小米|小米造“人”比特斯拉还快：首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne发布( 二 )
离家前忘关水龙头？它就能识别滋滋水流声并提醒你 。
据了解，CyberOne还实现了「拖动示教学习」这项特别的功能 。
所谓拖动示教学习，就像是父母手把手教你第一次学会用上了筷子 。
这动作对人来说简单，但对机器就难度很大了 。不仅要求硬件机械臂是「活」的，可被移动，反驱的形式对关键部位电机性能要求更高，也是小米团队最初要求的关键指标 。
除此之外，机器人还要通过传感器和软件层能够记忆学习动作，重复执行，工程师们希望通过该功能实现，让机器人模拟人的学习过程 。
看到这，大致能得出些不吹不黑的结论——
小米新发布这个人形机器人的确挺像样，不仅外观，其各方面组件的确满足人形机器人要求 。
无论行动速度，还是抓握力，再到突出的交互能力和AI算法对环境语义的识别判断，能看出这台CyberOne更面向/服务于人本身 。
不管怎么说，小米居然不声不响，闪亮登场一个全尺寸人形仿生机器人，还是出乎了所有人意料 。
人形机器人，有多难？
人形是解决综合问题最高效的形态之一，是机器人领域公认的终极方向，同时也是技术难度最大、需要投入最多的 。
毫不夸张的说，全尺寸人形仿生机器人是“机器人皇冠上的明珠” 。
原因也不难理解 。
身体结构上，人类双足直立行走、双手操作工具都是历经上百万年进化而来，靠的可是自然选择的力量 。
想用完全不同于生物的一套材料、靠人为设计去模仿逼近，工程难度可见一斑 。
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行为和决策上，人形机器人要做到和人一样、解决复杂问题问题，这就就需要做到对环境的全面理解，需要多模态结合的推理和交互，除了视觉、听觉，还要考虑更不成熟的嗅觉、触觉等 。
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最后还有点现实原因，人形机器人行业还没有机器狗那么成熟，不要说开源方案了，连论文都没有几篇可以参考 。
小米人形机器人项目的负责人向迪昀表示，这次难度和去年的机器狗铁蛋不在一个level上 。
看上去理论似乎很健全，但怎么做、技术如何演进，谁也没有正确答案 。
纵观目前市面上成熟的项目，从产品迭代路线来看大概能分4步：先做下半身站立，到下半身行走，组装上半身，最后是全身的动作协同 。
小米则通过在智能制造和之前CyberDog机器狗项目上的技术积累，最终决定下半身和上半身并行推进，项目进展较快 。
机械方面对应人类行为的执行部分，一般由小脑控制 。但如果只做到拟人运动能力，充其量可以称之为机器 。
只有拥有了感知-认知-执行的大脑能力，才真的称得上机器人 。而大脑能力也是仿生人形机器人的技术制高点 。
从已公开的信息来看，CyberOne首先拥有空间感知、认知能力 。
CyberOne搭载自研Mi-Sense深度视觉模组，结合AI交互算法，使其不仅拥有完整的三维空间感知能力，更能够实现人物身份识别、手势识别、表情识别，CyberOne真正做到了不仅看得到也能看得懂 。
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但相比于机器狗，人的世界中信息量级堪称爆炸 。就以简单的路径规划为例，目前最全面、技术难度最高的路径规划为自动驾驶路径规划 。
智能汽车路径规划除了解决机器人从A点到B点外，还需要在过程中针对各种情况进行语义标定，例如停止的障碍车辆、地上的行车线、运动中的行人等等，从而对其作出预判，保证安全舒适行车 。
虽然CyberOne得到了来自小米自动驾驶团队的技术帮助，但自动驾驶仍然是在道路交通有限场景下的路径规划技术，而人形机器人则是全场景的路径规划，面对的情况更加丰富，需要对环境语义的标定更加复杂 。
CyberOne同样拥有情绪的感知和认知能力，这部分能力则是师承小米内部小爱同学团队 。
小米人形机器人项目的负责人向迪昀表示，小爱同学面向大众展现的能力只是冰山一角，其实小爱团队很早就开始搭建情绪训练模型和环境语音语义模型，这方面技术对软硬件平台要求较高，尚未开放给大众用户，而让CyberOne抢了“首发” 。
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