通用型人形機(jī)器人正以驚人的速度從科幻構(gòu)想步入商業(yè)現(xiàn)實(shí)。硬件成本的持續(xù)下降、資本投入的激增以及運(yùn)動(dòng)控制與靈活性技術(shù)的突破，共同推動(dòng)著人工智能計(jì)算領(lǐng)域迎來(lái)新一輪重大變革。盡管AI云計(jì)算和硬件設(shè)施日益普及，為機(jī)器人工程提供了低成本的制造環(huán)境，但該領(lǐng)域仍面臨一個(gè)核心瓶頸——訓(xùn)練數(shù)據(jù)的嚴(yán)重不足。Reborn項(xiàng)目正嘗試?yán)萌ブ行幕脚_(tái)DePAI獲取高保真運(yùn)動(dòng)和合成數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建機(jī)器人基礎(chǔ)模型。該項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)匯聚了加州大學(xué)伯克利分校、康奈爾大學(xué)、哈佛大學(xué)及蘋(píng)果公司等頂尖機(jī)構(gòu)的專(zhuān)家學(xué)者。

人形機(jī)器人：從科幻走進(jìn)生活

機(jī)器人商業(yè)化并非全新概念，早在2002年便有iRobot Roomba掃地機(jī)器人的問(wèn)世，近年來(lái)Kasa寵物攝像頭等智能設(shè)備也廣受歡迎。但這些產(chǎn)品大多功能單一，僅限于特定場(chǎng)景。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器人正從單一功能設(shè)備向多用途智能體轉(zhuǎn)變，逐步具備在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中自主運(yùn)行的能力。未來(lái)5至15年間，人形機(jī)器人將完成從基礎(chǔ)清潔、烹飪等簡(jiǎn)單任務(wù)向禮賓服務(wù)、消防救災(zāi)乃至外科手術(shù)等復(fù)雜領(lǐng)域的跨越式發(fā)展。

當(dāng)前人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢(shì)，將愿景逐漸轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)：

1. 市場(chǎng)快速擴(kuò)張：全球已有超過(guò)100家人形機(jī)器人研發(fā)企業(yè)，包括特斯拉、Unitree、Figure、Clone、Agile等知名品牌。

2. 硬件技術(shù)突破”恐怖谷”：新一代人形機(jī)器人動(dòng)作自然流暢，已能實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)的豐富互動(dòng)。例如Unitree H1的行走速度達(dá)到3.3米/秒，遠(yuǎn)超人類(lèi)平均1.4米/秒的步伐。

3. 勞動(dòng)力成本新范式：預(yù)計(jì)到2032年，人形機(jī)器人的運(yùn)營(yíng)成本將低于美國(guó)普通勞動(dòng)力的工資水平。

瓶頸：真實(shí)世界訓(xùn)練數(shù)據(jù)的稀缺

盡管人形機(jī)器人前景廣闊，但大規(guī)模部署仍受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與規(guī)模。其他AI領(lǐng)域如自動(dòng)駕駛已通過(guò)車(chē)載攝像頭和傳感器解決了數(shù)據(jù)問(wèn)題。特斯拉和Waymo通過(guò)海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，Waymo甚至能在訓(xùn)練時(shí)安排人類(lèi)駕駛員在副駕駛座上提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)。但消費(fèi)者在機(jī)器人應(yīng)用中主動(dòng)提供數(shù)據(jù)的意愿較弱，機(jī)器人保姆的存在仍引發(fā)倫理爭(zhēng)議。因此人形機(jī)器人必須在出廠(chǎng)時(shí)即具備高性能，這使部署前的數(shù)據(jù)采集成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方法存在明顯局限：

1. 仿真訓(xùn)練：成本低廉但缺乏真實(shí)世界的小眾案例（即”Sim2Real鴻溝”）。

2. 網(wǎng)絡(luò)視頻：缺少機(jī)器人學(xué)習(xí)所需的受力反饋或本體感知數(shù)據(jù)。

3. 真實(shí)數(shù)據(jù)采集：需人工遠(yuǎn)程操控，單臺(tái)機(jī)器成本超4萬(wàn)美元且難以規(guī)模化。

Reborn項(xiàng)目通過(guò)去中心化模式低成本高效獲取真實(shí)世界數(shù)據(jù)，有效解決Sim2Real鴻溝問(wèn)題。

Reborn：DePAI的全棧解決方案

Reborn致力于構(gòu)建垂直整合的物理AI軟件與數(shù)據(jù)平臺(tái)，核心目標(biāo)是解決人形機(jī)器人的數(shù)據(jù)瓶頸，其愿景遠(yuǎn)不止于此。通過(guò)專(zhuān)有硬件、多模態(tài)仿真基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)，Reborn立志成為智能人形機(jī)器人領(lǐng)域的全棧推動(dòng)者。

ReboCap：眾包高保真運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

ReboCap是Reborn開(kāi)發(fā)的低成本動(dòng)作捕捉設(shè)備，已售出超5000臺(tái)，月活躍用戶(hù)達(dá)16萬(wàn)。Reborn以?xún)?yōu)于其他替代方案的經(jīng)濟(jì)效益實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。用戶(hù)通過(guò)AR/VR游戲生成高保真運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，并獲得網(wǎng)絡(luò)激勵(lì)。這種模式不僅吸引了游戲玩家，還被數(shù)字主播用于實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字虛擬形象，形成了自然的循環(huán)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展、低成本且高保真度的數(shù)據(jù)生成。

Roboverse：統(tǒng)一多模態(tài)仿真平臺(tái)

Roboverse是一個(gè)多模態(tài)仿真平臺(tái)，旨在統(tǒng)一分散的仿真環(huán)境。當(dāng)前機(jī)器人仿真工具如MuJoCo、NVIDIA Isaac Lab等雖功能強(qiáng)大但互不兼容，嚴(yán)重拖累研發(fā)效率。Roboverse通過(guò)模擬器設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化制度，創(chuàng)建了一個(gè)用于開(kāi)發(fā)和評(píng)估機(jī)器人模型的共享虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)，顯著提升了模型兼容能力。

Reborn基礎(chǔ)模型（RFM）

Reborn技術(shù)棧中最關(guān)鍵的組件是Reborn基礎(chǔ)模型（RFM），這是首批專(zhuān)為機(jī)器人設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)模型之一，旨在成為DePAI的核心基礎(chǔ)設(shè)施。這類(lèi)似于面向LLM的傳統(tǒng)基礎(chǔ)模型如OpenAI的o4或Meta的Llama，但RFM面向的是機(jī)器人領(lǐng)域。ReboCap、Roboverse和RFM為Reborn構(gòu)建了強(qiáng)大的技術(shù)護(hù)城河。結(jié)合ReboCap的真實(shí)數(shù)據(jù)與Roboverse的仿真能力，RFM能夠訓(xùn)練出適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景的高性能模型，可支持工業(yè)、消費(fèi)級(jí)及研究型機(jī)器人的多樣化應(yīng)用。

Reborn正在推進(jìn)技術(shù)商業(yè)化，目前正在與Galbot和Noematrix合作開(kāi)展付費(fèi)試點(diǎn)項(xiàng)目，并與宇樹(shù)科技、Booster Robotics、Swiss Mile和Agile Robots建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。中國(guó)人形機(jī)器人市場(chǎng)正在快速增長(zhǎng)，約占全球市場(chǎng)份額的32.7%。值得注意的是，宇樹(shù)科技占據(jù)了全球仿真機(jī)器人市場(chǎng)60%以上的份額，是計(jì)劃在2025年產(chǎn)量超過(guò)1000臺(tái)的中國(guó)人形機(jī)器人制造商之一。

加密貨幣在DePAI中的作用

加密技術(shù)正在為DePAI實(shí)現(xiàn)完整的垂直堆棧。Reborn是DePAI領(lǐng)域的領(lǐng)先項(xiàng)目，通過(guò)代幣激勵(lì)確保開(kāi)放、可組合且無(wú)需許可的擴(kuò)展，從而實(shí)現(xiàn)高效的去中心化數(shù)據(jù)收集和激勵(lì)模型。Reborn尚未發(fā)行代幣，但代幣經(jīng)濟(jì)學(xué)可能加速Reborn的大規(guī)模采用。一旦代幣激勵(lì)機(jī)制上線(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)參與度預(yù)計(jì)會(huì)迅速增長(zhǎng)：

1. 代幣激勵(lì)：用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)ReboCap可獲得代幣獎(jiǎng)勵(lì)，機(jī)器人公司則付費(fèi)獲取數(shù)據(jù)，形成正向循環(huán)。

2. 邊緣案例挖掘：通過(guò)動(dòng)態(tài)激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)用戶(hù)貢獻(xiàn)高價(jià)值邊緣案例數(shù)據(jù)，填補(bǔ)Sim2Real鴻溝。

Reborn的DePAI增長(zhǎng)飛輪

數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵

人形機(jī)器人真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)和模型。具體來(lái)說(shuō)就是用于訓(xùn)練這些機(jī)器的智能化數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量和多樣性。人形機(jī)器人的”ChatGPT時(shí)刻”不會(huì)由硬件公司主導(dǎo)，因?yàn)橛布渴鹈媾R成本高、周期長(zhǎng)等固有挑戰(zhàn)。機(jī)器人技術(shù)的病毒式傳播本質(zhì)上受到成本、硬件可用性和物流復(fù)雜性的制約，而像ChatGPT這樣的純數(shù)字軟件則不會(huì)受到這樣的制約。

核心結(jié)論：數(shù)據(jù)是決勝關(guān)鍵

真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)將來(lái)自成本下降后的數(shù)據(jù)與模型優(yōu)勢(shì)。人形機(jī)器人所需要的數(shù)據(jù)具有成本效益、可擴(kuò)展性和可組合性，而加密貨幣的代幣激勵(lì)模型可以填補(bǔ)目前最急需的缺口。Reborn通過(guò)加密貨幣代幣激勵(lì)模型將普通人變?yōu)?#8221;運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的礦工”。