導語：福特公司與Agility Robotics合作研發了更靈活的Digit人形機器人，它將與自動駕駛汽車協作配送快遞，實現服務范圍全覆蓋。

智東西5月25日消息，據IEEE Spectrum最新報道，福特公司于近日宣布其自動送貨車的車隊將配備一名叫Digit的人形機器人參與快遞配送服務。 Digit是汽車巨頭福特和Agility Robotics合作研發的人形機器人，在今年的IEEE Spectrum封面上曾有過亮相。

Digit比普通機器人能完成更多的動態行為，它能同時攜帶20公斤的包裹爬樓梯，或行走在不平坦的路面上。 福特在Medium的一篇文章中提到，Digit能將包裹一直搬運到你的家門口，其路程覆蓋自動駕駛汽車無法行駛的最后幾米。

與此同時，該公司計劃于2021年推出自動駕駛汽車服務。

一、自動駕駛汽車作為Digit基站，為機器人運行帶來優勢

其實，Digit并非完全自主運行，而是駕駛員通過遠程命令進行操作，如“走到這個位置”，“爬樓梯”和“放下盒子”等指令。

IEEE Spectrum表示，在Digit的快遞配送測試期間并未有站不穩倒下的情況。

當然，對于Digit來說，更大的挑戰則是需要良好地處理配送路上所遇到的各類房屋及路況，包括傾斜的路面、不同類型的樓梯、雜草叢生的院子、大門和寵物、兒童等障礙物。

送貨時，Digit將搭載在福特自動駕駛汽車的后面，每一站都能自主地進行包裹配送。

實際上，將汽車作為Digit的基站有著各種優勢。

一方面，自動駕駛汽車配備的傳感器和電腦比Digit本身攜帶的要更強大，使它能依靠車輛為自己的電池充電，還能感知、計算以及連接資源。這也是為何與大多數大型機器人相比，Digit使用的電池體積要小得多。因為它每次送貨只需幾分鐘便可返回基站，能在到達下一個包裹站點前在車內進行充電。

另一方面，Digit配備了幾個立體聲攝像頭和激光雷達，能與配套的快遞系統（robovan）一同協作，將分發快遞所需經過的路徑進行繪圖和規劃。因此，Digit能上下臺階并避開障礙物。

一則來自Medium的帖子說到，Digit在基本環境下本身就具有足夠的感知能力來行動。如果遇到意想不到的障礙，它可以將圖像發送回汽車基站讓其找出解決方案。

另外，汽車基站還可以將障礙信息發送至云端，請求其他系統幫助Digit進行導航，提供多層次的輔助。同時，汽車基站還能保持機器人行動的輕盈與靈活。

二、對話Agility Robotics首席執行官：詳解Digit特性

對于Agility來說，與福特合作是一個重要的里程碑。正如Agility首席技術官Jonathan Hurst所說，物流行業是公司將腿式機器商業化的設想領域之一。

為了更進一步了解Digit以及它的其他特性，IEEE Spectrum特別采訪了Agility Robotics的首席執行官Damion Shelton。

IEEE Spectrum：Digit自主導航卸載包裹所需的傳感器和計算非常有趣，您能詳細解釋下機器人和自動駕駛汽車的具體分工嗎？

Damion Shelton：具體的分工還有待商榷，但基本的邏輯是讓機器人運行它需要實時處理的任務，其他任務則交由遠程操控人員來完成。而機器人需要處理的主要包括腳步放置、低級姿勢控制、先前訓練RL行為的執行以及3到5步的路徑規劃。

汽車的任務是關于地圖的存儲和檢索、RL行為的訓練以及部署機器人時全局姿勢的初始化。另外，全局姿勢初始化實際上是汽車最重要的任務之一。如果不設置此任務，Digit每次行動就需要重新建立一個當地的世界模型。

IEEE Spectrum：擁有機械地穿越半結構化地形能力的人形機器人，往往與能夠在沒有人類監督下可靠運行的人形機器人相比有較大差距。您將如何培養在實際使用中部署Digit的信心？您需要解決的最大挑戰是什么？

Damion Shelton：我們預計在相當長的一段時間內都不會在沒有人類監督的情況下運作Digit。但這種形式會隨著時間的推移而放松。最初，我們期望在機器人的操作過程中有人監督。但當我們確信它在某個特定環境的運作性能可靠后，會采用中央監視代替直接監控。但這個過程至少需要幾年時間。

從機器人的數據收集、硬件和軟件的持續改進這個條件來看，在不久的將來需要監控的內容并不是它會產生的損害，而是在機器人與人類的協作應用過程。例如，機器人是送貨司機的人工助手，它能讓人類參與部分工作的額外成本接近于零。

IEEE Spectrum：Digit可能不得不與各種不確定的、動態的障礙物進行交互，比如人或寵物。當存在這種不可預測的邊緣情況時，它能擁有多少可靠的自主權？

Damion Shelton：從我們測試過的十到數百個機器人來看，我們的方法是規避無法處理的邊緣情況，并允許其中存在一些不確定性，以保持我們的研發繼續進行。

雖然我們無法處理早期存在的大多數問題，但我們并不認為這是障礙。對將從2020年初開始的前12到18個月的測試，我們期望能預先映射和限定所有的操作環境。這并不是為了將邊緣情況的難度降到最小，因為現實世界總是充滿著挑戰。

盡管目前我們還沒有確切的解決方案，但也希望Digit能盡快地在現實生活中實踐運作，以便我們收集更多關于難題的數據。

IEEE Spectrum：Digit能否直接與人類互動？這些互動會是什么樣的？

Damion Shelton：除了與Digit移動性相關的問題外，我們并不特別關注人機交互。因為在一個完美的環境中，Digit的適應過程和互動行為主要是通過非語言的方式。

你可以通過行人的姿態、步態動力等心理模型知道他們會不會撞到你。對于這些動態我們有很多想法，但并不打算將Digit變成一個機智健談的“人”。因此，Digit的配置將會有一個揚聲器和一個燈光顯示器，兩者都可以用來向外界提供最低限度的反饋。

IEEE Spectrum：這是您在設計Digit時想到的應用程序嗎？您還希望Digit做些什么？

Damion Shelton：是的，在一定程度上，我們認為Digit在早期的最佳市場是物流領域。這個市場需要腿的靈活性，而不需要超級先進的AI、FDA認證或存在惡劣的工作環境。

快遞服務是一個龐大且快速發展的行業，這也使我們從一開始就關注到它。機器人通常從事許多“枯燥、骯臟、危險”的工作，非常具有挑戰性，但工作量相對較小。

多年來，人們一直將雙腿視作災難恢復、搜索和救援等方面的工具，但這些環境都極具挑戰性。同時，這方面的商業案例很難從一開始就合理化。

但如果我們能擁有一支Digit隊伍，通過在大型環境中進行學習和訓練，并有一定規模的商業部署和成本，那么我們在專業市場中提供有競爭力產品的可能性會大幅度增加。