波士顿动力 Atlas 不语，只是一味双手撑地翻跟斗。
昨天，宇树机器人发布了一段视频，宣布首次让人形机器人实现了侧空翻，吸睛无数。
而就在这段视频发出后不到 12 小时，波士顿动力也发布了一段视频，其中不仅同样演示了机器人侧空翻这一动作，还表演了其它看起来非常近似人类的动作。
网友惊呼：这是美国对宇树和众擎机器人的回应。
也有网友表示，其动作的流畅程度超乎想象，更有人说 Atlas 的动作比作为人类的他还更加灵活。
到底行不行？咱们将动作分解开来看看：
视频一开始，机器人先表演了一个「没事儿走两步」，徐徐入场。
掉转头，它突然开始加速跑：
突然就开始阴暗爬行：
之后又是一个好像有点站不稳的战术翻滚：
请注意接下来这个向前翻的动作，Atlas 必须用双手撑住地面，才敢开始下一步动作：
看了好几遍之后，总觉得哪里怪怪的，调成 0.5 倍速才发现，它只有下半身翻过来了，上半身还是原先的方向......
对比前几天众擎家的「前空翻」：
开始尬舞了，这似魔鬼的步伐：
有人打趣道，它的霹雳舞动作至少不是世界上最糟糕的表演。你可能还记得，在去年的巴黎奥运会上，澳大利亚选手 Rachael Gunn 的「跳大神级」表演：
最终，她获得了 9 位裁判中的 0 票支持，输掉了比赛却赢得了广泛的知名度。
如果我们将 Atlas 送上奥运赛场，Rachael Gunn 又该如何应对？
最后便是侧空翻，同样与宇树 G1 对比一下：
可以看到，波士顿动力 Altas 在执行侧空翻动作时同样使用了双手撑地这个动作（严格意义上这已经不能算是「空翻」，只能算是侧手翻），而 G1 则完全是凌空侧空翻。至少从这一点看，宇树 G1 要更胜一筹。
强化学习至关重要
波士顿动力表示，Atlas 演示的是「使用动作捕捉服开发的强化学习策略」。而该策略是波士顿动力与 RAI Institute 一起合作开发的，而后者的「使命是解决 AI 和机器人领域最重要和基本的难题」。
RAI Institute 则在自家 𝕏 帐号上分享了稍微更多一些细节。
这家公司表示，强化学习的作用是加速波士顿动力 Atlas 人形机器人的行为生成。其学习过程的核心是基于物理的模拟器 ------ 它可以为各种动作生成训练数据。
比如匍匐前进：
连续侧空翻 + 后空翻
又或者举门而入（从这个模拟机器人扭动的情况看，这门应该挺重的）：
RAI Institute 表示其控制策略是通过跟踪和控制重新定位的人体运动数据构建的，并且每个动作都首先让模拟器运行了大约 1.5 亿次，并可以零样本地传输到硬件 ------ 也就是说无需再在硬件上继续训练或调整。
我们知道，现今推理模型的成功就离不开强化学习，而强化学习也已经开始在更多领域开疆拓土，比如蛋白质折叠和药物设计、芯片设计自动化等等。
对于这段视频预示的未来，你做好准备了吗？