这些机器可能不像谷歌早期心仪的人形机器人那样令人印象深刻或有吸引力，但克服这些控制问题可能会导致廉价机器人大量涌入各个工业领域，从而对劳动力市场产生重大影响。事实上，利用机器学习来教机器人在没有直接监督的情况下操控物体，发挥了谷歌的优势，显然也将是Intrinsic前进的重点。

最近，谷歌母公司Alphabet秘密研究部门X宣布成立一家名为Intrinsic的机器人软件和 AI 公司，专注于为工业机器人开发软件。不过，Intrinsic到底在建造什么，或者它的客户是谁，这些细节都不清楚。

7月23日，公司 CEO Wendy Tan White 在博客讨论了这家公司的野心，旨在利用正在进步的AI技术以及低成本传感器，打造一套让工业机器人更加经济、灵活也更易于使用的工具。「为数以百万计的企业、企业家和开发商释放工业机器人的创造和经济潜力。」

Intrinsic 正在开发软件和人工智能工具，可以帮助机器人通过传感器数据来感知、学习和适应现实世界。这些软件将能够在各种不同的环境和产品中工作，从太阳能电池板到汽车。

公司CEO Wendy Tan White ，英国技术企业家和技术投资者，她被评为2017年欧洲科技界最鼓舞人心的50位女性之一，并被评为2017年IT行业女性商业模范和2011年企业家，她是女性进入科技和投资领域的倡导者。曾担任 X 副总裁。

当前工业机器人的短板非常明显，仅能在有限行业执行数量有限的任务。本身价格不菲，教机器人如何做事的方法在过去几十年中也没有太大变化。专业程序员可以花费数百小时手动硬编码机器人来执行特定的工作，例如焊接两块金属、将电子外壳粘合在一起，或者将汽车车身焊接在一起。

至于许多灵巧而精细的任务，例如插入插头、移动电线或者打磨不同形状和大小物体，对机器人来说仍然不可行，因为它们缺乏了解其物理环境所需的传感器或软件。

更重要的是，工业机器人通常需要在受控且不变的环境中运行，因为它们没有能力理解和响应周围发生的事情。

鉴于这些挑战，X 团队相信可以利用机器人和AI技术方面的突破，重新构想工业机器人能力。

过去五年多来，他们招募了一支由机器人、计算机感知、机械设计甚至电影制作领域的领先专家组成的团队，积极探索如何将自动感知、深度学习、强化学习、运动规划、力控制和模拟等技术结合起来，使工业机器人更加有用和灵活。

例如，团队在两个小时内训练了一台机器人完成一个需要数百小时编程的 USB 连接任务。团队编排了多个机械臂来组装一个建筑装置和一件简单家具。

Intrinsic 实验室的机器人使用机器学习和力控制插入三种不同类型的电源连接器。

两个机器人使用感知、力控制和多机器人规划来组装一件简单的家具。

Intrinsic的运动规划软件协调四台工业机器人来为苏黎世联邦理工学院Gramazio Kohler Research的可持续建筑项目建造木荚。

这些早期测试表明，工业机器人可以学习如何执行灵巧的任务，并将从一项任务中学到的知识应用到另一项类似的任务中。Intrinsic 还能够成功运行多个测试来协调多个机器人协同工作。

这一切都暗示着 Intrinsic 的软件有潜力从根本上减少使用工业机器人所需的时间、成本和复杂性，在帮助解决更广泛的问题和提高商品多样性方面具有长期潜力，并能以经济实惠和可持续的方式生产。

在Intrinsic 看来，这些机器人的真正优势可能在于它们对气候变化的影响。如果工业机器人占用的地方更小，可在贴近消费制造商的地方部署，这将减少运输时间和交付带来的排放。

X 已经孵化这些技术已经有五年半，团队包括许多过去在谷歌收购的机器人公司工作的人。现在，是时候成为一家独立的公司，离开登月工厂的快速原型制作环境，专注产品开发和验证这些技术。

公司 CTO Torsten Kroeger，公司位于加利福尼亚州山景城和德国慕尼黑。

谷歌这家最赚钱的互联网广告公司一直希望主要收入实现多元化。改组后的母公司X 部门犹如巨人未来梦工厂，积极押注未来新技术。「其他赌注」包括Verily（生物医疗）、Waymo（自动驾驶）、Wing（无人机送货）、Loon（空中浮动互联网）等。谷歌也一直痴迷于机器人技术，但该公司的努力一直不集中，尚未产生任何商业热门产品。

自从2013年谷歌开始发力制造机器人以来，公司已斥资数千万美元收购机器人，在大约六个月时间里收购了七家公司，包括Schaft(一家以两足机器人闻名的日本公司)、Bot & Dolly(非常酷的病毒视频制造商)和Boston Dynamics(无需介绍)。时任谷歌工程副总裁安迪·鲁宾 (Andy Rubin) 是该项目幕后推手，他将其命名为 Replicant，以向 Google 的雄心壮志致敬。此外，这个名字还出现在一部名为「银翼杀手」的科幻电影中。

但多年来，Replicant没有任何消息，谷歌要么出售，要么关闭了大部分收购项目，波士顿动力如今已经被韩国现代收购。

为什么?部分原因是机器人很难制造，而且利润不高。但也因为鲁宾在2014年被指控性行为不端(谷歌对此保密)后离开了公司。

自从Replicant失败以来，该公司更多地关注软件方面的事情。过去的几年里，谷歌一直在重塑其计划，专注于比人形机器更易于管理和简单的机器人。

当时，许多其他初创公司正在研究传统工业机器人如何能够自行学习，比如在充满意外物体的仓库中穿行，包括研究实验室OpenAI、Kindred、初创公司Embodied Intelligence等。

曾帮助构建谷歌大脑的vincent Vanhoucke后来开始领导谷歌的新机器人技术，手下人员包括曾在鲁宾手下工作的许多工程师和研究人员。这些机器可能不像早期的人形机器人那样令人印象深刻或有吸引力，但克服这些控制问题可能会导致廉价机器人大量涌入各个工业领域，从而对劳动力市场产生重大影响。

事实上，利用机器学习来教机器人在没有直接监督的情况下操控物体，等于发挥了谷歌的（软件）优势，显然也将是Intrinsic前进的重点。

「在过去几年里，我们的团队一直在探索如何赋予工业机器人感知、学习和在完成任务时自动做出调整的能力，以便它们能在更广泛的设置和应用中工作。」Tan White在博客中写道，

「我们一直在测试使用自动感知、深度学习、强化学习、运动规划、模拟和力控制等技术的软件。」

该公司目前正在寻找汽车、电子和医疗保健行业的合作伙伴。其中，这些合作伙伴都已经在使用工业机器人并希望共同学习。

值得注意的是，这并不是谷歌目前唯一的机器人项目。2019年，该公司宣布了「通用机器人（Everyday Robot）」项目并引起轰动。该项目位于科技孵化器X，旨在开发一款「通用学习机器人」。这个项目到底发生了什么尚不清楚，目前博客仍然停留2019年。也许，Intrinsic会有更好的运气来保持谷歌的注意力。

参考链接

https://blog.x.company/introducing-intrinsic-1cf35b87651

https://www.theverge.com/2021/7/23/22590109/google-intrinsic-industrial-robotics-company-software

本文来自微信公众号“机器之能”（ID:almosthuman2017），作者：吴昕，36氪经授权发布。