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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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机器人的三个时代：本田的ASIMO，波士顿动力，宇树/特斯拉机器人。
第一个时代：本田ASIMO那个时代它主流的运控方法叫ZMP（Zero Moment Point）零力矩点的方法。
我们怎么分辨一个机器人它是用ZMP的算法控制的，还是用别的方法控制的？
ZMP 有一个很突出特点，就是它走路一定是要左脚迈出去之后，它身体要往左倾一下来保持稳定，然后又在卖身体往右倾去保持稳定。这套方法其实是一个很古典的一个机器人的控制算法， ASIMO 当时算是这个算法最巅峰的巅峰了，当时我们可以看到 ASIMO 用 ZMP 竟然能把机身调的跑起来，这个事站在今天来看是不可想象的。 ASIMO 其他的硬件设计加上他的控制算法，真的就能代表那个时代，包括工业设计，说实话放到现在来说也是没得挑的。
基于 ZMP 算法设计的硬件，它要求每个关节重复定位精度要非常高，没有backlash回程间隙，所以说它每个关节，都是 high gear 超高减速比的斜波大关节，然后脚底要放六维力传感器，不然的话可能还控制不好，导致成本非常高，可靠性非常差，然后稳定性也没那么好。
日本的工程师已经非常努力，也非常优秀了，把 ASIMO 调成那个程度已经超级厉害了。
第二个时代： Boston Dynamics波士顿动力的机器人，就是力控的 MPC （Model Predictive Control）：模型预测控制的时代，他们基于WBC（Whole-Body Control）全身控制这样的方法，他们是模型预测控制这个算法的时代，这个时代他们当时选取技术路线是液压驱动，这个时代算法比 ASIMO 那会肯定是精进了不少了。 Boston Dynamics 算是基于 MPC 的一个集大成者对。
MPC 其实搞了 20 多年，从MIT那个 Leg Lab 就开始搞的。
他们最开始从一个类似于驴拉磨那个东西，然后上面绑了一个机器人，那会就开始搞MPC，然后一直搞到波士顿动力的机器人，坚持这么一个领域，坚持这么多年，我们非常敬佩，然后他也算是这个领域做的集大成者，甚至很多今天 learning-based 基于学习的机器人控制/决策方法，有些公司控制还没有他的 MPC 控得好。
这个不是你独特的感受，而是一种普遍的现象，甚至有个名词叫“生产力悖论”，在此推荐阅读纽约客的这篇文章《AI大繁荣下的“利润荒”：我们从历史中学到了什么？》
https://ybzavo65ti.feishu.cn/wiki/YWHYwC87Ai3H1Sk7R13cazmPnob
关键内容
1. 尽管企业对生成式 AI 投资了 300 亿至 400 亿美元，但调查报告显示95%的组织没有获得任何财务回报。
AI在头脑风暴和初稿方面非常出色，但它无法保留客户偏好的知识或从之前的编辑中学习。它重复同样的错误，并且每次都需要大量的上下文输入。
在经济许多领域中的应用有限，比如休闲和酒店业、零售业、建筑业、房地产业以及护理行业。
最成功的 AI 投资是由那些在特定工作流程领域使用高度定制化工具的初创公司做出的。
2. 通用型技术——最具变革性的技术——也必须等到能够与之互补的基础设施、技能和产品得到发展后，才能发挥最大效用，而这一过程可能很长。
瓦特在 1769 年发明了蒸汽机。三十年后，英国大多数棉纺厂仍然依靠水车驱动，部分原因是运输煤炭用于蒸汽机很困难。直到 19 世纪初蒸汽动力铁路的发展，这种情况才有所改变。
电力的传播也很缓慢，并没有立即带来全经济范围内的生产率增长。
计算机的发展也遵循同样的模式， 1987 年《时代书评》的一篇文章中，诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛评论：“你到处都能看到计算机时代，但在生产力统计数据中却看不到。
3. 在某些情况下，新技术甚至可能降低生产力增长，因为它们具有极强的颠覆性，并且难以融入现有的工作方式。只有到后来，生产力提升才会显现——这种模式被称为“J 曲线”。
在技术 J 曲线中，一旦“摩擦”被克服，生产力就会腾飞。但由于沿着曲线的旅程可能漫长，很难预测哪些公司将成为赢家和输家。
提示词放下面了👇
一个 C4D 渲染的特写镜头，聚焦于一个垂直站立的玻璃/亚克力摆件。
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