一、东风马赫动力详细介绍？

马赫动力包含发动机、变速箱和混动动力总成。其中发动机产品覆盖了1.0到2.0升多款机型，变速箱产品包括6档和8档湿式双离合变速箱，混动总成已推出C15TDR+HD120，对比传统动力，动力性提升30%以上，油耗降低45%。

下一代机型热效率将达到更高的45%的目标，整车性能达到行业领先水平

二、波士顿动力机器人进化史？

‘波士顿动力机器人经历了多次进化。因为波士顿动力公司由麻省理工学院的机器人专家团队创建，致力于推动机器人技术的发展，因此他们的机器人技术一直处在不断的发展之中。早期的波士顿动力机器人包括BigDog、LittleDog、RiSE等，主要任务是进行远程作战、搜救等军事任务和科技研究。此后，公司逐渐将技术应用到民用领域，如Spot、Atlas等机器人依次推出并在农业、建筑、医疗等行业得到了广泛应用。最新的Dyno机器人可在极限环境下工作，提供高效准确的测量数据。波士顿动力机器人在不断进化中，将有力地推动未来机器人技术的发展。

三、波士顿动力机器人是特效吗？

波士顿动力机器人不是是特效，是真机器

目前的波士顿机器人各个关节基本上都是采用的采用的电驱动，基本上都是直流伺服电机。使用盘式电机和大扭矩的直流电机。一般这类电机都比较贵，常见的品牌有冯哈博，PARK，以及maxon，驱动常见的是conplay，波士顿动力应该是自己开发的控制器，还有驱动器。

四、机器人之恋详细介绍？

《机器人之恋》又名《电子人也无所谓》，是由韩国导演朴赞旭执导，朴赞郁、郑瑞景编剧，林秀晶、郑智薰（Rain）等主演的浪漫爱情喜剧电影1。影片刻画了误以为自己是电子人的女孩（林秀晶饰）与义无反顾地爱着她、并认为即使她是电子人也无所谓的男子（郑智薰饰）之间的浪漫爱情故事2。2007年，该片获第57届柏林国际电影节阿尔弗莱德·鲍尔奖3，导演朴赞郁凭借该电影获得第57届柏林国际电影节金熊奖，郑智薰凭借该电影获得第43届韩国百想艺术大赏最佳新人男演员奖及第44届韩国电影大钟奖海外人气奖。

五、机器人厨房详细介绍？

机器人厨房是英国科技公司Moley Robotics，在位于伦敦北部的一个仓库展示了其最新产品，这套系统被该公司称为“世界上第一款自动化厨房”，可实现完全自动化的烹饪体验。，将在两年内逐渐进入消费市场。

机器人厨房本质上是两个非常昂贵的机械手臂，同时还配备了炉灶、烤箱以及各种厨具，运行ROS机器人系统，可以通过房间内的动作捕捉摄像头记录人类厨师的操作，并进行采样及效仿，从而实现精确的烹饪体验。这个系统的不足是需要将配料等内容精确地摆放在一定位置上，机械手臂才能正常辨别并使用。虽然并不算非常聪明，但MoleyRobotics机器人厨房可以完美地执行预设菜谱，比如在30分钟内制作出一道美味的蟹肉浓汤。

六、波士顿动力机器人是哪个上市公司？

波士顿动力机器人现在属于韩国现代集团

韩国现代汽车集团宣布，在获得监管机构批准后，现代汽车集团已获得了对美国机器人公司波士顿动力（Boston Dynamics）的控股权。

本次交易中，波士顿动力估值为11亿美元（约合71.2亿人民币），现代汽车集团从日本软银集团获得80%的股份，软银集团则通过附属公司保留20%的股份。

七、波士顿动力机器人开源是什么意思？

波士顿动力开源是为了能使更多的应用接入，成为机器人界的Android。

Marc Raibert 在接受 DeepTech 采访表示：“我们要从技术研发公司变为产品公司，波士顿动力目标是成为机器人界的 Android”，通过开放应用程序编程接口（API，Application Programming Interface），合作伙伴可以在波士顿动力的产品中加上自己开发的应用，扩充机器人多样功能。

美国波士顿动力公司成立于1992年，是一家机器人公司，专注人工智能产品研发，其科研力量日益强盛。

Spot机器狗，成为最强大的人工智能产品之一，享誉全球。近日，波士顿公司创始人Marc Raibert卸任CEO，任董事长，标着Spot机器狗将迈入一个新的发展时期。

商用机器人：

波士顿动力终于开始了自己的商业化试水，开始向企业出租其首款商用机器人产品——Spot 四足机器人。而此次 CEO 一职的变动则放出了更加明确的信号：波士顿动力正在走出实验室转变为一家商业机器人公司。

从1992年波士顿动力公司成立，到2020年，波士顿公司28年了，专注这么久，该是爆发的时间了。事实上，波士顿动力公司已经向全球市场交付了100台Spot机器狗。

随着全球订单的开始，波士顿动力公司，会逐步量化生产Spot机器狗。

八、abb机器人程序详细介绍？

abb机器人程序的详细介绍

ABB机器人编程指令包括MoveAbsJ、Procall、IL指令表和MoveL/MoveJ等。其中，MoveAbsJ用于将机器人或外部轴移动到绝对位置，不受工具或工作对象影响；Procall用于调用其他程序；IL指令表由一系列指令组成，包含操作符和操作数，可使用JMP、CAL、RET、JMPC、CALC、RETC等操作符；MoveL/MoveJ用于控制机器人的直线运动和转轴运动

九、如果atlas机器人（波士顿动力）和chatGPT（人工智能）结合会发生什么？

目前谷歌和微软已经做了一些相关的工作，但更侧重于task decomposition，亦即将高层指令分解成一系列预定义好的低层指令下发给下游模型进行执行，这点其他答主的回答里也有提及。

但于我而言，如果想让机器人真正实现革命性的进展——亦即使机器人具有更泛化的应用场景、更高超的运动技巧、更敏捷的反应力，需要克服的可能是“端到端控制”这个大难题：作为人类，我们是不会刻意地将每一个动作都形式化的，否则应对现实世界中各式各样场景所需的“动作库”将会过于庞大。端到端的建模一般来说是LLM的优势所在，但在机器人领域却恰恰难以简单地实现端到端。在我看来，起码有以下四个紧密耦合的挑战：

高可行性（feasibility）的动作生成

目前的业界学界主流还是偏向于在底层使用LQR之流的传统控制器，因为它们拥有良好的数学形式，可以明确地把动力学约束写进去，从而保障产生的控制序列一定是合理的，不会出现一些匪夷所思的控制序列（例如要求机器人把左脚趾头抬高到脑门上）。相比之下，生成式模型就时常给出这一类的控制序列，因为动力学模型真的很难学习，而且往往也难以用所谓“直觉”进行推断。设想一下——你能够猜测一个塑料水杯从桌子上落到地面后经过几次弹跳最终会落到哪里吗？

高鲁棒性要求

这个挑战牵涉到另一个在机器人领域臭名昭著的问题，Sim2Real。由于现实世界中存在的种种不确定性（传感器噪音、驱动器误差、系统通信延迟），用于建模和训练模型的参数和真实的参数往往会有一定的出入，而由于复杂动力学系统的高度混沌性，在将模型在两个动力学系统之间迁移时可能会出现“差之毫厘，失之千里”的现象。

目前常用的解决方案有几种。其一是进行更加精确的建模（比如将噪声也建模在内），但这种方法与LLM的路数如何结合，可能需要进一步斟酌。其二是在数据中注入噪声（亦即data augmentation），但对于LLM+Dynamic system这一特定的应用领域，需要多大规模的数据泛化，是不得而知的。

实时性要求

相对而言是一个很容易想到的瓶颈问题了，机器人系统的具有相对较高的控制频率要求，是目前的LLM暂时满足不了的。不过这个问题也许可以随着硬件系统的进化而解决。

不由得想起来曾几何时，小规模的神经网络模型还因为具有相对于传统迭代式优化器更高的运行效率而被视为一种提高实时性的方案（笑

数据集要求

模型和数据是AI的两条支柱，ChatGPT的出现离不开前人贡献的大规模语料数据集，OpenAI自己也投入了大量资金来生产训练所需的数据。相比之下，足式机器人领域缺乏完善的大规模公开数据集，在现实世界中收集数据的成本也远比其它大部分AI应用要昂贵。在相对廉价的虚拟环境中收集数据，便又会面临之前提到的Sim2Real问题。

十、波士顿动力上市日期？

正在申请ipo。据美国新闻报道，该公司计划在2021到2023年上市。