- Nucleus 分享了人形机器人进行工厂工作的未剪辑录影。
- 演示中机器人约 60% 自动化，40% 依赖人类协助。
- 该公司强调持续工作而非完美演示，并定期进行工作班次。
- 录影展示了人形机器人面临的实际挑战和所需的干预。
人形机器人越来越擅长进行令人印象深刻的演示，但更艰巨的考验在于它们能否持续进行有用的工作数小时。Nucleus 正提供一个不太吸引人的挑战演示，分享了近两小时的未剪辑工厂工作，并承认该机器人仍在很大程度上依赖人类协助。在 10 月 1 日的更新中，Nucleus 的创始人兼首席执行官 Melvin Schwarz 分享了公司的人形工人执行日常工厂任务的画面，该录影未经剪辑，包含了犹豫和人类干预，而非仅呈现成功的操作片段。
根据公司说法，这次的演示大约为 60% 自动化和 40% 遥控操作。公司并未具体说明其如何计算这些百分比，因此应将其视为对这一特定演示的描述，而非 Nucleus 自主性的普遍衡量标准。
机器人自动化与人类协助比例
Nucleus 追求的是持续的工作，而非完美的演示。该公司正在采用不同的机器人进步衡量标准，而不是在受控条件下进行短暫序列的演示。该公司试图证明机器人能够在延长的工业工作流程中保持有用性。Schwarz 在 X 平台上表示，Nucleus 正定期进行四至六小时的工作班次，机器人能够从开始到结束完成一项工作。这并不意味着机器人能在四至六小时内自动运作而不需要干预，而是描述了公司报告的工作班次持续时长，符合 Nucleus 在必要时结合自主操作与人类协助的更广泛模式。
该公司的网站描述 Nucleus 提供每小时的人形劳动力给工厂，目前的应用包括零件拣选、货架装载、产品处理和手推车运输。其系统记录视觉观察、深度信息、机器人运动、接触信号、人类修正和任务结果，从而创造可以用于改进其 AI 模型的数据。人类干预是策略的一部分，Nucleus 并未将遥控操作单纯定位为一种临时的解决方案，直至其机器人完全自主运作。人类指导是其当今在工厂部署机器人的方法之一。
该公司表示，任务提示、专家指示和遥控修正可以在机器人需要帮助时提供学习信号。
持续工作的重要性
其 AI 架构旨在捕捉这些干预情况，并记录机器人所见和所做的内容，将困难时刻转化为以后改进的训练数据。这创造了一个部署与自主性之间的反馈循环。机器人执行任务，遇到不熟悉的情况，接收协助，并记录结果的轨迹。这些经验随后可以用来在机器人重返工厂之前改善系统。这段枯燥的工作可能是更艰巨的考验。录影还突显了人形机器人面临的更广泛挑战。一个机器人完成一次困难的动作并不代表其已准备好进行工业工作。
工厂需要能够重复执行任务、从错误中恢复以及在普通的光线、物件摆放和工作流程变化中运行的机器。
Nucleus 自身对其方法的描述强调了这些因素，包括机器人是否能从干扰中恢复，以及学习的技能是否能迁移到不同的物件、布局和工作日。因此，这近两小时的录影代表了一种不同类型的机器人演示。这并不是完全自主的证据，且披露的 60/40 比例留下了关于系统需要多少人类关注的重要问题。但通过将干预情况保持可见，Nucleus 展示了在实际工作中部署机器人的不那么光鲜的一面，并使持续、可重复的工厂劳动成为其希望改善的基准。
项目 规格 演示时长 近 2 小时 自主操作比例 60% 遥控操作比例 40% 工作班次长度 4-6 小时
人形机器人在工厂的挑战与机遇
Nucleus 的演示强调了人形机器人在工厂环境中面临的挑战。尽管机器人已能执行部分任务，但仍需人类协助，显示出其自动化程度的不足。这种依赖性不仅影响了机器人的自主性，还反映出工厂对稳定性和可靠性的高要求。通过这种方式，Nucleus 希望展示其机器人在真实工作环境中的适应能力，并通过人类的指导来持续改进机器人的性能，这对于未来的工业自动化发展至关重要。