未来已来:探索具身智能和机器人技术的新时代

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在本期内容中,我们将深入探讨具身智能和人形机器人领域的最新发展和未来趋势,这些技术正在重塑我们对未来社会的认知。随着技术的飞速进步,具身智能和人形机器人的应用前景日益广阔,预示着一个全新的智能时代即将到来。本文将带您了解这一领域的前沿动态,以及它们对人类社会的深远影响。

摘要

本期内容聚焦于具身智能和人形机器人的最新进展,探讨了这些技术如何从概念走向实际应用,并预测了它们对未来社会的影响。具身智能,作为实现通用人工智能(AGI)的关键路径,正在自动驾驶和人形机器人等领域展现出其广泛的应用潜力。

人形机器人技术的最新突破,如众擎机器人的发布和波士顿动力Atlas的进步,标志着硬件设计、动作控制和AI应用方面的巨大进步。马斯克强调,本体结构设计对于实现规模量产至关重要。

随着技术的不断突破,人形机器人有望成为AI的下一个重要应用场景。尽管面临技术、成本和政策等挑战,市场需求和技术创新正在推动这一领域快速发展,尤其是中国市场展现出巨大的潜力。

专题精选(2AGI.NET)

地表最酷人形机器人,来了!

1、众擎机器人发布了全尺寸大人形机器人SE01,以其自然步态和高性能关节模组,重新定义了人形机器人,缩小了AI与人类之间的差距。

2、SE01具备32个自由度,能够执行高难度动作,其设计和技术创新展示了众擎在具身智能领域的领先地位和进军市场的坚定决心。

3、众擎计划通过全栈自研技术,将人形机器人售价控制在15-20万人民币,以推动人形机器人技术的普及,并在AI行业中保持竞争优势。

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马斯克:相较于软件算法,本体结构设计才是人形机器人规模量产关键!!

1、马斯克强调,相较于软件算法,人形机器人的本体结构设计是实现规模量产的关键,特斯拉Optimus正在不断改进设计以便于制造和构建复杂的供应链。

2、业界普遍认为,尽管硬件决定了人形机器人应用的上限,但目前的AI算法能力尚未达到硬件所支撑的应用上限,具身智能技术的发展是当前商业化的主要瓶颈。

3、人形机器人的商业化核心卡点在于软件算法、硬件(核心零部件)和工程化层面,需要实现移动可达、操作可达、语义可达和价值智慧可达四个方面的能力。

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清华团队破解具身智能Scaling Law,GPT时刻在即!宁德时代联创终于出手

1、千寻智能,一家具身智能领域的明星初创公司,在短时间内获得了三次大额融资,其中包括宁德时代联合创始人李平创立的柏睿资本的投资,显示出其在技术、硬件和商业化方面的强大潜力。

2、千寻智能的团队在AI、硬件和商业化落地方面具有显著优势,特别是在算法和模型创新、硬件领域的深厚背景以及广泛的商业应用经验。

3、公司在具身智能领域的研究取得突破,发现了Data Scaling Laws,使得机器人能够实现零样本泛化,这一成果被视为机器人领域的ChatGPT时刻,预示着具身智能技术的新纪元。

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一文带你了解半世纪以来那些著名的人形机器人!

1、人形机器人的发展经历了从早期发展、系统高度集成到高动态运动的三个阶段,涉及的关键技术包括控制、规划、机电一体化技术以及全方位的AI感知技术。

2、重要的人形机器人里程碑包括日本早稻田大学的WABOT-1、本田公司的ASIMO、波士顿动力的Atlas,以及现代的特斯拉Optimus和小米的CyberOne,它们各自代表了技术进步的不同方面。

3、人形机器人面临的挑战包括硬件设计、核心算法、感知-认知-决策-执行的软件问题,以及实现与人类共情的思维能力,这些都是实现商业化的关键技术难题。

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人形机器人产业链全景解析

1、人形机器人产业链包括环境感知、智能AI芯片、运动控制和操作系统四大核心技术模块,涉及硬件如减速器、电机、传感器和软件系统等,以及人形机器人本体制造和应用终端领域。

2、人形机器人的技术难点在于模仿人类的“感知-认知-决策-执行”过程,需要集成仿生感知认知、生机电融全技术、人工智能、大数据云计算和视深导航等尖端技术。

3、全球人形机器人市场预计到2035年将增至378亿美元,国内供应商凭借成本优势有望在本体和零部件环节实现快速突破,推动关键技术国产替代和产业链完善。

人形机器人核心的传感器分布

研究理论介绍|具身认知理论(Embodied Cognition Theory)

1、具身认知理论强调认知不仅依赖于大脑,而是身体的动作、感知和环境交互共同作用的结果,挑战了传统的身心二元对立观点。

2、该理论认为认知过程、内容和身体与环境的关系构成了一个动态统一体,认知是身体嵌入环境中的一种适应性能力。

3、在传播学领域,具身认知理论的应用正在受到关注,特别是在探讨媒介技术如何影响人类感觉器官和传播实践方面。

未来已来!多方合力为具身智能机器人发展按下“加速键”

1、北京具身智能机器人创新中心升级为国家地方共建的创新平台,旨在推动具身智能机器人技术的发展和产业协同。

2、创新中心通过构建多场景训练场和数据采集训练场,致力于高密度、高质量的数据集建设,以支持机器人的学习和能力提升。

3、升级后的中心将推动科研院所、高校和企业间的深度合作,实现“一脑多机”和“一脑多能”的技术目标,促进具身智能机器人在多种场景下的应用。

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深度长文|具身智能:AI 与现实世界的终极融合 - Karpathy 视角

1、Andrej Karpathy认为具身智能是AI与现实世界深度融合的新阶段,它将通过实体形式的智能系统改变我们与技术的互动方式。

2、具身智能技术将引发跨行业的革命,影响从制造业到服务业等多个领域,并可能重塑劳动力市场、教育体系以及社会伦理和法律框架。

3、面对具身智能带来的机遇与挑战,需要政策制定者、教育者、企业以及公众共同努力,以确保技术发展的同时保护公众安全和个人权益。

机器人顶会CoRL 2024获奖名单出炉

1、清华大学高阳团队在CoRL 2024的X-Embodiment Workshop中获得最佳论文奖,他们的研究聚焦于模仿学习中的数据规模定律,特别是在机器人操作中的零样本泛化能力。

2、该团队通过收集超过40,000次演示和15,000多次机器人实测,发现策略泛化能力依赖于环境和对象的多样性,并设计了高效的数据收集方案,显著提升了机器人在新环境和新对象上的任务成功率。

3、研究结果不仅展示了在野外环境中模型的泛化能力,还为机器人学习和具身智能领域提供了重要的理论和实践指导。

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具身智能,究竟还缺什么?

1、具身智能(Embodied AI)面临的挑战包括物理实体的挑战、感官与行为数据处理的复杂性,以及模拟与现实之间的差距,这些挑战限制了其在日常生活中的广泛应用。

2、尽管技术不断进步,如更强大且成本更低的物理实体、多维感官与行动能力的发展,以及空间智能和控制策略的泛化,但具身智能的商业化和大规模量产仍需时间和更多的技术突破。

3、中国产业链的成熟度和成本优势可能成为推动具身智能发展的关键因素,同时,市场需求、技术进步和多方合作是促进具身智能技术发展和应用的重要因素。

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波士顿动力人形机器人Atlas迎来全面进化,它距离服务人类还有多远?

1、波士顿动力的人形机器人Atlas在硬件和软件方面都取得了显著进步,包括更强的力量、更广泛的运动范围和先进的AI及机器学习工具,使其能够适应复杂环境并执行更复杂的任务。

2、Atlas已经实现了全自动工作能力,在无人类干扰的情况下能够完成工厂中的物流任务,展示了其在实际应用场景中的潜力。

3、尽管Atlas的发展令人印象深刻,但人形机器人的商业化和广泛应用仍面临技术挑战、成本问题和政策考量等多重障碍。

机器人的范式革命,藏在真实世界中丨具身先锋十人谈

1、伯克利大学Sergey Levine团队的研究成果HIL-SERL在具身智能领域取得重大进展,使机器人能在1-2.5小时内通过视觉训练完成复杂操作任务,且成功率达到100%。

2、罗剑岚作为核心作者,其工作推动了强化学习在真实世界中的应用,证明了真机RL在精密操作任务上的效果远超模仿学习方法。

3、罗剑岚认为强化学习是具身智能不可或缺的一部分,并将关注通用高性能机器人在工业生产等领域的应用,以提高自动化水平和生产效率。

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