在年初備受矚目的CES 2025展會(huì)上,智能硬件產(chǎn)品以盛大的姿態(tài)拉開(kāi)了今年的帷幕,眾多創(chuàng)新的智能產(chǎn)品在AI技術(shù)的推動(dòng)下,展現(xiàn)出了豐富多樣的應(yīng)用前景。盡管AI的發(fā)展之路仍然漫長(zhǎng),但從云端到終端的發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)愈發(fā)明確,智能硬件領(lǐng)域在2025年迎來(lái)了屬于AI的下半場(chǎng)。
在眾多智能硬件產(chǎn)品中,機(jī)器人無(wú)疑是最具代表性的存在,尤其是人形機(jī)器人,成為了展會(huì)上最耀眼的科技明星。英偉達(dá)演講期間,14款機(jī)器人組成的“人形機(jī)器人軍團(tuán)”震撼登場(chǎng),英偉達(dá)CEO黃仁勛的那句“通用機(jī)器人的ChatGPT時(shí)刻即將到來(lái)”更是令人印象深刻。
回顧人形機(jī)器人的發(fā)展歷程,可以發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)逐漸從底層軟硬件背后走向前臺(tái),成為推動(dòng)機(jī)器人性能革新的關(guān)鍵力量。如今,人形機(jī)器人的宣傳重點(diǎn)已經(jīng)不約而同地聚焦于AI。
AI的發(fā)展已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展,它正在不斷改變?nèi)祟惖纳睿⒗^續(xù)帶來(lái)深遠(yuǎn)變革。在智能硬件領(lǐng)域,機(jī)器人與AI的結(jié)合尤為緊密,這種結(jié)合加速了機(jī)器人向?qū)嶋H應(yīng)用邁進(jìn)的步伐。
作為人形機(jī)器人的引領(lǐng)者,特斯拉的Optimus備受矚目。馬斯克已經(jīng)明確表示,特斯拉的未來(lái)將押注在Optimus機(jī)器人上。特斯拉計(jì)劃在2025年制造數(shù)千臺(tái)人形機(jī)器人,并在2026年將產(chǎn)量增加10倍,目標(biāo)達(dá)到5萬(wàn)至10萬(wàn)臺(tái),未來(lái)或每年產(chǎn)量翻10倍。
除了人形機(jī)器人,消費(fèi)級(jí)智能機(jī)器人產(chǎn)品也開(kāi)始嶄露頭角。陪伴機(jī)器人、清潔機(jī)器人、商業(yè)服務(wù)機(jī)器人等智能化產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),特別是AI陪伴機(jī)器人的創(chuàng)新,為AI機(jī)器人玩具這一新賽道注入了活力。
英偉達(dá)提出的AI技術(shù)進(jìn)化路徑顯示,AI正在從感知AI向生成式AI、代理型AI演進(jìn),最終將實(shí)現(xiàn)具備傳感與執(zhí)行功能的物理型AI。在這一終極形態(tài)下,任何能夠感知并執(zhí)行操作的設(shè)備都將被視為機(jī)器人,并由AI賦能釋放其應(yīng)用潛力。
在智能化下半場(chǎng),機(jī)器人與模型的融合創(chuàng)新成為產(chǎn)業(yè)鏈推進(jìn)的重點(diǎn)方向。近期,多款人形機(jī)器人紛紛亮相,展示了多模態(tài)AI大模型在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用成果。例如,阿加犀攜手高通發(fā)布的“通天曉”人形機(jī)器人,就是基于終端側(cè)生成式AI的具身智能解決方案。
此外,銀河通用發(fā)布的Galbot G1輪式人形機(jī)器人也搭載了具身抓取基礎(chǔ)大模型。這些機(jī)器人通過(guò)仿真合成數(shù)據(jù)自研合成千萬(wàn)級(jí)的場(chǎng)景數(shù)據(jù)以及海量抓取和導(dǎo)航數(shù)據(jù),掌握了泛化閉環(huán)抓取能力,實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)的感知操作模型。
不僅僅是2B類機(jī)器人,在消費(fèi)類機(jī)器人產(chǎn)品上,這一趨勢(shì)同樣發(fā)展迅速。大象機(jī)器人開(kāi)發(fā)的陪伴類機(jī)器人、TCL推出的分體式智能家居陪伴機(jī)器人Ai Me以及云鯨智能推出的逍遙系列清潔機(jī)器人等,都通過(guò)搭載AI大模型實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)的自然交互和智能功能。
這些創(chuàng)新的實(shí)體終端設(shè)備開(kāi)始搭載AI技術(shù)來(lái)迭代功能,在終端設(shè)備與終端側(cè)AI的深度融合下,未來(lái)手機(jī)、PC、家電、汽車等設(shè)備未嘗不是另一種形態(tài)的機(jī)器人。這些實(shí)體的智能終端正是物理AI愿景的體現(xiàn)。
為了實(shí)現(xiàn)物理AI的愿景,世界基礎(chǔ)模型的建立與應(yīng)用顯得尤為重要。以NVIDIA發(fā)布的Cosmos世界基礎(chǔ)模型為代表,它通過(guò)生成式物理仿真捕捉現(xiàn)實(shí)世界時(shí)空四維鏡像,從而獲取大量的物理數(shù)據(jù)。這些合成數(shù)據(jù)為機(jī)器人模型提供了豐富的訓(xùn)練資源,有助于實(shí)現(xiàn)具身智能。
當(dāng)然,實(shí)現(xiàn)真正意義上的物理AI還需要更多的計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。但不可否認(rèn)的是,隨著世界模型與端側(cè)模型的不斷發(fā)展以及基礎(chǔ)硬件性能的提升,物理AI時(shí)代正在慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。在物理AI的賦能下,“以機(jī)器人為代表的終端物理設(shè)備”將具備更強(qiáng)的自我適應(yīng)和深度決策能力,在真實(shí)世界中展現(xiàn)出更強(qiáng)的動(dòng)手與動(dòng)腦能力。而這些設(shè)備的外形設(shè)計(jì)也將更加多樣化,以適應(yīng)不同任務(wù)的需求。
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