一直以來，我們都渴望擁有像人類一樣聰明的機器人，但訓練機器人的難度遠遠超越想像。傳統的訓練方法要麼成本高昂，要麼效果不佳。為了解決這個問題，史丹佛大學的研究人員提出了一個巧妙的解決方案——數位表親。 Downcodes小編將帶你深入了解這項突破性技術，它如何降低訓練成本，增強機器人的穩健性，並最終推動機器人技術邁向新的高度。
一直以來，我們都夢想著擁有像人類一樣聰明的機器人，能幫我們做家務，能陪我們聊天，甚至能像鋼鐵人的賈維斯一樣無所不能。但是，理想很豐滿，現實很骨感。教會機器人做事，可不是拍拍腦袋就能搞定的，那難度堪比教女朋友講道理，費勁還不一定有效果。
為什麼呢?因為現實世界太複雜了，充滿各種意外和變化。你想想，連你教女朋友一個簡單的道理都得費盡口舌，更何況是教一個沒有人類思維的機器人呢?
傳統的機器人訓練方法，要么成本太高，需要在現實世界中反覆試驗，還可能造成安全隱患;要么效果太差，在模擬環境中訓練出來的機器人，一到現實世界就抓瞎，跟個智障兒童似的。
為了解決這個問題，史丹佛大學的研究人員提出了一個天才的想法:數字表親。
什麼是數字表親?
簡單來說，數位表親就是現實世界物件的虛擬替身。 你可以把它理解成一個高仿版的數位模型，它跟現實物體長得差不多，功能也差不多，但不需要完全一致。
例如，一個現實世界中的櫥櫃，它的數位表親也應該有類似的把手和抽屜佈局，但材料和細節可以不一樣。 同樣，一個現實世界的廚房，它的數位表親也應該有類似的家具擺放，但具體的模型可以略有不同。
為什麼要搞這個數字表親呢?因為它有兩個巨大的優點:
降低成本:數位表親不需要像數位孿生那樣精確地複製現實世界，所以製作起來更簡單、更便宜。
增強魯棒性:一個現實物體可以有多個數字表親，這些表親之間可以有細微的差異，這就相當於給機器人提供了更多樣化的訓練數據，讓它學習應對各種變化。
如何自動產生數字表親?
史丹佛大學的研究人員開發了一個名為ACDC的系統，可以自動從一張RGB影像產生數位表親場景。 這套系統簡直是懶人福音，你只需要拍張照片，它就能幫你產生一個虛擬的訓練場，讓你的機器人可以在裡面盡情玩耍。
ACDC系統的工作流程大致分為三步驟:
提取資訊:從輸入的RGB影像中提取出物體的掩膜、深度資訊等。
匹配表親:根據提取的信息，從資料庫中找到與現實物體最相似的數字模型，並根據物體類別和特徵調整模型的尺寸和方向。
生成場景:將配對好的數位模型組合在一起，產生一個完整的虛擬場景，並進行實體上的調整，確保場景的穩定性和合理性。
數字表親真的有用嗎?
史丹佛大學的研究人員進行了一系列實驗，結果表明，用數字表親訓練出來的機器人表現更出色:
模擬環境:在模擬環境中，用數位表親訓練的機器人，在完成開門、開抽屜、放碗等任務時，成功率更高，而且對不同型號的家具也更適應。 相較之下，用數位孿生訓練的機器人，一旦遇到沒見過的家具，就容易犯傻。
現實世界:在現實世界中，用數位表親訓練的機器人，能夠直接應用到現實場景中，無需額外的微調。 而用數位孿生訓練的機器人，則需要額外的調整才能適應現實世界的差異。
數位表親技術的出現，為機器人學習打開了一扇新的大門。 未來的機器人，將會更聰明、更靈活，更能適應複雜多變的現實世界。
當然，這項技術目前仍有一些局限性，例如資料庫中模型的數量和種類還不夠豐富，對一些特殊情況的處理還不夠完善。 但隨著技術的進步和數據的積累，這些問題都將逐步解決。
總而言之，數位表親技術前景光明，它將推動機器人技術邁向一個新的高度。 在不久的將來，我們或許真的能夠擁有像人類一樣聰明的機器人夥伴。
專案網址：https://digital-cousins.github.io/
論文網址：https://arxiv.org/pdf/2410.07408
史丹佛大學提出的「數位表親」技術為機器人訓練提供了一個全新的思路，降低了成本，提升了效率，為未來更聰明、靈活的機器人奠定了堅實的基礎。相信隨著科技的不斷發展，「數位表親」將推動機器人技術取得更大的突破，最終實現我們與智慧機器人和諧共處的夢想。