Xinhua Nyheter Byrå reporter Peng Qian Zhang Manzi
Efter den stora modellen har "embodied intelligence" blivit en ny hotspot inom vetenskaps- och teknikindustrin i år och anses vara nyckelriktningen i den nya vågen av artificiell intelligens (AI). Många nystartade företag har dykt upp, finansieringen har upprepade gånger nått nya toppar och tekniken har fortsatt att slå igenom... Som den mest representativa enheten på detta område accelererar humanoida robotar industrialiseringen under katalys av stora modeller.
Om den stora modellen betraktas som en "intressant själ", har den humanoida roboten som möjliggörs av "förkroppsligad intelligens" en "snygg hud" och har blivit en kraftfull assistent för människor på många områden.
Omdefinierar robotar
Som en bro som förbinder virtuellt utrymme och verkligt utrymme hänvisar "förkroppslig intelligens" till integrationen av AI i fysiska enheter som robotar, vilket ger dem förmågan att uppfatta, lära sig och interagera dynamiskt med miljön som människor.
Termen "förkroppsligad intelligens" har i sig en stark filosofisk färg av teknologi. År 1945 föreslog den franske filosofen Maurice Merleau-Ponty begreppet "förkroppsligande" och trodde att människor måste interagera och uppfatta den omgivande miljön genom sina kroppar för att förstå världen. År 1950 föreslog den brittiske datavetaren Turing, känd som "fadern till AI", för första gången begreppet "förkroppsligad intelligens" i sin artikel "Computing Machinery and Intelligence".
Faktum är att industrirobotar (robotarmar) med relativt låga intelligensnivåer har länge använts i stor utsträckning inom tillverkningsindustrin, vilket har lett till kvalitets- och effektivitetsförbättringar. Traditionella industrirobotar är dock en kombination av "fasta program + robotarmar", medan robotar bemyndigade av "förkroppsligad intelligens" är en iteration av "multimodal perception + hjärnans beslutsfattande".
Xu Huazhe, biträdande professor vid Institute of Cross-Disciplinary Information Sciences vid Tsinghua University, tror att robotar i framtiden kommer att presentera en mängd olika former: tvåfota, fyrfota, hjul, mekaniska hundar, intelligenta drönare och till och med mekaniska bin, men humanoida robotar är de mest anpassningsbara till det mänskliga samhället och kommer att bli de robotar som bäst kan hjälpa människor.
Humanoida robotar kan lösa problemet med produktionslinjens "sista mil". Många personliga och skräddarsydda produkter kan inte monteras enhetligt på löpande band, vilket kräver humanoida robotar med generaliseringsförmåga för att "hjälpa" ihop massproducerade delar till produkter enligt kundens anpassningsbehov. I mer komplexa och föränderliga scenarier som hemtjänster och offentliga tjänster har humanoida robotar också fler fördelar och kan anpassa sig till olika miljöer och behov för att utföra en mängd olika uppgifter.
Tre stora svårigheter att övervinna
Utvecklingen av humanoida robotar börjar med att lära sig och imitera människor. Svårigheterna i dess utveckling kan också förstås genom att jämföra den med den mänskliga hjärnan, lillhjärnan och kroppen. "Hjärnan" är främst ansvarig för robotens autonoma lärande, planering och beslutsfattande centrum; "hjärnhjärnan" är ansvarig för rörelsekontroll, inklusive gång till löpning och hoppning, och från enkelt grepp till komplexa handrörelser; och "kroppen" inkluderar bålen och extremiteternas struktur och skicklig handdesign.
Jiao Jichao, vice vd för UBTECH Robotics och chef för forskningsinstitutet, sa till reportrar att det finns många tekniska svårigheter att övervinna inom dessa tre stora områden: när det gäller "hjärnan", integrerad datorarkitektur i molnkanten, multimodal perception och miljömodellering har varit i fokus för tekniken de senaste åren. "Den största svårigheten med mänsklig imitation ligger i imitationen av den mänskliga hjärnan, och de befintliga vetenskapliga teorierna är långt ifrån tillräckliga för att studera den mänskliga hjärnan"; i termer av "hjärnhjärnan" är förmågan att interagera mellan människa och dator, komplex terrängpassage, koordinerade finoperationer för hela kroppen, etc. viktiga riktningar; När det gäller "kroppen" är nyckelteknologier som styv-flexibel kopplingsbionic transmissionsmekanism, mycket kompakt robotlemstruktur och skicklig handdesign viktiga hårdvarufundament som krävs för den flexibla rörelsen av humanoida robotar.
Framväxten av stora modeller har avsevärt "utvecklat" robotens "hjärna", avsevärt förbättrat mångsidigheten och generaliseringen av robotar och förväntas minska utvecklingskostnaderna för humanoida robotar och påskynda deras inträde i tusentals hushåll.
Enligt Yang Fengyu, grundare och VD för Uniqlo Robotics, använder industrin nu främst förtränade stora modeller för att förträna robotar, vilket ger dem starkare inlärningsförmåga; stora modeller kan överföra inlärning av specifika uppgifter till robotuppgifter för att förbättra deras anpassningsförmåga; dessutom kan de multimodala bearbetningsmöjligheterna hos stora modeller användas för att kombinera olika indata som syn, hörsel och beröring för att förbättra robotens förståelse av komplexa scener.
Kina ligger inte efter i starten
När vi tittar runt i världen har humanoida robotar gått in i det inledande skedet av industrialiseringen och har börjat "testa vattnet" inom områdena industriell tillverkning, kommersiella tjänster och familjekompisar. Oavsett om det är tekniska genombrott, framsteg i implementeringen eller finansieringsskala, domineras den humanoida robotens FoU-konkurrens i grunden av Kina och USA.
UBTECHs humanoida robot Walker fokuserar på viktiga tillverkningsområden som bilar och hemelektronik i år, och har gått in på många bilfabriker för praktisk utbildning; Yushu Technologys robotar har uppnått helt människolik naturlig gång; Uliqi Robot brygger en "hem"-plan; Boston Dynamics nya version av Atlas-roboten har uppnått flexibel förflyttning av delar mellan olika skåp i fabriken; Teslas humanoida robot "Optimus Prime" planerar att starta massproduktion 2025...
Jiao Jichao sa: "Om den humanoida robotindustrin liknas vid ett maratonlopp är Kina och europeiska och amerikanska länder för närvarande nästan i startfasen av de första 1,000 metrarna."
Yang Fengyu har samma uppfattning. Den ledande FoU-kapaciteten och uppfattningstekniken gör amerikanska företag mer konkurrenskraftiga inom robotbeslutssystem och komplex uppgiftsbehandling. Kinas fördelar återspeglas mer inom industrirobotar, särskilt i den relativt mogna tillämpningen av tillverkning. När det gäller patent på humanoid robotteknologi har Kina också tagit ledningen.
Även om kärnalgoritmerna och avancerade chipsen i robotens "hjärna" fortfarande står inför utmaningar, har den kinesiska robotindustrin en mängd applikationsscenarier och en stor potentiell användarpopulation, och data är en av de största konkurrensfördelarna.
Nyckeln är hur man samlar in en stor mängd data i verkliga scenarier och koordinerar cirkulationen och leveransen av data till den humanoida robotindustrin. Xu Huazhe sa att data från den verkliga världen i allmänhet samlas in av olika robotföretag själva. Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. planerar att skapa en datauppsättning med öppen källkod för användning av akademi och industri. I framtiden kommer högkvalitativa delade datamängder att i hög grad hjälpa branschens utveckling.