上周，谷歌DeepMind发布了RT-X模型。这是一个全面的机器人模型，其主要目标是将其能力扩展和应用于不同的机器人和任务，包括动作、视觉和语言理解。这扩大了它作为一个通用工具在机器人研究和应用中的实用性，简而言之，就是通用机器人。

通用目的机器人有很多用途，但我们看到大量的工作都是在人形机器人上进行的。一些通用目的人形机器人的组合如Unitree的H1机器人正在兴起，它们设计成像人类一样进行各种工作。

另一个例子是Tesla的Optimus，最近经过了一次大规模的升级，它是众多双足、人形机器人之一，该公司正在训练它们执行任务。如他们所说，“不安全、重复或无聊”的任务。

另一方面，专用机器人执行特定的任务。大多数专用机器人用于清洁。最近，班加罗尔的Beta Tank Robotics Pvt. Ltd公司制造了一台用于清洁石化罐的机器人。

通用与专用机器人

“我认为2023年是机器人扩大规模的一年。”Jim Fan说，他将这篇论文与开启计算机视觉深度学习革命的ImageNet进行了比较。

RT-X是在一个叫做Open X-Embodimen的庞大数据集上进行训练的。这个存储库包括从22种不同机器人实体（或机器人类型）中获取的数据，涵盖了广泛的技能和任务，总共有150,000项任务，包括500多种可分辨的技能。

通用机器人已经被广泛应用。使用机器人最多的汽车行业不需要人形机器人，而是通用机器人。“机器人正在超越大型、固定的主机时代，”Ready Robotics的首席执行官Benjamin Gibbs说道。

相比之下，专用机器人只能完成某一任务。根据一份近几年发表的研究论文，比较专用机器人和通用机器人哪个更好。结果发现，人们更信任前者，因为机器人被训练用于特定任务，这降低了出错的机会。

人形机器人的未来

长期以来，人们一直在致力于构建人形机器人。然而，人形机器人没有大规模的应用案例。原因不难理解，因为它们建造和维护的成本非常高昂。其次，它们复杂且难以控制，最后，在执行许多真实世界任务时它们并不适用。

虽然现在有一批新的人形机器人，比如Unitree、SanctuaryAI、Fourier Intelligence，但是它们的采用率很低。为了改善这一状况，Agility Robotics正在建设一个大规模制造人形机器人的工厂RoboFab。人工智能机器人初创公司Figure公布了其人形机器人早期的概念图像，暂时命名为Figure 01。

然而，与通用机器人相比，人形机器人的采用率很低。人们还担心，机器的“拟人化”可能会损害真人的就业机会。

有些人认为人形机器人在医疗和教育应用方面有潜力，可以增强我们对机器人和人类自身的理解。Figure（AI Robotics）创始人Brett Adcock设想人形机器人可以在企业劳动力、家庭助理和空间探索等各个领域发挥各种角色。但毫无疑问，通用机器人已经准备好在实际应用中发挥作用。