據(jù)AFR報道，谷歌本周公布了機器人研究細節(jié)，詳細介紹其軟件如何支持機器人互相學(xué)習(xí)。為了證明其技術(shù)，谷歌科學(xué)家展示了視頻，顯示機器人手臂在實驗室中旋轉(zhuǎn)的場景?！　?/p>

　　谷歌的機器人團隊已經(jīng)建造了這些機器臂，希望將它們出售給制造商、倉庫運營商以及其他客戶。可是，谷歌母公司Alphabet的高管們叫停了這個計劃，因為其未能通過首席執(zhí)行官拉里·佩奇（Larry Page）的“牙刷測試”，即該公司只制造每天被數(shù)十億人使用的產(chǎn)品。

　　決定停止機器臂項目的決定是2015年末做出的，也就是谷歌機器人團隊搬到Alphabet研究實驗室X之前。參與這個項目的機器人專家們對谷歌的謹(jǐn)慎感到十分失望，這種情緒也在谷歌核心互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)之外的其他部門蔓延，比如無人駕駛汽車團隊，它們已經(jīng)顯示出技術(shù)實力，但依然沒有推出任何產(chǎn)品。

　　豐田研究院首席執(zhí)行官、谷歌機器人團隊前主管詹姆斯·庫夫納（James Kuffner）表示：“盡管它（機器臂）只是原型，但其擁有許多優(yōu)點。谷歌的機器人團隊工作非常努力，如果由我做決定，我會選擇將其推向市場，但谷歌沒有那樣做。”

　　沒有賣機器的計劃

　　但谷歌發(fā)言人杰森·弗雷登菲爾茨（Jason Freidenfelds）稱，谷歌沒有出售這些機器臂的計劃。他說：“我們正利用它們?nèi)プ鲂┗狙芯?，比如機器學(xué)習(xí)如何幫助機器人加強協(xié)作，這是個非常有前途的研究領(lǐng)域，但是還處于起步階段。”Alphabet研究實驗室X的發(fā)言人考特尼·霍恩（Courtney Hohne）拒絕評論。

　　據(jù)熟悉谷歌機器人項目的知情人士透露，谷歌已經(jīng)制造出大約50個機器臂，它們每個都可以舉起大約4.5公斤重量。這些機器臂是由谷歌2013年收購的初創(chuàng)企業(yè)Meka RoboTIcs設(shè)計的。機器人部門的內(nèi)部人士努力推動機器臂上市，并以相對低廉的價格出售，以此削弱市場上其他競爭對手。

　　谷歌的競爭對手包括Universal Robots，2015年被Teradyne斥資3.14億美元收購。這家公司制造的機器人模型往往也要超過2萬美元。

　　決定不發(fā)售機器臂也是谷歌群龍無首的機器人部門遭遇麻煩的另一個跡象。前安卓主管安迪·魯賓（Andy Rubin）曾在谷歌掀起大規(guī)模收購熱潮，一系列初創(chuàng)企業(yè)被于2013年納入谷歌機器人部門麾下。當(dāng)魯賓第二年離開時，谷歌將機器人團隊并入X實驗室研發(fā)機器人。2016年年初，谷歌有意出售旗下最大機器人團隊Boston Dynamics，但直到如今也沒有找到買家。

　　品牌保護

　　對于谷歌發(fā)布未經(jīng)過精煉的產(chǎn)品猶疑不決的挫敗感不僅僅在實驗部門出現(xiàn)。佩奇經(jīng)常鼓勵谷歌員工追求“moonshot（瘋狂而不太容易實現(xiàn)的項目）”，這些項目存在風(fēng)險，但往往可以產(chǎn)生巨大影響?？墒怯袝r候，這種做法會導(dǎo)致更小但更實用的產(chǎn)品和服務(wù)被束之高閣，或者停留在研究階段多年時間。

　　庫夫納將谷歌的做法與亞馬遜對比，后者2年前開始出售語音控制的智能揚聲器Echo。他說：“當(dāng)亞馬遜最初發(fā)布Echo時，它顯得相當(dāng)糟糕，非常不可靠。可是亞馬遜依然選擇推出它，并因此而獲得消費者反饋，迅速對其進行迭代升級?，F(xiàn)在，亞馬遜已經(jīng)售出許多Echo。”

　　不久前，谷歌推出了自己的無線揚聲器，其操作與Echo非常相似。庫夫納說，當(dāng)谷歌考慮發(fā)布產(chǎn)品時，它必須要保護自己的品牌，畢竟谷歌是世界上最有價值的品牌之一。但是沒有任何高管總能保證做出正確決策，因為這是個很難平衡的問題，一方面你想要盡早推出產(chǎn)品，另一方面你還要保護好品牌。

　　庫夫納認為，機器人領(lǐng)域需要更多類似亞馬遜的做法，即產(chǎn)品需要盡早推出，并在隨后時間內(nèi)改進和迭代。

　　用途多多

　　盡管Alphabet決定不向市場推出機器臂，但也并非完全放棄這個項目。谷歌發(fā)布最新視頻中，多個Alphabet團隊的研究人員通力合作，證明了一種可用于機器人的突破性技術(shù)——集體學(xué)習(xí)。

　　當(dāng)這些機器臂在谷歌算法中接受訓(xùn)練后，比如打開特定種類的門，它們就可以復(fù)制這個動作，打開此前從未見過的門。

　　研究人員寫道：“機器人學(xué)習(xí)的這些技能依然相當(dāng)簡單，比如推送物體或開門等。但是通過集體學(xué)習(xí)，它們可以更快、更高效地學(xué)習(xí)這些技能，將來的機器人可能獲取更豐富的行為技能，這些技能最終將令機器人在日常生活中幫助我們。”