雙足機器人除了拍戲,應(yīng)用場景太多正在變成困擾
機器人演員早有先例,不過是從座輪椅開始
早在2015年,日本一部名為《再見》的電影中女主角就是由機器人出演,這是全球第一部由真.機器人擔當主角的電影,該機器人名為Geminoid F,是由日本西部大阪大學的著名機器人設(shè)計師石黑浩打造。在電影中的表現(xiàn)堪稱完美,它能微笑、唱歌、說話,并且做出65種表情,與其他演員互動也很自然,一度讓觀眾分不清誰是真人。
不過,它唯一的缺陷就是無法行走,需要靠輪椅來拍戲。然而現(xiàn)在讓它走起來已經(jīng)成為一件十分簡單的事了,再加上面部控制技術(shù)更加完善,給他換身裝備的話,估計還真能得個最佳女主角之類的。
《再見》中的Geminoid F
好萊塢現(xiàn)在對于使用真機器人來拍攝也有很大興趣,今年8月有媒體報道,拍攝過《美國X檔案》的導(dǎo)演托尼.邁耶正計劃在他新的喜劇電影《第二胎》中啟用一個機器人演員。據(jù)說目前還正在“選角”,就是不知道會相中哪個機器人了。
同時,導(dǎo)演希望到時候啟用的機器人能得到美國演員工會的認可,如果此事一旦成真,那么無論對于影視界還是機器人行業(yè)來說都將是史無前例的,等同于首次將機器人與人類完全放在了平等的位子。
機器人當主演的好處其實還挺多的,除了上面說過危險動作自己上以外,不耍大牌、不會累、不會要求改劇本,不會有負面新聞,更重要的是它不會主動要求加片酬,比一些大牌演員動輒幾千萬、上億的價格,實在是“便宜”太多,以Geminoid F來看,它當時的制造價格是80萬人民幣左右,預(yù)計在升級之后價格翻一倍160萬,再加上拍攝途中損耗的維修費就算40萬,總共200萬,一部電影拍下來總不會報廢幾十個吧,當然若是采用Atlas這類最尖端的雙足機器人,價格還需另說。
說真的中國的機器人公司可以認真考慮下,打造一臺全職“演戲”機器人,弄不好中國的第一座最佳男/女演員的小金人就能靠它給拿回來。
無所不能的雙足機器人,應(yīng)用場景太多也成困擾
當然,雙足機器人被開發(fā)出來的初衷并不是用來做演員,只是由于它的應(yīng)用場景實在太多,讓開發(fā)人員也不知道最終用來做什么最合適。
比如俄勒岡州立大學研發(fā)的一款名為Cassie的雙足機器人,研究人員一直沒能定下它的應(yīng)用場景,最初的設(shè)想是未來會利用Cassie進行快遞的配送,之后外界表示Cassie不去執(zhí)行災(zāi)后搜索營救任務(wù)實在是浪費。
Cassie雙足機器人
Cassie與Atlas最大的區(qū)別是它沒有上半身,不過這并不影響它的能力發(fā)揮,過障礙、爬樓甚至是騎平衡車它都非常在行。
在雙足機器人領(lǐng)域,還有一個不得不說的家伙,它的名氣只是稍遜于Atlas,就是由日本本田技研工業(yè)株式會社研制的ASIMO,在Atlas誕生之前ASIMO一度是全球最先進的雙足機器人。
ASIMO
自2000年10月31日誕生起,ASIMO的進步也堪稱神速,現(xiàn)在的ASIMO不但能跑能走、上下階梯,還會踢足球和開瓶倒茶倒水,從本田公布的最新信息得知,目前ASIMO甚至還掌握了使用手語交流。
雙足機器人具有履帶式或輪式機器人無法比擬的優(yōu)勢,其對路面環(huán)境的適應(yīng)能力注定它可以存在于更多的應(yīng)用場景,即便是摔倒,像Atlas、ASIMO這類高水準機器人都可以自己站起來。
在醫(yī)療、教育、物流、影視、服務(wù)、搜救、探索甚至是國防領(lǐng)域都有它們的一席之地,用一兩句話實在無法概括完全。
但一直以來成本及續(xù)航能力是制約雙足機器人大規(guī)模商業(yè)化最大的兩個問題。像Atlas的造價大約在500萬美金左右,而保持行走狀態(tài)時其續(xù)航只有1個小時。
導(dǎo)致外界雖然都知道在未來雙足機器人的市場價值不可估量,可鑒于還未形成商業(yè)化的樣板市場,很多資本對于雙足機器人還處在觀察階段,使得對已經(jīng)在很多領(lǐng)域成功商業(yè)化的履帶式或輪式機器人的投入遠遠大于雙足機器人。
從另一個層面看,正是機器人領(lǐng)域投資大都集中在履帶式或輪式機器人,使得雙足機器人領(lǐng)域無法形成樣板市場,這就變成了“該是先有雞,還是先有蛋”。
一個機器人演員明星的誕生,或許是打破這“循環(huán)”的最佳方式,它能使社會各界聚焦到雙足機器人領(lǐng)域,這無論是對于提升研發(fā)人員的熱情為行業(yè)招募更多人才、還是社會資本的流入都有巨大裨益。
無論如何,雙足機器人都將是未來機器人發(fā)展的終極模式,正如密西根大學教授Jessy Grizzle所說“假如有一天你的腿受傷了,你會愿意換成輪子嗎?”
文|佘凱文
來源|智能相對論

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