<р>За последние 10 лет Бретт Адкок прошел путь от основания онлайн-рынка талантов до продажи его за девятизначную сумму, основания компании, занимающей третье место в рейтинге самолетов eVTOL, и решения одной из самых сложных технологических задач: универсального гуманоидные роботы. Это экстраординарное резюме и стремительный карьерный путь с высокой степенью риска.
Скорость, с которой Archer Aviation вышла на сцену электрических вертикальных взлетов и посадок, была экстраординарной. Впервые мы написали о компании в 2020 году, когда она высунула голову из невидимости, наняв кучу высококлассных талантов из таких компаний, как Joby, Wisk и программа Airbus Vahana. Шесть месяцев спустя она объединилась с Fiat Chrysler, еще через месяц подписала предварительный заказ на миллиард долларов с United Airlines, а еще через четыре месяца построила полномасштабный двухместный прототип.
Прототип Maker поднялся в воздух к концу 2021 года, а к концу 2022 года он отпраздновал полный переход от вертикального взлета и зависания к эффективному крейсерскому режиму с опорой на крыло. Ранее в этом месяце компания продемонстрировала первый полностью функциональный, готовый к полету прототип своего пятиместного самолета Midnight и сообщила нам, что уже приступила к созданию «соответствующего прототипа», который пройдет сертификацию в Федеральном управлении гражданской авиации (FAA). и Агентством по авиационной безопасности Европейского Союза (EASA) для коммерческого использования электрического воздушного такси.
Первый готовый к полету прототип Midnight завершен и готов к началу испытаний Archer Aviation
Сотни компаний выстроились в очередь, чтобы попасть в пространство eVTOL, но, согласно индексу реальности AAM, только две близки к тому, чтобы ввести эти воздушные такси в эксплуатацию: Joby Aviation, основанная в 2009 году, и Volocopter, основанная в 2011 году.
Самолет Archer не является чем-то выдающимся в списке технических характеристик, это явная агрессия, амбиции и скорость бизнеса, которые выделяют Archer. И все же в апреле мы снова были удивлены, узнав, что Adcock одновременно запускает еще одно предприятие в области еще более сложной, чем электрические летающие такси следующего поколения: человекоподобные роботы общего назначения.
Эти роботы обещают стать непревзойденными машинами для печатания денег, когда они запущены и работают, в конечном итоге выполняя более или менее ту ручную работу, которую может выполнять человек. От Древнего Египта до ранней Америки мир снова и снова видел, что возможно, когда вы владеете своими работниками, а не нанимаете их. И хотя мы еще не знаем, приведет ли обещанная лавина дешевого роботизированного труда к утопическому миру изобилия или к опустошённому адскому ландшафту неравенства и человеческого устаревания, достаточно ясно, что тот, кто создаст успешного робота-гуманоида, поставит себя в тупик. гораздо лучше, чем у тех, кто этого не сделал.
В офисах Figure определенно есть такое ощущение стартапа Figure.ai
Лоз: Вместе с Арчером и Фигурой вы делаете довольно интересные вещи, приятель!
Бретт Адкок: Мы пытаемся, мужчина! Попытка, чтобы это произошло. Все идет нормально. Последние 12 месяцев были невероятными.
Как Archer подготовил вас к тому, что вы сейчас делаете с Figure?
Арчер был действительно трудным, потому что это была проблема, которую люди считали неразрешимой. Вы знаете, плотность энергии батареи недоступна для этой работы, никто не делал этого раньше в коммерческих целях. Мы находимся в очень похожем положении.
Вы знаете, у нас было много исследований и разработок в этой области. Было много групп, летающих на самолетах и занимающихся исследованиями и тому подобным, но никто не проявлял к этому коммерческого подхода. И я думаю, что во многом здесь все очень похоже.
У вас есть такие замечательные бренды, как Boston Dynamics и IHMC, которые отлично работают в области робототехники. И я думаю, что есть реальная потребность в коммерческой группе, у которой есть действительно хорошая команда, действительно хорошо финансируемая, чтобы вывести робота на коммерческие возможности как можно быстрее.
Арчер говорил: привлечь много капитала, проделать отличную инженерную работу, привлечь правильных партнеров, создать отличную команду, двигаться очень быстро — все те дисциплины, которые действительно нужны в действительно здоровой коммерческой группе. Я думаю, что мы там с Арчером, и теперь пытаемся воспроизвести отличный бизнес здесь, в Figure.
Но да, это было действительно весело. Пять лет назад все говорили: да, это невозможно. И сейчас то же самое. Типа «гуманоиды? Это слишком сложно. Зачем вам это делать, а не делать специального робота? У меня такое же чувство. Такое ощущение, что дежавю.
Да, с eVTOL кажется, что это действительно вот-вот произойдет, всего через несколько трудных, скучных лет до массового внедрения. Но вот этот человекоподобный робот, я не знаю. Просто концептуально мне кажется, что это намного дальше.
Я думаю, что все наоборот. Материал eVTOL должен пройти одобрение FAA и EASA. Я просыпаюсь каждый день с Фигурой, не понимая, почему этого не сделали два года назад. Почему мы не видим роботов — роботов-гуманоидов — в таких местах, как Amazon. Почему нет? Почему их нет на складах или где-то еще? Не рядом с клиентами, а в помещении, почему они не занимаются реальной работой? Что является ограничивающим фактором? Какие вещи не готовы или не могут быть сделаны до того, как это может произойти?
Каждый день я просыпаюсь с фигурой, не понимающей, почему это не было сделано два года назад.
Правильно. Так что часть этого, я думаю, должна сводиться к духу Boston Dynamics. Идея, что это исследования, исследования, исследования, и они не хотят втягиваться в создание продуктов.
Всего пять лет назад Boston Dynamics заявила: «Мы не собираемся заниматься коммерческой работой». 10 лет назад они говорили: «Атлас — это научно-исследовательский проект». Это все еще проект R&D. Так что с первого дня они поставили флаг, говоря: «Мы не собираемся быть парнями, чтобы сделать это».
Что на самом деле довольно примечательно.<р>Это здорово, они провели много исследований. Это произошло в каждом пространстве. Так было с AC Propulsion и Tesla, а также с Kitty Hawk в пространстве eVTOL… Это были исследовательские программы, длившиеся десять лет, и это здорово. Они двигают отрасль вперед. Они показали нам, что возможно. Десять лет назад гуманоиды падали. Теперь Atlas делает сальто вперед, и делает это очень хорошо.
Они помогли коммерческим группам проложить путь к тому, чтобы вмешаться и заставить это работать. И они великолепны, Boston Dynamics, вероятно, лучшая команда инженеров в области робототехники в мире, они невероятны.
Ну, я думаю, вы сами собрали довольно крутую команду, чтобы замахнуться на это. Можете ли вы просто быстро поговорить с талантом, которого вы привлекли на борт?
Да, сегодня нас 50 человек, команда разделена на механическую часть — это все наше оборудование, так что это актуаторы, аккумуляторы, кинематика, основа оборудования робота, которое вам нужно. Затем есть то, что мы называем HMS, Humanoid Management Systems, это в основном электротехника и программное обеспечение платформы. У нас есть команда, занимающаяся управлением программным обеспечением, у нас есть команда, занимающаяся интеграцией и тестированием, и у нас есть команда, занимающаяся искусственным интеллектом. На высоком уровне это направления, которые есть у нас в компании, и у нас есть целая бизнес-команда.
Я бы сказал, что они, безусловно, лучшая команда, когда-либо собранная, чтобы быть уверенным! Вы знаете, Майкл Роуз занимался управлением 10 лет в Boston Dynamics. Нашим выводом батареи был вывод батареи для пледа Tesla Model S. Наша команда мотористов изготовила привод для Lucid Motors. Наше лидерство по восприятию было восприятием ex-Cruise. Наш руководитель SLAM — бывший сотрудник Amazon. Наша манипуляционная группа — бывшая Google Robotics. В общем, команда очень ловкая. Я долго его строил. Я думаю, что лучший актив, который у нас есть сегодня, — это команда. Это большая честь просыпаться каждый день, работая вместе со всеми. Это действительно здорово.
Figure применяет агрессивный подход к найму, привлекая таланты из индустрии робототехники, а также из высокотехнологичного автомобилестроения и других отраслей. Figure.ai
Потрясающе. Итак, прототип «Альфа» у вас есть? В каком он состоянии? Что он может сделать?
Да, он полностью собран. Мы еще не объявили, что это сделано. Но скоро будем. В следующие 30-60 дней мы дадим представление о том, как это выглядит. Но да, он полностью построен, он движется. И это прошло очень хорошо. Сейчас мы работаем над нашим следующим поколением, которое выйдет позже летом. Наверное, как в третьем квартале.
Это довольно высокий темп.
Да, мы действительно движемся быстро. Я думаю, это то, что вы собираетесь увидеть от нас. Это похоже на то, что вы видите во многих успешных коммерческих группах, мы собираемся двигаться очень быстро.
Да, Тесла, очевидно, приходит на ум. Они строят все свои собственные актуаторы и моторы и тому подобное. Как вы, ребята, собираетесь это делать?
Мы много инвестируем в приводную часть, вот что я скажу. И я думаю, что это важно, действительно хороших готовых актуаторов не существует. На самом деле нет ни хорошего программного обеспечения для управления, ни хорошего промежуточного программного обеспечения, ни хороших приводов. Автономность может быть сшита вместе, но на самом деле нет хорошего механизма данных об автономности, который можно было бы просто купить и привезти. Руки, может быть, есть хорошие работы по протезированию, но они действительно не в том классе, когда они достаточно хороши, чтобы надеть робота и масштабировать его.
Я думаю, что мы смотрим на все и говорим: ОК, скажем, объем производства составляет 10 000 единиц в год. Как выглядит это состояние? И да, в этих областях нет хороших готовых альтернатив. Я думаю, что есть некоторые вещи, которые вы можете делать готовыми, например, использовать ROS 2 и тому подобное в первые дни. Но я думаю, что в какой-то момент вы действительно перейдете черту, когда вам придется делать это самостоятельно.
Вы хотите выйти на рынок к 2024 году. Это… довольно близко. Итак, я думаю, вам нужно определить первые задачи, в которых эти роботы смогут проявить себя. Какие критерии будут определять, какая первая задача будет многообещающей?
Да, наши графики довольно амбициозны. В течение следующих 12 месяцев в нашей лаборатории мы заставим робота работать, а затем в течение следующих 24 месяцев мы в идеале сможем сделать первые шаги того, как должен выглядеть пилот, ранняя коммерческая возможность. Вероятно, это будут очень низкие объемы, просто чтобы задать ожидания.
И мы хотели бы, чтобы робот продемонстрировал, что он действительно полезен и выполняет настоящую работу. Он не может быть в 1/50 скорости человека, он не может все время ошибаться. С точки зрения производительности, это должно быть очень хорошо. Мы надеемся, что это произойдет с несколькими партнерами, о которых мы объявим в ближайшие 12–18 месяцев.
Мы хотим, чтобы робот продемонстрировал, что он действительно полезен и работает. реальная работа. Он не может быть в 1/50 быстрее человека, он не может все время ошибаться.
Мы надеемся, что это будет более простое применение в помещении, а не рядом с клиентами, и это сможет продемонстрировать, что робот может быть полезным. На самом высоком уровне мир еще не видел построенного полезного гуманоида или не видел, чтобы кто-то выполнял настоящую работу, например, входил в настоящую коммерческую среду, где кто-то готов платить за то, чтобы он что-то делал. Мы стремимся к этому. Мы надеемся, что сможем продемонстрировать это как можно быстрее; это может быть в следующем году, может быть через год, но мы действительно хотим сделать это как можно быстрее.
Есть ли у вас какие-либо предположения о том, что это могут быть за первые заявки?
Да, сейчас мы проводим много времени на складе. Цепочка поставок. И, чтобы быть по-настоящему честным, мы хотим посмотреть на области, где есть нехватка рабочей силы, где мы можем быть полезны, а также на то, что доступно для инженеров, что может сделать робот. Мы не хотим обрекать себя на неудачу. Мы не хотим делать что-то сверхсложное ради этого и не иметь возможности реализовать его.
Мы также не хотим браться за очень простую задачу, для которой никто не заинтересован в наличии полезного робота. Так что это действительно тяжело. У нас есть кое-что в виду здесь. Мы еще не анонсировали их. Все еще слишком рано для нас, чтобы сделать это. Но это было бы, знаете ли… Мы думаем, что перемещение объектов по всему миру действительно важно как для гуманоидов, так и для людей. Итак, мы думаем, что есть область манипулирования, область восприятия, и автономия действительно важна. И тогда будет интерес к скорости и надежности системы, надеюсь построить полезного робота.
Так что да, мы смотрим на задачи, скажем, на складирование, на которые есть большой спрос, которые робот может выполнить. Сначала робот будет делать самые простые вещи, которые он может сделать, а затем со временем он будет становиться все более сложным. Я думаю, что это очень похоже на то, что вы видите в беспилотных автомобилях. Мы видим, что движение по шоссе начинается первым, что намного проще, чем движение по городу. Моя Тесла очень хорошо ведет себя на трассе. В городе плохо ездит.
Так что мы увидим гуманоидов в относительно ограниченных областях, я бы сказал. Низкая изменчивость, в помещении, а не рядом с клиентами, подобные вещи сначала, а затем по мере улучшения возможностей вы увидите, что гуманоиды в основном разветвляются до сотен и, в конечном итоге, тысяч приложений. А затем в какой-то главе книги это попадет в домохозяйства потребителей, но это произойдет после гуманоидов в коммерческой рабочей силе.
В какой-то главе книги это будет перейдут в домохозяйство потребителей, но это произойдет после гуманоидов в коммерческой рабочей силе.
Абсолютно. Интересно, что вы поднимаете вопрос о самостоятельном вождении, там есть кроссовер. Вы наняли людей из Cruise, и, очевидно, Tesla пытается заставить своего робота работать, используя свои компьютеры для полного самостоятельного вождения и программное обеспечение Autopilot. Где все это пересекается и где расходится между автомобилями и роботами?
Я думаю, вы видели, что у нас есть способность иметь алгоритмы и вычисления, чтобы воспринимать мир, понимать, где мы в нем находимся, и понимать, что такое вещи. И делать это в режиме реального времени, как человеческие скорости. Десять лет назад это было невозможно. Теперь у вас есть автомобили, которые очень быстро едут по шоссе, строят базовые 3D-карты в реальном времени, а затем предсказывают, куда они движутся. Что касается восприятия, они делают это на частоте 50 Гц.
Поэтому нам нужен способ автономного управления парком роботов и использования достижений в восприятии и планировании этих ранних моделей поведения. Мы благодарны, что появилась целая индустрия, которая делает эти вещи очень хорошо. И те же решения, которые работали для беспилотных автомобилей, будут работать и здесь, в человекоподобной робототехнике.
Хорошая новость заключается в том, что мы работаем на совершенно разных скоростях и в совершенно других условиях безопасности. Так что нам кажется более возможным использовать большую часть этой работы в робототехнике для гуманоидов, движущихся со скоростью один или два метра в секунду.
Как только они достаточно сложные роботы-гуманоиды угрожают обрушить ценность человеческого труда почти до нуля. Экономикам и общественным структурам следует быть готовыми. Figure.ai
Справедливо. Как вы собираетесь тренировать эти вещи? Кажется, есть несколько разных подходов, таких как виртуализация, а затем ребята из Sanctuary в Канаде делают что-то вроде телеприсутствия, когда вы дистанционно управляете роботом, используя его собственное восприятие, чтобы научить его хватать вещи и тому подобное. Какой подход вы, ребята, используете?
Да, у нас есть комбинация обучения с подкреплением и имитационного обучения, которая лежит в основе нашей дорожной карты манипулирования. И подобно тому, что вы сказали о телеприсутствии, они, вероятно, используют какую-то форму клонирования поведения или имитацию обучения в качестве основы того, что вы делаете. Мы делаем эту работу прямо сейчас в нашей лаборатории. А затем мы создаем механизм данных ИИ, который будет работать с роботом, выполняющим реальные задачи.
Это похоже на то, что они делают в беспилотных автомобилях: они ездят, собирая данные, а затем используют эти данные для имитации и обучения своих нейронных сетей. Здесь очень похоже — вам нужен способ начать свой путь, как выйти на рынок. Мы не большие поклонники физического телеприсутствия робота в реальных операциях. Мы думаем, что это действительно сложно масштабировать.
Итак, мы хотим использовать роботов на складах и обучить целый парк роботов тому, как лучше работать на складах, и когда вы работаете на складе, вы делаете кучу вещей, которые вы бы делали в других приложениях, вы собираете вещи, манипулируете ими, опускаете их… По сути, вы хотите создать парк полезных роботов и использовать данные, поступающие от них, для создания механизма обработки данных ИИ, чтобы обучить больший парк роботов.
Затем это становится системой обучения типа коллективного разума, где все они обучают друг друга.
Ага. Вам нужны данные с рынка. Вот почему беспилотные автомобили постоянно ездят и собирают данные; им нужны эти реальные данные. Таким образом, дистанционное управление — это один из способов, с помощью которого вы можете запустить его там. Но это, конечно, не то, как вы хотите делать это в долгосрочной перспективе. По сути, вам нужно как-то запустить своих роботов на рынке. И у нас есть комбинация обучения с подкреплением и имитационного обучения, которую мы используем здесь. А затем вы хотите построить флот роботов, собирающих данные датчиков и состояния роботов, и тому подобное. И вы хотите использовать это для обучения своих политик с течением времени.
По сути, вам нужно каким-то образом настроить своих роботов на рынке.
В этом есть смысл. Мне просто кажется, что первые несколько вариантов использования будут ошеломляющими.
Вы должны выбрать это мудро, правильно. Вы должны убедиться, что первый вариант использования является правильным. Это действительно важно, чтобы управлять этим хорошо и сделать это правильно. И поэтому мы тратим огромное количество времени на внутренние дела, следя за тем, чтобы мы только прибили первые приложения. И это сложно, верно, потому что роботы находятся на переднем крае возможного. Это не похоже на «о, они сделают что угодно». Это как: «Надеюсь, это действительно хорошо сделает первое дело». Я думаю, что так и будет, но знаешь, это должно сработать. Это то, на чем я построил компанию.
Итак, за последние шесть месяцев ИИ широко дебютировал с ChatGPT и другими языковыми моделями. Где это пересекается с тем, чем вы занимаетесь?
Одна вещь, которая действительно ясна, заключается в том, что нам нужны роботы, чтобы в основном понимать контекст реального мира. Нам нужно иметь возможность разговаривать с роботами, чтобы они понимали, что это значит, и понимали, что делать. Это очень важно.
В большинстве складских роботов вы можете создавать, например, деревья поведения или конечные автоматы. По сути, вы можете сказать, например, если это произойдет, сделайте это. Но в реальном мире есть миллиарды или триллионы таких возможностей, когда вы разговариваете с людьми и взаимодействуете с окружающей средой. Припаркуйся на этом бордюре, подними яблоко… Типа, какое яблоко? Какой бордюр? Итак, как вы на самом деле понимаете, семантически, всю информацию в мире? Как вы на самом деле понимаете, что вы должны все время делать для роботов?
Мы считаем, что в первых приложениях он, вероятно, не нужен, а это означает, что вам не нужен робот, чтобы понимать всю мировую информацию для выполнения складских, производственных и розничных операций. Мы думаем, что это относительно просто. Это означает, что у вас есть складские роботы, которые уже сегодня работают на складах. Они передвигаются как роботы Roomba на колесах, и в них нет искусственного интеллекта.
Но нам это нужно в вашем доме и в долгосрочной перспективе взаимодействия с людьми. Все это семантическое понимание, высокоуровневое поведение и, в основном, как мы получаем инструкции о том, что делать? Это будет видение плюс большие языковые модели в сочетании с сенсорными данными робота. Мы собираемся соединить все это семантическое понимание мира в основном с помощью языка.
Google Brain проделал большую работу над этим — теперь это Google DeepMind. Вся эта генерация ИИ, эта волна? Теперь я верю, что мы выведем роботов из промышленных зон в дома с помощью моделей зрения и языка.
Теперь я верю, что мы выведем роботов из промышленных областях и в доме с помощью моделей зрения и речи.
Мультимодальные вещи уже впечатляют с точки зрения понимания контекста реального мира.
Посмотрите на PaLM-SayCan в Google, а также на их работу с PaLM-E. Это лучшие примеры, они используют зрение и большие языковые модели, чтобы понять, что, черт возьми, кто-то говорит, и решить, что делать. Это просто невероятно.
Невероятно, что эти языковые модели почти неожиданно выбросили.
У них есть это эмерджентное свойство, которое будет чрезвычайно полезно для робототехники.
Да, конечно. Но это не то, что вы, ребята, реализуете в краткосрочной перспективе?
Мы собираемся выполнять всю эту работу по двум направлениям. Мы пытаемся подумать о том, как нам построить правильную платформу — это, вероятно, платформенный бизнес, — который может масштабироваться практически до любой физической вещи, которую человек делает в мире. В то же время, делая все правильно в начале; знаете, выйти на рынок и убедиться, что он работает.
Это действительно тяжело, правда? Если мы пойдем на рынок, и это не сработает, нам конец. Если мы выйдем на рынок, и он заработает, но это всего лишь складской робот, и он не сможет никуда масштабироваться, он просто выполняет складские функции? Это будет супер дорого. Это будут небольшие объемы. Это настоящее жонглирование, и мы должны сделать это очень хорошо. По сути, нам нужно построить робота с большими затратами, который может быть амортизирован при выполнении многих задач с течением времени.
И это просто очень трудно осуществить. Мы попробуем сделать это здесь. И затем, со временем, мы будем работать над теми вещами, которые мы здесь упомянули. Мы будем работать над ними в течение следующих года или двух, мы начнем эти процессы. Мы не доработаем их, но мы продемонстрировали, что будем их развертывать, и робот будет их тестировать и тому подобное. Так что я бы сказал, что мы уделяем очень большое внимание ИИ, мы думаем, что в пределе это в основном бизнес ИИ.
Команда Figure уже построил функциональный альфа-прототип, который скоро будет представлен. Figure.ai
Да, аппаратное обеспечение очень крутое, но, в конце концов, возникает вопрос: «Чей робот это делает?» Это тот, кто вылезет первым. Помимо Атласа, необычного и очень веселого, какие другие гуманоиды вдохновили вас на то, что вы делаете?
Да, мне очень нравится работа Теслы. Я думаю, это было здорово. Наш технический директор пришел из IHMC, Института человеко-машинного познания. Они проделали большую работу. Я бы сказал, что это приходит на ум. Очевидно, что за последние 20 лет было накоплено большое наследие гуманоидной робототехники, которое меня действительно вдохновило. Я думаю, что это о целом классе людей, работающих над робототехникой. Трудно назвать несколько, но, похоже, было проделано много отличной работы. Тойота проделала большую работу. Хонда проделала большую работу. Так что за последние 20 лет было сделано действительно много хорошего.
Маленький АСИМО! Давным-давно, когда я только начинал эту работу, я смутно припоминаю, что они пытались построить систему управления мыслями для ASIMO. Мы прошли путь! Итак, вы только что объявили о повышении на 70 миллионов долларов, поздравляю. Это звучит как хорошее начало. Как далеко это вас заведет?
Это перенесет нас в 2025 год. Так что мы собираемся использовать это в основном для четырех вещей. Один из них — постоянные инвестиции в разработку прототипов, роботов. Сейчас мы работаем над версией второго поколения. Это поможет нам с производством и доставкой большего количества вещей собственными силами, чтобы помочь с этим. Это поможет нам построить наш механизм обработки данных ИИ. А потом это поможет нам в коммерциализации и выходе на рынок. Так что это своего рода четыре большие области, на которые мы тратим деньги с капиталом, который мы берем на этой неделе.
Мы благодарим Бретта Адкока и вице-президента Figure по развитию Ли Рандаччио за их время и помощь в написании этой статьи, и с нетерпением ждем прогресса в этой дико инновационной и чрезвычайно важной области.
