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創(chuàng)澤機(jī)器人
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機(jī)器人的大腦—具身智能,生成運(yùn)動姿態(tài),實(shí)現(xiàn)更高級的決策能力

來源:--     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/9/13   主題:其他 [加盟]

2024 年人形機(jī)器人最具突破性的進(jìn)展主要體現(xiàn)在具身智能領(lǐng)域:3 月,Covariant 發(fā) 布端到端具身大模型 RFM-1,具身智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì) Sergey Levine 和 Chelsea Finn 創(chuàng) 立 Pi(Physical Intelligence),F(xiàn)igure AI 發(fā)布接入 OpenAI GPT-4V 的 Figure 01 demo。4 月,李飛飛創(chuàng)立 World Labs,致力于解決 AI 在三維空間感知和理解方面的 難題。5 月,特斯拉發(fā)布視頻,展示 Optimus 精準(zhǔn)分揀特斯拉電動車 4680 電池的場 景,使用完全端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只利用 2D 攝像頭視頻和機(jī)載自傳感器,直接生成關(guān) 節(jié)控制序列,完全靠視覺輔助和人類示范進(jìn)行訓(xùn)練。國內(nèi)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)硬件供應(yīng)鏈 優(yōu)勢明顯,在具身智能、數(shù)據(jù)采集、人才領(lǐng)域的短板需要補(bǔ)齊。

分層端到端是目前具身智能的主要路徑。大模型分為非具身大模型(基礎(chǔ)大模型)、 具身智能大模型(機(jī)器人大模型),區(qū)別是能否生成運(yùn)動姿態(tài)。非具身大模型如 GPT、 Sora 等,輸入和輸出的模態(tài)都是語言、圖片和視頻。具身智能大模型輸入視覺、語 言信號,輸出三維物理世界的操作,其中,端到端的具身大模型對數(shù)據(jù)和算力要求高, 如 Tesla FSD、谷歌 RT 模型;Figure AI 等大多數(shù)公司都采取了分層端到端的具身 大模型,一般分為三層:基礎(chǔ)大模型(LLM 或 VLM)、決策大模型、操作大模型,其中 決策大模型以 ChatGPT for Robotics、谷歌 PaLM-E 為代表,技術(shù)方向從 LLM 向強(qiáng) 化學(xué)習(xí)(RL)演進(jìn),基于 RL 的范式可以使模型能夠在不同環(huán)境和任務(wù)中學(xué)習(xí)和適應(yīng), 實(shí)現(xiàn)更高級的決策能力。操作大模型根據(jù)決策大模型的輸出執(zhí)行具體動作,需要與機(jī)器人硬件深度集成,且必須通過數(shù)據(jù)采集來實(shí)現(xiàn),技術(shù)方向從“MPC+WBC”向“RL+仿 真”演進(jìn),MPC 更適合具有精確模型和短期優(yōu)化目標(biāo)的場景,RL 更適用于不確定性 高、需要長期學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的環(huán)境。在操作大模型領(lǐng)域,大多數(shù)廠商都剛起步。

數(shù)據(jù)采集的主要方式:遠(yuǎn)程操作、仿真合成數(shù)據(jù);ヂ(lián)網(wǎng)上各類文本、圖像和視頻數(shù) 據(jù)集龐大,機(jī)器人的場景和交互有價值的數(shù)據(jù)量小,限制了 AI 模型在人形機(jī)器人上 的泛化能力。特斯拉 Tesla Bot 開發(fā)團(tuán)隊(duì)使用人類的真實(shí)運(yùn)動方式來訓(xùn)練機(jī)器人,英 偉達(dá)推出 MimicGen 和 Robocasa 模型,通過真人的遙操作數(shù)據(jù)捕獲,再通過生成合成運(yùn)動數(shù)據(jù)和模擬環(huán)境,加速機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。國內(nèi)人形機(jī)器人創(chuàng)新中心加速建設(shè)人形機(jī)器人訓(xùn)練場。

具身智能估值邏輯:硬件、數(shù)據(jù)、模型、人才。硬件是一切的基礎(chǔ),如果沒有自己的 硬件,就無法根據(jù)算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行硬件的快速優(yōu)化和修改。涉及數(shù)據(jù)的采集、組織管 理以及與模型的閉環(huán)開發(fā),需要有強(qiáng)大組織能力的團(tuán)隊(duì),核心團(tuán)隊(duì)需要具備組織大規(guī)模工程師的經(jīng)驗(yàn);越來越多的算法陸續(xù)開源,開源算法可以提供基礎(chǔ)的功能和技術(shù), 但要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高性能的人形機(jī)器人,需要專業(yè)的算法團(tuán)隊(duì)進(jìn)行深入研究和開發(fā)。



附件:機(jī)器人的大腦—具身智能,生成運(yùn)動姿態(tài),實(shí)現(xiàn)更高級的決策能力



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人形機(jī)器人作為未來產(chǎn)業(yè)的新賽道和經(jīng)濟(jì)增長的新引擎,報(bào)告全面梳理了人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、政策環(huán)境、區(qū)域發(fā)展、資本市場、技術(shù)發(fā)展、市場前景以及面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

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從特斯拉智能駕駛看人形機(jī)器人發(fā)展路徑-機(jī)器人數(shù)據(jù)短缺主要靠兩種途徑

機(jī)器人廠商解決機(jī)器人數(shù)據(jù)短缺主要靠兩種途徑:1)通過為數(shù)眾多的機(jī)器人在物理世界中收集數(shù)據(jù);2)通過 AIGC、數(shù)字孿生等方式合成仿真數(shù)據(jù)。因此建議關(guān)注模擬仿真相關(guān)標(biāo)的

中美共振,人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)奇點(diǎn)到來-三重共振

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國內(nèi)機(jī)器人行業(yè)如火如荼進(jìn)展,誕生了如優(yōu)必選、宇樹、智元、傅利葉等諸多優(yōu)秀機(jī) 器人整機(jī)廠,三花智控、拓普集團(tuán)等優(yōu)秀Tier1

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2022-2032 年全球人形機(jī)器人市場規(guī)模復(fù)合增長率約為33.3%;格物致勝預(yù)計(jì) 2030 年全球人形機(jī)器人銷量將達(dá)到 150 萬臺,2035 年達(dá)到 800 萬臺的水平

叉式移動機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書(2024版)-銷量達(dá) 19500 臺

中國叉式移動機(jī)器人銷量達(dá) 19500 臺,同比增長 46.62%,市場規(guī)模約為 42.9 億元,同比增長 23.70%;市場滲透率僅為 1 .66%,仍有很大的應(yīng)用替代空間

人形機(jī)器人 EI-Brain 框架-大腦完成機(jī)器人任務(wù)級和技能級的調(diào)度

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人形機(jī)器人系統(tǒng)組成-傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)

傳感系統(tǒng)對應(yīng)“五官”,包含內(nèi)部傳感器和外部傳感器;控制系統(tǒng)對應(yīng)“大腦”和“小腦”,是機(jī)器人的指揮中樞;執(zhí)行系統(tǒng)對應(yīng)“肢體”,負(fù)責(zé)執(zhí)行控制系統(tǒng)制定的操作

2024年部分國產(chǎn)人形機(jī)器人-追覓、傅利葉、達(dá)闥、宇數(shù)、開普勒

10 余款人形機(jī)器人發(fā)布,其中除了機(jī)器人廠商如追覓、傅利葉、達(dá)闥、宇數(shù)、開普勒、樂聚、理工 華匯、中科電機(jī)器人公司,還包括汽車廠商小鵬,以及偏互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)如小米、科大訊飛、智元

靈巧手與傳感器,擬人化與智能化【人形機(jī)器人】2030 年增長至 30.35 億美元

靈巧手因其能夠模仿人手的各種靈巧抓持和復(fù)雜操作能力,廣泛應(yīng)用于航空航天、醫(yī)療、智能制造等領(lǐng)域;預(yù)計(jì)在 2030 年增長至 30.35 億美元,2022-2030 年間CAGR 為 10.9%
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