蘋果公司近日在機器人訓練技術上取得了新突破，推出了一種名為“PH2D”（Physical Human-Humanoid Data）的高效訓練方法。這一創新方法結合了人類教練和機器人示范者的優勢，旨在提升人形機器人的學習效率和性能。
在本周三發布的研究論文《Humanoid Policy ~ Human Policy》中，蘋果公司詳細闡述了傳統訓練方法的局限性，并指出了PH2D方案的優越性。傳統方法主要依賴機器人示范者，這一過程不僅勞動密集，而且需要高昂的遠程操作數據采集成本。相比之下，PH2D方法通過結合人類教練和改造后的消費級設備，實現了成本效益和訓練效果的雙重提升。
據了解，蘋果公司在PH2D方法中利用了多種改造后的設備來制作訓練素材。例如，Apple Vision Pro頭顯被特別調整，僅使用左下角攝像頭進行視覺觀察，并結合ARKit技術獲取3D頭部和手部姿態數據。改造后的meta Quest頭顯搭載了mini ZED立體攝像頭，成為了一種低成本的訓練工具。通過這些設備，人類教練可以記錄各種手部操作，如抓取、抬起物體和倒液體等，并在錄制過程中提供語音指導。
這些記錄的視頻素材被放慢后用于機器人的訓練。蘋果還開發了一個名為“Human-humanoid Action Transformer”（HAT）的模型，該模型能夠同時處理人類教練和機器人示范者生成的數據。這一模型構建了一個通用的策略框架，顯著提高了機器人的泛化能力和穩健性。研究顯示，在特定任務中，如垂直抓取物體，PH2D方法的效果優于僅使用機器人示范者的訓練方式。
蘋果公司的研究表明，PH2D方法不僅成本效益高，還能顯著提升機器人的表現。盡管目前僅展示了機器人燈原型，但據傳聞，蘋果正在積極研發面向終端消費者的移動機器人。這些機器人預計將能夠執行家務和簡單任務，為用戶帶來更加便捷的生活體驗。
蘋果公司的這一創新舉措再次展示了其在技術領域的領先地位。通過結合人類智慧和先進技術的力量，蘋果正推動著人形機器人技術的不斷發展和進步。未來，隨著技術的進一步成熟和完善，蘋果的人形機器人有望廣泛應用于各個領域，為人類社會帶來更多驚喜和便利。
