机器人可以自己关闭房门、警报异常情况(比如房门被关闭了),多个机器人之间的巡检地图也能互相融合。而这些能力,在他转发的这些视频中也有所展现(见下文)。

鉴于之前一些人形机器人视频其实源自人类的远程统制甚至会做一些后期“润色”,Eric Jang 强调,每个视频里的机器人都是自主的,而且是 1 倍速呈现。你能根据这些视频猜到将要革新的内容吗?

EVE 滑到桌子前拿起一个竖着放的(貌似)书,然后稳稳放到架子上,而且仍然是竖着放的。

2022 年 10 月,机器人第一次实现端到端的开门义务。这是 Eric Jang 家里的一台第一代 EVE 在开门。

后来,他们有了自己的办公室。这也是一段 1 倍速视频,展示了第一代 EVE 使用单个端到端神经网络主动关闭了公司的一扇门。门把手上的白色胶带旨在防止磨损,而不是感知标记。

同一个神经网络又让机器人学会了自主巡逻,依旧是 1 倍速视频。这个功能也部署到了公司的安全产品上,包括第二代 EVE 上。

去年受 Tesla Optimus 视频启发,1X 制作了一些视频,呈现自家机器人有哪些技能。视频里的开门动作也是单个端到端神经网络统制下实现的,1 倍速的视频播放。当时,1X 正专注于将 AI 功能扩展到 EVE 机器大军上。据说,数据引擎也会很快移植到 NEO 双足机器人上,就像特斯拉在新车上增添主动驾驶仪一样。

除了开门和巡逻,相同网络架构也能用来实现拾取和放置的义务。

由于机器人的神经网络足够通用,不需要在不同义务之间进行大量调整,所以公司后来扩大了 Studio 的团队规模,旨在网络数据并帮助训练模型。下面这个视频是远程训练师在训练机器人实现一些义务。

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 训练神经网络学会“害羞”:)

OpenAI 投资 1X 瞄准的时机是机器人硬件已成熟,并能在 AI 的加持下开拓更广泛的劳动力市场。1X 也希望机器人能在 5 年内落地物流、医疗康养等更广泛场景。对于具身 AI 来说,今年注定是不平凡的一年。

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英伟达AI科学家已经在期待来日诰日的革新了

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