在接下来的几周里，TechCrunch 的机器人通讯 Actuator 将对一些机器人领域的顶尖人物进行问答。在此订阅以获取未来更新。
第一部分：CMU 的 Matthew Johnson-Roberson
第二部分：Toyota Research Institute 的 Max Bajracharya 和 Russ Tedrake
第三部分：Meta 的 Dhruv Batra
这次是 Boston Dynamics 的首席技术官 Aaron Saunders。他已在该公司工作超过 20 年，最近担任工程副总裁。
生成式 AI 将在机器人的未来中扮演什么角色？
当前的变化速度使得很难预测很久以后的情况。基础模型代表了创建最佳机器学习模型的重大转变，我们已经看到自然语言接口在近期内的一些令人印象深刻的加速。它们为创建与机器人的对话界面、提高现有计算机视觉功能的质量以及潜在地启用新的面向客户的功能（如视觉问答）提供了机会。最终，我们认为这些更具可扩展性的架构和训练策略可能会超越语言和视觉，扩展到机器人规划和控制领域。能够解释机器人周围的世界将导致对如何与其互动的更深入理解。对于机器人学家来说，这是一个非常令人兴奋的时代！
你对人形形态有什么看法？
人形并不一定是所有任务的最佳形态。以 Stretch 为例——我们最初通过分享一段 Atlas 搬运箱子的视频引起了人们对一款搬箱机器人的兴趣。仅仅因为人类可以搬运箱子，并不意味着我们是完成该任务的最好形态，我们最终设计了一款定制的机器人 Stretch，它可以比人类更高效、更有效地搬运箱子。话虽如此，我们看到在长期追求通用机器人方面的巨大潜力，而人形形态是与围绕我们自身形态构建的世界最明显的匹配。我们一直对人形的潜力感到兴奋，并正在努力缩小技术差距。
继制造业和仓库之后，机器人的下一个主要类别是什么？
当你查看客户需求与技术现状的匹配度时，这两个行业仍然脱颖而出。随着我们扩展到其他领域，我认为我们将缓慢地从具有确定性的环境转向不确定性更高的环境。一旦我们在制造和物流等自动化友好型行业中看到广泛采用，下一波浪潮可能发生在建筑和健康护理等领域。这些部门是引人注目的机会，因为它们拥有庞大的劳动力和对熟练劳动力的高需求，但供应无法满足需求。再加上工作环境介于高度结构化的工业环境和完全非结构化的消费市场之间，这可能代表通向通用机器人道路上的自然下一步。
真正的通用型机器人还有多远？
从当下到实现真正通用型机器人之间，仍有许多难题亟待解决。专用机器人在工业自动化领域已逐渐成为大宗商品，但我们才刚刚看到多用途机器人的兴起。要成为真正的通用型机器人，它们必须能够导航非结构化环境，并解决此前未曾遇到的问题。同时，它们必须以建立用户信任并让用户感到愉悦的方式完成这些任务。此外，它们还必须在具有竞争力的价格点上提供这种价值。好消息是，我们正目睹该领域在关键规模和技术兴趣方面的显著增长。我们的孩子从小接触机器人技术，而近年毕业的毕业生正在帮助我们推动技术的迅猛发展。如今为工业客户提供价值的挑战，正为明天的消费级机遇以及我们共同憧憬的通用型机器人未来铺平道路。
家庭机器人（除扫地机器人外）在未来十年内会迎来爆发吗？
在未来十年内，我们可能会看到更多机器人进入家庭，但仅限于非常有限且特定的任务（例如 Roomba）。我们将在日常生活中发现其他明确的价值应用场景。然而，距离能够为广大消费市场提供价值的多功能家用机器人出现，还有超过十年的时间。什么时候你会愿意为一台机器人支付与汽车相当的价格？当它达到你所习以为常的、在我们用于全球出行的惊人机器中所具备的可靠性和价值水平时。
有哪些重要的机器人故事或趋势尚未得到充分报道？
围绕人工智能及其改变包括机器人在内的所有行业的潜力，人们充满热情。尽管人工智能有明确的作用，并可能解锁数十年来相对停滞的领域，但一款优秀的机器人产品远不止由 0 和 1 构成。为了让人工智能实现我们需要与世界互动的物理形态，我们必须跟踪计算机、感知传感器、电源以及构成完整机器人系统的所有其他组件等关键技术领域的进展。汽车行业向电气化和高级驾驶辅助系统（ADAS）的转变正在迅速重塑庞大的供应链。显卡、计算机以及日益复杂的人工智能驱动消费电子产品的进步，持续为相邻供应链注入价值。这一鲜少聚光灯关注的庞大技术雪球，是机器人领域最令人兴奋的趋势之一，因为它使小型创新企业能够站在巨人的肩膀上，创造出新颖而令人振奋的产品。