作者| 金旺
欄目| 機器人新紀元
2018年，在國內互聯網公司快速對外擴張版圖行程中，一個名為朝夕行事曆的產品出現在了某互聯網大廠的版圖中，這是一款智慧日程管理工具型APP，早年間曾因「早起打卡」功能火爆一時。
不過，「早起打卡」並不是這款產品最初的設想。
程昊和他的團隊是這款產品的創造者，他畢業於清華大學自動化系，是典型的機器人科班出身。
程昊告訴科技行者：
「我從小就喜歡機器人，高考時，清華大學去我們學校招生，我問來招生的老師，清華大學哪個系是做機器人的，他們告訴我，自動化系是做機器人的，於是我報考了清華大學自動化系。
等到了清華大學，我又問，哪個實驗室是做機器人的，後來知道了趙明國教授的機器人實驗室，我就 在本科加入了實驗室做機器人踢足球 。」
至於後來創業做的朝夕行事曆，其實也藏著程昊對於機器人的「徐徐圖之」。
程昊說，」當時朝夕行事曆的產品定義其實是智慧時間助理，它雖然不是機器人，但會是未來機器人大腦的一部份。「
實際上，在創業做朝夕行事曆時，程昊做過一個「三步走」的商業計劃—— 先做日程助理，再做通用智慧助理，最後做機器人大腦 。
雖然朝夕行事曆最終沒有按照程昊最初的規劃發展下來，不過，在2022年，當馬斯克釋出特斯拉人形機器人、在OpenAI的ChatGPT面世後，程昊下定決心重回機器人賽道，做自己的人形機器人。
於是，2023年，一支清華系人形機器人團隊——加速前進演化開始闖入江湖。
01 創業團隊，一定要搶跑
我們見到程昊時，他剛從RoboCup 2024回來不久，和十年前作為參賽者奔赴賽場不同的是，這次，他是作為清華大學火神隊贊助參加的這次大賽。
清華大學火神隊，作為中國最頂尖的機器人「足球隊」，在被視為機器人「世界杯」的RoboCup大賽中，多次位列三甲，程昊作為曾經的清華大學火神隊隊長，也曾帶隊參加過RoboCup。
彼時，人形機器人的關節還依賴於基於位控的小型舵機，負載能力有限，再加上主控系統算力不足，跑不了復雜演算法，面對復雜環境和不同路面時，人形機器人的運動能力就顯得有些捉襟見肘。
更重要的是，當時的視覺演算法都還是基於OpenCV框架，令程昊印象深刻的是，為了能夠讓人形機器人踢足球，他們當時需要寫很多程式碼，而如果要將人形機器人套用到其他場景，則又需要從頭開始寫大量程式碼。
程昊當時就在想， 如果這樣的人形機器人要套用到工業，乃至家庭場景中，需要編寫的程式碼量一定是極為龐大的，這樣的人形機器人顯然不具備落地的可能性 。
這也是機器人科班出身的程昊，雖然有著做人形機器人的夢想，但在畢業後依然選擇了遠赴美國，在亞馬遜從人工智慧研發工程師做起的原因。
這之後的十年裏，程昊又輾轉創業朝夕行事曆、進入互聯網大廠，一直在人工智慧領域摸爬滾打。
從關註技術本身到關註產品體驗、關註產品商業化，再到大型團隊管理 ，冥冥之中，程昊的這些經歷似乎都在為另一次創業做準備，一次真正從人工智慧技術跨越到人形機器人這一他夢寐以求的領域。
十年之後，當馬斯克釋出人形機器人、OpenAI釋出ChatGPT後，人形機器人熱潮終於來臨時，程昊找到趙明國教授，他想從這位曾經的授業恩師這裏找到一個答案，一個他思考了很久的問題的答案：
這波機會是不是必須入局？如果現在不入局是不是就晚了？
最後師生二人討論的結果是， 這波熱潮一定不會讓人形機器人「起飛」，但現在不入局的話，很可能就沒機會了 。
為什麽現在不入局就沒機會了？
程昊以新能源汽車為例，向科技行者進行了分析：
「蔚小理」都是2014-2015年組建的團隊，但新能源汽車真正迎來市場爆發卻是在2020年，在這之前，國內新能源汽車市場很長一段時間都屬小眾市場，鮮有人問津。
但是如果不是從2015年就開始入局，除非華為小米這樣體量的公司，創業團隊要想在2020年進入新能源市場，已經不再有機會。
「 創業團隊一定要搶跑，這是創業團隊唯一的機會 。」
那麽，為什麽又說這波熱潮不會讓人形機器人「起飛」？
這源於他們對於人形機器人相關技術的另一個判斷。
02 程昊的TPMF方法論
今年的RoboCup 2024在荷蘭安多芬舉辦，程昊再次來到現場。
令程昊印象最深的是，之前「成人組」人形機器人足球賽中，各參賽組的人形機器人在比賽過程中總是摔倒，很難說有什麽觀賞性，但這次他看到，參賽的幾支強隊的人形機器人整體水平得到了極大的提升——移動速度已經很快，射門球速也很快，隊伍之間都有互相進球， 比賽的觀賞性由此也得到了大幅提升 。
人形機器人足球賽觀賞性的提升，正是得益於這些年人形機器人相關技術的全面提升，這也是程昊在2023年決心再次創業做人形機器人的原因。
當再次創業做人形機器人時， 程昊對技術、產品、商業化已經有了一套自己的方法論，他將之總結為TPMF，Technology Product Market Fit 。
他認為， 人形機器人產業一定是一個多輪叠代、螺旋上升的過程 ，在這個過程中，每一輪叠代都將是技術發展到一定程度，會先形成一個產品，產品再到市場中找到相匹配的市場，然後再進一步推動技術進行叠代。
在程昊看來，現在的人形機器人剛好趕上第一輪叠代機會。
在這次機會中，過去幾年四足機器人和協作機械臂的廣泛套用，以及大模型、力控關節和基於力控關節演算法的初步成熟，尤其是基於強化學習的運動控制演算法在四足機器人上的跑通，業界普遍認為， 強化學習在人形機器人上跑通已經是一個確定性很強的事 。
這時，人形機器人要完成第一輪技術叠代，就只差最後一塊拼圖——大腦。
通用，是人形機器人與生俱來的特性，但在上一個技術周期中，人形機器人每做一件事，都需要軟體工程師編寫大量程式碼，即便是同一類任務，一旦換了一個環境，就有大量的程式碼需要重寫。
由於通用的大腦的缺失，使得當時幾乎看不到實作通用人形機器人的希望 。
大模型的出現，成了扭轉局面的關鍵。
「當你和大模型聊天時，你會發現，你說什麽，他都能和你聊兩句，雖然聊得可能還不夠好，但讓我們看到了實作人形機器人通用性的可能性。」
更重要的是，強化學習演算法在機器人上的套用，已經能夠將人形機器人單項能力做得很不錯。
例如，在WRC 2024上，加速前進演化現場展示了這樣一個DEMO：
在加速前進演化的人形機器人面前放幾個不同顏色的球，工程師告訴機器人將紅色的球拋到場內，人形機器人就可以自己辨識出紅色球，並將球丟擲。
程昊告訴我們，「在這套動作背後，以往是透過寫大量程式碼，透過if else語句進行辨識的， 現在只需要將這個問題拋給大模型，再透過思維鏈讓機器人做選擇，機器人就能完成這項任務 。」
這樣的技術，讓構建機器人通用大腦成為可能。
不過，程昊依然認為， 即便是這樣的技術突破，TPMF第一輪技術叠代中的「T」依然沒有完全ready ，要將這樣的技術在人形機器人上成熟套用，依然有很長的路要走。
03 產品飛輪，開始加速
在和趙明國教授得出「必須入局」這個結論後，程昊迅速行動起來，先是從清華大學的師兄弟中快速拉起一支硬體團隊，之後又從互聯網大廠中找來了幾位軟體專家，這就有了現在的加速前進演化。
加速前進演化成立於2023年8月，第一個人形機器人計畫於當月立項，而團隊完成第一款人形機器人的研發，僅僅用了兩個月。
在這之後，加速前進演化的人形機器人幾乎在 以每兩個月叠代一代產品的速度 ，快速叠代著他們的產品。
尤其在波士頓動力官宣Atlas轉向電驅、並以驚人的靈活性從地面站起來後，加速前進演化二代人形機器人BR002僅用三天就復現了波士頓動力Atlas動作，產品研發速度之快超乎想象。
實際上，加速前進演化的產品研發速度，也代表了國內這波人形機器人創業團隊的產品叠代速度。
之所以大家的人形機器人能夠如此快速成型，程昊認為最重要有兩方面原因：
第一，基礎零部件的成熟。
尤其是機器人開源力量的快速發展，降低了機器人產品研發的門檻，人形機器人構型接下來將會逐漸收斂。
第二，強化學習在運動控制演算法上的套用。
強化學習在人形機器人領域套用之前，基於WPC、MPC的運動控制演算法需要研發人員親自去推導公式、計算每個關節具體該如何運動，套用強化學習後，只要設定好獎懲機制，機器人就可以自己在仿真環境中訓練出結果。
不過，程昊告訴科技行者，「即便現在大家產品研發速度都很快，要真正做好一款人形機器人產品，依然需要花大量時間來打磨，這其中 不只是由單純技術導向，甚至還有企業戰略、商業模式 。」
對此，程昊以智慧型手機的發展為例解釋稱：
「智慧型手機發展早期階段，市面上品牌林立，即便是一個全新的團隊，也可以直接套用華強北的方案快速做出一款智慧型手機，但這些手機無論是在產品穩定性、系統更新上，還是在軟體生態、售後服務上，體驗往往不佳。
隨著市場慢慢成熟，手機品牌越來越少，也才有了現在的手機市場格局。」
程昊和他的團隊在做人形機器人產品研發過程中，很多技術和關鍵部件是一脈相承的，例如 BR001和BR002在腿部構型上是完全一樣的 ，只是針對在實際測試場景中出現的問題進行了相應的技術叠代。
在加速前進演化當下的商業規劃中，目標市場依然是科研市場，更具體來說，是做足球機器人。
這既是加速前進演化團隊所擅長的領域，也是程昊的一個判斷。
人形機器人在場上踢足球、找足球會涉及到眼睛和腿部的配合，同時也涉及到大腦的準確決策，人形機器人在倉柯瑞做搬運工作，也會涉及到手眼腦的配合，二者其實有著很高的相似度。
實際上，在現階段研發人形機器人過程中，除了考慮動作完成度外，程昊和他的團隊考慮最多的問題是， 他們的機器人是否耐摔，如果真摔壞了需要怎樣的售後服務去支持 。
程昊告訴我們，「透過這一年來的技術叠代，加速前進演化第三代人形機器人在動作完成度上越來越高，已經可以作為一款產品提供給開發者。」
04 人形機器人進入啟蒙期
2024年，當人形機器人繼續火爆全球、越來越多團隊湧入這一賽道時，商業化也就成了必須考慮的問題。
這時，制造業場景是最多被提及的人形機器人落地場景，也一度被視為人形機器人的標桿場景來廣泛傳播。
程昊認為，「 人形機器人最先得到套用的市場不會是制造業，也不會是家庭 。」
這是因為前文提到的，現在人形機器人的技術成熟度還不足以支撐它做如此復雜的工作。
不過，他告訴我們，現在大家在制造業場景做DEMO、做推廣有點類似上個世紀70年代PC針對家庭場景做DEMO、拍廣告。
當時PC的主流受眾還是科研機構、學校機房，是學習編程、認為電腦是未來趨勢的人，但進入企業、進入家庭是PC更廣泛的套用市場，需要讓大家意識到PC的前景。
人形機器人的終極目標一定是進入工廠和家庭，不過，在這之前，足球機器人會是一個中間商業地帶 ，也是相信人形機器人未來的開發者最關註的一個領域，加速前進演化現階段瞄準的正是這一市場。
在這次創業之前，程昊研讀了自70年代以來的電腦發展歷史，他告訴我們，「人形機器人的前進演化過程將會和電腦的發展有很多相似之處，電腦最先進入科研領域時，沒有人會覺得個人乃至家庭需要PC，但互聯網時代的到來，成就了PC。」
「類比PC的發展歷程，現在的人形機器人依然處於70年代早期的電腦啟蒙階段，我們還沒有看到什麽會是人形機器人的互聯網，但人形機器人的互聯網時代終究會到來。」
至於人形機器人何時能夠進入家庭，程昊認為，「 當人形機器人能夠在不傷到人類的情況下，可以和一個普通的人類足球隊踢完一場足球賽，還能贏得比賽，那時的人形機器人就可以進入家庭了 。」
這個時間，或許是2030年。
