这个动作，对于人类来说，十分的简单。
大多数人基本上都可以做得到。
可是。
对于机器人来说，那就完全不一样了。
就好像是用两条腿走路，对于一个人来说很简单。
可对于人形机器人而言，却是需要大量的学习跟研究。
想要让机器人用两条腿走路，那就需要解决动态平衡，还有稳定行走等等方面的问题。
无数的专家学者，从上个世纪七十年代开始研究，时至今日，技术才是趋近成熟。
从早期的ASIMO，到如今的Atisa，每一步，都是投入大量人力物力之后的研究成果。
而相比于如何让人形机器人站起来，稳定的行走，如何让它能够进行精细化的操作，则是更加的困难。
比如说：机器人的手！
绝大多数的生产活动，不依赖于移动能力，而是依赖于手部操作能力。
而人形机器人的精细化操作，可是比双足运动，要困难的多。
就好像是人类大脑皮层之中，负责手部控制区域，远远大于腿部区域一样。
人形机器人的手部精细化操作，也比腿部运动要复杂的多。
人类的双手，能够通过二十七块骨头，五十多块肌肉，还有视觉，触觉等等方面的配合，从而完成，穿针引线，搬运重物等等一系列的动作。
而机器人想要要完成，无疑是存在着诸多的难题。
这种难题，既存在于硬件方面，也存在于软件方面。
想要完成人手一样的精细化操作，首先就需要有高感知的传感器，特别是触觉传器。
它不仅要求传感器能够有高精度，而且需将不同的感知信息融合到一起。
想要做到这一点，就得要克服不同模态的固有差异。
这还仅仅是硬件方面的困难。
在软件方面，同样也存在着诸多困难。
比如说……数据量！
想要让人形机器人变得更聪明，动作变得更加精准灵活，需要大量的数据。
就好像是新能源汽车的无人驾驶技术，需要海量的数据进行支撑，智驾才懂得，在遇到某种情况的时候，应该如何去处理。
人形机器人同样也是如此，它想要完成各个动作，不仅仅是需要用到硬件，同样还需要算法。
就好像是人的动作，是由大脑进行控制。
机器人的动作，就是由算法来进行控制。
算法想要进步，就需要大量的数据来进行进行支撑。
而目前人形机器人的数据积累，可以说是远远不足。
“嘭——”
沉闷的声音在体育场里面响了起来。
那台散发着银色光辉的机器人，反手将篮球拍在地上。
篮球跟地面接触，弹跳而起。
紧接着又被机器人接在手中，反手拍在地上。
运球！
这台机器人，竟然还会运球！！！
谭龙的眼珠子差点掉在地上。
不仅仅是会运球，而且还能够一边走，一边运球！
而且看上去，动作是那么的丝滑，完全不逊色于真人！
这里面的技术含量，可比单纯的运球，要吓人的多！
能够运球是一回事，能够把球运的跟人一样丝滑，那完全是另外一回事！
就好像是让人形机器人走路，跟让它跑的差别一样。
不对。
这差别，还要更大上一些。
这需要机体各个部位灵活配合，还需要复杂且精密的算法。
如果说让人形机器人搬个箱子，打一套拳的难度是1。
那么，让人形机器人在行进中运球，难度最起码是10！
谭龙只觉得自己的脑袋，好像是被大铁锤狠狠的砸了一下。
整个大脑，一片空白。
虽然说他不是专业的技术人员，对于其中的一些技术并不了解。
但并不妨碍他知道，这个动作有多吓人。
别说国内没有哪家公司能够做到，就算在全球范围内，估计都没有哪家公司能够做到！
这不是说某项技术存在瓶颈，而是受限于诸多领域的发展进度。
想要在人形机器人方面，取得某种突飞猛进式的进步，那必然是诸多领域的技术水平取得重大突破才有可能。
而这种诸多领域的突破，先不说在技术大爆发之后的短时间内很难出现。
就算是能够出现，那也不应该是某家公司，甚至于某个国家就能够单独完成的才对。
更何况，是在这种悄无声息，完全没有透露出半点风声的情况下……
谭龙的第一反应，就觉得这是假的。
可问题是。
如果说是在手机，或者电脑上看到的视频，他可以说这是假的，AI合成，或者说是经过了不知道多少次的试错，截取的某个成功片段……
可是。
那台整体散发着白银般光辉的流线型机器人就站在他不远处。
这总不能够是AI做出来的吧？
他可是眼睁睁的看着呢！
谭龙“唰”的一下转过头，直勾勾的看着旁边的林楚。
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