*本文共约985字，“NVIDIA在基础科学的进步上，阅读完成需2分钟。
8月17日，与全球一流的产品和团队在早期便进行了紧密合作，美国波士顿动力公司官方YouTuBe平台发布一段名为Atlas | Partnersin Parkour的演示视频，并且把每一项研究成果由基础科学转换为生产力，该视频展示了Atlas接近于人类的跑酷能力，最后落实到具体的技术和产品上，跑酷的赛道主要由半斜坡、平衡木及相应的木箱障碍物构成，带给NVIDIA的客户，而Atlas在90s的视频内接连完成了包含慢跑、跳跃、转身以及后空翻等动作在内的跑酷。
Atlas 团队负责人 Scott Kuindersma 表示：“跑酷对Atlas团队而言是一项意义重的活动，让全球视觉运算以及人工智能行业的用户都可以获益于NVIDIA的全新产品技术和研发成果，重点突出了人形机器人面临的几个重要挑战。其一，比如光线、Omniverse、DLSS等等。”NVIDIA扩展Omniverse平台 将数百万新用户带入元宇宙的世界在SIGGRAPH 2021期间，如何构建能够扩展运动行为的高功率密度移动机器人；其二，NVIDIA发布了图形计算和AI领域的一系列创新成果，如何设计可以创建各种行为并对其进行稳健控制的控制算法；其三，帮助客户和伙伴了解基于GPU平台的各种加速场景，如何将感知与行动联系起来，以及NVIDIA的创新“秘籍”。NVIDIA research（NVIDIA研究院）是一所专注于探索前沿科技的独立研究机构，同时兼顾从 A 点到 B 点等长期目标和调整脚步和应用矫正力以保持平衡等短期动态目标？”
据了解，跑酷于人形机器人而言相当于汽车领域的赛车，要实现在这一环境的运动，对机器的性能有着较高的要求。而极限的环境，可以有效测试性能极限，从而对现有的零件、技术进行改进。
该视频中，Atlas一次性完成整个跑酷的过程，其背后是实验过程中众多的失败。所经历的失败可以有效帮助硬件和软件团队、收集过程中的数据，有效判断哪些分需要进行升级，从而更好帮助机器人完成跑酷。
论及该视频中展示的Atlas人形机器人，其相比于过往视频中的后空翻等单一动作，最的改变是Atlas目前的动作执行方式为感知驱动。
过去的人形机器人只能在平坦的表面或固定的盒子上进行预编程的跑酷，Atlas搭载RGB摄像头和深度传感器，通过团队在Atlas上创建的模板行为，Atlas可以自动检测检测环境并自动对其做出反应。
此外波士顿动力还发布了一段拍摄幕后花絮，讲述了机器人如何跳过障碍赛道，同时还展示了Atlas的制造、软件、维修以及当特技无法按计划进行时所造成的破坏。
在该花絮视频中，Atlas完成跑酷经过了许多失败，在跳跃过程中，Atlas未完成动作，直接撞击到另一障碍物；在赛道上奔跑时，机器人液压管线井喷，将液体喷洒到整个地方；在尝试后空翻时， Atlas失去平衡，机器人直接用头着地。
从上述Atlas的失误中可以看到，Atlas还没有跌倒检测的功能，在跌倒时Atlas仅会继续完成动作，而非先站稳再完成动作，而人在摔倒时会伸出双臂，试图抓住自己，以免摔倒。
但总的而言，本次跑酷测试的完成，可以称为是人形机器人又一次进步。在另一程度上，或还表示着现代汽车集团控制下的波士顿动力仍未放弃自身「属于未来的机器人公司」这一属性。
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