昨天国内外各大科技媒体纷纷被波士顿动力的机器人Atlas刷屏，这个身高六英尺，约合183厘米的机器人正变得越来越灵活。
我们来看一下， Atlas进化史。
2013年，第一代Atlas由国防高等研究计划署（DARPA）负责监督与波士顿动力公司共同参与生产和设计。第一版的Atlas两只手臂分别来自Sandia国家实验室和iRobot公司。
由航空级铝和钛建造，身高约1.8米，重达150公斤。
这时期的Atlas可以在铺满石头的平面上行走，虽然有点像蹒跚学部的婴童一样有些摇晃，但能始终保持平衡。测试画面显示，在遭遇撞击的情况下，甚至能保持单脚平衡。
此时的Atlas后背还要拖着一根常常的尾巴——电源线，所以推测行走距离十分有限。
2015年， Atlas 第二版，参加了当年六月初的DARPA机器人挑战赛。在电源和液压泵上升级带来的改善十分明显。Atlas第二版的供电系统是板载3.7千瓦时的锂离子电池组，在完成包括行走，站立和使用工具等动作的情况下可以持续一个小时。强大的液压泵可以使得Atlas在摔倒时可以有能力自己爬起来。
2016年，Atlas终于摆脱了电源线的舒服，在野外雪地行走。
2017年，Atlas 可以轻松跳跃，甚至帅气的完成后空翻。
2018年5月，Atlas 已经可以平稳的奔跑了，障碍物可以轻松跨越，但是却需要双腿起跳，也就减慢了奔跑节奏。
2018年10月，Atlas的平衡性能和运动性能再上新台阶，起跳时秩序单足一点，轻盈平稳，动作行云流水一般，妥妥的跑酷达人。
照这个节奏下去，“凌波微步”是不是也指日可待了?
抓小偷，追逃犯什么的是不是都可以派Atlas上了?
能造出这么逆天的机器人，是家什么样的公司呢？
Boston Dynamics是美国一家工程和机器人设计公司，成立于1992年，曾是麻省理工学院下属企业。 Boston Dynamics总部位于马萨诸塞州沃尔瑟姆，现为日本企业集团SoftBank Group的全资子公司。
创始人莱伯特(Marc Raibert)，曾在美国西北大学修计算机与电子工程，之后在麻省理工获得博士学位。
1992年成立与麻省理工的波士顿动力，从一开始就专注于研究机器人相关技术，在行业内迅速发展起来，则是源于与国防部高级计划局DARPA的合作，后者一方面有美国政府的充足资金支持，另一方面沉迷于研究各种黑科技。
公司发展到现在，波士顿动力共推出了包括Atlas在内的八款功能和用途各异的机器人。
BigDog
BigDog 四足军用机器人，可以携带340磅（150公斤）的士兵每小时4英里（6.4公里/小时; 1.8米/秒）的速度，在的地方穿越斜度35度崎岖地形 。
Cheetah
四足机器人，以每小时28英里（45公里/小时; 13米/秒）的速度奔跑，可以爬楼梯。
LittleDog
波士顿动力公司为DARPA开发的一种小型四足机器人，作为标准测试平台维护。LittleDog的传感器可测量关节角度，电机电流，身体方向和脚/地面接触。
PETMAN
用于测试化学防护服的双足装置。 它是第一个像真人一样动态移动的拟人机器人。
LS3
也称为AlphaDog，是BigDog的军事化版本，坚固耐用，适合军事用途，能够在炎热，寒冷，潮湿和肮脏的环境下运行。
Atlas
双足类人机器人，身高183厘米，基于波士顿动力公司早期的PETMAN仿人机器人，专为各种搜索和救援任务而设计。
Spot Mini
小型四足机器人，可轻松放入办公室或家中。重量为25公斤（如果包括手臂，则为30公斤）。 SpotMini是纯电驱动，慢点续航最高可达90分钟，
Handle
一款结合了结合车轮高速度和腿型机器人处理复杂地形能力的机器人，共有10个驱动关节组成。
波士顿动力公司只是人工智能行业中的一家公司，且规模实在说不上大，在世界知名AI公司中排名也算不上高，但是他们所设计和生产的产品在业界已经是非常令人瞩目了。
而事实上，除了波士顿动力之外，谷歌，亚马逊，苹果，Facebook, Twitter，AI Brain，丰田，三星等几十家世界科技巨头公司也都在AI领域，重金投入，试图在AI领域有所突破，甚至抢得先机。
亚马逊在2017年共支出226亿美元用于研发，比2016年增长41%。虽然Amazon一直是一家不太赚钱的公司，过去的20年间，几乎一直时亏损状态，但是亚马逊的股票确实像涨了翅膀一样蹭蹭的涨，不仅把自己老板送上了世界首富宝座，还把亚马逊带进了万亿俱乐部的大门。很大原因，大概都是源于亚马逊在科技，尤其是与AI相关的科技项目上的投入给了市场极大的信心。
Google在过去十几年间，先后收购了12家AI科技公司。打败李世石的AlphaGo就是出自Google旗下的子公司Alphabet.
三星2017年在AI的研究和开发上投入了140亿美元，占到资本支出总额44亿美元的近三分之一。
Alphabet、英特尔、微软和苹果这几家科技公司每年的研发投入均超过100亿美元。
今年9月份，麦肯锡全球研院发究发布的”Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy” 《模拟人工智能对全球经济的影响》的报告显示：
到2030年，超过70%的企业将会使用至少一种人工智能，近半数企业将会采用计算机视觉，自然语言，虚拟助手，机器人过程自动化，深度机器学习五类人工智能技术。
2030年之前，人工智能有可能产生约13万亿美元全球经济活动， 相当于全球GDP增长约16％，相当于每年GDP增长1.2％。这种影响力足以媲美十九世纪的蒸汽机，二十世纪的电气化，和二十一世界的信息革命。
AI的影响一开始可能不是线性的，但随着时间的推移增长可能会加速。 到2030年，它对增长的贡献可能是未来五年的三倍或更多倍。
率先采用人工智能的国家可以获得额外20％至25％的净经济效益，而发展中国家可能只能获得约5％至15％。
中国也制定了国家战略，立志成为人工智能供应链的全球领导者，并且投入大量财力支持。
而从企业层面来说，是否在未来5到7年内近可能广泛的采用人工智能将会导致各公司之间巨大的营收差异。
到2030年，尽早采用人工智能技术的企业未来可能不成比例地受益，现金流（获得的经济利益减去相关投资和转型成本）可能会翻倍。这意味着额外的年度净现金流增长约为6％，将那些不愿意或无法以同样的速度实施 AI 技术的公司甩到身后。
完全没有采用人工智能的公司，由于失去了市场份额，他们的现金流可能会下降 20％，裁员几乎是唯一退路。
这就是典型的马太效应，一开始在采用AI技术上领先的公司发展会越来越好，而对比之下，被动接受的公司也将会在公司发展上处于越来越被动的境地。
AI带来的另一方面的差距拉大还体现在个人就业层面， 对工作的需求将从重复性任务转向那些在社会和认知驱动下需要更多数字技能的工作。
以重复性活动为特征或需要较低水平数字技能的工作机会可能会在2030年占总体就业人数的比例将从40%下降到30％左右。而 非重复活动和需要高水平数字技能的工作机会将从现在的40％上升到超过50％。
差距从原来的10%增减到了20%。
而由此将带来的另一个必然的结果就是就是工资水平上的差距，大约13％的工资总额可能转移至需要非重复和高水平数字技能的工作，而重复和低数字技能类别的工人可能会遇到停滞甚至削减工资，工资总额的比例从33％降至20％。
数据分析到此，相信各位童鞋，不会再对AI对未来的冲击和颠覆有太多怀疑了吧。
所以如果你想要加入上文中所提及到的率先采用AI技术的公司；
想要以后就业时选择非重复性和高水平数字技能的工作；
想要拿到一份为人艳羡的薪资；
或者你只是想要成为波士顿动力Atlas开发团队的一员，开发出AlphaGo那样颠覆公众认知的机器人，在人工智能史上留下自己浓墨重彩的一笔，就去学习人工智能相关的学科吧。
人工智能是一个不断发展的领域，需要广泛的培训，课程通常涉及计算机科学，统计学，神经网络，机器学习，自然语言处理，认知心理学和工程学等等方面的知识。
小编为此整理了全美人工智能学科排名前20的大学（研究生阶段）共各位参考。
鉴于人工智能目前尚不能算是是一个独立的学科，因此在选择专业前多研究该大学计算机科学下属的课程和专业。
1.卡内基梅隆大学
匹兹堡，宾夕法尼亚州
可选课程（部分）：
Master of Computational Data Science
Master of Information Technology Strategy
Master of Science in Information Technology - Privacy Engineering
Master of Science in Information Technology - Software Engineering
Master of Software Engineering
Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation (MSAII)
Master of Science in Biotechnology Innovation and Computation
Master of Science in Language Technologies
Master of Science in Machine Learning
Master of Science - Computer Vision
Master of Science in Robotics
Master's in Robotic Systems Development
2. 麻省理工学院
可选课程：
Master of Science in Electrical Engineering and Computer Science (SM)**
Electrical Engineer or Engineer in Computer Science
Doctor of Philosophy (PhD)
Doctor of Science (ScD)
**表示必须为硕博连读学位。
3.斯坦福大学
建议课程
Human-Computer Interaction Seminar
Introduction to Automata and Complexity Theory
Logic and Automated Reasoning
Programming Abstractions
Programming Languages
Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis
4.加州大学伯克利分校
研究方向主要分为两部分EECS & CS
EE or CS
Biosystems & Computational Biology (BIO)
Computer Architecture & Engineering (ARC)
Cyber-Physical Systems and Design Automation (CPSDA)
Energy (ENE)
Computer Science
Artificial Intelligence (AI)
Database Management Systems (DBMS)
Education (EDUC)
Graphics (GR)
Human-Computer Interaction (HCI)
Operating Systems & Networking (OSNT)
Programming Systems (PS)
Scientific Computing (SCI)
Security (SEC)
Theory (THY)
5.华盛顿大学
人工智能相关的可选研究方向如下：
Automated Planning & Control
Brain-Computer Interfaces & Computational Neuroscience
Computational Biology
Intelligent Interaction
Machine Learning
Natural Language Processing
Robotics
Graphics and Imaging Laboratory (GRAIL)
6.康奈尔大学
Master of Engineering (M.Eng.) program in Computer Science
人工智能相关的可选研究方向如下：
AI, ethics, and policy
Combinatorial search, connections to operations research and statistical physics
Computational sustainability
Game and decision theory, connections to economics
Knowledge representation and reasoning
Machine learning
7.佐治亚理工学院
Master of Science in Computer Science
8.伊利诺伊大学厄本那 - 香槟分校
Master of Computer Science (MCS)
人工智能领域研究方向包括
ARCHITECTURE, COMPILERS, AND PARALLEL COMPUTING
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY
COMPUTERS AND EDUCATION
DATABASE AND INFORMATION SYSTEMS
GRAPHICS, VISUALIZATION, AND HCI
PROGRAMMING LANGUAGES, FORMAL METHODS, AND SOFTWARE ENGINEERING
SCIENTIFIC COMPUTING
SYSTEMS AND NETWORKING
THEORY AND ALGORITHMS
CORPORATE COLLABORATIONS
9.德克萨斯大学奥斯汀分校
Master of Science in Computer Science (MSCS)
10.密歇根大学 - 安娜堡分校
Master of Computer Science and Engineering (CSE)
Master of Electrical and Computer Engineering (ECE)
以上各大学具体入学要求，请咨询金矢留学顾问。
Reference：https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-AI-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy#0
Wikipedia.org
bostondynamics.com
Image Credit: Boston Dynamics, Google Images, giphy.com
