人形機器人的未來,藏在人工智能的歷史裏

2023-07-28 18:40:07    編輯: robot
導讀 本文系基於公开資料撰寫,僅作爲信息交流之用,不構成任何投資建議。 自去年8月發布《你看好人形機器人嗎》這份報告以來,我們始終密切關注人形機器人賽道動態。去年的一波熱潮過後,今年6月以來,人形機器人概...

本文系基於公开資料撰寫,僅作爲信息交流之用,不構成任何投資建議。

自去年8月發布《你看好人形機器人嗎》這份報告以來,我們始終密切關注人形機器人賽道動態。去年的一波熱潮過後,今年6月以來,人形機器人概念再度爆發,多次出現集體漲停。橫空出世的ChatGPT,不僅打破了沉寂許久的AI圈,也讓更多人开始期待AI與人形機器人結合產生的1+1>2的效果。

今年5月份特斯拉股東大會上,馬斯克對人形機器人提出雄心勃勃的目標,其推測人形機器人遠期需求將達100億台,遠遠超過汽車需求。即使最終只達到預期的十分之一,產業空間也是一個極其誘人的數字。

而硬幣的另一面,“人形機器人只存在於科幻電影”、“人形機器人落地難”、“人形機器人只適合在工廠”等質疑聲從未間斷。畢竟,在舉世矚目的2023世界人工智能大會上,特斯拉Optimus人形機器人並不能動,成了名副其實的鎮館展品。

很多人也开始懷疑自己是否在追逐白日夢,而這個白日夢是他們從《終結者》、《機器人管家》等科幻電影中激發出來的。

如果你是一個長期關注機器人領域的人,自然會有一個疑問,爲什么人形機器人經歷了數次風口還是不能落地,難道那些做人形機器人的公司都是爲夢想窒息嗎,人形機器人的炒作何時休?

其本質是,技術的發展不是线性的,雖然長期來看呈現波動向上的趨勢,但中間過程是起起落落,甚至是高开低走。

在最喧囂的時候,我們需要不斷打破线性預期。透過AI的發展歷史,或可更加冷靜看待人形機器人的成長軌跡。

01

從過去的AI看現在的人形機器人

1、AI是怎么發展到這一步的

“機器能思考嗎?”1950年,計算機先驅艾倫·圖靈在他的傳奇文章《計算機機械與智能》中提出了這個問題。

在1956年美國的達特茅斯會議上,約翰·麥卡錫等一衆世界頂尖科學家首次提出了“人工智能”一詞,標志着人工智能的正式誕生。

之後人工智能領域展現出一路高歌的趨勢,科學家們對人工智能做出了大量樂觀的暢想和預測,致力於盡快开發出能夠通過“圖靈測試”的人工智能。

可惜好景不長,在20世紀70至80年代,由於技術不足,然而許多人工智能程序更像是“玩具”,沒有實際應用前景。人工智能的發展第一次陷入沉寂。

在這之後的數十年,科學家們一直沒有停止追求真正的人工智能。但事實上,所謂的人工智能卻常常被調侃爲“僞智能”,只能按照程序設定執行特定指令。

直到2016年,也就是人工智能誕生60年後,谷歌的AlphaGO擊敗圍棋世界冠軍李世石。AlphaGO用4比1的战績告訴世人思考和創造力不再是人類獨有的技能。

一朝成名天下知,AlphaGO的勝利給人們帶來了無限遐想,“人工智能”這個概念的熱度一下子達到了前所未有的高度。

AlphaGo的突破在於:它可以自行深度學習進行走棋和預測,不需要人來設計算法“找特徵”。表面上看AlphaGo比世界冠軍更會下棋,背後是其不再使用蠻力算法,而是通過算法層面的創新及大規模深度學習訓練後的人工神經網絡,從錯誤中不斷學習,最終展現出超人水准。

這場人機大战在當時無疑是人工智能發展史上的一個高峰,市場頗爲一致地相信人工智能產業奇點將近,或將催化下一輪產業革命。IBM等科技巨擘均重金投資人工智能。

在國內,人工智能同樣掀起了一輪技術創新的浪潮。國內商湯科技、雲從科技、格靈深瞳等衆多人工智能初創公司受到投資界的普遍追捧。一切都預示着:人工智能的時代已經到來。

然而,在高點過後,被寄予遠大前景的人工智能並沒有大範圍成功,相反,卻很快失去了光環,迎來“人工智能的寒冬”。伴隨着人工智能再次沉寂,市場一度出現了AI泡沫破滅的悲觀論調。

直到ChatGPT上线,AI再次從低谷衝上高峰。似乎一夜之間,AI進化成超級聰明的聊天夥伴,變成了能夠完成個性化任務的辦公助手。就像當年的AlphaGO一樣,ChatGPT再次改變人類對AI的認知。

如今,圖靈等計算機先驅們在二战後就夢想的AI技術正在一步步走向現實:AI能夠識別圖片和人,能夠回答復雜的邏輯性問題,能夠自己編寫創造性的文本,甚至創造曲譜等。

從全球商業化應用上看,AI在金融、教育、醫療、安防、自動駕駛等領域已經星火燎原。

2、相比AI,今天人形機器人走到哪一步了?

2021年8月,馬斯克在特斯拉AI日上發布人形機器人的概念圖,將人形機器人再一次帶入了大衆視线。同時期,亞馬遜、三星、谷歌等科技巨頭紛紛加大對人形機器人領域的投入力度,使得機器人賽道熱度驟然升溫。

時隔一年,2022年10月,馬斯克帶來特斯拉人形機器人,站在馬斯克旁邊的特斯拉Optimus,成爲科技界的新寵。

今年7月的2023世界人工智能大會上,特斯拉Optimus變身“流量明星”引來大量人群圍觀,拍照、合影、直播。

特斯拉Optimus身高172cm,體重56.6kg,就是一個正常成年人的身形。其全身擁有28個自由度,手部有11個自由度,就如同人體的關節,可以實現靈活地抓握,且力大無比,可以單手舉起一台鋼琴。

對人機器人而言,特斯拉Optimus的出現更像是當年的AlphaGo面世,正給世人描繪更大的應用前景。

因爲馬斯克的號召力,市場對人形機器人的看多情緒被徹底引爆。畢竟馬斯克把很多不可能的事情做成了,大家都愿意跟隨他。也因爲馬斯克,正在讓更多人深入地研究人形機器人。

02

人形機器人將再次沉寂,然後再次爆發

事實上,特斯拉目前沒有成熟的執行器供應商可以用於Optimus,而是需要自己定制,執行器作爲人形機器人的核心部件,集成了電機、控制器、傳感器等,每一種器件都是單獨定制的,設計並不容易。

正如一句老話所說:“對於人類來說很難的事情,對機器來說很簡單。”反之亦然。

以抓取場景爲例,對於人來說,抓取觸碰是一件再普通不過的事,但對機器的驅動系統就提出了很大挑战,一個機械關節想要觸碰雞蛋而不碎,背後需要非常精准的電機扭矩控制,而且中間需要大量軟硬件結合的調試和學習。

目前,特斯拉僅制造了10台Optimus人形機器人,所以拿個模型放在人工智能大會上也不足爲奇了。

根據公司在二季度業績電話會上的透露細節,特斯拉Optimus人形機器人將在11月左右進行更多的行走和任務執行測試,在明年某個時候,將從特斯拉工廠开始嘗試,讓Optimus投入真正的生產活動中。在讓人形機器人變得更聰明以前,特斯拉要先考慮的是如何讓人形機器人在工廠工作時變得更熟練。

換句話說,Optimus人形機器人在工廠的應用還處在試驗階段,其他應用場景也只能排在更加後面。短期來看,這顯然要讓把養老的希望寄托在人形機器人身上的人群失望了。

特斯拉將Optimus定位爲一款功能強大的機器人,可以執行不同任務的能力,在生產和生活中都可以扮演非常重要的角色,未來在全球各地幫助數以百萬計的人。

但是馬斯克能否復制特斯拉電動車的成功,依然要打上一個問號,而它最大的挑战是如何用極致的成本實現足夠發性能。畢竟馬斯克也不止一次跳票了。

比如電動皮卡Cybertruck,雖然馬斯克稱其是特斯拉的一張王牌,但這款車因電池供應等問題多次被推遲交付,從2021年底推遲到2022年底,再又推遲到2023年中期。直到今年的股東大會上,馬斯克終於承諾將在年內交付。

所以,如果馬斯克這兒的商業化不及預期,人形機器人很有可能會再次掉入起落曲线中的又一個低谷,沉寂在所難免。

類似的,AI未來可能一樣還會再次遇到沉寂期。以ChatGPT爲例,未來會遇到一些瓶頸,而這個瓶頸之一就是數據要素。一旦人類產生的數據被ChatGPT挖掘的差不多了,沒有新的數據投喂,ChatGPT如何迭代升級?

不管是人工智能還是人形機器人都曾經歷了多個周期,歷過低谷和高峰,在起起落落中向上發展。然後,人們對它的期望越大,失望越大。

人形機器人上一次的高點是2016年前後,當時國內湧入了一大批新玩家,面對又一個新的技術浪潮,萬衆期待。但事後證明,當時的人形機器人更像是大號玩具,當初想象的情景並未在各行各業廣泛落地。最後活下來的所謂人形機器人公司也是寥寥無幾。

不過,人形機器人還會再次突破,未來達到一個新的高點。

從性能角度,還是以特斯拉爲例,在他們看來,人形機器人等於沒有輪子的自動駕駛汽車。特斯拉電動車的自動駕駛能系統和視覺神經網絡系統在Dojo超級計算機的加持下,可以利用動作捕捉來“學習”人類,讓人形機器人的性能變強大。

從成本角度,目前市場的人形機器人動輒百萬元,而且性能還達不到人們的預期。但是如果成本降到50萬,甚至20萬區間呢,這就相當於一輛中高端電動車的售價,如果性能達到一定程度,意味着大量普及的可能性。

比如在工廠中,用工業機器人加AGV,以及自動化的設備,替代大量人工,降低制造成本。但是工業機器人還無法代替精細活的關鍵崗位。假如人形機器人能夠勝任,人形機器人大軍將會越來越龐大。

更樂觀一點,未來特斯拉人形機器人真如以低於2萬美元的價格銷售。那么能夠打掃地板和清潔窗戶的人形機器人會讓我們的生活更輕松,就像家裏的洗衣機和洗碗機一樣。

當年特斯拉最开始的一款純電車型總銷量還不到現在一個月的銷售,如今Model 3已經成了街車。背後是成本下降和性能提升的疊加效果。

值得一提的是,ChatGPT的出現爲人形機器人提供了新思路——將大語言模型與人形機器人結合,通過圖像、文字、視頻等數據聯合訓練,並引入多模態輸入,增強模型對現實中對象的理解,幫助人形機器人處理具身推理任務。濃縮成一句話就是以AI爲人形機器人注入靈魂。

如果從長遠來看,投資回報率才是影響全球對機器人態度的關鍵。以亞馬孫的無人超市爲例。當亞馬遜在市中心設立無人售貨的小商店時,相機、傳感器和射頻識別芯片組成的系統會自動計算購物車裏商品的總價。雖然亞馬遜需要在自動化貨架和收銀系統上額外投資數百萬美元,但在人工成本上節省了,於是它在之後的某個階段就可以收回成本。

類似的,如果一家養老院的職工能用人形機器人替代,那么這時人形機器人所帶來的回報就不是以美元計算了,這時候的衡量標准變成了社會效率的提升。

總之,一旦人形機器人的性能和價格符合預期,將觸發新技術進入正反饋閉環循環。那時人形機器人的發展就勢不可擋了。

03

爲什么還要強調持續關注?

未來人形機器人還會再次沉寂,也會再次起來,離商業化漸行漸近。那爲什么我們要持續保持關注呢?不同點在於,本輪人形機器人浪潮,中國隊不再是旁觀者而是深度參與者,甚至有望成爲引領者。

過去十多年來,蘋果鏈、電動車產業鏈、家電產業鏈的成熟,催生了一大批標准化、規模化的零部件公司。歷經產業洗禮的他們具備一定的規模化生產和定制化开發能力。同樣地,我國機器人產業鏈完整框架已初具雛形。比如三花、拓普、雙環、恆立、匯川、綠的、埃斯頓等,有機會更快切入人形機器人的供應鏈。

依托中國成熟的供應鏈,在看到特斯拉大規模量產前,我們會看到各種國產的人形機器人。比如達闥雙足機器人、傅裏葉機器人。中國企業不再是處在微笑曲线的底部。就像和AI賽道一樣,不再只有谷歌等硅谷大公司,而有百度、阿裏、科大訊飛等科技大廠。

未來機器人很有可能會成爲科技博弈的一個焦點,以中美兩國主導的人形機器人“軍備競賽”已經拉开序幕。如今的市場上不斷湧現出人形機器人技術的突破,並且更多的突破正在酝釀中。

       原文標題 : 人形機器人的未來,藏在人工智能的歷史裏



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