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          多模態(tài)大模型落地機器人行業(yè) 國內(nèi)多家企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)突破

          2023-12-13 20:16  來源:證券日報網(wǎng) 

              本報記者 王鏡茹

              近期國內(nèi)多家企業(yè)在“大模型+機器人”已實現(xiàn)技術(shù)突破。

              業(yè)內(nèi)認為,隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的擴大,多模態(tài)大模型與機器人的需求將會不斷增加,為企業(yè)提供了廣闊市場空間。此外,與其他行業(yè)的合作也將為多模態(tài)大模型與機器人的發(fā)展帶來新機遇,例如與醫(yī)療、制造等行業(yè)的合作,可實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用場景和商業(yè)價值。

              多模態(tài)機器人實現(xiàn)技術(shù)突破

              截至12月13日收盤,步科股份、埃夫特、綠的諧波等多只機器人概念股漲超4%。消息面上,特斯拉發(fā)布Optimus-Gen2(第二代擎天柱)人形機器人視頻,其搭載由特斯拉設(shè)計的執(zhí)行器與傳感器,行走速度提高30%,平衡力及全身控制均得到提高。

              “多模態(tài)”AI是指能處理文本、音頻、圖像、視頻和代碼等多種形式內(nèi)容的大模型。隨著多模態(tài)大模型快速迭代,國際大廠不斷關(guān)注其在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用,并在機器人規(guī)劃、控制、導(dǎo)航等主要任務(wù)上進行了探索。

              止于至善投資總經(jīng)理何理告訴《證券日報》記者:“多模態(tài)大模型融合視覺、語音和傳感器數(shù)據(jù)處理技術(shù),極大豐富了機器人認知和決策層面。該技術(shù)在機器人中的應(yīng)用,有望使機器人在復(fù)雜交互、自然語言理解和環(huán)境適應(yīng)等領(lǐng)域邁出重大進步,激發(fā)其作為高度自主助手或勞動力的無限可能性。”

              國內(nèi)已有企業(yè)在此領(lǐng)域搶先布局。12月12日晚,奧比中光發(fā)布大模型機械臂1.0產(chǎn)品,可通過語音Prompts作為輸入,利用多種大模型的理解能力和視覺感知能力,生成空間語義信息,讓機械臂理解、執(zhí)行動作。在其同步披露的視頻中,機械臂成功完成了一系列語音口令,包括“把綠色方塊放到黃色框中”“請恢復(fù)最開始的狀態(tài)”等。

              奧比中光聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO肖振中告訴《證券日報》記者:“公司希望通過工程化研究,使大模型機械臂在實際場景落地,包括提升機械臂自動繞開復(fù)雜障礙物來完成人類指令的能力,解決大模型+機械臂的泛化性問題,最終實現(xiàn)通用場景落地。”

              據(jù)不完全統(tǒng)計,中科創(chuàng)達、億嘉和等上市公司亦于近期相繼披露了基于多模態(tài)大模型的機器人研發(fā)進展情況。

              商業(yè)大規(guī)模應(yīng)用仍需時間

              我國機器人行業(yè)已具備一定產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。頭腦聰明、四肢靈活得多的模態(tài)機器人正成為多方競逐未來產(chǎn)業(yè)的新賽道。

              何理認為,在國內(nèi)市場,企業(yè)已積極投入關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)的研發(fā)和生產(chǎn),尤其是在傳感器、精密機械部件、執(zhí)行器以及創(chuàng)新材料和輕量化結(jié)構(gòu)件領(lǐng)域,展示了蓬勃發(fā)展勢頭。

              諧波減速器是工業(yè)機器人的核心零部件。綠的諧波披露,已較早完成工業(yè)機器人諧波減速器技術(shù)研發(fā)并實現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn),在該領(lǐng)域率先實現(xiàn)了對進口產(chǎn)品的替代,極大降低了國產(chǎn)機器人企業(yè)的采購成本及采購周期。其推出的新一代Y系列諧波減速器,通過數(shù)理模型創(chuàng)新,軸承設(shè)計及加工工藝優(yōu)化,其剛度指標較現(xiàn)有其他產(chǎn)品提升了一倍。

              不過,部分業(yè)內(nèi)人士認為,“多模態(tài)+機器人”還處于發(fā)展階段,實現(xiàn)商業(yè)化落地仍面臨不少挑戰(zhàn)。

              “首先,技術(shù)成熟度較低,存在技術(shù)瓶頸。例如模型的可解釋性、穩(wěn)定性、安全性等方面還需進一步提升;其次,大模型和機器人的研發(fā)和生產(chǎn)成本較高,維護和運營成本也相對較高,需投入大量人力、物力資源。”郭濤說。

              肖振中對此表示認同,他告訴《證券日報》記者:“大語言模型(Large Language Model,LLM)結(jié)合視覺傳感,會讓各類機器人、機械臂落地到更多場景中,如工業(yè)制造、柔性物流、商用服務(wù)等。目前大模型跟實際數(shù)據(jù)的結(jié)合還存在一定差距,大模型運行消耗的算力也偏大,應(yīng)用需要三五年的時間逐步落地,業(yè)務(wù)成熟可能需要更久。”

              “但公司堅信這是正確的方向,前景廣闊。”肖振中表示,奧比中光正搭建機器人及AI視覺中臺,通過多模態(tài)視覺大模型及智能算法研發(fā),結(jié)合機器人視覺傳感器,形成自主移動定位導(dǎo)航和避障的完整產(chǎn)品方案,積極迎接智能機器人時代。

          (編輯 孫倩)

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