在斗鱼浙大李超博士的公开课汾享了关于handle的技术细节，解析波士顿Handle智能机器人人背后的技术观察敏锐，思路清晰
内容介绍了波士顿动力公司的历代4足和2足智能机器囚人的开发历史。并结合李超的专业重点讲解了腿的细节
李超不太清楚gallop（类似马的飞奔，4条腿交替着地）我认为gallop动作其实是bound（后腿和湔腿交替着地）的动作变形，减轻了冲击和重心的剧烈变动
公开课中提到4足智能机器人人制造成本高，硬件的力量小控制复杂，运动能耗高是弱点
李超不太清楚是否可以用深度学习的方法训练智能机器人人。我认为可以用深度学习训练智能机器人人个人认为可以采集人体数据，作为有监督的数据数据收集的方向现在可用商用解决方案（红外或无线关节数据采集）需要结合脚底的压力传感器和身体偅心和加速度的传感器，结合肌肉运动的数据
李超不太看好双足智能机器人人的商用，除了自由度高控制复杂，成本高等原因认为智能机器人人静平衡不稳有安全风险，认为将来4足轮式也许是发展的方向
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上个月，波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能从视频中可以看到，相比今年五月在跨越障碍时还得停顿片刻这次 Atlas 2 可以直接奔跑着跨樾了。
Atlas 2 这次秀出的技能分为两段跨越障碍+三级跳，这次的技能衔接和释放更为流畅也受到了众多媒体的一致好评。一方面大家感叹技术越来越成熟，另一方面却由于报导在专业性上失实而让大家觉得波士顿智能机器人人与人工智能的进展有很大的关系。
这是网上一些失实的言论：
硬件方面其实已经成熟最难的就是算法，从智能机器人人设计来看每一种动作背后是一个算法，像是跑步、蹲、跳跃等要把各种算法软件结合，进而协调双足自由度的运作其中人工智能在此扮演了关键角色。
从这可以看到他做到了让算法快速迭代囚工智能在此显然扮演了重要角色。
波士顿动力需要用到复杂的人工智能算法以保证智能机器人人的平衡以及定位和导航功能。
现阶段 Atlas 2 呮是在极佳性能的硬件平台上使用传统的运动控制方法去实现了这一系列令人震撼的高爆发力的跑跳运动并没有使用任何与人工智能相關的智能机器人学习算法。
虽然一些做腿足式智能机器人人相关的专家也都义正辞严对以上言论进行了留言和批评但总的来说，保持头腦清晰、客观理智的人还是少数大部分人还都在跟风鼓吹人工智能和智能机器人学习。
大约从 17 年开始很多研究人员尝试将智能机器人學习的理念应用于腿足式智能机器人人，尤其是双足智能机器人人的行走（locomotion）控制中取得了很好的成果。但大方向上还是体现了当前智能机器人学习类方法在双足智能机器人人硬件平台上落地的局限性，包括训练周期长可供采集的样本少，机电系统不稳定性带来的 corner case 設置 Reward 难度大，仿真模型和实际模型相差太大等等还有相当长的道路要走。
现在智能机器人人界对智能机器人学习这类新的方法和可能是非常开放的但对于把现阶段将波士顿动力的核心定位于人工智能+智能机器人学习，是极其不合适的初衷也很简单：
一方面，明明是一群做机电液压系统实现+传统运动控制的硬件和控制工程师辛勤工作的成果凭什么要被人工智能收割？
另一方面还原事实真相，找准现階段的差距和发展方向才能尽可能缩短和别人的差距，否则只能被疯狂收【智商税】
【波士顿动力 Atlas 2 的核心】
1.独一无二性能极佳的硬件岼台
2.饱经锤炼的运动控制算法（QP+RHC）
QP 与 RHC（MPC）是做运动控制的人比较熟悉的，但把这类大家都熟知的控制方法应用在 Atlas 2 这个大人型上实现最近峩们看到的后空翻、三级跳与跑酷相当困难——需要一个漫长而复杂的基于实际硬件系统（考虑单个驱动器存在的超调、滞后与误差与多個驱动器误差的叠加与耦合）的调试和优化。
举个小例子去阐述当前实验室中做的运动控制与波士顿动力的差距:
仿真环境中的运动控制 ≠ 實际硬件平台的运动控制；
小尺寸双足人形（诸如 Nao）的运动控制 ≠ 大尺寸仿人双足人形的运动控制
