造不出来，未来20年也造不出来。也没有人会去像终结者这方向去努力，研发机器人。

也许你想象的机器人是这样样子的：

（PS：这个是后期合成的，并非真实的atlas机器人）

我们来看看真是的机器人最高水平是什么样子了？

看机器人的发展其实要分开为两条路看：一条是运动学方向，一条是人工智能的方向。同属化的讲：一个能否让机器人像人一样思考，具备智慧。一个是能否让机器认像人一样做各种动作。

全球按照产业来说也是这两大领域分开发展的：

1、运动学，有人说是仿生学。其实运动学更为贴切一点。代表波士顿动力ALTAS，本田ASIMO，丰田的TH-3。

波士顿动力机器人ATLAS

本田的ASIMO机器人

ASIMO踢足球

丰田TH-3

运动学的方向的看法，说白了就是研究机器人如何能够强量化的状态下，实现各类动作运动自如，赶上人类，甚至后期超越人类。

这类也就可以细分为：导航，驱动控制，运动学算法，储能系统，能量管理系统，以及机械执行机构等细分类小门类。当然我这里也说的不全。

这是一个多学科，多行业交叉的行业，并不是一个单点突破就能够实现跨越式飞跃的领域。

（1）导航方面，目前采用的两类机器人视觉+激光导航相结合的方式。

机器人视觉方面如今3D视觉在核心数据处理方面，需要强大的处理器，相比于2D图像的智能识别更为复杂。现在我们接触到的大量的图像智能，还是平面的2D图像。说白了是照片，但是你要想做到人眼一样的3D识别，需要更为强大的计算力。目前3D的应用，还处在初步的导入和完善阶段。3D的成熟，少说还要花10年的时间。

得益于无人驾驶的发展，激光导航技术起步速度非常快，但是单纯的激光导航，也只是让机器人知道哪里有障碍物，需要避障，哪边路不平，需要调整姿态。

因此，机器人的导航，基本都是采用的视觉+激光导航的技术。这两个技术也只是在这两年才趋向于成熟。

想让机器人看到什么都有反馈，那是人工智能的事情，说白了，就是接受外部的各类感知那是人工智能的训练和学习。我们后面详细说。

（2）驱动系统。

最早开始的人性机器人采用的是液压系统，那已经是1960年代的事情了，如今基本上对机械运动的反应性要求更高了。都采用的是液压和伺服驱动结合的方式。运动控制器+伺服电机（直线电机或者直流伺服电机），这就要求对于运动控制的难度提高几个等级。我们举一个例子，为了实现整个身体协调，四肢，驱赶都采用伺服电机驱动，按照atlas的关节计算，至少有18个轴。运动控制器领域能够控制18个轴的是有不少。但是你要完成同步控制，还要完成震动抑制（说白了就是不要让机器人抖动，那毕竟是一个机械的铁疙瘩），就需要运动控制器的功能不单单要包含所谓的轨迹规划功能，还要完成图形解析，以及各类外部传感反馈的相应力矩调整的功能。

有难度，不过确实有人能做出来！但是ATLAS的进步，也只是刚刚进入模仿人类的第一步，距离人类还有至少20年的努力光景。

（3）储能及能量管理系统

想要依靠太阳光实现能量补充，基本是不可能的。如果真的想实现机器人的永久动力，那就只有一个办法：核能。说到核能，人类到现在都没有完成聚变能源的有效利用。更别说如此小型化的储能管控。那退而求其次，就只有电池了。说到电池，要去你去看看你家电动车，他能不能充电一分钟，跑半年？

说完硬件领域，其实核心的在于，运动控制芯片也需要非常强大的性能。甚至在我看来，专门针对机器人运动控制的操控，就需要一套专门的操作系统。这又是需要很多年才能发展起来的。

人工智能是机器人的大脑——人工智能是时间和数据来训练的

不管是语言智能，图像智能，还有所谓的机器人深度学习，都是机器人大脑的组成部分。目前来说在机器人深度学习领域，以谷歌alpha go为代表的机器人，也只是能做到基础的逻辑判断简单处理，并不能达到如人类一般对超级数据信息的各类综合。

说白了，如果真的出现接近人类的人工智能，那也是人类深度训练了至少有10年-20年乃至更多年的人工智能。这个谷歌，facebool，亚马逊，微软都在做，都在训练自己的人工智能。看过《生化危机》的应该都知道有一个中央控制电脑，我告诉你，即使真的出现这个玩意，那也不是制造出来的，而是人类不断训练孵化出来的。

此外，人类为什么不会制造这类机器人？

因为，让人类流通的，并且代理人类价值的物品是钱。没有前景的东西，没人会做的。不然你以为波士顿动力为什么会被谷歌卖掉，并且软银如此高调的允许波士顿动力宣传，这一切都是商业化发展的需要。很多朋友有，政府会做！其实不会，因为性价比太低。未来能出现的地方，一定是商业市场，因为这是一个商业技术主导的产品。

科技的进步是服务于人类的，它必须在人的管辖可控范围内，而不是朝着战争，甚至是往人类自相残杀的方向上发展，电影和现实是不能混为一谈的。

我们先来看下，2021年世界上最先进的几款人形机器人代表：

一、ASIMO

高1.3米，定位是一款未来能够在人类社会环境中工作的服务机器人。不仅仅可以稳定的行走，还能上楼梯、单脚跳、踢足球、以时速9公里的速度奔跑。ASIMO的关节能像人一样运动，可以模拟人做出各种各样的动作。

二、Atlas机器人

是一款两足人形机器人，最初由Google旗下的Boston Mechanics于2013年在政府资助下开发。Atlas可以跑步、跳跃和后退..但它不太可能在近期内甚至遥远的未来出现在美国家庭中。该公司大部分超级秘密的工作都在致力于建造军事援助机器人。

三、Kuratas

它是日本机器人爱好者团体“水道桥重工”（Suidobashi Heavy Industries）的作品，高4米，重4吨。就像电影里由人类操控的机器人那样，Kuratas 里面有个驾驶座，可以坐一个人，而这个驾驶员可以通过触摸屏的界面操作控制 Kuratas。同时，Kuratas 的手臂处还可以配备机关枪、火箭发射器，显然这家伙放在军事应用也是可以的。目前 Kuratas 有在售卖，价格130万美元（近870万人民币）。

四、HRP-4C

HRP-4C 其实更像一个用于娱乐的机器人。由日本产业技术综合研究所研发，HRP-4C 有着年轻亚洲女孩的相貌和苗条身材，会说话，表情丰富，关键是能歌善舞，在娱乐界的仿人机器人中，算是翘楚了，据说和美国总统也会过面。

五、Surena IV

伊朗推出迄今为止最先进的类人机器人，一个由50多名研究人员组成的团队在德黑兰大学先进系统和技术中心（CAST）建造了Surena IV，Surena IV有更多的运动轴，额外的12自由度，大部分在手上，使总体达到了43自由度。CAST团队重新设计了几个组件，开发了新的轻量级结构元素和小而强大的定制执行器。因此，这款身高1.7米、重68公斤的新机器人比Surena III（1.9米和98公斤）更轻、更紧凑。可以展示攀爬和踢球等技能。

从世界各国的研究的机器人的技术发展可以看出，大部分的机器人都是模仿人类的基本行走、攀爬、搬东西等，而不是说研究出一个可以格斗之类的功能。

而更多的机器人研发方向是往工业方向发展，投资者最初的目的也是为了盈利，机器人要投入于生产比走进家庭中的回报率高太多，因此，在未来的几十年内都会是如此。

至于像电影出现终结者那样，更是不现实，机器的人工智能现在远远还未能超越人的大脑，不会有任何的情感，更不会产生叛变等

还需更加明确的开发方向，但基础已经具备。如果说阿尔法狗是对人类智力的碾压，那么，波士顿动力研发的机器人，正在挑战的是仿生学。

波士顿动力公司（Boston Dynamics）一致在专注于机器人的研发，每一次波士顿动力放出视频都会引起网友的围观惊叹，包括机器狗开门，户外慢跑跨越障碍，爬楼梯、避让行人、判断路径等都不在话下。

旗下 ATLAS的表现无疑震惊了不少人，功能型人型机器人能够在各种情况下保持身体的稳定性，这对于人型机器人发展的意义不言而喻。

二、ATLAS的发展历程

2008年3月18日，波士顿动力公司释放了一段关于新一代的机械狗的录像，在这个录像当中，机械狗能够穿越结冰地面，并且能够在被侧踹之后恢复平衡。

2013年7月11日，ATLAS首次向公众亮相，还比较笨拙，步履蹒跚，就像人类的幼儿。需要外接电源，拖着长长的尾巴，后来经过改进去掉了外接电源，走起路来常摔跟头。

2016年2月份，当Atlas机器人再次出现在人们的视野中时，它变了，它已经可以完成独立雪地行走，平衡能力已经很强大了，摔倒了还能爬起来，还能主动打开房门，已经可以搬运货物，

2017年11月，再次出现时，它的技术推进速度开始让人震惊。展示了一波双腿跳远，双腿立定跳高，还有后空翻技能。

2018年5月份Atlas机器人再次升级，惊呆了。它可以野外在草地上慢跑了，轻松跨过类似于横木的障碍物。Atlas的的腿，伺服和液压线已经都嵌入到了结构中。Atlas不仅能够单脚跃过障碍物，还可以连续跳上多层平台。

2019年9月24日，波士顿动力公司在网上公布了双足机器人Atlas最新进展视频。继表演跑酷、后空翻等绝技之后，Atlas又掌握了一项新技能：体操。

三、设计理念

Atlas 看上去就和一个人一样，而 SpotMini 就像是一条狗。

波士顿动力在说明中指出：这个测试，不会刺激或者伤害机器人。

不会刺激，应该是说即便以不优雅的行为对待机器狗，它也不会被激怒反扑到你身上。

不会伤害，代表即便是激烈的干扰行为，也没有对机器人的硬件以及软件系统造成损害。

波士顿动力并不过分追求毫厘之间的精确度，他们追求的是功能的精确性。Atlas 是亚稳态的，因此它在绝大多数时候都是稳定的。处于亚稳态，意味着 Atlas 需要像人类一样保持直立。但即便是 Atlas 所做的后空翻，也只需要 “非常粗略的计算”。当它着陆时，它会对计算做出修正，不需要完美无缺，足够好就行了。

四、ATLAS中蕴含的算法

众所周知，动物最常见的运动方式是节律运动，即按照一定的节奏、有力度地重复、协调、持续进行的动作，是低级神经中枢的自激行为。生物学上，动物的节律运动控制区被认为是分层并且模块化的，其控制以中枢模式发生器为中心，既可以接受来自高层的高级神经中枢的主观控制，也可以响应来自躯体各种感受器官的反射，这就是CPG控制机理。

前人已经按照CPG控制机理建立了不同形式的数学模型，它们能够产生的周期振荡的信号，使其能够满足节律运动的特点。

目前比较经典的CPG模型可划分为以下两大类：

基于神经元的模型：Matsuoka神经元震荡模型、Kimura模型等，该类模型生物学意义明确，但参数较多，动态特性分析比较复杂。

基于非线性振荡器的模型：Kuramoto相位振荡器、Hopf谐波振荡器等，该类模型参数较少，模型比较成熟。

在保证能够输出稳定的周期性震荡信号的前提下，那些形式简单、参数较少、计算量小、便于分析、易于实现的CPG模型是更好的选择。根据这一个原则，我们选取了HOPF振荡器作为CPG的单元模型。

完全可以造出来！