系列动作并根据目标如射门)去连贯执行。该项目的核心是训练能够自我进化的通用机器人而不是仅仅训练它们执行特定任务。 最后是控制策略的泛化。如果说上述两种方法都已经很惊艳但如果我们的机器人不是DrEureka这样的四足机器人或者像DeepMind这样的足球机器人那相关的数据与控制指令是不是都要重新做遍呢?显然最好不要。控制策略的泛化对于具身智能的广泛普及具有重要意义。今年10月底英伟达推出了个具有150万参数的极小模型HOVER主要用于人形机器人的多功能全身神经通用控制。HOVER控制器在单模型内整合多种任务需求适应各类人形机器人动作行走操作等)实现多模式切换提升了机器人仿人应用的效率和灵活性。 它不仅在输出端进行控制还可以支持不 同输入设备简化数据收集。实际上各 以色列电报数据 类人形机器人在平时走路保持平衡控制手脚等看似简单的动作背后其实涉及大量的潜意识处理HOVER相当于把这种潜意识编码到了个统的模型里同时支持反向编译。 腾研AGI路线图图谱截选DrEureka足球机器人 应用场景市场与技术的良性循环 技术再强也要找到用武之地 市场和技术之间直都存在着种相互促进相互影响的辩证关系。市场需求往往是推动技术创新的关键动力而技术进步反过来又影响市场结构。甚至在很多行业中市场比技术显得更为重要。例如增程式电动车虽然在多种技术方案中并不算领先却占据了当前电动车销量的市场;苹果公司虽然大量采用非自研技术但依然多年来稳居智能终端的领头羊;等等。 尤其是在各类要素高速流动的今天工程实现事实上并不存在足够高的护城河核心技术人员旦出走就有可能重新创办家新公司。把握市场机会甚至比技术本身更为重要。在机器人领域同样如此除了观察技术本身更应该看到机器人落地的的些关键的价值方向 第类看预期规模。比如老年陪护机器人。 据老龄化比例将达到年将进步达到 人口老龄化以及老年人的抚养和陪护问题已成为 摆在 文章应该满足这些潜在客户的事实 社会面前的重要议题之。通过技术发展来惠及社会关爱人类是机器人规模化发展的个刚性需求和核心方向。9月底腾讯Robotics X实验室发布了新机器人「小五」这是实验室开发的第五代机器人具备四腿轮足复合设计多指灵巧手大面积触觉皮肤安全人机物理交互等技术,可以提高机器人在人居环境中的实用性和交互性。其设计理念来自于实验室A2G理念的BBody机器人本体)GGuardian Angel守护天使)通过探索不同形态的本体去让人类的生活更美好。这个市场空间是非常巨大的足以支持技术的迭代。类似的案例还有5月份马里兰团队打造的辅助喂食机器人可用于老年人进食和儿童保育等等。 第二类看数据反馈。比如当下人形机器人的“进厂潮”。5月份特斯拉Optimus人形机器人开始进入工厂参与电池分装;7月份Figure AI与宝马达成合作将人形通用机器人引入汽车生产线以执行多样化任务;10月份波士顿动力的Atlas机器人在工厂环境中成功完成全自动任务展示了搬运汽车发动机零件的能力。 当前顶尖机器人进入工厂的现象几 乎成为了行业标配。难道相对于传统的工业机器人人形机 器人 AGB目录 真的能更好的适应厂里的工作吗?事实上并非如此。当下人形机器人上能够独立完成的具体工作其实并不多且并不足够稳定成本上也不具备规模落地的优势。机器人纷纷进厂或许更多为的不是规模化落地而是通过任务执行获取更多的数据反馈并在实际环境中验证软硬件的操作表现。 第三类看比较优势。已经具备成熟的物理实体数据较为完备的优势场景应用或更快得到应用。其中个最典型的就是手术机器人。8月份斯坦福团队开发的达芬奇机器人通过模仿学习独立完成外科手术基本任务如缝合针头处理和提起组织等;实验中达芬奇机器人展示了精细操作能力成功应用相对动作公式克服了系统本体感知的不准确性。