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从灯塔到弃子:波士顿动力为何被追随者反超

作者:刘洁
2024/11/27 11:11

李子柒复出,川普正当任,仿佛回到了 2018 年自己还不是毒妇的时候。

2018 年,李子柒凭借视频在 YouTube 涨粉百万,一举成名。同年,有个机器人也抓住 YouTube 的东风火了一把。

那一年,李子柒的最高播放量是,7334 万,而这个机器人的最高播放量是,1.5 亿,比李子柒的两倍还要多。

从灯塔到弃子:波士顿动力为何被追随者反超

这仅仅是 YouTube 一个网站的数据,“病毒式传播”的切片视频,让 Spot,一个四足机器人,我们常说的机器狗,成为了现象级的网红。

Spot 也确实很有大网红的素养。

首先,作为大网红它不挑活,施工现场、工厂、荒郊野岭,不管什么环境都坚持跑上跑下认真工作。

它还多才多艺,舞蹈、跑酷、武术、健身全都不在话下。

不过当时的 Spot 还只是实验室的一个试验品,导致虽然波士顿的动力名气很大,却没有任何实际上的产品。

彼时迎接视频红利的波士顿动力忘记了一件事,冲浪要踩准浪头,如果浪潮褪去后赶不上新浪,就只能被拍回岸边。

新的技术浪潮一波又一波,YouTube 的热门视频也换了一批又一批,有些公司红着红着就凉了。

最近,Reddit 的波士顿动力社区里,有一个帖子在主页挂了很久,标题是:“波士顿动力现在到底在做什么?”

这个帖子只有 11 条评论,但在现在的波士顿动力社区里已经算得上是有热度了。

发帖人很好奇,为什么像宇树这些后来的公司都有成熟的产品,而波士顿动力入场早,却并未展现出应有的市场领先地位。

有人说那是因为波士顿动力在专心搞研究不在意商业,也有人说是因为行业小众客户不够,市场铺不开。

归根到底,波士顿动力没能把技术转换成商品,卖不出产品赚不到钱,再顶尖的技术也只能凉凉。


波士顿动力的灵魂

在 MIT Leg Lab 时,Marc Raibert 研发出了世界上第一款能单腿蹦跳的机器人,但机器人并未成为他创业的第一选择。

Marc 最初的想法是,用自主开发的动态模拟工具加机器人技术,造一个基于物理的模拟器。

因此,他创建波士顿动力后的第一个项目是,手术模拟器。Marc 希望它能成为外科医生的指导老师。

这款模拟器在贸易展览上大受欢迎,但没有外科医生愿意为它付费。在他们眼里,波士顿动力才是应该付费的那个,不然谁来告诉模拟器那些和外科手术有关的知识?

Marc 和同伴聊了很久,最终决定放弃这几年的心血。因为他们都察觉到了一点:模拟器不是正确的方向。

他们转换赛道,用索尼 Aibo 机器人的四条腿,做了一个四足机器人,还另外造了一个会跳舞的小型人形机器人。

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索尼三代 Aibo 机器狗

索尼对他们的机器人很感兴趣,每周都要和他们开会畅聊技术,持续了好几年。那时候还没有互联网,为了通话,波士顿动力安装了六条 ISDN(综合业务数字网)线路。

Marc 说,他们回到了原来的位置,重新发现了公司的灵魂——机器人

1980 年,Marc 靠他的单腿跳跃机器人拿到了 25 万美元的投资,这位投资人后来成为了美国国防部高级研究计划局( DARPA)的主任。

这仿佛预示着波士顿动力和 DARPA 的不解之缘。

2005 年,被戏称为现实版“神盾局”的 DARPA 开启了一项计划,想挑选几个科技公司为军方研发尖端产品。

波士顿动力的“大狗”(BigDog)在42个项目中脱颖而出,这也是波士顿动力真正意义上的第一款机器人产品。

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“大狗”(BigDog)

“大狗”的技术优势是液压方案压缩泵产生的高压液体能通过压强产生巨大的推力,就像人类肌肉一样,能带动机器人关节运动

然而,成也液压,败也液压。

液压驱动导致“大狗”噪音极大,军方不再寄希望于它能作为士兵的驮骡工作。2013 年 12 月底,“大狗”项目停止。

不过,好消息是,波士顿动力因此开发了一种独特的商业模式,“Project-to-VC”模式,通过推出具有震撼力的原型项目,吸引各方投资,再反哺创新。

从“大狗”开始,波士顿动力的机器人道路就一发不可收拾,研发了一系列不同用途的机器人。

打破机器人速度纪录的 Cheetah,轻便还能通过平板与API操控的“小狗”(little dog),还有“大狗”的军事版本 LS3。

2016 年,未来的超级网红机器人,Spot,终于诞生了。

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左 1 是初版 Spot


不够合适的 Spot

2015 年,Spot 的概念介绍视频在YouTube走红。

2016 年,Spot 正式面世。

2018 年,Spot 再次走红,依靠病毒式传播成为现象级网红,并宣布进入规模化生产的准备阶段。

2019 年,波士顿动力面向特定客户推出Spot租赁服务,每月租金最高 2,000 美元。

2020 年,波士顿动力开启 Spot 售卖服务,单机售价 74,500 美元。

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Spot

一年又一年,波士顿动力的步子迈得很稳,始终没有被网络流量影响方向,但稳过头就成了问题

波士顿动力的“Project-to-VC”模式,只有波士顿动力能享受福利专心搞研发,投资方只能不断地亏损。

2013 年,谷歌以 30 亿美元的价格高调收购波士顿动力,又在 2017 年因无法承受亏损转手给日本软银。

软银接手后,立马注入了 3,700 万美元的资金要求波士顿动力尝试量产 Spot mini(后更名为Spot)。2020 年,Spot 如约进入了市场但销量惨淡,只卖了不到 400 台,总销售额约合 3,000 万美元。

同年,疫情冲击导致软银面临巨额亏损,不得不甩卖资产自救,不能盈利的波士顿动力再次被推向市场。

2020 年 12 月 12 日,现代集团宣布以 9.21 亿美元的价格收购波士顿动力,此时波士顿动力估值 11 亿,降了 63%。2021 年 6 月,现代以 8.8 亿美元的价格正式接手了波士顿动力 80% 的股份。

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要想保持技术领先,就必须不断地烧钱。

可从波士顿动力的三次转手经历和估值的大跳水就能看出来,它本身并不具备良好的盈利能力,而资本从来都不是慈善家。

波士顿动力也努力过,想改变节节败退的局面。

Spot 瞄准工业市场,针对用户体验做了多次优化,拥有了可以自由添加的自定义程序和一系列可集成的传感器,试图通过定制化俘获消费者的心 。

但最好的不一定是合适的。

单臂机器人、双足履带式机器人技术含量低,但简单好用又便宜,无人机也因灵活性和低价在安防巡查市场有了一席之地。

而 Spot 本体贵租赁也贵,设备维护的价格更是不菲,对部署环境和操作者技术水平的要求也都很高,企业负担不起大批量应用的高昂成本,即使是大户雪佛龙,也只部署了 10 只。


把机器狗的价格打下来

如果说 Spot 的销售业务是波士顿动力尝试摆脱对军方和外部资金依赖的试探,那么 Marc 卸任 CEO 则标志着公司向商业机器人全面转型的决心。

2020 年,Marc 从 CEO 转为董事长,原 COO Rob Playter 出任 CEO。副总裁 Michael Perry 解释,这是为公司进入“新的增长阶段”做准备。

新任 CEO 迅速引入大量非研究背景的人才,加快商业化步伐,公司规模从 100 人激增至 700 人。

后面的故事我们都知道了,Spot 销量惨淡,寄予厚望的明星产品最终沦为“哑炮”,波士顿动力被第三次转手,这次的新“血包”是现代汽车。

波士顿动力也意识到了太贵的问题,想借助现代的汽车技术把机器人价格打下来,但到现在都没看见成果。

真正把价格打下来的,是中国的机器人公司——宇树。

在 Spot 出圈爆火前,波士顿动力在业内已经名声不小,液压方案的机器狗也因此成了主流。

实际上,液压有着噪音大、易漏液、元件精度要求高等种种缺陷,电驱也比液压成本更低且易于控制。但当时电驱技术卡脖子,电机扭矩不够,导致关节动力单元性能不行,只能被行业冷落。

王兴兴对突破电驱的技术问题很感兴趣,在本科毕业时做出了一个无刷电机驱动器。研究生时期,他又受到无人机的启发,在无人机使用的无刷电调基础上进行改造,最终做出了能够用在机器人动力单元上的小尺寸电机驱动器。

最终,王兴兴用不到 2 万元的成本,搭出了电驱机器狗 Xdog,获得了上海机器人设计大赛二等奖。

他笃定,电驱版本的机器狗必将成为未来机器狗产业化的方向

2016 年,王兴兴找到同窗陈立一起组建了最初的宇树团队,也是全球第一家采用电驱技术的团队。

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王兴兴

王兴兴曾在采访中直言,“因为这是个小众行业,我希望把这个行业能赚的钱全赚了。”

宇树的策略很简单,低价,低价,还是低价,堪称机器人内卷的神。

电驱便宜好用,但王兴兴觉得单靠电驱还是不够省钱。

一块零件的价格可以买到制造很多块零件的原材料,王兴兴选择找供应商订材料自己造,不让中间商赚差价。

通常的研发思路是围绕负重、速度等方向去研究如何实现目标,但宇树会先做好详细的产品功能定义,以及整机尺寸、重量、成本等细节内容,再去倒推在这一框架下要怎么改进才能榨干硬件性能

别人想的是要怎么编一个更好的框装东西,王兴兴想的是怎么用一样的材料编更大的框装更多的东西。

这样做的另一个好处是,每次产品更新迭代都能拿着以前的方案接着改,不需要推翻重来,显著提升了迭代速度

从宇树的第一款商业化四足机器人 Laikago 发布以来,几乎每过一年,宇树就会推出新一代的机器狗,而且每一次都比上一代性能更强、价格更低。

2019 年,宇树发布能后空翻的 AlienGo,定价 40 万人民币(约合 5.6 万美元),比 Spot 低了近三分之一。对比 Spot,宇树的机器人不仅能翻转跳跃,还更加小巧,行走速度几乎是 Spot 的两倍,续航时间也更长。

到了 2023 年,宇树的 Unitree Go2 将价格进一步压缩至 9997 元,把机器狗的门槛直接拉到大众消费水平。

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Unitree Go2

2024 年,宇树已经成功占据了全球近 70% 的机器狗市场,据测算卖出了 2.37 万台,而 Spot 总销量才勉强超过 2,000 台

今年 4 月,波士顿动力终于放弃无法解决的液压结构渗油问题,宣布另一款明星产品——人形机器人 Atlas——也要将液压系统改为电驱系统。


Atlas 的“技术自嗨”

Spot 商业化失利,而 Atlas 甚至从一开始就不打算进入市场。

Marc 有一个垫脚石理论:如果一年内看不到现有研究的具体成果报告,那就是在原地踏步。对他而言,每一份成果报告都是一块垫脚石。

在谷歌时期,波士顿动力被纳入了 Google X “登月计划”。这一计划旨在推动能够改善数百万乃至数十亿人生活的人工智能与机器人技术,重在长期创新,不计短期收益。

垫脚石理论也在这一时期成型。

实现“登月计划”的目标可能要花很多年,但过程中并不需要解决所有的问题,也不必按固定顺序推进,只需拆解成不同的部分单独击破即可。这些不同的部分最终都会成为垫脚石,帮助 Marc 在正确的方向上取得进展。

Atlas 被波士顿动力定义为前沿研究项目,也是其追求卓越技术道路上最好的垫脚石。

Marc 做研发最在意的是功能,因此多足机器人超越了人形机器人成为了机器人研发的最优选择。除了 Atlas 以外,波士顿动力研发的各类机器人也几乎都是多足机器人。

由于许多人形机器人只注重外观而忽视功能,追求功能性的 Marc 一度有些反感人形机器人,甚至刻意回避人形机器人有关的研究。

无论态度如何,在 DARPA 的资助下,波士顿动力早早开始了人形机器人的研究,研发出了运动和平衡能力双在线的 PETMAN。

2013 年,DARPA 举办了一场机器人挑战赛。在 PETMAN 的基础上进行优化的 Atlas 首次亮相,赢得了“有史以来最先进的人形机器人之一”的名号。

人工智能专家 Gary Bradski 宣称,“一个新物种,机器人智人,正在出现”。

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2013 年的 Atlas

波士顿动力还在不断改进,新型电路的计算方案,让Atlas更轻更小;缩小到足球大小的内置电源,集成了大量部件,能提供 5 千瓦的电量。

Atlas 逐渐摆脱了辅助站立的安全绳,也不再发出噪音,从步履蹒跚地清扫地面升级到能够流畅地完成后空翻和跑酷,还能来一段芭蕾、体操或者是俯卧撑。

液压系统动力够强、爆发力够大,Atlas 流畅丝滑的动作让其他的人形机器人黯然失色。

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Atlas

人形赛道败退

相比机器狗,人形机器人对技术的要求更加苛刻。它们不仅需要高度复杂的算法,还依赖精密的传感器驱动器和动力系统

要让人形机器人稳定行走,意味着要经历无数次摔倒和调试。而每一次摔倒,都极大可能损坏关键部件或者电机,不仅要替换硬件,还得重新调整算法,一切从头再来。

必经的高成本试错让人形机器人变成了一个高风险、高成本、长周期、低回报的研发项目。

宇树一开始也不愿意碰人形机器人,原因很简单,摔不起。而波士顿动力一直以来都是烧钱搞研究的作风,Marc 一直秉持着一个观念,如果你害怕机器人摔倒,那就永远不会取得进展。

波士顿动力录过一个 Atlas 顺利攀登三个大台阶的视频,在此之前 Atlas 尝试了 109 次,花了 6 个星期掌握这个动作。

不过,辉煌时刻谁都有,别拿一时当永久。

机器狗的赛道被宇树霸占,人形机器人的赛道也出现了新的卷王——特斯拉。

特斯拉有丰富且完整的自动驾驶汽车研发资源,从定制化芯片(如 FSD 芯片)、传感器套件、机器学习算法,到大规模训练数据以及高性能计算基础设施,全都能够无缝衔接到人形机器人 Optimus 的研究中。

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Dojo 芯片

例如,Optimus “端到端”的神经网络训练,是先输入视频,再由神经网络处理后输出控制信号,和特斯拉自动驾驶 FSD V12 开发时使用的高度类似。

单凭这一点,特斯拉就省下了其他公司从零开始的无数次尝试和大量资源消耗。

而且马斯克坚定要做人形机器人,从特斯拉和名下其他企业大量抽调资源,也不在乎烧钱,比波士顿动力还要壕。

再加上人工智能尤其是大模型技术的飞速进步,整个研发模式都发生了改变:从实验室原型到市场应用,迭代速度前所未有地加快。

在传统机器人研发中,每次测试都伴随着风险,每次摔倒都可能带来昂贵的硬件损失。而大模型可以在虚拟环境中完成成千上万次试错,不断调整优化后再进入现实测试,极大地压缩了研发周期和成本。

大模型的另一优势在于,它能在一次次测试中持续进化,每一轮迭代都比上一次更好。而传统的实验并不能保证每一次尝试都能得到更好的结果。

这种方式,特斯拉用在了 Optimus 上。

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Optimus

特斯拉将强化学习和模仿学习相结合,前者允许 Optimus 在虚拟环境中试验最优解,后者让 Optimus 能从人类动作数据中学习运动模式。

自动驾驶系统积累的超过 500 亿英里的行驶数据,通过高精度的物理仿真引擎投入使用,让 Optimus 能够在虚拟环境中完成数十万次训练。这些虚拟训练生成的数据又会反哺到大模型中,形成一个自适应的循环优化过程。

最终,Optimus 以一种近乎狂飙的速度推向市场。

2021 年的 AI Day 上,马斯克宣布了特斯拉的人形机器人计划,当时的 Tesla Bot 还只是一个概念。仅过了一年,马斯克就把人形机器人 Optimus 的成品带到了 AI Day 的现场。这种速度,靠传统的硬件研发几乎无法想象。

2024 年 10 月份的发布会上,Optimus 就已经更新到了第三代。Optimus 在现场和人共舞、分发酒水和伴手礼,未来还能遛狗、修剪草坪、购物、照顾人类,售价不到 30,000 美元。

马斯克要让每个人都能拥有一台机器人,让每个家庭都能拥有一个独特的家庭成员。

特斯拉短短几年内完成的工作,是波士顿动力十年都无法企及的。这是两种时代的分野:一个在快车道上飞驰,另一个还在缓慢爬坡。而未来只属于那些能够快速迭代的企业。


失衡与摇摆

波士顿动力一直是个很矛盾的公司。

最开始依靠军方合作搞研发,就注定了波士顿动力的研发方向高端且小众,产品也不会亲民。但那时候波士顿动力没有意识到,高度依赖外部资金无法长久,既然不属于军方机构,最终还是要回归亲民路线,回到市场。

后续反复几次的被收购又被转手,也是因为商业化问题不断爆雷。

最出名的 Spot 和 Atlas,消费者不是买不起就是买不到,好不容易拿到手了还没有合适的使用场景。市场的期待被一次次吊起,却又一次次落空。

卖概念已经过时了,现在卖的是故事。

宇树要做机器人的大疆,要卷低价加速通用机器人时代的到来;特斯拉要让人形机器人成为人类家庭的一部分。

波士顿动力的问题与技术无关,而在于它到底想成为一家什么样的公司,要讲一个什么样的机器人故事。

波士顿动力的两大王牌,Atlas 和 Spot,一体两面,像是整个波士顿动力矛盾的缩影。

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左为 Spot,右为 Atlas

追求技术还是专注商业化,Marc 给出了自己的答案,波士顿动力最终也做出了正确的选择。只是路线选择固然重要,有没有坚定地沿着拟定的路线走下去才是真正的决定因素。

Marc 说,机器人物理上的行动能力已经够了,但认知能力还不够。

不知道他在说这句话的时候有没有发现,波士顿动力认知能力够了,行动能力还不够,公司的路线调转特别漫长。

更具讽刺意味的是,曾被 Marc 刻意回避的人形机器人 Atlas,反而成为他“登月”技术理想的最佳载体;而他偏爱的四足机器人 Spot,却因“漂浮在半空”与市场脱节,无法落地生根。

2022 年,波士顿动力人工智能研究所成立。一方面效仿谷歌,将尖端研发与商业应用分离;另一方面专注于人工智能与机器人结合,提升机器人的认知能力。

退位两年的 Marc 把精力都集中在了这个研究所上,他说,他不在乎商业化。

好风凭借力,送我上青云。

凭着互联网的东风,波士顿动力拥有过一段辉煌时刻,这次人工智能的东风它能抓住吗?

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