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    風口上的人形機器人,故事才剛剛開始

    本文作者: 高秀松 2023-10-20 16:03
    導語:成本、效率、場景等因素,掣肘著人形機器人的快速落地。

    1972年,世界上第一臺全尺寸人形智能機器人WABOT-1 走出早稻田大學加藤實驗室。盡管WABOT-1 行走一步需要45秒,步伐也只有10公分,但仍然讓人非常震驚,畢竟這是第一個“類人”的新物種。

     自此之后,無數科技公司開始加大在人形機器人方向的研究,波士頓動力、本田等公司投入重金以及大量人力,將人形機器人不斷進行迭代升級,實現從“能動”到“穩定行走”并且可以執行部分簡單任務,已愈發變得智能。

    時間來到2023年,隨著大模型、NLP等AI技術的應用,“人形機器人”作為AI領域最前沿的探索,受到了科技巨頭、資本市場等各方的密切關注。在產業界,特斯拉、小米以及一眾科技公司紛紛涌入人形機器人賽道,傳統四足機器人企業也開始向雙足邁進。

    在今年7月份舉辦的世界人工智能大會上,特斯拉CEO馬斯克直接表態“未來機器人與人的數量將會是1:1甚至更多”,英偉達CEO黃仁勛也適時提出“具身智能”,甚至有人直呼:這將是人形機器人的“iPhone時刻”。風潮之下,二級市場人形機器人概念股漲勢兇猛。

    不過,對很多普通投資者來說,人形機器人還只是“神秘且朦朧”的概念。為了還原人形機器人產業的全貌,博時、南方、諾安、易方達等多家基金公司,近期還在螞蟻財富《一起調研吧》欄目的直播間,系統呈現并科普了這個產業的真實情況。

    10月18日,易方達基金的一場人形機器人主題直播,吸引了20多萬人觀看學習?;鸾浝沓申厍巴鶉鴥饶橙诵螜C器人公司,在直播間呈現了真實的一線探訪畫面,并向投資者解答“人形機器人”的應用落地前景和難點。

    風口上的人形機器人,故事才剛剛開始

    一個窘境:進階的智能機器人、火熱賽道,與尷尬的市場

    在直播間里,一臺“熊貓機器人”站在舞臺中央,向眾人展示“技能”。當工作人員發出指令:“優悠,給我拿杯可樂!”機器人回應一聲“好的”,然后便開始緩緩朝著冰箱走去,用手輕輕撥開冰箱門,取出可樂,然后回到原地。

    除了冰箱取可樂以外,優悠還為眾人當場展示了一段打太極,其手腳并用,學的有模有樣。

    這些簡單的動作,對于人來說輕而易舉,但要讓機器人來做,卻不是一件易事。機器人執行任務的大體流程如下:

    首先,機器人要基于語言模型將任務指令拆解,聽懂人的意思;其次機器人要通過各類傳感器來實現定位,識別冰箱;再而,機器人要控制雙腿行走,以及控制手臂開門、取可樂;最后,機器人拿著易拉罐關閉冰箱門回到原地。最難的點在于,這是一個動態的連續完整的動作。

    在過去,這套流程可以提前設定好對應的動作,進行展示,原因在于技術不成熟,比如機器人很難聽懂人的指令。而今,當以大模型為代表的AI技術開始落地應用之后,機器人對任務的理解將更為深刻。ChatGPT3.5已經可以“能說會寫”,并進行邏輯推理,已應用到辦公、客服等多種場景。

    AI大技術浪潮下,“大模型+機器人”指日可待,機器人也將愈發變得智能。而以技術為突破口,“大模型+機器人”的整個產業鏈,正在迎來一次大爆發:資本爭相入局,一級市場的機器人項目十分火熱,二級市場相關的零部件供應商、概念股也乘風而起,股價連連上漲。

    風口上的人形機器人,故事才剛剛開始

    人形機器人作為機器人的終局形態,更是備受矚目。據不完全統計,2023年,入局做人形機器人的企業有十數家,典型代表如智元機器人、戴盟機器人、傅利葉智能、宇樹等等,加上原來的廠商如優必選、小米等,國內整個人形機器人賽道已經有數十家企業相互追趕。

    根據海外咨詢機構預測,2021-2030年人形機器人的年化復合增長率達71%,到2030年人形機器人的產業規模可達120億美金左右。而如果以馬斯克提出的“1:1”以及成本做到2.5萬美金的測算,這個市場將達到數千億美金的規模,是一個非常明顯的價值洼地。

    然而,與火熱的資本布局相比,現階段人形機器人的真實市場表現還乏善可陳。

    人形機器人專家高峰告訴雷峰網,當前整個人形機器人還不具備大規模量產的能力,不管是國內還是國外,人形機器人的產業空間占比都非常低,只有高校、科研院所等小眾客戶的在采購人形機器人。國內應用比較多的還是工業機器人,比如機械臂、AGV/AMR等。

    高峰表示,現階段人形機器人的真實市場,只有幾百臺的量,以賣稀缺性為主。比如,一些政府單位會采購幾臺機器人,用于大型展會作為形象展示,提高科技感。一些高校也會購買人形機器人,用來給學生做研究。這些客戶的需求很少,依賴于渠道推動,并且復購周期極長,很難大規模起量。

    另一邊,從波士頓動力、本田等老牌機器人企業的表現來看,人形機器人的市場表現也并不樂觀:波士頓動力三易其主,先被谷歌收購,隨后賣給軟銀,再而被轉讓給現代集團;而本田也并不好過。

    一位資深人士告訴雷峰網(公眾號:雷峰網),本田負責ASIMO的團隊巔峰時期有200多人研發機器人,但由于一直虧損,不得不將團隊拆分,做輪椅、醫療等聚焦于某個場景的機器人,只保留了數十人的團隊繼續研究人形機器人。

    顯然,人形機器人在進入商業市場之初的這些年,遭遇了滑鐵盧。

    難閉環的商業模式:成本高、效率低、應用場景少

    馬斯克”讓人形機器人走進千家萬戶”的故事很性感,但故事的開頭還有些骨感。

    從波士頓動力的Atlas,到本田的ASIMO,再到國內較早試水的科創公司,這些公司的人形機器人經過多次迭代,已經愈發智能,但還沒有跑出一套可行的商業模式。

    究其原因,本質上是現階段人形機器人極高的成本、較低的效率與狹窄的實際應用需求存在錯配。

    易方達基金經理成曦認為,人形機器人需要使用高端的元器件、傳感器、控制系統等,這些都會增加其制造和維護的成本。并且,作為「資金-人才」密集型產業,人形機器人需要投入大量的人財物進行技術開發、測試、研究,導致其研發投入居高不下,進而導致在市場后端,其終端價格并不適合普通消費者,從而限制了其市場規模和普及率。

    從業者林楊告訴雷峰網,現階段的人形機器人,售價高達百萬美元,幾乎沒有普通消費者訂單。

    除了成本,當下人形機器人的運作效率也并不高。許多機器人,如Atlas、ASIMO能夠模仿人做一些動作,在特殊場景下執行任務,但其工作效率較低,動作較為緩慢。

    做個對比:人只需要花費數秒就能取到可樂,機器人則需要接近1分鐘甚至更長時間來完成動作,二者之間的效率相差數十倍。

    高成本、低效率之外,現階段的人形機器人也只能做一些簡單工作,且缺乏復雜場景移動的能力,導致其并不能代替人們的工作,應用場景極少,在生產生活中還難產生商業價值。

    當前,通用人形機器人面臨著難落地的尷尬局面。成曦表示,當前人形機器人回款長、客戶依賴性較強,疊加高昂的研發投入和人員投入。“人形機器人產業發展仍處于早期,離大規模落地變現較遠”, 他提醒。

     “這塊是未來發展空間最大的板塊,還是市場炒作的泡沫?“在螞蟻財富《一起調研吧》的直播間里,基金公司主持人問出了圍觀直播網友的心聲。

    “對于這個判斷,我用兩句話來概括,科技改變生活,科技是第一生產力,只要對我們生活改進有效的,隨著時間發展必然會成為我們產業的支柱,必然會出產利潤?!俺申乇硎?,”關鍵的問題是這個時段到底有多長,我們需要在這個過程中煎熬多久?!?/p>

    這些觀點,也給了投資者更多了解真實產業的窗口,幫助投資者做出更合理的判斷。

    人形機器人落地「三重門」:AI、硬件、魯棒性

    “充門面、裝形象”顯然不是人形機器人的真正價值所在,讓機器人代替人進行工作才是唯一的意義?,F階段人形機器人們調侃為大玩具,原因在于機器人還很“笨”,思想和動作都很“僵硬”,這本質上是技術問題。

    如同人一樣,人形機器人也分為大腦和四肢,大腦(AI)負責思考,四肢(硬件)負責執行。

    大模型的出現讓人們看到了更智能AI的希望,人工智能進入了一個新的階段。ChatGPT的表現也證明,大模型在理解語義、邏輯推理等方面的能力變得更強。在螞蟻財富平臺上的另一場調研直播中,博時基金的基金經理唐屹兵表示,“智能人形機器人需要和外部環境進行大量的交互。大模型在機器人軟件上的應用,將大大提升人形機器人接收命令、解析命令、感知環境的準確性以及執行命令的能力?!?/p>

    不過,一些從業者也意識到,當前的大模型增強了機器人的理解能力,但是從理解到運動、執行任務,還需要匹配其他的AI,以及各種軟件技術。這些技術本身極具研發難度,周期很長、投入很高,不是一朝一夕之功。

    在硬件方面,人形機器人的整機結構也非常復雜,有接近5000多個零部件,系統工程量極大,哪怕是一根導線糾纏在一起,就可能導致整個機器無法運轉。

    “就像航天一樣,一個微小的bug就可能導致火箭發射失敗?!绷謼畋硎?,人形機器人的硬件結構并不簡單,要將減速器、空心杯、編碼器等數千個零部件集成在一起,對于公司的軟硬件能力要求很高。

    林楊告訴雷峰網,現階段人形機器人的重點,是將AI與硬件實現融合,單純的強AI或硬件會造出一個“跛子”。但AI與硬件的融合,又涉及到硬件性能與軟件迭代之間的周期性問題,并不容易解決。

    即便解決了AI與硬件,人形機器人的魯棒性(穩定性)也是一個大課題。每一個人形機器人身上,都加裝了各種各樣的傳感器(力矩傳感器、位置傳感器、視覺傳感器等等),這些傳感器的數據、標準都各不相同,需要很強的AI以及控制算法來做融合。

    現階段的人形機器人能夠在可控環境下穩定行走,比如實驗室、展臺的平地,但速度很慢,也很難上臺階,穿越復雜地形。本質上反映出,當前的技術,還無法讓人形機器人實現全面落地。

    成曦認為,人形機器人的技術難題涉及諸多領域,包括仿生學設計、人工智能的應用、運動控制和動力學建模、電池壽命和能量管理等,要適應復雜多變的現實場景,需要具備強大的智能化能力,這些都需要更先進的算法和數據支撐。

    因此,人形機器人實現量產時間難以確定,仍是一個充滿變數的過程。

    故事才剛剛開始

    成本、效率、場景等因素,掣肘著人形機器人的快速落地。

    在這些要素中,成本是最容易被解耦的。行業不斷成熟、產業鏈持續完善,相應的人才越來越多,機器人的研發、制造等成本,將逐漸下探。就像手機行業一樣,從二十年前幾萬元的“大哥大”,到如今數百元的智能機,已經從成功人士標配變成生活必需品,人手一個。

    另外兩個要素,效率和場景,本質上是技術問題。雖然現階段的技術,距離讓機器人走近生活還有很大差距,但技術本身是慢慢迭代然后「涌現」出來的。一如ChatGPT在迭代了數年之后,2022年底橫空出世,讓人們看到更強大的AI大模型。

    人形機器人的產業周期較長,在這些新技術的作用下,也將迎來一次「涌現」。

    除了客觀解析人形機器人短期存在的各種產業化難點,基金經理們也從長期的視角肯定了行業的前景。易方達基金經理成曦認為,人形機器人長期發展空間大,工廠、商用、家庭等場景存在大量需求。未來,人形機器人若能實現大規模商業化應用,將帶動整個產業鏈的技術發展和市場空間的擴容。

    在螞蟻財富平臺《一起調研吧》欄目中,博時基金、南方基金、諾安基金等也走進了人形機器人企業,直播呈現基金經理等探訪一線研究和落地的狀況。南方基金的基金經理鄭曉曦也認為,人形機器人后續將在工業生產、消費電子領域有廣闊的應用空間。

    借助互聯網平臺,越來越多人能夠伴隨基金經理等研究人士深入到公司一線,了解關于人形機器人最真實的信息。實際上,人們對于人形機器人的關注,本身就是一場“現場直播”,只不過這個時間長度,將以數年計算。

    如果將時間維度拉長,很明顯,人形機器人的故事才剛剛開始,即便現階段存在各種問題,但正如人工智能之父阿蘭圖靈的那句箴言:

    “目光所及之處,還有很多事情要做?!?/strong>

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