科技巨头入局,机器人商业化落地进展到哪了?
近期美股机器人赛道火爆,人形机器人初创公司获得高估值,高科技公司纷纷加入,AI行业与人形机器人融合发展加速,目前机器人商业化落地进展到哪一步?
光大证券在周四的报告中进行详细介绍,人形机器人已在硬件上突破运动控制能力,正结合AI大模型实现更多的功能。
美股科技巨头纷纷入局机器人行业,随着AI大模型发展迭代,其已成为人形机器人商业化落地的关键,而同时人形机器人也是AI的重要应用场景之一。
展望未来发展,光大证券指出未来三大发展方向:一是硬件突破瓶颈,运动性能和灵活性提升;二是软件算法,“具身智能” 为人形机器人通用性赋能;三是商业化,产品上市进程激昂加快。
最新进展:运动控制能力有所突破光大证券指出,从最新进展来看,人形机器人厂商逐渐突破硬件瓶颈,机器人的操作能力和移动能力得到较大提升,如Figure机器人具备行走能力、特斯拉Optimus-Gen2相比第一代运动性能提升。
其次,结合AI训练人形机器人成为发展方向,Figure与OpenAI合作开发下一代人形机器人的AI模型;特斯拉采用自研FSD控制系统;1X与OpenAI合作开发具身学习模型。
主要海外机器人头部公司包括,初创企业Figure、特斯拉、波士顿动力、挪威企业1X Technologies以及备考亚马逊的Agility Robotics。具体来看:
Figure:具备领先理解与学习能力 与OpenAI合作开发下一代机器人AI模型公司推出的首款人形机器人 产品命名为Figure 01,已经具备端到端学习能力和行走能力。Figure利用多模态大模型赋能加速机器人迭代,与OpenAI合作开发下一代人形机器人AI模型,使用微软Azure云服务搭建人工智能基础设施和存储数据等。
特斯拉:Optimus人形机器人技术进步迅速 FSD+Dojo为训练提供技术底座特斯拉核心竞争力之一是,其FSD(全自动驾驶)已经具备“端到端”的能力,使特斯拉摆脱了代码的限制,接下来只需要在数据和算力两个层面进行突破;而在算力方面,拉Dojo超算中心,由一万个英伟达H100GPU组成,能提供340 FP64 PFLOPS的峰值算力。
波士顿动力:深耕多年,机器人硬件技术积累深厚波士顿动力在于人硬件技术领先,动作灵活性优于同业水平,但产品商业化落地存在瓶颈。未来公司未来发展关键在于产品商业化落地,AI大模型或许将为公司带来新增长机会。波士顿动力此前宣布地将ChatGPT与Spot相结合,开发出了一种会说话的导游机器狗。
1X Technologies:第一代人形机器人EVE已经成功实现商业化EVE的核心优势是率先在医院后勤领域、安保领域实现商业化,硬件创新方面包括自主开发Revo1伺服电机和下一代双足人形机器人NEO,同时开发“具身学习”和“共享自治”增强人形机器人的学习能力。
Agility Robotics:致力于实现商业化人形机器人量产Agility Robotics背靠亚马逊,机器人产品Digit主要面向工业场景。人形机器人已经进入量产阶段,并已进入亚马逊物流中心“实习”,且拥有高达97%的任务完成成功率。
科技巨头纷纷入局 AI大模型成商业化关键光大证券指出,AI大模型的强大算法能够大大提升训练机器人的效率,同时人形机器人作为一种新兴智能终端,也是AI技术重要的下游应用之一,美股科技巨头纷纷布局机器人。
英伟达成立GEAR实验室聚焦具身智能大模型研究,具身智能已有Eureka、Voyager、MineDojo、VIMA等成果。同时,英伟达利用模拟器扩大真实世界数据集,加快机器人AI化进程,同时提供端到端Isaac、Jetson机器人开发平台,结合生成式AI来支持大规模训练、开发和部署AI机器人。
谷歌发布RT-1、RT-2机器人模型,这是机器人首次通过庞大的、 多样化的、任务无关的数据,展现出泛化性,执行了一些未曾见过的任务。
Meta的V-JEPA模型通过观看视频教会机器理解和建模物理世界,让人工智能有能力通过形成其周围环境的内部模型来规划、推理和 执行复杂的任务。
未来展望:硬件+软件+商业化展望未来,光大证券指出,人形机器人发展潜力巨大,未来重点方向在硬件+软件+商业化:
首先来看硬件方面,当前零部件的尺寸、重量以及性能不能满足机器人厂商需求,未来能提升的两种路径是(1)纵向合作,上游厂商满足下游需求;(2)自主研发,机器人企业自主研发硬件核心技术。
其次量产能力和商业化方面,量产降本能力看好特斯拉,预计特斯拉机器人商业化进程将会领先其他机器人企业。因为人形机器人降本路线需要制造工厂具备丰富的生产经验,特斯拉此前生产并销售自动驾驶汽车,可迁移的生产经验是其拥有的优势,
商业进展上,预计许多人形机器人将会在近几年快速将产品投放进市场,首先在物流仓储等领域布局,逐步成熟后再转向家用,家用人形机器人前路漫漫。
最后是软件算法方面,“具身智能” 为人形机器人通用性赋能,通过在物理世界和数字世界的学习和进化,达到理解世界、互动交互并完成任务的目标,但仍面临算法、工程技术、数据、场景和复杂软硬件等的诸多挑战。
本文选取自《美股科技巨头纷纷入局, AI大模型将推动机器人商业化落地》,分析师(付天姿 执业证书编号:S0930517040002)
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