在人形机器人的进化史上，一个长期以来，被所有工程师，都视为“禁忌”与“失败”的终极噩梦——摔倒——正被来自迪士尼研究院（Disney Research）的一群科学家，以一种，充满了“反向智慧”与“艺术想象力”的方式，重新地，加以定义。
这，并非又一次，在如何，“避免摔倒”上的渐进式改良。
它，是一次深刻的、系统性的、旨在，从根本上，颠覆我们，对“机器人摔倒”这一行为所有负面认知的范式革命。
其核心，是一个，看似荒诞、实则，充满了深刻工程学智慧的全新思路：
与其，想尽一切办法，去避免那，不可避免的摔倒；
不如，将“摔倒”本身，变成一门，可以被学习、可以被控制、甚至，可以被“风格化”的“艺术”。
这场，充满了“黑色幽默”色彩的革命，其最终的目标，是让机器人，不仅能够，摔得“软”——从而，最大限度地，去减少，那可能，对其自身昂贵的硬件，所造成的冲击与损伤；
更能，摔得“帅”——在最终倒地之后，摆出一个，由用户，所预先指定的、充满了艺术感的、优雅的“结束姿势”。
想象一下，一个，正在舞台上，进行表演的机器人，因为，一次意外的失误，而失去了平衡。它，没有，像过去那样，僵硬地、直挺挺地，轰然倒地。恰恰相反，它，顺势，完成了一个，流畅的翻滚，并最终，以一个，帅气的、类似于“思想者”的卧倒姿-势，结束了这次“意外”。
这，简直是，将一个，潜在的“Bug”，玩成了一次，令人惊叹的“绝活”。
那么，迪士尼的科学家们，究竟，是如何，教会机器人，这项，近乎于“摔跤神功”的“绝技”的呢？
其技术的灵魂，在于一个，被精心设计过的强化学习（Reinforcement Learning）框架。
简单来说，就是，让AI在一个，由NVIDIA的Isaac Sim所构建的、高保真的物理仿真环境中，去进行，成千上万次的、永无休止的“摔跤”练习。
而其，学习的“教练”，则是一个极其复杂、也极其“严厉”的“奖励函数”。
这个“教练”，会同时地，去关注两个，有时，甚至，会相互冲突的核心目标：
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目标一：冲击的最小化。
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机器人身体的、任何一个部分，与地面，所发生的每一次碰撞，只要，其产生的接触力，过大，AI，就会被，无情地，“扣分”。
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更精妙的是，研究人员，还为其，引入了一套“身体部位敏感度权重”。例如，他们，可以，将最脆弱、也最昂贵的“头部”，其敏感度的权重，设定为4.0；而将，相对皮实的“腿部”，设定为1.0。
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这样一来，AI，在训练中，便会，下意识地，去学习到，那个，至关重要的保命原则：“摔哪都行，就是别摔到头！”
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目标二：姿态的风格化。
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在每一次“摔跤”的最后，AI，都需要，让自己的身体姿态，尽可能地，去接近，那个，由用户，所指定的“目标结束姿-势”。
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无论是，躺着、趴着，还是，侧卧着，只要你，敢于想象，AI，就敢于，去学习。
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而为了，解决，在训练中，所必需的、海量的、多样化的“摔倒姿势”数据的来源问题，研究团队，更是，想出了一个，天才般的办法：
让物理引擎，自己，“摔”出大数据！
他们，在机器人的关节限制范围内，随机地，生成了数以万计的、不同的身体姿-态。然后，将这些，姿态各异的机器人，从一个很低的高度，进行“自由落体”。
在仿真环境中，任其，自由地，翻滚、碰撞，直到，它，最终，静止下来。
而这个，最终的、物理上，绝对稳定的静止姿态，便会被，自动地，记录下来，并被，作为一个，合格的“目标结束姿势”，加入到训练的数据集之中。
爱力方的分析认为，迪士尼研究院的这次，堪称“脑洞大开”的“摔跤”研究，其意义，已远超一次，充满了趣味性的技术展示。
它，更深刻地，向整个机器人行业，揭示了一种，全新的、也可能，更具“实用价值”的“安全哲学”。
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它，正在将，机器人的安全，从过去那种，依赖于“完美避障”的、被动的“理想主义”，拉回到一种，更接受“失败是必然的”、并试图，去主动地，控制“失败后果”的、主动的“现实主义”。
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它，也正在，为机器人的“快速恢复”，提供一种，全新的解决方案。
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一个能够控制自己摔倒姿势的机器人，可以选择，一个最容易让自己重新站起来的姿势倒下，从而极大地缩短其，因意外而造成的“宕机”时间。
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最终，当机器人真的能够，将“摔倒”也同样，视为其运动能力的一部分时，我们或许才算真正地，拥有了一个，能够在我们这个充满了“意外”与“不确定性”的真实世界中，去从容地、鲁棒地、乃至，优雅地生存下去的“新物种”。
而当，下一次，一个机器人再次地摔倒在我们面前时，我们所看到的，或许将不再是笨拙和狼狈。
而将是，一场充满了力量与美的、可被精确控制的“表演”。
