還記得《變形金剛3》上映時，當汽車人在高速行進中變形，并與霸天虎展開激烈的戰(zhàn)斗時，小探內(nèi)心的激動難以掩蓋。有朝一日，在現(xiàn)實生活中，我們是否也能有一輛酷炫的“大黃蜂”，可以根據(jù)需要隨時“變形”？

十年過去了，變形金剛雖然沒有從天而降，但是隨著自我配置型機器人的誕生和發(fā)展，我們離“汽車人，變形出發(fā)！”的時代已經(jīng)越來越近。

近日，美國的咨詢機構(gòu)今日未來研究所（Future Today Institute）發(fā)布了最新的《2020年科技趨勢報告》 ，其中提到了自我配置型機器人（Self-Assembling Robots）的概念。

這是新一代的可以自我組裝、合并、拆分和修復的機器人，目前受到了各大知名院校、研究機構(gòu)與企業(yè)的廣泛關注，擁有廣闊的應用場景。我們是否可以馬上迎來了“變形金剛”的時代了呢？就讓小探帶你一探究竟！

上可入太空，下可救水火：豐富應用顯神通

自我配置型的機器人擁有十分廣泛的應用場景。比如在長期的太空任務中，由于未知的宇宙環(huán)境，太空任務的執(zhí)行在數(shù)量和質(zhì)量上都受到很大限制，因此擁有固定配置系統(tǒng)的機器人在面對突發(fā)的事件時往往不具備處理的能力。

但是，自我配置型的機器人可以長期自我維持，在應對不可預見的情況時往往可以通過自我重新組合可以完成許多任務，并進行自我修復，從而大大突破了限制，降低了風險。

與外太空的場景類似的是施工現(xiàn)場或者火災現(xiàn)場。例如，當施工面臨危險或在火災現(xiàn)場唯一的救生樓梯受火勢影響時，自我配置型機器人可以在現(xiàn)場自動形成橋梁或者樓梯成為施工人員和逃生人員的緊急救生通道。

除了作為基礎設施的維護者和緊急事故的幫手外，自我配置型機器人還可以在消費市場上大量應用。在未來，消費者可以在車庫、地下室或閣樓中擁有一系列可自我重新配置的模塊。當需要時，消費者可召集機器人來完成諸如“清理水槽”或“更換汽車內(nèi)的機油”之類的任務，而機器人可以變成所需的形狀并執(zhí)行任務。

針對這些應用場景，在美國和中國，已經(jīng)有很多公司與研究機構(gòu)正在通過長期的研發(fā)慢慢將其變成現(xiàn)實。

創(chuàng)業(yè)公司與NASA合作，太空時代指日可期

2019年，NASA向一個名叫Made in Space的 創(chuàng)業(yè)公司投資了7370萬美元用于合作開發(fā)和發(fā)射自動太空機器人。該機器人名為“阿奇諾特一號”（Archinaut One），可以在軌道上把自身以及其他太空設備的原件通過3D打印的形式制作出來。

該計劃的第一階段為地面演示，于2016年開始，旨在消除風險并確保正常運營，第二階段已于2019年7月開始，NASA和“Made in Space”將開發(fā)并計劃于2022年發(fā)射Archinaut One的測試版本，并讓其在太空中獨立運行。到達太空艙后，該太空船將3D打印兩個10米長的支持柱，并展開兩個太陽能電池陣列，它們產(chǎn)生的功率可能是尺寸相近的太空飛船上傳統(tǒng)太陽能電池板的五倍之多。

Archinaut One與展開的太陽能電池陣列，圖片來自網(wǎng)絡

Made in Space的團隊目前已經(jīng)在國際空間站上部署了3D打印機，可以指導Archinaut One進行各種制造和組裝操作。Archinaut One將能夠在軌道上建造自己的擴展太陽能電池板和天線，輻射器和偏轉(zhuǎn)器等裝置。

Made in Space的CEO Andrew Rush 表示， 這項技術可以讓人們即使在遠離地球的地方也能進行可持續(xù)地生活和工作，并可以為衛(wèi)星甚至未來的人類棲息地提供創(chuàng)新的工具和解決方案。

如果成功的話，這項技術將改變太空探索的規(guī)則。因為太空旅行的最重大限制之一是人們登上航天器時所能攜帶的東西。而太空3D打印可以讓公司和政府在太空軌道上自動建造復雜的結(jié)構(gòu)，并減少宇航員太空行走以進行維修的風險。

麻省理工學院：M模塊機器人實現(xiàn)自主協(xié)調(diào)

一群可以互動的機器人有完成復雜任務的巨大潛力。但讓機器人擁有真正的協(xié)調(diào)意識是一個巨大的挑戰(zhàn)。

為了改變這種情況，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的一個團隊設計了一套自組裝機器立方體，它們可以相互上下攀爬，在空中跳躍并在地面上滾動。經(jīng)過6年的研究與迭代，由16個模塊組成的機器人現(xiàn)在可以在模塊的每個面上使用類似條形碼的系統(tǒng)彼此識別和“通信”，并完成簡單的任務或行為，例如形成一條直線、跟隨箭頭或跟蹤燈光等等。

MIT的M-bot變形過程，圖片來自網(wǎng)絡

每個模塊化“ M塊”內(nèi)部都有一個飛輪，該飛輪以每分鐘2萬轉(zhuǎn)的速度運動，并利用角動量制動飛輪。同時，在每個邊緣和每個面上都有永久磁鐵，可讓任何兩個立方體相互連接。

該團隊設想在災難響應中應用這個機器人。想象一下一座燃燒的建筑物，消防員無法接近受火勢影響的樓梯，但他們可以將M塊簡單地扔在地上，看著它們變成臨時樓梯，以爬上屋頂或下到地下室以營救受害者。

除了檢查和救援之外，研究人員還設想將這些模塊用于游戲，制造和醫(yī)療保健等領域。

賓夕法尼亞大學：模塊添加“大腦”程序增強環(huán)境適應力

當機器人擁有了控制自身的協(xié)調(diào)性，如何可以通過改變自己適應不斷變化的環(huán)境呢？來自賓夕法尼亞大學和康奈爾大學的研究人員在致力于解決這個問題。

他們所研發(fā)的機器人叫做SMORES-EP，由任意數(shù)量的立方體組成， 使用磁體以不同的方式相互依附。每個立方體都是一個小機器人，均對計劃（通過其軟件）和執(zhí)行（通過其硬件）做出同等貢獻。

小機器人每一側(cè)都有輪子，可以使它們沿任何方向移動，并且可以通過將其末端的磁體轉(zhuǎn)換成短距離無線電裝置來相互通信。每個模塊都配備有四個連接器，這意味著其中兩個機器人可以17種不同的配置進行連接。這樣一來，這些立方體就可以組成一個更大，更復雜的機器人。

賓夕法尼亞大學的SMORES-EP，圖片來自網(wǎng)絡

為了從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式，這些機器人需要制定一個行動計劃，以從當前的位置轉(zhuǎn)移到新位置。例如，要從步行機器人轉(zhuǎn)換為帶手臂機器人，則需要以特定方式對接和分離。

研究人員計算出了機器人從初始狀態(tài)重新配置為目標狀態(tài)的最有效方法。比如一些配置方法需要模塊互相幫助，一個模塊充當“幫助器”，該模塊將另一個模塊移動到位，以便它可以停靠在新位置。同時，研究人員將一個小型桅桿上的網(wǎng)絡攝像頭連接到了機器人的一個模塊上，使其可以看到自己，并可以通過中央處理器來控制所有連接的模塊。

此類模塊化機器人的優(yōu)勢在于，它比標準機器人更具靈活性和適應性，這意味著它們可以自我修復并應對未知的環(huán)境。在應用層面，它們可能被應用于太空任務和災難應對，或被提供給殘疾人作為義肢。

中國：現(xiàn)實版“變形金剛”開啟教育消費市場

在2020年的CES大會上，一家來自中國的科技公司在拉斯維加斯的展會上向大家展示了全球首款能量產(chǎn)的變形機器人。這家名為“樂森機器人”（Robosen）的公司成立于2008年，為全球消費機器人廠商提供技術解決方案和ODM等業(yè)務。該公司于2019年初發(fā)布了新品牌“樂森（Robosen）”，并推出了第一款自主品牌的變形機器人產(chǎn)品：T9。

樂森科技的“變形金剛”T9， 圖片來自網(wǎng)絡

而與NASA和美國的教育機構(gòu)的研究重點不同，樂森生產(chǎn)的機器人是一款消費型的機器人，但同時相比于其他的機器人又有較高的技術門檻，其包含22個關節(jié)自由度，搭載訊飛AI語音技術，結(jié)合運動、語音、視覺，兼具語音交互、游戲娛樂和教育編程的功能。

在娛樂方面，T9支持AR游戲模式，支持多種控制模式（聲控+APP），配合可自主編輯的一百多萬種動作程序，有很高的可玩性。在教育上方面，T9支持人車雙形態(tài)切換，支持三種編程（3D，Scratch，手動）模式，用圖形化的界面，讓孩子能夠快速上手進行編程。

我們離大黃蜂時代還有多遠？

盡管可組裝機器人的研究與生產(chǎn)取得了巨大的突破，但想實現(xiàn)大黃蜂伴我們左右的理想時代，依舊有很多挑戰(zhàn)。

首先，在設計方面，每一種設計主要集中在局部考慮的因素上，比如有些設計具有靈活的外形，有些易于對接以及管理電源等等。然而，因為要考慮的因素過多，因此在學界和業(yè)界尚未提出最佳的通用模塊設計可以考慮到所有的因素。

其次，在規(guī)劃和控制方面，盡管已經(jīng)研究出了幾百萬個單元的算法，但是在現(xiàn)實場景下往往是單元與單元環(huán)環(huán)相扣，因此缺乏伸縮度較大的算法克服現(xiàn)實場景的限制。

除了技術層面的挑戰(zhàn)之外，學界和業(yè)界普遍認為可自我變形的機器人的商業(yè)應用場景尚需探索。不過，隨著人工智能在各個國家逐步受到重視，將會有越來越多的公司與大學參與到新一代機器人的開發(fā)與生產(chǎn)之中，相信人與機器人共舞的時代終將會來臨！

你對可自我組裝的機器人有什么看法？你覺得還有哪些人工智能應用讓你印象深刻呢？歡迎在下方討論！