发布时间：2024-11-20 05:33:39 来源：米乐m6米乐平台 作者：M6米乐最新下载地址
人形机器人元年或将到来，斯坦福ALOHA机械臂硬件成功布局；AI底层平台搭建完毕，英伟达IsaacAMR系统助力软件研发；人工智能重塑行业竞争格局，核心制造企业追赶争先；初创团队引领下游硬件多点开花，重量级硬件应用涌现可期。
人形机器人商业化元年或将到来，“AI+软硬件”供给准备充足。工信部印发的《人形机 器人创新发展指导意见》指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后 的颠覆性产品；Markets and Markets 预计到 2027 年，全球人形机器人市场规模达 173 亿美元，复合增长率为 63.5%，市场发展广阔。为争夺这一迅速增长的市场，主要 厂商积极推进相关产品的迭代升级和量产落地，人形机器人的商业化条件已然具备。
核心技术瓶颈加快突破，AI 助力机器人具形化。长期困扰人形机器人智能控制升级发展的主要有三个问题：
（1）模仿学习能力：强调AI泛化能力，基于对于人类动作的模仿，人形机器人应具备 自主决策、自主学习升级的能力，提升任务完成的完整性和连贯性。
（2）末端执行能力：强调灵巧机器手的操作精度，在中央分析器“大脑”的运算决策下， 人形机器人的动作输出应精准、降低失误率，提升任务完成的正确性和准确性。
（3）基于感知的运动控制能力：强调底盘的全地形移动能力，类似自动驾驶，人形机器 人应基于对周围环境的感知实现对自身的运动控制，增强全移动操作能力，提升任务完成的时效性。
Mobile ALOHA 系统和 Isaac AMR 平台分别针对软件算法和硬件开发提出解决方案，攻克人形机器人三大难题，降本增效，加速人形机器人量产实现。
人形通用机器人元年或将开局，Mobile ALOHA 到来宣示 AI 赋能机器人迫在眉睫。Mobile ALOHA 是基于 Transformer 端到端学习模型，通过 ACT 动作学习算法模仿人 类双手动作的远程操作系统，在已有的静态 ALOHA 数据集上，利用共同训练，助力机 器人完成需要精确操作的任务；达到人类模拟 50 次演示、机器人相同动作执行成功率超 过 80%的优良效果，而成本仅为同类系统的 10%-20%。
Mobile ALOHA 在做家务方面表现出较大的潜能，人形家务机器人雏型初现。近日，走红全网的斯坦福炒菜机器人Mobile ALOHA展现出 AI 赋能下低成本实现机器人商业化 的可能。Mobile ALOHA不仅可以自主操作，还可以支持全身远程操控完成洗衣、浇花、 煮咖啡等复杂任务，更可以通过神经网络自行学习双手操作的日常行为，充分完成做菜、 使用柜子存放物品、与人击掌等个性化的挑战任务，在家政领域方面潜能突出，或成为 人形机器人家用化的“拐点”。
我们认为，Mobile ALOHA 系统的优势在于共同训练和模仿学习，其将助力机器人在得到人类演示的数据基础上，自主寻找不同任务的对应最优解，并在不同任务的执行中不断提高操作的精准性与灵敏性，为人形机器人运用在更多场景上创造可能。人形机器人 可广泛应用于家政、工业、医疗等诸多行业，行业下的细分场景对机器人的需求往往会 存在差异。如要广泛适应不同场景，则会带来较高的研发成本，同时造成部分场景下功 能冗余、使用效率低。Mobile ALOHA 通过开源实现“完全复刻”，赋予使用者以低成 本在较短的时间内自由训练机器人，来满足个性化的需求，使得其应用空间更具想象力、 灵活性，为人形机器人量产使用做好准备。
家庭保姆机器人的“原型机”，潜力广阔的 AI 自主模仿学习系统。Mobile ALOHA 系统在团队论文中被定义为“一种用于收集双臂运动数据的低成本全身远程操作系统”，本意是开发机器人双臂运动控制的廉价研究平台，但其恰好解决了家务机器人研发的两大难题：
1）机器人的运动控制能力：主要是机械手臂的运动控制。Mobile ALOHA 团队利用“静 态数据集+模仿学习”联合训练的方法丰富机器人的运动执行样式、提升执行的准确性并 增强应对新任务的解决能力，同时开源式设计使得“人人可复刻”，使得普通人也可以在短时间内具备熟练使用的能力。
2）机器人的移动能力：主要是机械底座的平稳移动。Mobile ALOHA 团队直接外购市场 上成熟的AGV（智能搬运机器人）产品，得益于定位导航、路径规划等技术在上一个十 年的普及推广，采用的AgileX Tracer AGV有效地解决了机器人在家庭的灵活移动问题。
凸显模仿学习的应用潜力，避免“神话”大模型作用。Mobile ALOHA 系统以“模仿学习” 为核心，强调机器直接模仿人类的行为逻辑，降低编程要求，相比需要高算力、强算力 支撑的大模型，在训练成本上更具优势，以牺牲一定精准度为代价，简化学习流程、便 于普通人上手操作，助力家务机器人早日“走出实验室”。
机器人灵巧手作为一种新型的末端执行器，在机器人与环境的交互中起着关键作用。末端执行器是机器人执行部件的统称，一般安装于机器人腕部的末端，是直接执行任务的装置。灵巧手作为一种新型的末端执行器，预期可以实现的拟人化强力抓持、精准抓取 和灵活操作能力，具有日趋广泛的应用需求和市场前景。多指灵巧手的机构形式是多指 多关节，最普遍的是手指数目为 3～5 个，各手指具有 3 个关节，手指关节的运动副都是采用转动副。目前各种协调控制、抓取规划方法被提出以用于控制多指灵巧手实现模拟人手的抓取和操作。
基于感知的运动控制能力是人形机器人的重要基础，Isaac AMR 平台加速机器人的部署效率。英伟达发布的可供第三方进行二次开发的全新自主移动机器人平台 Isaac AMR （Autonomous Mobile Robot），可用于模拟、验证、部署、优化与管理自主移动机器人， 包含了边缘到云的软件服务、计算能力以及一套参考传感器和机器人硬件，可加快AMR的开发和部署速度，减少成本和缩短产品上市时间。
虚拟环境算法加速机器人感知能力提升，集成式设计便于机器规模生产。软件层面，与斯坦福 Mobile ALOHA 团队采用低成本的“模仿学习”方法训练机器人操作能力不同的是，英伟达团队基于 Isaac Sim 创造“逼真的数字孪生”便于 AMR 机器人的设计，Isaac AMR 加快全自主移动机器人的部署并降低成本；硬件层面，采用模块化设计集成 Nova Orin，便于研发人员评估系统并改进。
AI 之战打响，核心大企业抓紧布局。ChatGPT 等大模型广泛受到关注，AI 热潮席卷全球， 展示出 AI 技术与传统产业相结合所爆发出的生命力和活力，使得利用人工智能转型升级 发展模式成为公司的未来生存之道。为追赶时代潮流，世界 500 强等核心大企业加大布 局力度，争先开发新技术，用 AI 改进企业运营模式。
传统业务数字化转型，与 AI 应对新业务挑战同步进行。世界 500 强企业不断将核心业务 与 AI 相结合，新旧互补创造出新的生产力，据 Morning Consult 调查显示，2022 年全球 企业 AI 采用率达到 35%；同时应对新业务的扩展，持续横向开发新 AI 产品使用场景，凭 借自身资金优势和技术积累，主动建立 AI 研发及应用公司生态，打造可持续发展及新的 盈利增长点
微软期待用 AI 重新定义软件开发与工作的未来。微软与 OpenAI 合作，将其大语言模型 ChatGPT 和 GPT-4 等集成到 Azure 平台上，为开发者提供便捷的 AI 应用开发和部署服务。微软还推出了一系列 AI“集合”——涵盖从 Azure OpenAI、Copilot Stack、开发工具到协作应用等领域，微软将 AI 融入现有的软件和服务生态，从提供 AI 工具到构筑 AI 平台 和生态，全方位帮助开发者应对技术，予力人们运用 AI，让每个人都可以在工作和生活中，探索全新机遇与无限可能。
IBM 相继发布红帽OpenShift 开放式混合云技术平台、新一代 AI 与数据平台 IBM watsonx，积极在 AI 领域布局，助力政府和企业实现快速、高效、安全地实现数字化转型；并注意制定正确的护栏以确保 AI 系统中的数据质量、合规性和透明度，引导企业有 效运行 AI，以合乎道德标准的方式快速获益。
亚马逊采用 AI 技术驱动机器人，用于自动化的仓库操作和物流处理。如 Sparrow、 Cardinal、Proteus 等仓库机器人，亚马逊通过引入红杉（Sequoia）和 Digit 两种新的机 器人系统，结合 AI 技术和高级机械设计，提升机器人的移动速度和工作效率。
(1) 快速送货服务：AI 技术使亚马逊能够更快地处理和执行客户订单，处理所需时间减少了 25%。
(2) 交付估计的准确性：通过 AI 驱动的系统，亚马逊提高了交付估计的准确性，增强了客户信任和满意度。
(3) 员工与机器人的协同：目前有超过 75 万个机器人在亚马逊与人类员工协同工作，通常被用来承担“高度重复的任务”，减轻人类员工的压力，提升整体工作效率。
日立基于搭载 AI 及 IoT 技术的智能 OT 研发控制系统，在数字解决方案、自动控制架构、 电机驱动与电子电力方面开创新格局。将 AI 与核心业务相结合，研发解决复杂社会课题 的数字解决方案和高度可靠性、安全性的自动控制技术，低碳排放的电气化产品，如运 用 AI 与 IoT 分析收集的传感数据，开发高效的运行维护方案，维护铁路设备、加快制药 进程等。同时，日立加快自研自有生成式人工智能（AI）产品，开拓 AI 产品运用的更多 场景。
松下成立人工智能研究中心，重点发力于 AI 机器人、智能家居设备和工业自动化。并将 AI 技术与其电子产品相结合，开发 AI 产品在家用电器、住房、汽车等领域的使用场景。
i-PRO 嵌入式人工智能安防摄像头：AI 引擎深度学习能力强大，可精准检测、识别与判断图像。通过使用深度学习的分析技术和安全技术，在摄像机内部集成强大的AI引擎， i-PRO网络摄像机可以直接运行深度学习应用程序，无需额外的服务器进行分析计算，从而保持高水平的准确性和效率，研究领域涉及图像识别、数据分析、智能机器人等分类场景。
使用场景广泛，支持个性化定制。AI 摄像头，可以提供高精度的人类搜索、车辆搜索、占用检测等功能。此外，i-PRO 可以满足不同客户的需求，提供从中端到高端的各种型号，以及可定制的特殊型号。
ABB 的机器人，在协作机器人、机器学习和人工智能等领域能力先进突出。ABB 专门为电力、自动化、机器人和电气化等行业提供 AI 技术和工程解决方案，累计交付超过50 万套机器人解决方案，机器人研发、量产及应用经验丰富，在工业生产中使用场景众多。
工业人工智能的先驱和领导者，AI 应用场景众多。西门子基于自研云基础物联网操作系 统 MindSphere，通过将 AI 技术固化为应用程序形式，为发电、能源管理、智慧城市和医 疗领域等方面的客户提供降本增效的智能解决方案。同时注重 AI 技术的前沿专利布。
