我见过机器人在工厂里拧螺丝，但你见过机器人在家里炒菜吗？
相信前几天已经刷过机器人做饭的可怜朋友很多了。
撕开莴苣包装，切菜，打鸡蛋，一组操作都很顺利，甚至在倒青菜入锅时还会用盖子挡住。
别瞒着大家，石超看到**的第一反应是：啊???
我对机器人烹饪的印象仍然是食堂里的刀面机器人。
这种像**这样的操作和人类没什么区别，如果不亲眼看到，也许没人敢相信这是机器人在做。
这个机器人是斯坦福大学的移动阿罗哈机器人项目。
根据项目负责人发布的**，阿罗哈机器人除了会做饭外，还精通各种家务。
浇花、逗猫、煮咖啡、拖地、洗碗、叠被子、洗衣服，这些家务都是完全不可能的。
尤其是枕套的最后一次摇晃，我仿佛看到了自己......
不管怎么说，**一经发布，在国内外引起了不小的热议。
网友评论，“只要这东西不趁我睡着的时候杀了我，我真的需要它”“下次如果家里催促我结婚生子，我会把**发给家人群。 ”
但是，也存在疑问**加速和编辑，就像谷歌发布的最后一个 Gemini 演示一样**，是否属实还有待证实。
很快，网上就传出阿罗哈机器人翻车的传闻。
打碎酒杯和盘子，将无法辨认的障碍物砸入橱柜，并焚烧锅。
智能水平可以简单地与前几天的柔性机器人进行比较如果有两台“机器”。
有趣的是，这个**的举报人是项目团队的内部人士。
上周末，Mobile Aloha 项目的联合负责人 Tony Z.赵在X平台上发布了机器人故障的花絮，并澄清了机器人“全自动”的误解。
事实上，Aloha机器人并不是完全自动化的，但是：自动+远程控制混合模式
Shichao 仔细翻阅了 GitHub 上的 Mobile Aloha 项目，在自主模式下，人类需要控制机械臂制作样本，Aloha 机器人才能学习类似的动作。
前面各种繁琐的家务**，都由后面的人远程控制。
就像这样。 
此外，只要人类证明机器人可以 100% 的时间学习，它就不会那么长。
**中还提到，Aloha机器人自动擦红酒渍的成功率为95%，推椅成功率为80%，炸虾的成功率仅为40%。
天下超级盲猜，可能是一开始的第一个效果太过惊人，一通十到百，让阿罗哈机器人背负了“保姆机器人落地”的名号。
但就像托尼Z一样正如赵在推特上所说，“机器人还没有准备好接管世界！ “今天的机器人离我们想象中的全能保姆还很远。
所以与其吹嘘阿罗哈机器人这次有多厉害，不如说它为未来的机器人研发树立了榜样。
根据 Nvidia 科学家 Jim Fan 的说法，数据一直是机器人技术的致命弱点。
而项目团队对阿罗哈机器人的定义正是如此。用于数据收集的低成本全身远程操作系统
那是什么意思？
在算法上，他们开发了一个基于 Transformer 的动作学习算法 ACT
该算法允许 Aloha 机器人在 15 分钟的动作演示后模仿人类。
可以理解，人为控制机械臂的过程也是数据收集的过程。 然后，使用收集到的数据来掀起波澜“模仿秀”。
例如，如果您提前 50 次向机器人演示清洁玻璃的动作，则训练成功的可能性很高。
除了算法的巧妙设计外，Aloha机器人还有一个优势低成本
在硬件配置方面，项目组在机器人上安装了两套机械臂，以及一个用于在仓库中运输货物的A**移动底盘，相当于机器人的手脚。
从团队公布的成本清单来看，费用主要集中在移动底盘和机械臂上，其他零部件的成本并不高。
而且，密切3.20,000美元（相当于人民币22元。70,000元人民币）与波士顿动力阿特拉斯公司近200万美元的成本相比，简直是杯水车薪。
未来技术成熟后，花20多万元买一个老人机器人似乎也不是不可能。
更何况，这一次Mobile Aloha直接迎来了浪潮开源，包括硬件**、数据集和教程都是公开的。
开发者们，你们贡献一点，我贡献一点，也许有一天全能保姆机器人真的会落地。
包括前几天，当 Aloha 机器人势头强劲时，Deepmind 还趁热发布了机器人的一系列更新。
国外有一家叫Figure的机器人公司，他们的人形机器人现在甚至都有了自主学习的能力，看一个**就能学会煮咖啡。
不管怎么说，世超还是挺期待今年机器人的发展。
在人工智能的世界里，一直有一个莫拉维克悖论
通俗地说，人工智能在需要逻辑推理能力的事情上可以做得很好，比如数学题，但它的感知和运动能力甚至不如三岁的孩子。
但这一次，阿罗哈机器人的出现，确实有一点点真正的“智能”机器人。
我们也可以期待今年大型模型+机器人的组合能碰撞出什么样的火花。