部署100 个机器人，执行办公室清洁等任务，谷歌母公司离“可以自己学习”的Robot还有多远？ _信息快讯

走向机器人可以学习的未来
机器人现在发展到什么程度了？
在虚幻的元宇宙高频刷屏的此刻，这个问题也几乎像一个平行的存在，吸引着我们的好奇心。因为他关乎智能生活的进程，以及让机器人为我们人类服务的质量和效率。

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有这样一种观点：今天的机器人世界很像 50 年前的计算机世界。关于机器人在日常生活中可以帮助人们做些什么，有很多讨论和乐观的看法，但可以肯定的是，未来还有很长的路要走。
大多数机器人都诸如 60 年代和 70 年代的大型计算机：昂贵的专业机器，由专家操作，在专门设计的环境中执行专门的任务。

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一系列创新，尤其是微处理器的发明，使计算机变得比任何人想象的更便宜、更小、更强大。而此时，我们也正处于机器人技术类似转变的节点。机器学习的最新进展，加上日益复杂先进的传感器技术和低成本硬件，意味着我们比以往任何时候都更接近让机器人成为主流。
我们知道，人类可以很自然地结合视觉、理解、导航和行动来四处走动并实现他们的目标，而机器人通常需要仔细的指令和编码来完成这些事情。这就是为什么机器人在高度多变的环境中执行我们认为容易的任务很快变得非常复杂的原因。
当下，各种居家服务、终端配送、商用清洁和引导讲解等服务领域，涌现了诸多玩家，可以说是百花齐放，纷繁多彩。但是机器人领域已经达到什么样的程度和阶段？

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我们注意到AI领域天花板级别的谷歌公司，发布可一个值得关注的消息，称谷歌母公司 Alphabet 已在其办公室周围部署了100 多个自主机器人，以执行清洁、垃圾分类和其他简单任务。这个任务就承包给了这些带有机载人工智能软件的机器人、来自 Alphabet 的Everyday Robots公司，颇有养兵千日用兵一时的即视感。
【部署100 个机器人，执行办公室清洁等任务，谷歌母公司离“可以自己学习”的Robot还有多远？】我们也试图通过探寻这家极具代表性的机器人公司，来了解机器人现在所能触及到的能力和面向未来的思考。
据了解， Alphabet之所以要配置这么多的自家机器人，其目标是构建通用机器人，可以自行学习并在“非结构化”环境中处理多项任务，而不是在单个实验室环境中仅针对一项特定任务进行预编程。
现在，大约有 100 个原型正在湾区的 Google 园区中进行分类回收和擦拭桌子等工作。
之所以这么做，主要是为了让机器人在日常环境中发挥作用，需要摆脱对它们的苦心编码，而是在正确的时间以正确的方式完成特定的结构化任务。最后得出的结论是，工程师必须教机器执行有用的任务，不能只对它们进行编程。
他们在办公区给机器人安排了垃圾分类和清洁等任务。在一个典型的办公室里，因为没有人筛选垃圾物品来检查是否存在污染，所以让机器人来做这项工作是一个很有价值的问题。现在同一个垃圾分类机器人可以配备一个吸水扒来擦拭桌子，并使用同一个抓取杯子的抓手可以学会开门。
这些机器有一个大的轮式底座，一个长柱子伸出。顶部是一个多摄像头阵列，旋转式激光雷达传感器位于下方以“了解周围的世界” 。

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