Astribot 与其他机器人演示：灵巧操作、足球和移动能力

来自中国的 Astribot 新演示展示了一台机器人完成各种家庭任务。我认为它的灵巧性令人印象深刻，并预计类似机器人很快就会进入家庭，但这段视频不能确定推广时间表，也不能证明它们在普通家庭中可靠。

我重放演示，注意到快速叠杯和从玻璃杯下抽出桌布的动作。视频标注画面为正常速度并称没有远程操控；这些是演示制作方的声明，并非经过独立确认的性能统计。

在另一个例子中，机器人识别桌上的物体并将其分类。我认为画面可能涉及语言模型，但不确定屏幕上的数字是什么意思。仅凭片段不能确定完整的控制系统，也不能判断需要多少准备工作。

机器人处理小物件、关上抽屉并给黄瓜削皮；它还处理蔬菜，并在锅里翻动面包。这些精选演示展示了特定条件下的灵巧操作，但不能说明机器人面对不同物体和环境时的成功率。

人们觉得简单的任务，自动化起来可能出奇地困难。我想起埃隆·马斯克曾谈到 Tesla 过度自动化，以及小型装配任务遇到的困难。在固定位置搬动重物，可能比在非受控环境中操作柔软或易损物体更容易实现。

折叠、锤击和插入电缆等动作同时展现了力量与轻柔，这让我印象深刻。视频还展示了从人类示范中学习以及不同的末端执行器。我将画面理解为自主操作，但不能仅凭视频推断训练和评估的细节。

接下来我展示 Google DeepMind 的小型双足机器人踢足球。它们用两条腿移动、踢球，并在跌倒后重新站起。该研究使用深度强化学习研究简化的一对一比赛，并不能证明机器人在所有环境中都具备通用足球能力。

我将 Booster Robotics 一项机器人从躺姿站起的演示，与 Boston Dynamics 电动 Atlas 引人注目的起身动作比较。在我看来动作相似，但这些例子不能证明两套系统的硬件或能力完全相同。

这段内容由 Bright Data 赞助。我介绍了其数据收集和网页抓取服务，并表示与自己搭建采集系统相比，其数据市场和定制数据集可以节省时间。这些是赞助商的产品声明，而非经过独立验证的比较。

Unitree 也发布了机器人集体运动视频，以及 H1 Evolution V4 完成后空翻的画面。这些片段展示了动态动作；它们是精选演示，并非对安全性或可靠性的全面测试。

我展示了一些涉及 UC San Diego、Shanghai University 和 Fudan University 的研究亮点。一位研究者介绍了一台在家里帮助收拾女儿留下物品的机器人。我认为这个例子让人对家用机器人感到鼓舞，但演示不能证明系统已准备好在每个家庭中常规使用。

另一段来自 Illinois 的研究视频展示了 Ringbot：一台结合腿部和轮子机制、能够穿越不同地形的独轮机器人。它的滚动形态让我想起《星球大战》中的一个机器人。

最后我展示了一款新发布的 Sanctuary AI 机器人。从这些演示中，我看到进步迅速，并预计实用机器人将在不久的将来出现。这一时间判断是我的预测；视频并未表明这些系统如今已能安全、可靠地完成所有家务。