Google 母公司 Alphabet 旗下的 DeepMind 前陣子首次推出了 Open X-Embodiment 開源資料庫，這是一個聯手 33 個研究機構所創建的「通用機器人功能資料庫」，也該是目前為止最大的開源機器人資料庫，包含 60 個數據庫、百萬條真實軌跡、涵蓋 22 種機器人實例與 16 萬個動作案例。

Open X-Embodiment 的重要性就像是 ImageNet，該資料庫成立於 2009 年，至今擁有超過 1400 萬張圖像。就像 ImageNet 推動了電腦視覺研究一樣，Open X-Embodiment 也被形容為是一個能推動機器人技術發展的重要里程碑。

機器人現在技術卡在哪？強大的「開源資料庫」會是新解方嗎？

通用機器人的相對詞是專門機器人，專門機器人主要被設計用於特定場景與功能，而通用機器人能執行多種任務或功能，因此需具備更多的彈性、靈活度和功能性來適應不同的環境和任務。因此為達到通用機器人的靈活與精準度，機器上通常會結合各種感測技術與機器學習來優化整個機器人控制系統，而這個模型的開發需要大量的標記、數據和龐大的運算資源，這也是過往開發通用機器人所所面臨到的技術瓶頸之一。

然而，在 Open X-Embodiment 資料庫開源後，通用機器人模型開發的速度將有機會有所突破，DeepMind 也已經開始使用其來訓練 RT-X 模型，並用它來訓練專門開發通用機器人實驗室的機器人，測試結果顯示平均成功率甚至比該團隊內自己設計的模型高出 50%。

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「建立多樣性夠高的機器人案例資料庫是訓練多功能模型的關鍵步驟，讓該模型可以控制不同種類的機器人，能讓機器人遵循不同的指令，對複雜任務進行基本推理並有效地進行拆解。」DeepMind 研究人員 Quan Vuong 和 Pannag Sanketi 表示：「正如 ImageNet 推動了電腦視覺研究一樣，我們相信 Open X-Embodiment 也能推動機器人技術的發展。」

生成式 AI 將為通用機器人帶來什麼爆發性進展？聽聽新任 DeepMind 機器人團隊技術總監怎麼說

對人類來說，如果我們想在家找到咖啡機，可能理所當然地會去餐桌或櫥櫃找，這些在生活中的直覺判斷我們該如何傳達給機器人？過去，這項目標其實很難達到，因為光是具體寫出讓電腦理解「為什麼把咖啡機放在餐桌上很合理，但桌子不可能放在咖啡機上」的邏輯或指令就非常不容易。

然而現今，生成式 AI 快速發展開始突破了這個限制，如果 ChatGPT 知道用戶正在找咖啡機，它完全可以正確地給出用戶該去哪裡找的建議。

「因此，生成式 AI 將在機器人技術中扮演舉足輕重的重要角色。」Google DeepMind 新任的機器人技術資深總監 Vincent Vanhoucke 在被 TechCrunch 採訪時明確表示。

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「『常識感知（perception）』是機器人開發技術的核心問題，因此當我們已經能讓這些『常識』應用於機器人規劃中，並結合進機器人的操作與人機互動，未來就有機會創造具備『常識感知』且可以推理事物的機器人助理。」

Vanhoucke 進一步說明，若要通用機器人能在現實環境中靈活應用並完成任務，需要與現實世界精準互動的判斷力，而這項技術則完全取決於機器人 AI 模型的進展。而目前生成式 AI 的發展已經讓電腦視覺、音訊處理等技術幾乎達到了人類的水準，這項進步讓 Vanhoucke 團隊一再認知到：生成式 AI 將讓通用機器人的開發往前跨出一大步，且未來幾年內即有機會落地實現。因此，Open X-Embodiment 的開源也是將 AI 與通用機器人進一步結合應用的重要里程碑。

過渡理論與現實之間的鴻溝：物理模擬器（Simulation）也即將被生成式 AI 取代

談論到 AI 用於通用機器人開發的更多可能性，Vincent 也舉了另一個應用想像。

生成式 AI 最廣泛的應用還在數位電子用品中的資訊輸入與輸出，但 AI 還能加速通用機器人在模擬環境中的進展。

過往在開發機器人的過程中，常在模擬階段遇到重重挑戰，主因是模擬環境即便可以縮小與現實之間差距，但要完全復刻卻非常困難。然而，模擬環境中的兩大技術難點未來很有可能也能用 AI 解決，其一是模擬環境中的的物理性，其次是模擬現實的視覺渲染。未來，前者可能只需要用 AI 計算，後者則已經有 AI 圖像生成模型來代勞。

Open X-Embodiment 開源資料庫串起了生成式 AI 與通用機器人兩大領域的發展，未來如果通用機器人開發能真的結合生成式 AI 技術，將在現實中為人類帶來哪些科幻場景？或許在不久的將來，科幻電影中的各種想像情節都有可能發生。

參考資料： TechCrunch 、Deepmind.Google
：Sisley
：Jocelyn

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