波士顿动力携手丰田研究院，为Atlas机器人带来了前所未有的智能升级。这一次，Atlas不仅学会了倾听和理解自然语言指令，更拥有了自主规划动作和处理突发事件的能力。
在演示视频中，操作人员故意给Atlas制造障碍：合上箱子盖子、移动箱子位置，甚至故意遗漏装置。然而，这些挑战并未难倒Atlas。它能够迅速识别并应对这些变化，准确打开盖子、找到新位置，并将遗漏的装置放入箱内。这一系列流畅的动作，展现了Atlas卓越的环境适应性和智能处理能力。
据悉，此次升级得益于大型行为模型（LBM）的应用。波士顿动力与丰田研究院共同推出的Atlas MTS版本，采用了4.5亿参数的扩散Transformer模型，结合流匹配目标，能够将图像、人体感觉和自然语言指令等信息转化为控制Atlas动作的具体指令。这一创新技术，让Atlas仿佛拥有了“全局之眼”，能够精准把控整体架构和动作细节。
更令人惊叹的是，Atlas现在能够自主处理意外情况。当遇到零件掉落或箱盖未关闭等问题时，它能够智能地做出反应，无需人工干预。这一能力，无疑为Atlas在复杂环境中的应用提供了更多可能性。
Atlas的学习能力也令人印象深刻。官方表示，只要人能演示的动作，Atlas都可以学习。从系绳子、折叠椅子到翻轮胎，Atlas都能一一掌握。这一能力，不仅展示了Atlas的灵活性，也为其在更多领域的应用奠定了基础。
值得注意的是，此次升级还伴随着Atlas从液压驱动向电驱动的转变。液压系统成本高、响应慢，且难以与AI系统集成。相比之下，电机驱动更精确、能耗低，且天然适配AI学习框架。这一转变，无疑为Atlas的智能升级提供了有力支持。
波士顿动力的这一创新举措，不仅让Atlas机器人的智能水平迈上了新台阶，也为机器人行业的发展树立了新的标杆。随着电驱技术与AI算法的不断融合，我们有理由相信，未来将有更多像Atlas这样的智能机器人走进我们的生活。
