原文标题：From livestream to embodied AI: Richtech Robotics is redefining the human–robot interaction
据Digital Journal于7月26日报道，人工智能的演进正日益超越软件范畴，迈向物理世界。尽管近年来生成式 AI 占据了各大媒体的头条，但下一个前沿领域在于具身 AI，即将物理机器人与对话式智能相结合的系统。正是在这样的背景下，Richtech Robotics 推出了一项具有重大技术意义的举措，该举措以其人形机器人平台 ADAM 为核心。这家机器人公司推出了一个全天候的互动直播环境，使全球用户能够直接与物理机器人进行实时互动。乍一看，这个概念似乎很新奇，甚至带有宣传色彩。然而，从技术角度来看，这一发展代表了一个具有重大意义的里程碑：即从静态的机器人演示，向大规模、持续的真实世界人机交互的转变。AI、机器人技术与实时交互的融合 ADAM 平台的独特之处不仅仅在于它具备联网功能或可远程访问——这些特性在机器人领域已经非常普遍。
相反，这项创新在于将持续的 AI 驱动的交互与物理实体相结合，并通过全球可访问的数字界面进行中介。用户能够通过直播与 ADAM 进行交流，提出问题、发出提示并实时观察其反应。这在人类输入和物理机器人行为之间创建了一个既同步又持久的反馈循环，从而带来了相当大的技术挑战。与在受控的、基于文本的环境中运行的传统聊天机器人不同，ADAM 必须协调自然语言处理、物理驱动、传感器解释和实时决策。而这一切都发生在交互不可预测且由用户驱动的环境中。大规模实现这一能力并且是持续运行，而不是在孤立的演示中，标志着一项重大进步。高级机载计算：NVIDIA Jetson Thor 的作用 ADAM 功能的核心是其由 NVIDIA Jetson Thor 驱动的机载计算架构。
该系统提供了直接在机器人上执行AI (Artificial Intelligence) 模型所需的处理能力，而不是完全依赖基于云的基础设施。端侧计算实现了：降低延迟，从而对用户输入实现近乎即时的响应；提升自主性，减少对外部系统的依赖；增强可靠性，特别是在网络连接不稳定的环境中。在机器人技术领域，延迟不仅仅是个麻烦，它可能会从根本上破坏系统功能。哪怕是零点几秒的延迟，也会干扰协调运动，或降低人机交互的效果。通过将高性能计算直接嵌入机器人中，Richtech Robotics 正在解决实际部署自主系统时面临的最持久的挑战之一。
NVIDIA Isaac 平台：实现可扩展的机器人开发 与硬件相辅相成的是支持 ADAM 的软件栈，该软件栈是使用 NVIDIA Isaac 机器人平台构建的。这个开放的开发环境旨在通过提供用于仿真、训练和部署的工具，加速智能机器人系统的创建。
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