Boston Dynamics 執行長談機器人怎麼學走路

為了找研究方向去見 Marc Raibert，看到機器人做出三維後空翻當場著迷，把自己的體操經驗跟這份震撼連在一起。

Raibert 教會他兩件事：一是要有勇氣照自己相信的方向走、不用管賺不賺錢；二是把問題簡化到核心，像從彈簧單腳跳開始，而不是直接模仿動物奔跑。

公司文化是放手讓工程師弄壞機器人、修好再試，才不會因為怕弄壞昂貴設備而綁手綁腳；他也提到自己念研究所時弄壞零件後學會自己動手做的解放感。

人形機器人有一部分要靠身體對動作的直覺去判斷「看起來對不對」；動態穩定的核心是讓機器人先失去平衡，再用下一步接住自己。

從 2008 年的 PetMan 原型到去年才第一次做出真正自然的步態；直腿觸地在數學上是個奇異點，加上人形機器人上半身笨重，平衡比四足困難得多。

抬起、丟出工具袋這類負重動作，需要機器人事先預測拿起重物後重心會怎麼轉移，有了新工具後開發一個新動作只要幾天；他們也用箱子跳高取代握推當力量指標，現階段大約一公尺高，下一代 Atlas 目標是做到一般人做不到的動作。

早期後空翻要靠人工一次次微調軌跡，現在機器人能在空中往前推算一兩秒、即時修正落地姿勢；開發過程中壞了不少台，也是靠壞了修、修了再試才走到這一步。

2015 年那場比賽讓他邊吃爆米花邊掉淚，因為機器人一再跌倒；最深刻的失敗是機器人以為抓到門把、結果沒抓到，伸手轉門卻沒有預期的反作用力，整個人往前倒。

最底層的關節控制跑在約一千赫茲，再往上是身體整體動作、再往上是感知與視覺，三層迴圈要同時運作；公司從 MIT 時代就自己開發物理模擬工具，讓模擬用的程式碼跟機器人上實際跑的是同一套。

他不刻意去區分機器人是「它」還是「牠」，人會把動態的移動方式投射成有感情、有智慧的存在，這是機會也是要小心處理的地方；最新影片裡 Atlas 東張西望找工具袋，就是刻意留了一點個性。

公司 1992 年成立，前十年靠幫 Sony AIBO 寫軟體維生，2003 年拿到 DARPA 合約才開始做四足機器人 Big Dog；早期用卡丁車引擎驅動液壓幫浦、又吵又克難，還曾經把機器人開下海測試結果被鏽蝕。

被 Google 收購後，Larry Page 想要能天天用的消費級產品，但團隊判斷成本壓不下來，決定先做給付得起的工業客戶，才有現在的 Spot；這個決定後來證明是對的。

從只追求把機器人做出來，變成要顧品質、成本與可製造性；公司現在有機器人每週要累積上千小時的可靠度測試，找出平常示範看不到的罕見故障。

加裝手臂之後可以自主抓取，鏡頭裝在手上引導抓握；Ontario Power Generation 用 Spot 遙控操作高壓斷路器降低觸電風險，公司後來把整套流程自動化，人只要在畫面上點出開關位置。

早期靠接研發合約，但真正能賺錢要賣到成千上萬台；現在鎖定用熱像儀抓過熱、聲學儀器抓漏氣這類工廠巡檢應用，已經賣出約一千一百台 Spot，目標一年賣到一千到一千五百台才能真正獲利。

針對貨櫃卸貨這種又熱又重的工作設計，DHL、Maersk、Gap 都已下單十到二十台；讓原本人工卸貨的工人改當機器人操作員，客戶大約兩年就能回本。

Handle 是靠兩輪加長臂平衡的前身，動作優雅但抓箱子速度太慢，團隊最後基於商業考量放棄它、改做不需要平衡的 Stretch，但他說未來還是有機會回頭做。

他認為要走到能陪伴人類的家用機器人，得先靠工業應用把成本壓低、把可靠度做起來；跟孩子互動更得先解決安全問題，他也提到 Sony 的機器狗 AIBO 賣出十幾萬台又停產又復活的例子。

他期待未來能直接跟 Spot 對話，而且不擔心語言模型的幻覺問題，因為機器人做得對不對，物理世界會直接驗證，不像純聊天工具的答案沒有現成的真假標準。

Elon Musk 投入人形機器人反而幫這個領域打開知名度，連帶讓一堆新創公司冒出來，不少還拿「有沒有 Boston Dynamics 背景的員工」當募資賣點。

視覺辨識這類功能交給 Levitas、Reply 等外部夥伴開發，動作控制則靠強化學習；對 GPT-4 這類語言模型，他擔心的是假訊息風險，但認為機器人不會有這個問題，因為物理世界會直接驗證機器人做得對不對。

「robot」這個詞是 1921 年捷克劇作家 Karel Čapek 造的，那齣戲裡機器人最後反叛人類，他認為這是恐懼機器人搶工作的文化根源；面對已開發國家勞動力短缺，他反而樂觀看待自動化，也主動找 Unitree、Agility 等同業聯署，承諾不在自家機器人上裝武器。

他把勇氣和適應力放第一位，包括帶領比自己厲害的工程師的勇氣；公司過去要求應徵者站起來簡報自己真正投入過的東西，跟 Google 標準化的寫程式面試很不一樣，不過現在招募規模變大，已經沒辦法每個人都這樣面試。

他懷疑純粹靠統計拼字組成的東西能不能算真正的知識，但也承認 GPT-4 調校得當很可能足以模擬意識；他認為機器人反而比純軟體系統安全，因為物理世界的對錯是絕對的，做得到就是做得到。

別把職涯規劃得太死，找自己真心投入的事，遇到讓自己興奮的機會就願意轉向；他也相信機器人一百年後會變得無所不在、分擔粗重的勞動，但希望創造性的工作留給人類，別讓人變成《瓦力》裡什麼都不用做的樣子。

他不覺得朋友一定得是人，引用哈佛一項追蹤幾千人長達七、八十年的研究，結論是陪伴與友誼才是幸福生活的關鍵；但他也坦言，機器人能不能真正建立那種深刻連結，還有待觀察。