来自前 OpenAI、Apple、Meta 机器人专家的最大收获

前OpenAI、Apple、Meta机器人专家Lenny Rachitsky在X上的观点：“我从Kaitlin Kalinowski那里学到的最重要教训：”

1. AI前沿正从数字世界转向物理世界，因为实验室看到了仅限于键盘操作的AI的天花板。“在键盘后面你能用AI做的事情将逐渐饱和。”这就是为什么实验室、大型科技公司和初创企业正越来越多地投资于硬件，以及为什么大学入学人数在上升，而计算机科学专业的学生数量却在下降。

1. 未来两年，战争领域将发生比消费电子产品更大的变革。无人机、机器人和硬件供应链都聚焦于战场，而Kaitlin认为我们必须能够控制对我们硬件层的敌对威胁，而不仅仅是我们的聊天机器人。

1. 硬件行业正面临迫在眉睫的记忆危机，这可能阻碍机器人革命。内存价格正在飙升——可能翻倍或更多——这是由AI数据中心的需求推动的。消费机器人公司无法与数据中心在价格上竞争。Kaitlin建议初创企业如果能负担得起，就预先购买内存和囤积组件，因为“我们整个行业都处于危机之中”。

1. VR没有成为主流产品，但它为机器人技术（以及战争）奠定了必要的技术基础。同时定位与地图构建（SLAM）、深度传感器、空间计算以及人类如何感知空间视觉数据的理解，现在正在推动机器人、自动驾驶汽车和无人机的发展。理解机器人如何在空间中移动所需的技术与为VR头显开发的技术几乎相同。

1. 人形机器人被过度炒作。虽然人形机器人在某些长尾任务中很有趣，但大多数制造业和现实世界的应用需要专门设计的机器人，用于特定任务。一个将键盘拧入笔记本外壳的机器人不需要是人形——它只需要针对该特定任务进行优化。未来将有用于建筑、电气工作、物流和低量组装的机器人，而大多数都不会看起来像人。

1. 供应链独立是国家安全的当务之急。过去25年里，硬件供应链的每一层——从原始磁铁到执行器再到最终组装——基本上都被外包到中国、日本和韩国。让无人机旋翼旋转的执行器技术与让机械臂移动的技术相同。没有独立的供应链，美国就处于脆弱状态。正如Kaitlin警告的，“为了在军事意义上安全，我们需要在这个国家进行实质性的再工业化。”

1. 建造安全机器人最困难的部分是你没有想到的决定。如果机械臂沉重且坚硬，撞击到你时的冲击力是危险的。但还有社会层面的因素——机器人需要在移动前表现出意图（比如先看再转），需要在人类进入房间时有所察觉，并传递非威胁性的肢体语言。正如Kaitlin从研究员Leila Takayama那里学到的，“如果机器人突然转动并开始做所有这些事情，你会感到害怕。但如果机器人先看再转，那就不会那么令人惊慌。”

1. 软件构建者不懂得硬件构建有多么根本的差异。软件可以每小时编译代码，但硬件可能在大规模生产前只有几次“编译”的机会，而每次主要构建可能需要三到五个月。一旦发货，你就完成了——物理组件没有空中更新。软件直觉无法转移到硬件上。

1. 在硬件领域，你的时间永远不够，所以现在要做你知道需要做的每一件事。Kaitlin从Apple的高管如Shelly Goldberg和Kate Bergeron那里学到，你不能等待。即使你从技术上讲有更多时间，也要利用它，因为“两天后就会有新的惊喜出现，你需要时间来解决它。”这种无情的效率，立即完成已知任务，为不可避免的意外创造了缓冲。

1. AI尚未彻底改变硬件工程。AI目前还不能进行真正的CAD（计算机辅助设计），AI模型也不理解摩擦、重量、接触压力或表面纹理。它能处理表面和点云，但无法处理硬件工程师所需的密集、基于方程的实体。但当AI真正到来时，它将带来革命性的变化。

1. CAD文件是公司拥有的最有价值的知识产权之一。三星、Apple和其他制造商永远不会将他们的3D CAD文件交给AI模型制造商。这为训练硬件AI带来了数据稀缺的问题。解决方案可能始于不在乎IP保护、只想更快建造东西的业余爱好者，然后逐渐转向企业可自行在内部数据上训练AI的内部系统，而无需与外部共享。

1. 最好的硬件团队由三种人组成。你需要能够将其他领域经验应用到新问题上的通才。你需要一些有之前类似经验的专家，以及能够将产品扩展到大规模生产的成员。最重要的是，你需要一些真正“AI原生”的20岁年轻人——他们从一开始就使用AI解决所有问题，思维方式完全不同。正如Kaitlin指出的，“很难找到一个30多岁的人，能够完全原生地使用AI。”

引用来源： Lenny Rachitsky May 17

Kaitlin Kalinowski (@kalinowski007) 曾参与设计原始一体式MacBook Pro，并在@Apple担任MacBook Air和Mac Pro的技术负责人，她是@Meta的第一位消费电子产品 hires，并领导了他们的AR眼镜和VR硬件团队，最近则在...