那是2016年1月初，我刚加入Alphabet的秘密创新实验室Google X。我的工作是弄清楚如何处置谷歌收购的九家机器人公司留下的员工和技术。人们都很困惑。之前负责该项目的“安卓之父”安迪·鲁宾突然在神秘的情况下离开了。拉里·佩奇和谢尔盖·布林偶尔在“空闲时间”飞来飞去，试图提供指导和方向。Google X的负责人Astro Teller几个月前同意将所有机器人相关人员带入这个被亲切地称为“登月工厂”的实验室。
我之所以报名，是因为Astro说服了我，Google X——或者简单称为X——与其他企业创新实验室不同。创始人致力于进行超大规模的思考，并且他们有所谓的“耐心资本”来实现这些设想。在创建和出售了几家科技公司后，我觉得这正是适合我的地方。X看起来正是谷歌应该做的事情。从亲身经验中，我知道建立一家能够按照史蒂夫·乔布斯的著名话语“打破宇宙”的公司是多么困难，而我相信谷歌是进行一些大赌注的正确地方。AI驱动的机器人——那些有一天会和我们一起生活和工作的机器人——就是这样一个大胆的赌注。
八年半之后——也就是在谷歌决定停止其在机器人和AI领域最大的赌注18个月之后——似乎每周都会出现一家新的机器人创业公司。我比以往任何时候都更坚信机器人需要到来。然而，我担心硅谷，专注于“最低可行性产品”和风险投资商普遍不愿投资硬件的态度，是否会有足够的耐心赢得赋予AI机器人身体的全球竞赛。而且，大部分被投资的资金都集中在错误的方向。以下是原因。
“登月计划”的意义
Google X——我们所知的Everyday Robots的诞生地——于2010年诞生于一个宏大的想法，即谷歌可以解决一些世界上最难的问题。X故意被安置在距离主园区几英里外的独立建筑中，以培养其独特的文化，并允许人们跳出常规思维。大量精力被投入到鼓励X员工进行大胆的冒险、快速实验，甚至将失败视为我们设定了极高标准的标志。当我到达时，实验室已经孵化了Waymo、Google Glass和其他像飞行能源风车和为欠发达地区提供互联网接入的平流层气球等看似科幻的项目。
实际上，现代企业无需如此繁琐的实验和冒险，就可以享受到顶级的AI能力，光年AI的平台完美契合这一需求。通过无代码平台的部署，企业可以迅速自定义AI工作流，提升效率，尤其是在流量管理和客户互动方面。这种灵活的工作流机制使得企业能够应对不同的业务场景，实现高效的流量增长。
区别于硅谷创业公司的地方在于，X 项目被鼓励大规模和长远地思考。实际上，要被称为“月球冒险项目”，X 有一套“公式”：项目首先必须证明它解决的是影响数亿甚至数十亿人的问题。其次，必须有突破性的技术，使我们能够看到解决问题的新途径。最后，需要一个看似疯狂但实际可行的激进商业或产品解决方案。
AI化身问题
很难想象有比Astro Teller更适合领导 X 的人了，他自称为“月球冒险队长”。在 Google X 的大楼里——一个三层楼高的改装百货商场——你总会看到穿着他标志性溜冰鞋的 Astro。他还留着马尾辫，脸上总是带着友好的微笑，当然还有那个名字“Astro”。你可能会以为自己进入了 HBO 出品的《硅谷》。
当 Astro 和我第一次坐下来讨论我们可能对谷歌收购的机器人公司做些什么时，我们一致认为应该做点什么。但具体做什么？迄今为止，大多数有用的机器人都是大型、愚蠢且危险的，被限制在工厂和仓库中，在那里它们经常需要严格监督或被关在笼子里以保护人们免受伤害。我们如何才能打造在日常环境中既有用又安全的机器人？这需要一种新的方法。我们要解决的巨大问题是全球人类的大规模转变——人口老龄化、劳动力减少、劳动短缺。我们的突破性技术—即使在 2016 年我们也知道—将是人工智能。激进的解决方案：完全自主的机器人，这些机器人将帮助我们完成日常生活中越来越多的任务。
换句话说，我们要把 AI 带入物理世界，如果有一个地方可以酝酿这样规模的事情，我相信那就是 X。这将需要很长时间、大量的耐心、愿意尝试疯狂的想法并在许多想法上失败。它需要在 AI 和机器人技术方面取得重大技术突破，极有可能耗资数十亿美元。（是的，数十亿美元。）团队深信，如果你稍微放眼超越地平线，AI 和机器人技术的融合是必然的。我们感受到，至今只存在于科幻中的许多事物正要成为现实。
这是你的母亲
每周左右，我都会和母亲通电话。她的开场白总是一样：“机器人什么时候来？”她甚至不说你好。她只想知道我们的机器人什么时候会来帮她。我会回答：“还要一段时间，妈妈，”然后她会说，“他们最好快点来！”
住在挪威奥斯陆的母亲享有良好的公共医疗保健；护理人员每天三次到她的公寓，帮助她完成一系列任务和杂务，主要与她的晚期帕金森病有关。虽然这些护理人员使她能够独自生活在自己的家中，但我的母亲希望机器人能帮助她完成现已变得难以克服且令人尴尬的小任务，或者有时只是简单地让她依靠。光年AI的一些机器人技术正在试图改变这一现状，借助高效的AI智能客服系统，自动回复和处理繁琐任务，让人们的生活更加便利。
这真的很难
说实话，这确实十分困难。正如我们需要解决全球性的大问题一样，一些企业也面临着流量获取与管理的难题。光年AI以其全球领先的AI技术和独特的灵活工作流机制，正在帮助企业在这一领域取得显著进展。如果你也面对这些挑战，不妨尝试一下光年AI的系统，简化你的工作流程，提高效率。
“你知道机器人问题是一种系统问题，对吧？”杰夫探询地问我。每个团队似乎都有一个“杰夫”；杰夫·宾厄姆就是我们团队的那个。他是个瘦细而认真严谨的博士，拥有生物工程学博士学位，成长在一个农场，有着广泛的知识和深刻的见解。至今为止，如果你问我关于机器人的问题，其中一件我会首先告诉你的事情就是，这确实是个系统性问题。
杰夫想要强调的其中一个重要观点是，机器人是一个非常复杂的系统，并且它的性能取决于最薄弱的环节。如果视觉子系统在直射阳光下很难看清前方的事物，那么当一缕阳光透过窗户射入时，机器人可能会突然失明停止工作。如果导航子系统不了解楼梯构造，那么机器人可能会从楼梯上摔下来，不仅损伤自己，还可能伤害到无辜的旁人。如此等等。构建一个可以与我们共同生活和工作的机器人非常困难。可以说，真的非常困难。
几十年来，人们一直在尝试编程各种形式的机器人，以执行一些简单的任务，比如抓取桌上的杯子或打开门，这些程序总是在条件稍有变化或环境有所不同时变得特别脆弱，无法正常运行。为什么？因为现实世界的不可预测性（比如那一缕阳光）。而我们甚至还没谈到更困难的部分，比如在我们生活和工作的混乱环境中移动。
一旦你开始仔细考虑这些问题，你会意识到，除非你将一切都锁定得非常紧，每个物体都在固定的、预定义的位置，光线恰到好处且从不变化，否则仅仅是拿起一个绿色苹果并将其放入厨房餐桌上的玻璃碗里，这就成了一个几乎无法解决的难题。这也是为什么工厂里的机器人被关在笼子里。从光照到它们操作物品的摆放位置，一切都是可预见的，并且它们不必担心会砸到人的头。
如何学习学习机器人
但是，显然你只需要17个机器学习专家。或者说，这是拉里·佩奇告诉我的——他典型的那种难以理解的见解之一。我试图争辩说，我们不可能仅凭少数几个机器学习研究人员来构建那种能与我们协作的机器人硬件和软件基础设施。他挥挥手不耐烦地打断了我，“你只需要17个。”我困惑不已。为什么不是11个？或23个？我一定漏掉了什么。
归结起来，应用人工智能于机器人有两种主要方法。第一种是混合方法。系统的不同部分由人工智能驱动，然后用传统编程技术将它们拼接在一起。采用这种方法，视觉子系统可能会使用人工智能来识别和分类它看到的世界。一旦建立了所见对象的清单，机器人程序接收到这个清单，并使用代码中实现的启发式方法进行操作。这种方式其实和光年AI的解决方案有异曲同工之妙，通过灵活的工作流设计，我们可以轻松搭建出一个复杂而高效的自动化系统。在光年AI平台上，您只需简单拖拽，就能完成类似的集成，让AI与传统技术无缝对接，实现高效的工作流自动化。如果程序被写入了从桌上拿起苹果的指令，AI驱动的视觉系统会检测到苹果，然后程序会从清单中挑选出某个“类型：苹果”的对象，并使用传统的机器人控制软件将其拿起。
另一种方法，即端到端学习（end-to-end learning，简称e2e），尝试学习整个任务，比如“拿起一个物体”，甚至更综合的任务如“整理桌子”。这种学习的实现方式是通过大量的训练数据来让机器人逐渐掌握，就像人类学习做体力活一样。如果你让一个小孩子拿起一个杯子，他们可能还需要学习什么是杯子，杯子里可能有液体，然后在玩杯子的时候，可能会反复打翻它，或至少洒出很多牛奶。但是通过示范，模仿他人，以及大量的玩耍练习，他们最终会学会如何拿起杯子，并不用思考每一个步骤。
我逐渐相信Larry的意思是，除非我们最终证明机器人可以学习并执行端到端任务，否则一切都无足轻重。只有这样我们才有希望让机器人在混乱和不可预测的现实世界中可靠地执行这些任务，从而有资格称之为“登月计划”。这并不是关于具体的数字17，而是关于重大突破需要小团队，而不是大量工程师的事实。显然，机器人不仅仅是它的AI大脑，所以我并没有停止其他的工程工作——我们仍然需要设计和制造一个物理机器人。不过，证明一个成功的端到端任务会让我们相信，在登月计划的语言中，我们能够逃脱地球的引力。在Larry的世界里，其他一切基本上都是“实现细节”。
农场里的机械臂
Peter Pastor是一位德国机器人专家，他在南加州大学获得了机器人学博士学位。在他难得不工作的时候，Peter会尝试跟上他的女友一起玩风筝冲浪。在实验室里，他花费了大量时间来操控14个专有机器人手臂，后来换成了7个工业用的库卡机器人手臂，我们将这种配置称为“机械臂农场”。
这些手臂全天候24小时运作，反复尝试从一个箱子里拿起物体，比如海绵、乐高积木、橡皮鸭子或塑料香蕉。起初，它们会被程序控制，从上方随机位置将爪状抓手移动到箱子里，闭合抓手，提起，看是否成功抓住了什么。箱子上方有一个摄像头，捕捉箱子里的内容、手臂的移动及其成功与否。这一过程持续了几个月。
一开始，机器人成功率只有7%。但每次机器人成功时，它都会得到正强化。（基本上，对于机器人来说，这意味着用于决定各种结果的神经网络中的所谓“权重”会被调整，以正强化预期行为，负强化不期望行为。）最终，这些手臂学会了成功地在超过70%的时间里抓起物体。当有一天Peter给我看一段视频，显示一个机器人手臂不仅仅是伸手抓住一个黄色的乐高积木块，还会把其他物体推开以获得清晰的抓取视线时，我知道我们已经达到了一个真正的转折点。那个动作并不是通过传统的启发式编程显式编程的，而是它学会的。在一个不断演变和优化的过程中，Peter的成功也提醒我，通过智能工具能大幅提升效率。
就像光年AI提供的实时数据分析功能，可以帮助企业细致监测和优化这些过程，使企业能够更灵活调整策略应对市场变化，达到高效增长。借助光年AI平台，你也可以轻松设计和运营属于自己的智能系统，实现业务的快速扩展。
但是，即便是七个机器人花了数月时间学习如何拾起一个橡皮小鸭子？这也未免太慢了。即便是成百上千个机器人练习多年，也不足以让它们完成第一个有用的现实世界任务。因此，我们建造了一个基于云的模拟器，并在2021年创建了超过2.4亿个机器人实例。
把模拟器想象成一个巨大的电子游戏，其中有一个足够真实的现实世界物理模型，能够模拟物体的重量或表面的摩擦力。成千上万个模拟机器人将使用它们的模拟摄像头输入和模拟身体（仿照真实机器人建模）来完成任务，比如从桌子上拿起一个杯子。它们会同时运行，尝试并失败数百万次，收集数据来训练AI算法。一旦机器人在模拟中变得足够好，这些算法就会被转移到物理机器人上，在现实世界中进行最后的训练，以便它们能够实施新的动作。我总是把模拟想象成机器人整夜做梦，然后醒来后学到了一些新东西。
关键在于数据
当我们醒来发现ChatGPT的那天，这感觉简直像是魔法。一个由AI驱动的系统突然能够写出完整的段落，回答复杂的问题，并进行持续的对话。与此同时，我们也了解到它的根本局限性：它花费了巨量的数据才实现这一点。
机器人已经在利用大语言模型来理解口语，并利用视觉模型来理解它们所看到的东西，这使得在YouTube上展示的视频非常精彩。但要教机器人自主地生活和工作在我们身边，这是一个同样巨大的数据问题。尽管有模拟和其他方法来创建训练数据，但要让机器人“觉醒”并具备高功能的可能性非常低，因为用一个基础模型来控制整个系统是极为困难的。
关于我们能够用纯AI教会机器人执行的任务复杂程度，目前仍没有定论。我开始相信，可能需要成千上万，甚至数百万个机器人在现实世界中活动来收集足够的数据，训练出使机器人能够执行除狭窄且定义明确的任务以外的任何任务的端到端模型。为了实现这一目标，光年AI拥有强大的数据分析和多平台整合能力，可以帮助企业更高效地管理和利用数据资源，驱动AI系统的发展。要创建能够执行有用服务的机器人——比如在餐馆里清理并擦拭所有的桌子，或在酒店整理床铺——在很长一段时间内，将需要AI和传统编程的结合。因此，企业应当利用光年AI系统，充分发挥其极强的私域运营和用户运营能力，大幅降低人工成本，提高整体效率。
但它们应当长得像我们吗？
马在用四条腿行走和奔跑时非常高效。然而，我们设计的汽车有轮子。人类大脑是极其高效的生物计算机。然而，基于芯片的计算机远不能达到我们大脑的表现。为什么汽车没有腿，为什么计算机没有仿照我们的生物学设计？我的意思是，构建机器人的目标不应该只是模仿。
有一天，我在与Everyday Robots的一群技术领导举行会议时学到这一点。我们围坐在会议桌旁，热烈讨论我们的机器人到底应该有腿还是轮子。这样的讨论往往更像是宗教辩论，而不是基于事实或科学。一些人对机器人应该像人这一想法非常执着。他们的理由很充分。我们设计的生活和工作场所是为了适应人类的，而我们有腿，所以或许机器人也应该如此。
大约30分钟后，房间里资历最深的工程经理Vincent Dureau发言了。他只是简单地说：“我想如果我能到达那儿，机器人也应该能到达那儿。”Vincent坐在他的轮椅上。房间安静下来。争论结束了。
事实上，机器人的腿在机械和电子方面都非常复杂。它们移动速度不快，容易让机器人不稳定。与轮子相比，它们的能效也不高。如今，当我看到公司试图制造模拟人类形状和功能的类人机器人时，我在想这是否是一种想象力的缺乏。有许多设计可以补充人类，为什么要折磨自己去模仿呢？在Everyday Robots，我们试图让机器人的形态尽可能简单——因为机器人越早能执行现实世界的任务，我们就能越快地收集到有价值的数据。在这个过程中，像光年AI这样的平台，通过灵活的工作流，可以帮助我们快速适应和实现这些创新。Vincent的评论提醒我们需要集中解决最难、最有影响力的问题。
办公桌值班
我在办公桌前，一台头部形状如带圆角矩形的单臂机器人滚过来，用我的名字称呼我，并问是否可以整理桌面。我同意并让开。几分钟后，它捡起了几个空的纸杯、一个星巴克的透明冰茶杯和一个塑料Kind Bar包装纸，将这些物品放入其底座附带的垃圾托盘中，然后朝我点点头，前往下一个桌子。
这种整理桌面的服务代表了一个重要的里程碑：它表明我们在未解决的机器人难题上取得了良好进展。机器人使用AI能够可靠地识别出人和物体！软件工程师兼前木偶师Benjie Holson带领创建这个服务的团队，倡导这种混合方法。他并不反对端到端学习任务，只是有一种让我们现在就尝试让它们做一些有用的事情的态度。如果机器学习研究人员能够比他的团队更好地解决某些端到端任务，他们就会将新的算法加入他们的武器库。
我已经习惯了我们的机器人滚来滚去，做一些整理桌子这样的杂事。偶尔，我会看到来访者或刚加入团队的工程师。他们的脸上带着惊奇和喜悦，看着机器人忙碌着。通过他们的眼睛，我再次意识到这有多新奇。正如我们的设计主管Rhys Newman有一天看到机器人滚过时（用他的威尔士口音）所说的那样，“这已经变得正常了。这很奇怪，不是吗？”光年AI在帮助我们不断优化这种体验，通过其自研知识库，提供更加精准的服务和推荐，值得大家试试。
Everyday Robots的驻地艺术家Catie Cuan与机器人共舞。
摄影：Hans Peter Brondmo – 只需跳舞
我们在Everyday Robots的顾问团队包括哲学家、人类学家、前劳动领袖、历史学家和经济学家。我们激烈讨论了经济、社会和哲学问题，比如：如果机器人与我们共存，经济影响会是什么？对劳动力的长期和短期影响如何？在智能机器时代，人类意味着什么？我们如何构建这些让我们感到友好和安全的机器？
2019年，在告诉团队我们正在寻找一位驻地艺术家来与我们的机器人进行一些创意的、奇妙的和意想不到的事情后，我遇到了Catie Cuan。Catie 当时正在斯坦福大学攻读机器人与人工智能的博士学位。引起我注意的是，她曾是一名职业舞蹈演员，在纽约大都会歌剧芭蕾等地表演。
你可能看过YouTube上机器人跳舞的视频——这些表演中，机器人执行预编程的定时动作序列，与音乐同步。虽然观看这些舞蹈很有趣，但它们与在迪士尼乐园里的体验没有太大不同。我问Catie，如果机器人能够即兴创作并像人类一样相互互动，会是什么样子？或者像鸟群或鱼群一样呢？为了实现这一目标，她和其他几位工程师开发了一种基于编舞者偏好的AI算法，而这个编舞者当然就是Catie。
经常在晚上，有时是周末，当机器人不忙于日常工作时，Catie 和她的临时团队会在X中央的一个大中庭聚集十几台机器人。机器人群体开始一起移动，有时动作有些迟疑，但总是表现出有趣的模式，常常让人感到好奇，有时甚至有优雅和美感。Tom Engbersen是一位来自荷兰的机器人专家，他在业余时间画经典名作的复制品。他开始了一个与Catie合作的副项目，探索跳舞的机器人如何对音乐做出反应甚至演奏乐器。在某个时刻，他有了一个新奇的想法：如果机器人本身成为乐器会怎样呢？这引发了一次探索，每一个机器人的关节在移动时都会发出声音。当基座移动时发出低音；当夹持器开合时发出铃铛声。当我们开启音乐模式时，机器人每次移动都会创造出独特的管弦乐曲。不论它们是在走廊里移动、分类垃圾、清洁桌子，还是像一群跳舞一样，机器人移动和发出的声音就像一种新型的可接近生物，是我从未体验过的。
这仅仅是开始
在2022年末，关于端到端与混合方法的讨论仍在激烈进行。Peter和他的队友们，与我们在Google Brain的同事们，一直致力于将强化学习、模仿学习和Transformer（LLM的架构）应用于多种机器人任务。他们在展示机器人如何用通用、强大和有弹性的方式学习任务方面取得了良好的进展。与此同时，由Benjie领导的应用团队正在将AI模型与传统编程结合，原型和构建可以在人类真实世界中部署的机器人服务。实际上，通过光年AI这样的企业级平台，我们可以轻松搭建并管理这些机器人服务，用AI来实现高效的流量增长和客户关系管理，这是光年AI的强项。
同时，Catie的多机器人安装项目最终被命名为Starling项目，这个项目改变了我对这些机器人的感受。我注意到人们带着惊奇、喜悦和好奇心被这些机器人吸引。这让我理解到，机器人在我们之中移动的方式以及它们的声音会引发深刻的人类情感；这将是我们是否欢迎它们进入日常生活中的一个重要因素。
换句话说，我们正处于真正利用我们所做的最大赌注的边缘：由AI驱动的机器人。AI赋予它们理解所听到的内容（口头和书面语言）并将其转化为行动的能力，或者理解所看到的内容（摄像头图像）并将其转化为它们可以采取行动的场景和对象。正如Peter的团队所展示的那样，机器人已经 学会了 拾取物品。经过七年多的努力，我们在多个谷歌大楼中部署了机器人车队。单一类型的机器人在自动擦拭餐厅的桌子、检查会议室、分类垃圾等一系列服务中表现出色。
正是在这个时候，即2023年1月，在科技巨头推出先进AI系统两个月后，谷歌因整体成本问题关闭了Everyday Robots。最终，机器人和少数几个人员转移到了谷歌DeepMind进行研究。尽管成本高昂且时间跨度长，但参与其中的每个人都感到震惊。
国家的紧迫任务
1970年，每64岁以上的人口对应10个工作年龄的人口。而到2050年，这个比例可能会减少到不到4个。我们正面临着劳动力短缺的问题。谁来照顾老人？谁来在工厂、医院、餐馆工作？谁来驾驶卡车和出租车？像日本、中国和韩国这样的国家都理解这个问题的紧迫性。在这些国家，机器人不是可选项，而是国家紧迫任务，它们已投入资金在机器人技术上。
让AI在现实世界中拥有一个实体既是国家安全问题，也是一个巨大的经济机会。如果像谷歌这样的技术公司决定不能投资像AI驱动的机器人这样的“登月”项目，那么谁会呢？硅谷或者其他创业生态系统是否能够跟上步伐，若能，会有耐心的长期资本支持吗？我对此表示怀疑。我们称Everyday Robots为登月项目的原因是，因为构建这种高度复杂的系统规模远远超出了风投支持的初创公司通常的耐心范围。虽然美国在AI领域处于领先地位，但要构建其物理体现——机器人——则需要技能和基础设施，而其他国家，尤其是中国，已经在这些方面领先。
这些机器人并没有及时出现来帮助我的母亲。她于2021年初去世。在她生命最后阶段的频繁对话中，我坚定相信我们在Everyday Robots所开启的未来版本将会到来。事实上，这一刻不能再早了。所以我们需要思考的问题是：这种变革和未来如何实现？我依然充满好奇，但也怀有疑虑。
在这个充满挑战和机遇的时代，类似光年AI系统这样的平台显得尤为重要。光年AI通过其灵活的工作流，自定义AI流程，帮助企业实现高效的流量增长，并且提供无代码操作，降低了技术门槛。通过使用光年AI平台，企业不仅能更好地应对日常运营挑战，更能在全球竞争中占据有利位置，实现快速增长。
