編輯 | 伊風
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
這可能是你今年看過最燃、最刺激的機器人影片！
從懸崖邊翻個跟頭，然后一路加速俯沖：
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狂奔到水庫中，在水面上仍然全速前行：
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穿越雜草叢生的森林坡地：
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還能當坐騎，馱著成年人翻閱山丘！
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這個讓人腎上腺素瘋狂分泌的機器人，就是來自國內公司，宇樹科技旗下的Unitree B2-W！
團隊很自豪地說，在量產一年后，Unitree 的 B2-W 工業輪升級了，擁有了更多令人興奮的功能。
還特別提示：請務必安全友好地使用機器人。
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這個影片一釋出，很快被推上的科技大V轉發刷屏，大家都是一臉懵：機器人進化到這個程度了？咋沒人來通知我??！
“它采用了激光雷達、光學和深度攝像頭等技術。誰還認為中國在機器人和人工智能方面落后于西方”。
“這是什么鬼……中國機器人技術似乎領先了幾年”。
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還有更多人在線疑惑，這是真的，還是CGI（注：計算機生成的模擬內容）?
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……顯然不是CGI!因為機器人不搞那些期貨，是貨真價實的量產完準備出貨了~
想要買只機器狗坐騎的朋友，先說個讓人會死心的價格：150000美刀！
合人民幣106.5萬元！
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其實，技術的突破并非偶然。今年8月份，宇樹創始人王興興在采訪中說：技術的推進將由「全球共創」，并且很快就會有突破——因為AI技術呈現出階躍性突變的特點，進步總是突然發生。
那么，我們扒扒這臺階躍式飛升的機器狗，都用了哪些“昂貴”的黑科技，其中又顯現了哪些AI技術趨勢？
1.Unitree B2-W黑科技：前沿機器人技術的堆料之作
作為一個能“上天入地”的機器人，應用的技術都是一水兒的最前沿。
先看實力，Unitree B2-W的最大速度達到了20 km/h，相當于汽車在2檔往3檔加速的速度。
在40kg負載下，耐力50 km，能背著小學生從市中心跑到北京郊區。成年人當然也能背得起——B2-W最多可拉動100kg的重物。
再來看看官方給出的一些技術細節：
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32線車規級激光雷達：32條激光線生成高分辨率的3D環境地圖。高密度的激光線顯著提升了數據的精度和細節，對于機器人在復雜環境中的導航和障礙物檢測至關重要，車規級的認證也表明它具備在各種極端條件下穩定工作的能力。
深度相機和高分辨率光學相機的結合：進一步增強了機器人的視覺感知能力。前者能夠實時捕捉場景的深度信息，后者能提供足夠清晰的細節，兩者結合可以顯著提升機器人的環境感知和交互能力。
M107高性能關節模塊：模塊化關節不僅提供了強大的動力輸出，還具備高精度的控制能力。模塊化設計使得維護和升級更加便捷、省錢，哪里壞了換哪里。
2.英偉達大佬Jim Fan：2025是獎勵工程元年
關于Unitree B2-W是不是CGI的問題。
英偉達大佬Jim Fan也很堅定地回答：不是！
他在推上非常興奮地說，“強化學習又強勢回歸了。當它作用于字符串時，它給了我們 o3；當它作用于物理馬達時，它實現了完美的人形機器人后空翻，以及一種能超越幾乎地球上所有動物的機器人生物。強化學習是為數不多的能夠同時掌握比特世界和原子世界的學習算法之一。
給我一個獎勵函數，我就能撬起整個地球?！?/span>
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他非常興奮地總結到：
2024屬于提示工程，而2025則是獎勵工程的天下！
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Jim Fan補充說，還包括獎勵工程自動化的工程方法。
自大模型流行以來，提示工程成為了更為主流的技術，尤其是在自然語言處理（NLP）領域。看來，強化學習終于要殺回來了！
而獎勵函數（Reward Function）則是強化學習中非常重要的一部分，衡量智能體在某一狀態下執行某一動作的效果。通過設計獎勵函數，可以引導智能體學習期望的行為。
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注：獎勵函數將復雜的目標分解成多個容易衡量的小目標，并為每個目標設計對應的獎勵函數。
評論里也都勸Jim Fan“展開講講”。
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評論區有熱心網友在線舉例：
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這張表格中的信息就可以套入上方的公式。為了讓機器人走得更加出色，對Ta的各項獎勵進行了分拆：
例如：
- Position Tracking：基于機器人當前位置和目標位置的誤差。
- Heading Tracking：基于機器人朝向和目標朝向的誤差。
- Action Smoothness：鼓勵機器人動作平滑（如關節角度變化小）。
- Flat Orientation：獎勵機器人保持水平姿態。
3.寫在最后：機器人距離我們還有多遠？
當然，作為一家專注于消費級、通用機器人的科技公司。
宇樹科技的機器人價格并非都令人如此望而卻步，比如低配版的Go 2，只需1萬出頭，在某寶就能夠買到。
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如果你覺得它非常眼熟，可能是你看到過它在泰山上打工的記錄。
除了B2-W，同日刷屏的還有波士頓動力家的Atlas。身穿圣誕老人裝，給大伙表演了一個后空翻。
或許，到了下一個圣誕節，我們就可以和AGI一起慶祝了？你覺得2025會是機器人的元年嗎？
