Model-model besar menambahkan bahan bakar ke dalam api, tetapi robot-robot “pekerja” masih dalam tahap kehamilan
2024-08-27
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Sebelum tahun 2020, seorang investor bertanya kepada Wang Xingxing, pendiri Yushu Technology, apakah dia akan membuat robot humanoid. Namun pada awal tahun 2023, Teknologi Yushu memasuki jalur robot humanoid. Menurut Wang Xingxing, alasan utama perubahan tersebut adalah sekitar tahun 2022, di bawah kepemimpinan pendiri Tesla Elon Musk, teknologi global memberikan banyak perhatian. untuk robot humanoid. Dengan munculnya model bahasa besar pada akhir tahun 2022, teknologi AI telah mengalami perubahan kualitatif, dan industri telah melihat potensi yang dibawa oleh robot yang diberdayakan AI.
Didukung oleh tren model berukuran besar, popularitas Konferensi Robot Dunia 2024 telah mencapai titik tertinggi sepanjang masa, dengan 27 robot dipamerkan. Melalui percakapan dengan banyak tokoh industri, reporter China Business News menemukan konsensus terkini dalam industri robot adalah jelas bahwa lintasannya masih dalam tahap awal, kombinasi model besar dan robot adalah tren umum. Non-konsensus tersebut terletak pada masih adanya perbedaan dimensi yang berbeda seperti jalur teknologi robot, bentuk spesifik humanoid dan non-humanoid, serta arah komersialisasi.
Gao Jiyang, pendiri Xinghaitu, mengatakan kepada wartawan bahwa industri robot masih dalam tahap awal. Para praktisi masih memiliki pendapat berbeda mengenai jalur teknis. Perusahaan-perusahaan baru masih bermunculan. Jalur teknis belum menyelesaikan konvergensi lebih lama. Berbagai faktor membuat tahun ini lebih sulit. Lintasan robot pada paruh pertama tahun ini lebih mirip periode Musim Semi dan Musim Gugur. Pada paruh kedua tahun ini atau tahun depan, para pemain terkemuka akan muncul secara bertahap dan mengumpulkan lebih banyak talenta dan dana.
Produk robot "biarkan seratus bunga mekar"
Pada Konferensi Robot Dunia tanggal 21 hingga 25, sejumlah produk robot baru diperkenalkan. "Tiangong" yang dikembangkan secara independen oleh Beijing Embodied Intelligent Robot Innovation Center telah mencapai robot humanoid murni bertenaga listrik pertama di dunia yang dapat melakukan lari antropomorfik dan kemudian memamerkan keterampilan baru. Robot bedah ortopedi pertama di dunia yang dilengkapi dengan kecerdasan buatan yang mendalam teknologi pembelajaran telah dirilis untuk pertama kalinya. Robot lunak menerobos kemacetan dalam aplikasi industri.
Ambil contoh "Tiangong". Saat pertama kali diluncurkan pada bulan April tahun ini, robot tersebut mencapai robot humanoid ukuran penuh yang sepenuhnya digerakkan oleh listrik pertama di dunia dengan kecepatan lari stabil 6 km/jam saat diluncurkan. Empat bulan kemudian, "Tiangong" ditingkatkan lagi. Metode pembelajaran imitasi penguatan prediktif berdasarkan memori keadaan, dengan dukungan model besar cerdas yang diwujudkan, telah menguasai kemampuan menangkap interaksi suara. Ketika seseorang memberikan perintah suara, robot cerdas yang diwujudkan dapat menyelesaikan serangkaian tindakan meraih dan melepaskan berdasarkan "deteksi target kosakata terbuka dan model multi-modal segmentasi objek sewenang-wenang".
Hao Baoyu, wakil presiden Teknologi UBTECH, mengatakan bahwa perusahaannya menggabungkan pembelajaran imitasi ujung ke ujung, pengenalan visual yang tepat, kontrol gerakan halus seluruh tubuh, dan teknologi lainnya, dan versi industri dari robot humanoid Walker S Lite telah "digunakan " di banyak pabrik mobil, seperti pabrik Jikrypton. Pergudangan dan stasiun pemuatan CTU bekerja sama dengan karyawan untuk melakukan tugas penanganan.
Yigang, pendiri Titanium Tiger Robots yang baru saja merilis robot humanoid baru T230, mengatakan bahwa T230 merupakan robot humanoid pertama di China dengan tinggi 2,3 meter dan terutama digunakan dalam skenario penanganan benda berat. Mengandalkan peredam ringan yang dikembangkan sendiri dan komponen inti lainnya, robot ini memiliki karakteristik ringan namun bertenaga, dan kekuatannya setara dengan tiga kali lipat kekuatan orang dewasa pada umumnya.
Industri robot sebenarnya memiliki sejarah perkembangan selama beberapa dekade. Menurut Cao Wei, mitra di Lanchi Venture Capital, pasar Tiongkok adalah pasar robot yang berpotensi besar. Baik dari sudut pandang konsumsi robot atau ekspor robot, Tiongkok adalah pemimpin global . Ini adalah pasar pilar yang sangat besar. Selain itu, Tiongkok mempunyai masalah penuaan populasi. Di masa depan, robot adalah simpul teknologi utama yang kemungkinan besar akan mengatasi penuaan populasi dan pasokan tenaga kerja di Tiongkok di masa depan. Pada saat yang sama, dalam hal pasokan bakat dan ekologi komunitas, Tiongkok juga memiliki sumber daya manusia yang sangat baik. Lebih dari 400 universitas dalam negeri telah mendirikan jurusan robotika. Dalam lima tahun terakhir, lebih dari 100.000 perusahaan robotika telah terdaftar rata-rata 10.000 hingga 20.000 rumah tangga.
Dari segi permodalan, dalam sepuluh tahun terakhir, seluruh komunitas investasi, baik dana dolar AS atau RMB, telah menginvestasikan lebih dari 100 miliar di bidang robotika. Pemerintah daerah dan dana pembinaan juga secara aktif menyiapkan dana industri besar terkait robot untuk mendukung dan mendorong pengembangan industri robot. Ditambah dengan klaster industri dan dukungan kebijakan jangka panjang, Cao Wei yakin bahwa dalam 5-10 tahun, atau bahkan 15-20 tahun ke depan, jalur robot akan menjadi jalur inovasi dasar yang penting dan berbasis pilar.
Selain logika industri, alasan mengapa jalur robot meledak tahun ini adalah karena banyak orang dalam industri mengatakan kepada wartawan bahwa faktor pengaruh terbesar adalah peningkatan dan iterasi teknologi AI yang diwakili oleh model-model besar. Selama wawancara, Wang Xingxing mengatakan bahwa faktor terbesar yang mempengaruhi gelombang robot saat ini adalah gelombang AI. Saat ini, semua orang lebih percaya pada AI dan bahwa robot humanoid dapat menciptakan nilai lebih, hal yang tidak terbayangkan sepuluh tahun lalu.
Cao Wei menganut pandangan yang sama. Dia mengatakan bahwa model besar telah memungkinkan industri untuk melihat bahwa robot telah mengalami kemajuan pesat dalam rangkaian dan pelaksanaan tugas-tugas kompleks. Tingkat keberhasilan algoritma robot tradisional dulunya sekitar 50%, yang merupakan tingkat dasar laboratorium. Namun dengan dukungan model besar, ketika algoritma yang sama digabungkan dengan model besar, tingkat keberhasilannya meningkat lebih dari 50%, bahkan ada yang meningkat 100%, yang perlahan mendekati tingkat komersial.
Perlakukan popularitas teknologi dengan hati-hati
Teknologi model besar bukanlah obat mujarab, apalagi teknologinya sendiri belum sepenuhnya matang.
Wang Xingxing mengatakan kepada wartawan bahwa untuk benar-benar membebaskan kemampuan AI, robot fisik harus mampu benar-benar bekerja. “Bekerja” adalah ekspektasi utama industri terhadap robot, yang juga membawa peningkatan dalam imajinasi industri terhadap robot. Karena alasan ini, Wang Xingxing percaya bahwa salah satu keterbatasan terbesar teknologi saat ini di industri robotika adalah bahwa AI “tidak cukup”—model AI, kumpulan data pelatihan AI, dan penerapan skenario AI masih jauh dari cukup.
Meskipun tingkat perangkat keras belum sepenuhnya matang, saat ini tidak ada batasan teoritis untuk perangkat keras. Yang ada terutama adalah masalah teknis, yaitu robot harus dibuat lebih rendah dan lebih baik dalam bidang teknik, dengan tampilan yang lebih ekstrem dan fungsi perangkat keras yang lebih baik , namun permasalahan ini dapat diperkirakan berdasarkan waktu. Sebagai perbandingan, yang lebih menantang adalah teknologi robot AI yang belum ada terobosannya.
Menurut pengamatan industri Cao Wei selama bertahun-tahun, tubuh robot telah membuat kemajuan besar dalam hal kontrol gerak dan penyempurnaan operasi yang dilakukan pada akhirnya. Beralih secara bertahap dari algoritma basis Model ke algoritma basis Pembelajaran, tren ini juga memungkinkan industri untuk melihat bahwa ruang pertumbuhan robot di masa depan dapat dikombinasikan dengan data.
Namun perlu diperhatikan bahwa Cao Wei mengatakan bahwa robot terdiri dari ribuan bagian, dan tubuh robot juga merupakan bagian yang penting. Dalam 2-3 tahun terakhir, arsitektur perangkat keras awal robot humanoid telah dibuat, namun modul utama dan jalur teknisnya masih diulang dan dieksplorasi.
Berbeda dari keyakinan umum industri bahwa model bahasa besar adalah variabel inti dari jalur robot, Gao Jiyang, pendiri Xinghaitu, percaya bahwa apa yang benar-benar ingin dipecahkan oleh kecerdasan adalah kemampuan robot untuk mengeksekusi di dunia fisik. Hambatan utama yang menghambat integrasi robot cerdas dalam skala besar ke dalam masyarakat manusia di masa depan adalah sistem cerdas, bukan sistem elektromekanis. Faktor kuncinya adalah daya komputasi dan sistem sensor, serta algoritma itu sendiri.
Dalam jalur teknologi yang terdiversifikasi, industri mempunyai persyaratan yang semakin ketat terhadap keamanan dan stabilitas teknis. Juha Röning, wakil presiden Asosiasi Robot Eropa, mengatakan dari sudut pandang teknik mesin, bidang robotika telah mencapai standarisasi tingkat tinggi. Namun untuk sistem modern dan arsitektur perangkat lunak, industri ini masih jauh dari mencapai tingkat “plug and play”. Bidang ilmu komputer kurang terstandarisasi dibandingkan teknik mesin, dan menyatukan komponen-komponen fungsional saja tidak cukup. Di bidang AI, standardisasi semacam ini bahkan lebih langka lagi.
Shigeki Sugano, ketua Japan Robotics Society, mengatakan bahwa industri ini menggabungkan AI dengan perangkat keras dan jenis informasi publik lainnya untuk menciptakan entitas perangkat keras dengan kemampuan cerdas, sehingga mencapai interkoneksi simbiosis antara manusia dan mesin. Karena masyarakat selalu menjadi target layanan utama, keselamatan dan keluaran daya yang tinggi telah menjadi isu utama yang perlu dipecahkan. Meskipun robot humanoid sudah ada di pasaran, sebagian besar robot ini tidak dapat mendukung aktivitas manusia secara efektif karena keluaran daya yang tidak mencukupi. Shigeki Sugano yakin bagaimana mencapai output daya yang tinggi sekaligus memastikan keselamatan adalah isu utamanya.
Arah kelangsungan hidup di balik perbedaan
Yang perlu diperjelas adalah bahwa industri robotika memiliki sejarah selama beberapa dekade, dan teknologi industri berubah secara mikroskopis setiap tahun. Tren umumnya mengarah ke otomatisasi.
Menurut Ren C. Luo, Ketua IEEE Industrial Electronics Society (2000) dan Ketua Profesor Ho Yici di Universitas Nasional Taiwan, robot era 1.0 20 hingga 30 tahun yang lalu memiliki beberapa motor dan pengontrol; menjadi lebih cerdas; robot humanoid dan robot kolaboratif muncul di era 3.0; kini industri telah memasuki era pintar 4.0.
Menurut Wang Xingxing, dalam industri robot saat ini, setiap perusahaan memiliki ide yang berbeda-beda, misalnya apa yang harus dipasang pada kamera robot? Di mana menginstalnya? Berapa banyak kamera yang harus dipasang? Bagaimana seharusnya data sensor dikumpulkan? Haruskah saya memasang sensor sentuhan? Sentuhan adalah topik luas lainnya. Beberapa sekolah tidak mau menggunakan sensor ultra-taktil dan sensor data. Bahkan ada beberapa sekolah asing yang bahkan tidak mau memasang tangan cekatan dan hanya ingin menggunakan cakar saja. Beberapa sekolah berharap tangan lebih fleksibel, yakni jumlah jari lebih banyak, dan setiap jari harus memiliki sensor yang cukup.
Oleh karena itu, secara ringkas, Wang Xingxing mengatakan bahwa setiap orang di industri memiliki ide yang berbeda, dan rute teknis dari keseluruhan model AI saat ini tidak begitu terpadu, sehingga sulit untuk menentukan rute teknis mana yang benar dan mana yang salah. Rute mana yang telah maju ke ritme yang mana? Ini semua adalah pertanyaan sulit yang tidak ada kesimpulannya.
Jika dibandingkan dengan model besar, Wang Xingxing mengatakan bahwa setelah munculnya model bahasa besar, semua orang telah melupakan model lain sebelum GPT. Namun, dalam lingkaran model bahasa besar, sebelum munculnya ChatGPT, terdapat banyak struktur model bahasa di dalamnya industri. Namun, setelah model GPT membuktikan nilai arsitekturalnya, arsitektur lain juga dihilangkan. Robot humanoid saat ini dan jalur kecerdasan yang diwujudkan mirip dengan satu atau dua tahun sebelum munculnya ChatGPT. Industri secara sadar melakukan upaya ke arah tertentu, tetapi tidak ada yang dapat menjamin bahwa arah ini sepenuhnya benar.
Dengan memanfaatkan popularitas model-model besar, uang panas mengalir ke industri robotika. Menurut statistik data pihak ketiga, pada tanggal 30 Juni 2024, tahun ini, terdapat 69 pembiayaan di industri robotika dalam negeri, dan 12 dari pembiayaan yang diungkapkan adalah pembiayaan senilai miliaran yuan bidang robotika berjumlah sekitar 7,5 miliar yuan. Kasus-kasus dengan jumlah pembiayaan yang relatif tinggi termasuk pembiayaan putaran B2 Yushu Technology hampir 1 miliar yuan, pembiayaan putaran malaikat Galaxy General sebesar 700 juta yuan, dll. Selain itu, ada Robot Zhiyuan, Era Dinamis Bintang, Peta Bintang, Persepsi Pacini, dan Kecerdasan Debu Bintang . Menunggu startup bintang.
Jacqueline Du, analis riset Goldman Sachs dan kepala Riset Teknologi Industri Tiongkok, sebelumnya memperkirakan bahwa pasar robot humanoid global akan berjumlah US$38 miliar pada tahun 2035, meningkat lebih dari enam kali lipat dari perkiraan sebelumnya sebesar US$6 miliar.
Cao Wei mengatakan kepada wartawan bahwa teknologi di bidang kecerdasan yang diwujudkan telah meningkat secara signifikan dalam satu atau dua tahun terakhir, dan pasti akan ada gelembung, tetapi perusahaan yang baik harus "menikmati" gelembung tersebut dan menciptakan nilai nyata darinya. Di tengah popularitas tersebut, penilaian nilai harus didasarkan pada tim startup itu sendiri: apakah kemampuan tim tersebut cukup kuat dalam proses implementasi dan produksi teknologi, dan apakah tim telah memikirkan jalur sebenarnya menuju komersialisasi. “Jika Anda memiliki kemampuan untuk membuat 1.000 robot dalam satu tahun dan 10.000 mesin dalam dua tahun, Anda sedang melakukan bisnis.”
Penerapan robot adalah proses langkah demi langkah. Cao Wei mengatakan bahwa di pasar sisi-B, permintaan robot oleh perusahaan terutama terfokus pada efektivitas biaya dan stabilitas yang jelas dalam skenario tertentu. Pada saat yang sama, pasar C-end juga menghadapi tantangan baru. Dengan popularitas elektronik konsumen, banyak tugas standar telah digantikan oleh produk yang sudah matang. Yang tersisa bagi startup robot pada dasarnya adalah tugas-tugas kompleks, seperti membersihkan rumah, merawat orang tua, dan tugas-tugas non-standar lainnya interaksi, tetapi juga Membutuhkan kolaborasi antara robot dan agen lainnya.
Karena industri ini masih dalam tahap awal, saran Cao Wei kepada perusahaan-perusahaan baru adalah tetap "mengumpulkan makanan secara luas". Ketika industri ini belum matang dalam komersialisasi, pertama-tama carilah cara untuk mengumpulkan lebih banyak uang dan dana cadangan. Kedua, meningkatkan kemampuan komersialisasi. "Saat pasar bagus, dapatkan lebih banyak uang. Saat Anda tidak bisa mendapatkan uang, cari tahu cara menghasilkan uang."
(Artikel ini berasal dari China Business News)
