亞馬遜、特斯拉、NVIDIA 紛紛進場，機器人的時代就要來了嗎？| 科技巨頭解碼#120

就在去年底，亞馬遜發布了他們的家用機器人 Astro，是一台小型，針對家庭需求所設計的智能機器人。而在近期，部分被邀請的的美國用戶，已經開始實際上試用這台機器人。在知名科技媒體 The Verge 的產品評測中，這台機器人獲得了一個還可以但也有點讓人小失望的評價 - 「亞馬遜的家用機器人跟我的預期差不多，但卻還不足以讓我掏出錢來買，更別提這跟外界大多數人想要的機器人能做到的事有多大的差距。」這台機器人不是一個真人的模擬版 – 無法清理洗碗機、也無法餵狗跟打掃房子，基本上 Astro 就只是一個加強版的 Echo 智能音箱，加上輪子。

當然，Astro 機器人並不是全然得到負面的評價 – The Verge 認為雖然這個小機器人離他們想要的機器人還有段距離，但卻已經在正確的方向上前進了。基本上，這台機器人還是能在家中提供不少貢獻。舉例來說，你可以在客廳叫來這個機器人，然後把一罐可樂放在它的置物箱，然後叫 Astro 把這罐可樂送給你正在青少年的兒子 – 你不需要知道你兒子到底是在書房看書還是在遊戲室打電動，Astro 具備影像辨識與地圖導航的能力，可以自行在家裡找到你兒子在哪個地點。又或者是，當你出門坐上計程車後，突然想到自己是不是忘記拔下電捲棒的插頭，這個時候你可以請 Astro 移動到電捲棒的位置，並且讓你在手機上看到即時影像，如果你看到的視訊是插頭已經被拔掉了，你就可以鬆一口氣。而如果你看到的影像是插頭還插在插座上，很不幸的，Astro 沒有辦法幫你把插頭拔下來 – 但即使如此，這台機器人還是給了你一個關鍵的資訊，讓你知道你該叫計程車掉頭。當然，同樣的概念，一個亞洲的虎爸虎媽，可能會在出門買菜的時候，用 Astro 來幫他監督子女有沒有認真做功課。好吧，如果你覺得以上的情境有點過度侵犯隱私的話，那把同樣的功能，拿來關心住在離你三百公里以外年邁的父母，是不是就正向多了呢

如果 Astro 能夠有腳或者是手臂，那一定可以拿到更高的評價。目前的輪子設計，讓 Astro 沒有辦法上下樓梯，只能在單層作業 – 這個時候沒錢買透天似乎成了一個優勢。另外，如果 Astro 配備了一個機械手臂，它就能夠把剛剛的插頭拔掉，把該任務的最後動作徹底完成。但無論如何，目前的亞馬遜 Astro 機器人，的確在特定的狀況下，能夠提供相當不錯的價值，雖然離科幻小說中那種接近真人的機器人還非常遙遠，但 Astro 並不是只是一個單純的玩具或者裝飾品而已。

另一方面，世界首富馬斯克旗下的電動車公司特斯拉，去年也宣布了一個很有野心的計畫 – 他們想要做出人型的機器人，而這台機器人在內部被稱之為「Optimus」，基本上是來自於變形金剛裡面柯博文的英文名字 Optimus Prime。當然，在特斯拉第一次發表這台機器人的時候，他們只能憋腳的找個真人躲在衣服下面扮演機器人跳舞，但據說在今年的特斯拉 AI Day，馬斯克想要能展出這台機器人的原型機。

有趣的是，在特斯拉的這個機器人計畫中，馬斯克再次展現了他特立獨行的個性，想要開發出某個程度來說已經被機器人產業界放入冷宮的人型機器人。雖然人型機器人是科幻小說中的常客，但是在現實世界內，開發特定功能的機器人，遠比開發一個泛用型機器人更有機會成功，而在這些特定功能的機器人的用途上，通常會有比人型更適合的設計 – 一個圓盤的掃地機器人，可能遠比一個可以拿著掃把跟畚箕的人型機器人，更能勝任掃地的工作。但馬斯克很顯然的，認為人型機器人是個不該被放棄的構想。

而第三家在機器人領域上值得一談的公司，則是另一個科技巨頭 NVIDIA。在最新的 GTC 2022 大會中，NVIDIA 發布了他們對於機器人產業的框架，包括了收集現場資訊的能力，機器人在實體世界的運作，雲端的 AI 模型計算，以及一個可以做無限次訓練的虛擬世界 Omniverse。NVIDIA 把這樣的框架，廣泛應用在他們所涉及的機器人領域之中 – 其中最好的案例，就是自動駕駛。事實上，一台能夠自動駕駛的汽車，的確也是標準的機器人應用。但 NVIDIA 的這個框架，理論上是能夠應用在所有的機器人開發之上的 – 包括了倉庫裡面的倉儲機器人、工廠裡面的機械手臂機器人、以及各式各樣的新概念設計，如能夠爬樓梯的四輪機器狗等等。

值得注意的是，雖然上述三家科技巨頭，切入機器人領域的角度各有不同，但共通點在於 – 他們似乎都認為機器人是一個非常值得開發的領域。我們或許可以期待，在未來十年 - 我們即將迎來一個嶄新的機器人應用時代？機器人不再只是在工廠裡服務特定用途的機器，而是有可能會進入一般人的生活，提供多重功能，每個家庭都有的一台甚至數台的機器？

當然，目前亞馬遜的 Astro，功能還相當有限，而特斯拉的人型機器人 Optimus，更是還在非常早期的開發階段。然而，他們其實都有很合理的開發路徑，能讓這些機器人計畫，在數年內大幅提升他們可用性。

首先先來講亞馬遜的 Astro – 這台小機器人目前最大的限制，在於它目前與外界互動的能力，大概就僅止於影像、聲音、有限載貨與移動的能力 – 它可以幫你看東西，它可以幫你播放音樂或者是語音通話，它可以幫你把一罐啤酒從客廳送到書房。但是除此之外，Astro 與現實世界互動的能力還是非常有限，舉例來說，它雖然可以幫你把啤酒送到家裡的另一個點，但是它卻沒有辦法自己打開冰箱的門，取出啤酒。當然，加上一個小型機械手臂，或許就可以加強這部分的能力，這也的確是可行的發展方向。只是，考慮到 Astro 的大小與構型，這個機械手臂的可操作範圍與可承受重量應該都會相當有限 – 或許拔掉一個插頭，拿起一本書放到置物箱這類型的輕量事務還能做得到，但大概也僅只於此了，要能夠打開冰箱，從第二層的層架拿出一罐瓶酒，則會是很難挑戰成功的任務。

然而，亞馬遜可能也還有別的招數，能讓這個機器人變得更有用處 – 如果機器人受限於本身的設計有些事情做不到，那難道我們不能夠改變環境，讓環境變得更加「機器人友善」嗎？這對於已經大量投資在智慧家庭領域的亞馬遜來說，其實是有可能做到的。或許小小的家用機器人 Astro 沒有能力打開厚重的冰箱門，但如果這個冰箱是個智慧冰箱，而啤酒是放在一個類似自動販賣機這樣可以一次滾出一罐的儲存空間，那或許 Astro 可以準確定位移動到冰箱的出貨區，並且告訴這個智慧冰箱，它需要一罐啤酒，而冰箱就自動地把啤酒投出，直接滾落到 Astro 的置物箱裡面 – 這讓 Astro 不需要有打開冰箱門的能力，就可以取得冰箱裏面的特定品項。

對亞馬遜來說，打造一個由多個不同機器人互相協力運作的世界，或許會是一個讓機器人變得更加實用的可行方向。

接下來聊聊特斯拉。馬斯克心中理想的人型機器人，理論上應該是要多用途的，只要是現實世界人類能做的，這機器人就要能做 - 畢竟如果不是這樣，就不需要特別去做人型機器人了。這乍聽之下，或許像是個不可能的任務，如果人型機器人那麼容易就能做到有實用價值，那為什麼過去的機器人廠商會把這個路線放到冷宮呢？但如果我們仔細思考特斯拉未來的開發路線，或許我們其實可以抱持著一定程度的樂觀。

根據馬斯克的說法，他們的人型機器人 Optimus，一開始最重要的目標，就是能夠在特斯拉的造車工廠裡面發揮功能，成為有效的機器人員工 – 我認為這是一個很合理的目標，因為如果連這個都做不到的話，真的也別提其他的現實世界運用了。但這個目標固然合理，但可不可行呢？

事實上，我認為這也的確是個很可行的目標。即使特斯拉的造車工廠，對比其他汽車公司的工廠已經高度自動化了，但還是會有相當多需要人力處理的部分。而這些人力處理的工作部分，其實都是有可能由人型機器人來處理的 – 考慮到人型機器人的結構基本上是仿效一個真人，也就是說，只要是使用人類身體所進行的體力工作，很有可能這個機器人都有能力做得到 – 舉個例子來說，將某一箱零件從工廠的 A 處搬到 B 處，或者是將某個料件放上自動生產線。

對於特斯拉來說，他們其實可以先找出現在真人員工會在工廠裡面進行的作業中，挑出個一二十樣人型機器人相對容易做到的，針對這一二十個項目，對機器人進行完整的模擬訓練與設計優化。這很有可能，可以在不用改變任何作業流程的狀況下，就能讓他們的人型機器人進場作業，隨時與真人員工互相替代或者是合作作業。

而 NVIDIA 的 Omniverse，則可以成為無論是亞馬遜，又或者是特斯拉的機器人的最佳輔助 – 這會是一個機器人的完美訓練空間。無論是 Astro 可能加上的小型機械手臂，或者是特斯拉的人型機器人的動作，都能夠在這個虛擬世界中，進行百萬次的模擬，讓這些動作變得更加精確。透過 Omniverse 世界的模擬訓練，特斯拉的人型機器人，可以同時將拿一個雞蛋這種精準脆弱的動作，與搬一箱一百公斤重物的這種粗重工作，同時訓練到完美。在傳統的機器人領域，這樣的多用途設計其實是非常困難的，但透過一個元宇宙的人工智慧虛擬訓練場域，這些機器人可以在很短的時間內，進行上百萬上千萬次的訓練，讓他們的系統能夠承擔各種完全不同的任務。

舉例來說，在過往假設我們要讓一個機器人，能夠執行把碗盤放進洗碗機的工作，原本是非常困難的任務，因為每個碗盤的形狀都不同，機械手臂如果拿取的位置錯誤，可能會讓其滑落摔到地上，另一方面，機械手臂也有可能過度用力，把比較脆弱的碗盤直接抓破。而就算機械手臂成功拿起碗盤，但每個洗碗機的內部空間也都不同，每個碗盤該放在哪個位置，能不能準確的放好，也都是一個大問題。這裡最大的問題，在於碗盤種類、型狀、大小、以及洗碗機空間的組合，可能有幾十萬種，傳統的機器人無法針對這麼多種不同情境來優化 – 以自動化工廠為例，很多在工廠內運行的搬運機器人，都是使用專用的搬運容器，因為這樣會讓作業比較單純。

然而，在 AI 技術快速發展的此時，透過一個虛擬訓練空間，新一代的機器人，是有能力針對數十萬種情境作出訓練的。在這虛擬訓練空間，人工智能能夠針對一百萬種情境，每種情境各做出一百萬次的訓練來優化，而這總共一兆次的模擬，很可能只需要幾天或幾周就全部模擬完成。而最後訓練出來的機器人，不管它面前的碗盤長得什麼形狀大小如何，它都能夠用最適合的方式把這碗盤拿起並放入各種不同的洗碗機空間。

把同樣的概念，套用在亞馬遜 Astro 與 Tesla 的 Optimus 機器人上，我個人是相當樂觀，這些機器人很有可能在不遠的未來，就能有能力完成許多傳統機器人難以完成的任務。

當然，亞馬遜與特斯拉兩大巨頭，是有能力靠著自己，就打造出多功能實用性很高的機器人的。但是 NVIDIA 的機器人開發架構，對於整個機器人產業的未來，影響可能會更大 – 因為這會讓更多的公司，具備能力進入機器人產業，開發各式各樣的機器人。NVIDIA 提供的是一整套平台與基礎架構，讓所有想要開發機器人的公司，可以針對其特定情境優化，而不需要擔心建構機器人所需的軟硬體架構。

在特斯拉的財報電話會議上，馬斯克說他認為未來機器人產品所能帶進來的營收，不會輸給汽車業務。而對於 NVIDIA 來說，在稱霸了虛擬世界的人工智慧運算後，將這樣的人工智慧能力，展現在實體世界也是很合理的下一步。或許下個世代的機器人，還是遠遠無法做到如電影「機械公敵」裡面的機器人那樣功能強大宛若真人，但卻會開始真正的進入我們每個人的生活，並且真實的提供許多事務上的幫助。而這個未來，其實沒有那麼遙遠，在未來兩三年，我相信會有越來越多的跡象證明這件事。

在這篇文章中，我們其實沒有去討論一個很容易引起爭議的話題 – 就是機器人的未來，到底是如亞馬遜 Astro 這種不需綁定人類造型的機器人，還是特斯拉Optimus 這樣的人型機器人勝出。就我個人來看，這兩種設計概念或許未必要分個你死我活。在許多情境下，或許非人型機器人能表現更好，但同樣的，人型機器人所具備的多種可能性，也具備極高的價值 – 畢竟，我們目前人類生活的環境，其實本來就是為了人型生物所打造的，人型機器人很有可能可以完美的融入這樣的環境之中，而不需要去把整個環境變得「機器人友善」。或許，二十年後的人類社會，最容易引發吵架的話題，不會再是「你比較喜歡狗還是貓？」而是會變成「你比較喜歡哪一種機器人呢？」