本周四晚20:00,与LoopMind.AI创始人谢锦宇、舞肌科技创始人潘韫哲、帕西尼感知CTO张恒第深度探讨通用机器人发展最新趋势和落地难点!
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近日,谷歌推出全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型RT-2,展现出高度智能化水平:即不用复杂指令,机器人也能直接像 ChatGPT 一样操纵。RT-2的能力在于将信息转化为行动,这显示了其快速适应新环境和情况的潜力。距RT-1大模型发布仅半年,RT-2相对于RT-1在全新场景中的性能从32%提升至62%,几乎翻了一番。RT-2未来的应用令人期待,这也预示着得益于大模型的快速迭代,机器人产业将迎来巨变。
通用机器人是与专用机器人相对的概念。通用机器人是多场景多任务的智能机器人,它们能够自我学习,具备泛化和推理能力,可以理解和执行人类的自然语言命令,甚至创造出新的技能和行为。与聊天机器人不同,通用机器人需要有在现实物理世界牢牢“扎根”的能力,需要对物理世界的每一个物体、每一种环境、每一项任务的数十亿数据点进行第一手的训练,成本高昂且耗时巨大,对研究者来说极具挑战性。
7月,在沪举行的2023世界人工智能大会(WAIC)上,多款通用机器人也进行了亮相。特斯拉展示了机器人的原型机Tesla Bot,也被称为Optimus或擎天柱。Optimus使用了特斯拉自研的FSD芯片作为大脑,Autopilot摄像头作为眼睛,以及多个传感器和执行器作为身体部件。它还利用了特斯拉在神经网络、计算机视觉、深度学习等领域的先进技术,来实现对环境的感知、理解和控制。
傅利叶智能是早期进入机器人赛道的企业,在WAIC上也发布了其首款GR-1通用人形机器人产品,它展示的技术突破引起业界的高度关注,被视为通用机器人时代的里程碑。值得注意的是,傅利叶智能称,GR-1已具备商业化落地的能力。
一般来说,通用机器人需要具备以下几个特点:
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人形或类人形:人形机器人更容易适应人类生活的环境和需求,也可以利用海量的人类行为数据来进行学习和模仿。
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多模态感知:这样可以获取丰富的环境信息,如视觉、听觉、触觉、温度、气味等。这些信息可以帮助机器人理解场景、识别物体、交流沟通等。
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可重构和可扩展:让机器人根据不同的任务和场景调整形态和功能,可以增加机器人的适应性和灵活性。
在人工智能、机器学习和传感技术的交叉点,通用机器人的应用和落地也自然存在相应的难点,自然交互、精确感知、灵巧执行、智能决策都是待攻克的难关,Optimus和GR-1尽管向我们展示了充满科技感和未来感的原型机或研究成果,但其在现实生活场景的广泛应用仍是设想。在成熟产品的诞生之前,我们需要思考:
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硬件层面,如何提高机器人的运动精度和稳定性、如何降低机器人的重量和功耗、如何提高机器人的耐久性和可靠性;
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软件层面,如何解决感知、认知、规划、控制、学习等不同层次的问题;
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应用层面,如何保护用户的隐私和数据安全、如何避免机器人的滥用和误用等。
8月10日,本周四晚20点,热爱创新的嘉程资本携手火鸡兄弟开启嘉程创业流水席第189席!我们邀请了LoopMind.AI谢锦宇、舞肌科技创始人潘韫哲、帕西尼感知CTO张恒第深度探讨通用机器人的发展最新趋势和落地难点。欢迎关注通用机器人的产业专家、创业者、投资人和行业专家一起参加!
再次邀请上车!
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