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第一部分：卡内基梅隆大学的Matthew Johnson-Roberson
本周我们带来两位嘉宾。丰田研究院（TRI）的Russ Tedrake和Max Bajracharya共同接受了采访。Tedrake担任TRI机器人研究副总裁，同时也是麻省理工学院电气工程和计算机科学系、机械工程系以及航空航天系的丰田教授。Bajracharya是TRI机器人高级副总裁，此前曾担任该研究所机器人部门负责人。
生成式AI将在机器人的未来中扮演什么角色？
Russ Tedrake：生成式人工智能有望为机器人技术带来革命性的新功能。我们不仅能够用自然语言与机器人交流，而且连接到互联网规模的语言和图像数据正使机器人对世界的理解和推理能力更加强大。但我们仍处于起步阶段；还需要更多工作来理解如何将图像和语言知识扎根于实现机器人真正实用所需的物理智能类型中。
你对人形形态有什么看法？
Max Bajracharya：机器人可能协助人类的场所通常是为人类设计的，因此这些机器人很可能需要适应并在这些环境中工作。然而，这并不意味着它们必须采用仿人（双臂、五指手、双腿和头部）形态；简而言之，它们需要紧凑、安全且能够执行类人任务。
继制造业和仓库之后，下一个主要的机器人应用领域是什么？
Max Bajracharya：我在农业领域看到了巨大的潜力和需求，但许多任务的户外和非结构化性质极具挑战性。Toyota Ventures已投资了Burro和Agtonomy等几家公司，它们在将自主性引入一些初步农业应用方面取得了良好进展。
真正的通用型机器人还需要多久才能实现？
Russ Tedrake：我乐观地认为，该领域可以从目前相对小众的机器人稳步迈向更通用的机器人。虽然尚不清楚这需要多长时间，但灵活自动化、高混合制造、农业机器人、服务点机器人以及我们尚未想象到的新行业将从日益提高的自主性和越来越通用的能力中受益。
家庭机器人（除扫地机器人外）在未来十年内会迎来爆发吗？
Max Bajracharya：家庭仍然是机器人的一个难题，因为它们如此多样化和非结构化，而且消费者对价格敏感。未来难以预测，但机器人领域正在迅速发展。
有哪些重要的机器人故事或趋势没有得到足够的关注？
Russ Tedrake：如今我们经常听到关于生成式人工智能以及在硬件方面取得的巨大进步和投资的消息。然而，许多这些成功得益于我们在仿真领域看到的静默革命。就在几年前，大多数机器人学家会说在仿真中训练或测试计算机视觉系统是不可能的；而现在这已成为标准做法。一些研究人员仍然怀疑我们能否完全在仿真中开发出一个灵巧手的控制系统并使其在现实中发挥作用，但趋势正越来越多地朝这个方向发展。Nvidia、Google DeepMind和TRI等大公司的巨额投资正在帮助实现这一目标。