拜读维拉科技关于机器人相关信息的综合整理,涵盖企业排名、产品类型及资本市场动态:一、中国十大机器人公司(综合类)优必选UBTECH)聚焦人工智能与人形机器人研发,产品覆盖教育、娱乐及服务领域,技术处于行业前沿。大模型接入机器人,对端侧芯片提出高要求机器人中科院旗下企业,工业机器人全品类覆盖,是国产智能工厂解决方案的核心供应商。埃斯顿自动化国产工业机器人龙头,实现控制器、伺服系统、本体一体化自研,加速替代外资品牌。遨博机器人(AUBO)协作机器人领域领先者,主打轻量化设计,适用于3C装配、教育等柔性场景。埃夫特智能国产工业机器人上市第一股,与意大利COMAU深度合作,产品稳定性突出。二、细分领域机器人产品智能陪伴机器人Gowild公子小白:情感社交机器人,主打家庭陪伴功能。CANBOT爱乐优:专注0-12岁儿童心智发育型亲子机器人。仿真人机器人目前市场以服务型机器人为主,如家庭保姆机器人(售价10万-16万区间),但高仿真人形机器人仍处研发阶段。水下机器人工业级产品多用于深海探测、管道巡检,消费级产品尚未普及。大模型接入机器人,对端侧芯片提出高要求资本市场动态机器人概念股龙头双林股份:特斯拉Optimus关节模组核心供应商,订单排至2026年。中大力德:国产减速器龙头,谐波减速器市占率30%。金力永磁:稀土永磁材料供应商,受益于机器人电机需求增长。行业趋势2025年人形机器人赛道融资活跃,但面临商业化落地争议,头部企业加速并购整合。四、其他相关机器人视频资源:可通过专业科技平台或企业官网(如优必选、新松)获取技术演示与应用案例。价格区间:服务型机器人(如保姆机器人)普遍在10万-16万元,男性机器人13万售价属高端定制产品。
电子发烧友网报道(文/李弯弯)作为发展的一个重要分支,具身常被人提及。简单来说,人工智能系统主要关注于数据处理和的优化,好比是人的大脑,而具身智能则更加注重机器与环境的互动和交流,是大脑和身体的结合。
那么具身智能终端有哪些?在日前芯原专题技术研讨会上,神顶(南京)有限公司董事长兼CEO袁帝文展示了一些例子,如、人形、、低空飞行、MR/AR、AGV/AMR等。而且,袁帝文认为,具身智能终端的发展需要大模型和3D空间计算。
国内外科技企业致力于将大模型接入机器人
自从2022年底大模型技术进入大众视野以来,国内外科技企业都在积极推进大模型的技术和应用,而将大模型接入机器人也是各大科技企业、机器人公司重点研究的方向。
早在2023年7月,AI科学家李飞飞带领的团队发布了具身智能最新成果,即大模型接入机器人,把复杂指令转化成具体行动规划,人类可以很随意地用自然语言给机器人下达指令,机器人也无需额外数据和训练。
李飞飞团队将该系统命名为VoxPoser,相比传统方法需要进行额外的预训练,这个方法用大模型指导机器人如何与环境进行交互,直接解决了机器人训练数据稀缺的问题。
可以看到,随着大模型技术的发展,过去一年多时间来,从 OpenAI 到 Google DeepMind,几乎所有掌握人工智能技术的大型科技公司,都在致力于将支持聊天机器人的多功能学习算法接入机器人中。这样做的目的是让机器人具备常识性知识,从而能够处理各种任务。
如有消息称,随着对人工智能机器人投资的升温,OpenAI将重启其机器人业务,目前正在积极招募研究,以重建曾经解散的机器人团队。
的人形机器人也是备受关注,6月14日凌晨,特斯拉在美国得克萨斯州总部举行2024年股东大会,马斯克在大会上表示,特斯拉将于2025年开始“限量生产”人形机器人Opmus,并于明年在自有工厂测试类人机器人。他预测,明年特斯拉将拥有“超过1000个,甚至数千个在运行的Optimus机器人”。
近期,国产机器人领域也动作频频,全球首例纯电驱全尺寸人形机器人“天工”首次在北京人形机器人创新实现“拟人奔跑”、宇树科技发布瞄准老年人陪护市场的新型人形机器人Unitree G1、工业版人形机器人Walker S进入蔚来总装车间“实训”当起“见习厂工”等。
科大讯飞近日也表示,公司已于2023年全球“1024节”上正式发布了“大模型+具身智能”的人形机器人技术原型。2024年5月31日,公司启动讯飞机器人超脑平台2.0项目,将以视听融合的多模感知交互和基于大模型的机器人大脑,通过软硬件一体的方式构建机器人新交互,将讯飞星火大模型进一步赋能机器人领域。
过去大半年时间,和PC大模型迅猛发展,手机和PC通过大语言模型可以提供非常多服务,如智能办公助手、个性化推荐系统、图象与处理、健康监测与管理、教育与学习、写作与内容创作。袁帝文在日前的大会上谈到,大模型在手机和PC上的发展,其实也有助于机器人大模型的发展。因为机器人本身就是一个终端,它所需要的功能包含了手机和PC的基本功能。
不过,袁帝文认为,机器人大模型的挑战要高于手机和PC。首先是,机器人需要多模态数据处理,使机器人综合利用多种感知信息,全面理解环境和任务需求;其次是自主导航和定位需求,机器人需要自主移动,进行路程规划和障碍物避让;第三是物理空间交互,机器人不仅处理信息,还要能与物理环境交互,执行搬运、组装、清洁等物理任务;第四,实时性要求,机器人执行任务时需要低延迟的,确保动作的准确性和及时性,特别是在高速移动或精细操作时。
大模型机器人对芯片有更高要求
据袁帝文介绍,机器人部署AI大模型面临3D空间计算、多融合、高实时性的要求。
3D空间计算,即机器人在真实的物理空间中自主导航,进行各种操作,需要精确和高帧率的空间计算能力;多传感器融合,即需要对不同传感器产生的数据,进行空间及时间上的同步和融合;高实时性,即、高实时性的3D空间计算能力软硬件协同优化。
这使得机器人对计算资源、内存和带宽、功耗要求较高。计算资源方面:机器人大模型通常包含数十亿以上的参数,需要具备强大算力来实时处理这些模型的推理和计算;内存和带宽方面:由于模型参数量大,需要大量的内存来存储和访问模型参数和中间计算结果;功耗方面:对于移动机器人来说,电池寿面是一个关键问题,芯片需要平衡计算和功耗,保证电池供电。
机器人大模型端侧芯片的关键技术之一是高实时性NPU。一是需要有更高算力· 多核并行,以提升多模型运行的并发性能,提升运算的吞吐量;二是高效Transforme运算,提升Transformer的运算效率和利用率,提升大模型的实时性能;三是低比特量化,降低内存需求、降低存储需求、降低带宽需求、提升运行的实时性;四是权重压缩,提升带宽利用率、降低系统带宽需求、降低数据搬运的延时、提升模型运行的实时性。
机器人大模型端侧芯片关键技术二是3D空间计算处理能力。其一,空间计算专用处理单元——深度计算引擎,同等计算算力资源远超嵌入式;最先进的3D感知处理器,提供工业级别三维点云信息;类人化融合数据信息、赋予同步多维度感知能力。
其二,空间计算专用处理单元——感知融合引擎,对于三维世界的感知,可以通过多个3D传感器,融合出质量更高、细节更丰富的三维世界信息;独特的时间融合单元,使得多个传感器之间的感知时刻偏差小于0.1ms,使得精细多传感器感知和控制精度大幅提高。没有一个传感器在任何场景下都适用,所以多传感器融合非常重要。
写在最后
最近,人们都在谈“物理智能”“物理AI”,Meta人工智能研究员之前说过,“真正智能的最后一步必须是物理智能(physical ligence)。”而机器人与之前的手机、PC有所不同,它会进一步推进人工智能的发展,让人工智能从数字世界走向物理世界。
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