GenAI的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了人形機(jī)器人的普及FTsesmc
生成式人工智能 (GenAI) 技術(shù)的不斷發(fā)展讓基礎(chǔ)模型有望取代或增強(qiáng)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，打造出更能干、更強(qiáng)大的機(jī)器人。Omdia預(yù)測(cè)，隨著生成式人工智能的普及，到2028年，全球機(jī)器人人工智能芯片組市場(chǎng)價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到8.66億美元，這將有助于 GenAI 在機(jī)器人領(lǐng)域的普及化。FTsesmc
自從 Google 在 2022 年推出了用于機(jī)器人應(yīng)用的變壓器 RT-1 以來(lái)，多個(gè)企業(yè)都在大力推動(dòng) GenAI 在機(jī)器人中的廣泛應(yīng)用。除 Google 外，Meta、OpenAI 和豐田等公司正在其機(jī)器人應(yīng)用中試用或測(cè)試各種基礎(chǔ)模型。CloudMinds、OrionStar 等中國(guó)服務(wù)機(jī)器人供應(yīng)商，已經(jīng)成功開(kāi)發(fā)出自己的基礎(chǔ)模型，并計(jì)劃將這些模型與客戶端軟件系統(tǒng)集成。FTsesmc
但是，GenAI 是資源密集型技術(shù)。在大多數(shù)行業(yè)中，由于模型需要大型圖形處理單元 (GPU) 集群進(jìn)行訓(xùn)練和推理， 通常將 GenAI 部署在云端。與之相反的是，機(jī)器人更傾向于本地處理，因?yàn)樗麄兯鶇⑴c的任務(wù)和業(yè)務(wù)關(guān)鍵應(yīng)用通常優(yōu)先考慮實(shí)時(shí)控制和超低延遲響應(yīng)。Omdia 應(yīng)用智能首席分析師蘇廉節(jié)評(píng)論道：“盡管 NVIDIA 的 GPU 仍然是云基礎(chǔ)設(shè)施和機(jī)器人的首選人工智能芯片組架構(gòu)，但 Qualcomm、Intel 和 AMD 等非 GPU 供應(yīng)商已經(jīng)推出了針對(duì)機(jī)器視覺(jué)、導(dǎo)航和測(cè)繪以及功能安全等設(shè)備端機(jī)器人應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)級(jí)芯片 (SoC) 或?qū)Ｓ萌斯ぶ悄苄酒M。”FTsesmc
令人鼓舞的是，GenAI 的廣泛應(yīng)用還促進(jìn)了人形機(jī)器人的普及。人形機(jī)器人是最接近人類形態(tài)的機(jī)器人，因此許多機(jī)器人技術(shù)專家認(rèn)為其與類人 GenAI 的結(jié)合將是天作之合。在這波熱潮中，Agility Robotics、Boston Dynamics、Figure、Tesla、傅利葉智能、達(dá)闥和優(yōu)必選等公司已推出用于工業(yè)和服務(wù)領(lǐng)域的各種人形機(jī)器人。但是，該技術(shù)仍處于起步階段，未來(lái)五年不可能大規(guī)模推廣。自動(dòng)導(dǎo)引車 (AGV) 和自主移動(dòng)機(jī)器人 (AMR) 仍是 GenAI 較為成熟的應(yīng)用形式。FTsesmc
廉節(jié)總結(jié)道：“該行業(yè)不應(yīng)專注于炒作，而應(yīng)集中精力夯實(shí)數(shù)據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)。對(duì)于機(jī)器人供應(yīng)商而言，他們需要通過(guò)各種模型優(yōu)化技術(shù)擴(kuò)展機(jī)器人中低功耗 GenAI 的功能，強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)控制和性能，并更善于利用計(jì)算和連接相互融合所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于機(jī)器人用戶而言，開(kāi)發(fā)特定領(lǐng)域的 GenAI 模型與對(duì)道德、安保、安全和性能進(jìn)行嚴(yán)格審查，將極大促進(jìn)采用GenAI 的機(jī)器人的普及。”FTsesmc
責(zé)編：Elaine
