人形机器人觉醒?

去年 8 月,小米率先发布人形机器人 铁大 ,但 蹒跚 、 摔跤 、 比雷总年纪都大 成了标签,网友造梗的同时也显现出产品的窘境;2 个月后,特斯拉 Optimus 亮相,但也没能少得了被嘲笑,称其是只能靠人工抬上台去展示的铁架子。

当时的人形机器人,还被当作是各大科技企业 博眼球 的营销噱头。但如今不到一年时间,整个行业便发生了翻天覆地的变化。

前不久的 2023 年特斯拉股东大会上,从 Optimus 最新的演示视频中可以看到其有了非常巨大的迭代,走路更加自然和灵活,可以更好执行各种复杂且精细的机械操作任务,比如收拾杯盘。并且近期特斯拉也表示,7 月正式投产的 Dojo 超级计算机,也将为 Optimus 提供服务。

src=此外,华为注册成立东莞极目机器有限公司的消息,更使业内浮想翩翩。据悉,该公司注册资本 8.7 亿元,经营范围包括电子元器件制造、工程和技术研究和试验发展等。

当然,最引爆国内市场情绪的还属深圳、上海、北京三地先后发布政策加持,尤其北京方面提出要培育百种高技术高附加值机器人产品,和具有全国推广价值的应用场景,并且到 2025 年,全市机器人核心产业收入将达到 300 亿元以上。

无论是产品端还是政策端,人形机器人的风似乎已经完全吹起,但不免也引出一些问题,为什么人形机器人在当下节点集中爆发?人形机器人 iPhone 时刻还远未到来,是卡在了哪些领域?以优必选为代表的国内人形机器人企业能否熬到黎明?

一个新技术大周期的开启,往往具备三大基础要素:一是具备广阔市场前景且有政策背书,二是存在大量旧技术周期遗留下来的闲置资本,三是促发更大规模的产业革命。

近期,包括国海证券在内的多家知名券商机构,发布有关人形机器人的研报,统一认为今年的投资虽然仍是 0-1 阶段,但长期来看空间不是问题。

如果与新能源车对比来看,人形机器人市场空间更大。人形机器人是对劳动力的替代,电动车是对燃油车的替代。而全球劳动力人口在 35 亿左右(总人口在 80 亿),全球汽车保有量在 15 亿,按照人形机器人单价 10 万元、汽车单价 15 万元估算,人形机器人、汽车天花板存量市场空间分别为 350、225 万亿元。

马斯克也乐观预计,未来人形机器人的需求,可能会远远超过汽车的需求。未来十年特斯拉人形机规划 500 万台产能。按量产后的 2.5 万美元单价计算,未来 3-5 年市场空间超百亿美元,十年后将超千亿美元。

「科技新知」认为,AI 快速发展和人口老龄化带来的劳动力危机下,人工替代的产业大趋势已经十分明确。

src=今年 1 月,工信部等十七部门联合印发《 机器人 + 应用行动实施方案》,聚焦制造业、农业、建筑、能源、商贸物流、医疗健康、养老服务、教育、商业社区服务、安全应急和极限环境应用等 10 大应用重点领域,提出明确指引方向。这样的政策驱动利好,事实上已经奠定了机器人市场的应用基础。

事实上,人形机器人与智能电动车的供应链重合度不低,一些重要技术甚至可以直接迁移。例如一些视觉感知算法可以在机器人上复用,并以智驾领域积累的 Know-How 进行赋能,未来特斯拉的 FSD V12、Dojo 超算落地后,更是能够大幅提升 AI 训练速度。

马斯克此前也表示,特斯拉的领先之处是已经打通了 FSD 和机器人的底层模块,实现了一定程度的算法复用。并且,通用型 AI 算法支持的机器人,才是特斯拉未来长期价值所在。

此外,在机器人产品中,减速器、伺服系统和控制器三大核心零部件的成本占比达到 70%,而基于成熟的电动汽车产业链,传感器、电机、减速器等配件,也都能够实现产品复用,基于经验积淀以及规模化降本能力,还更有助于人形机器人加速产业化。

对于智能化问题,AI 大模型等技术的爆火,以及硬件技术方案的迭代,加速了人形机器人产品功能升级和智能化提升。AI 是大脑,运动控制器是小脑,机器人就是躯干,三者在一起才组成完整的产品系统。

多模态大模型技术的兴起,模型参数高达万亿级别,ChatGPT 能够通过自然语言交互和自动化决策提升机器人的理解能力,以及连续对话与持续交互能力;PaLM-E 模型则可从计算机视觉和自然语言两方面,助力机器人掌握更多样本的学习能力,并且将获取到的决策进行执行。

而有这些技术的赋能,便能使机器人达到任务级的编程和交互。只需要告诉机器人它要做的任务是什么,机器人就会理解需要做的事情,拆分任务动作,生成应用层控制指令,并根据任务过程反馈修正动作,最终完成人类交给的任务,基本能够实现全自主化运行。

理论上几乎完美,可冰冷的现实是,虽然人形机器人的市场空间格局已经打开,技术也日渐成熟,但从价值释放角度来看,还有待突破。

从广义范畴来看,人形机器人本质上并没有脱离机器的束缚,即便拥有了人体的形状,但仍然是机器人的一种。只是在装备了感知、驱动、末端执行、能源供应,运算及软件这五大系统之后,较之逻辑简单的工业机器人,智能方面有了长足的进步。

传统工业机器人更像一台机器而并非 人 。由于其所运行的轨迹都是被事先编程好,只可以在固定区域,特定场所,做规定而重复的动作,不具备独立处置突发(非程序内)问题的能力,只能被归类为非智能机器人。

这种机器人无法与环境发生交互,而人形机器人拥有更高程度的自主运行完成任务的能力,用更为规范的学术语言描述,这种人工智能就叫做具身智能。

英特尔 CEO 黄仁勋在 ITF 2023 上也谈到此概念, 人工智能和加速计算正在共同改变技术行业。下一波人工智能浪潮将是一种被称为具身 AI 的新型人工智能,即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统,即具身智能。

具身智能是能够提升当前 弱人工智能 认知能力的重要方式,亦是产生超级人工智能的一条可能路径。但显然,当下的人形机器人距离这一状态还有非常巨大的差距。

src=更为具象的期望是:先听懂人类语言,然后分解任务,规划子任务,在运动中识别物体,与环境交互,最后完成相应任务。但是,还没有哪一种类人机器人能自己决定自己想要做什么。

举例来说,在进水、进到粉尘或者颠簸之后,相机的校准就容易失效,长期使用之后像素点就容易坏死等硬件问题,都会直接导致机器识别率在准确性上的丢失。能否准确拿起鸡蛋等易碎物,考验的也是精细度以及可靠度是否有所突破。

与普通的轮式机器人相比,双足步行更加困难,这需要更高的软件和硬件性能,特别是控制算法。因此,如果机器人能够在不依赖人类帮助的情况下,对周围的情况进行判断,并做出相应的行动,那么机器人的灵活性和综合性就会得到进一步提升。而目前能够实现完全自动化或者半自动化的人形机器人,却寥寥无几。

当然,制造成本的居高不。

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