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L’umanità sta inaugurando un aggiornamento esplosivo nel campo dell’intelligenza artificiale. Ogni passo nell’espansione della tecnologia verso l’ignoto ha attirato un’attenzione sorprendente.

Nel processo di espansione dei confini dell’intelligenza artificiale, innovazione e disaccordo coesistono nei percorsi tecnici di piste importanti. Il giudizio e le scelte dei pionieri della tecnologia influenzano i passi di molti seguaci.

Nell'ultimo anno, Heart of the Machine ha assunto esclusivamente l'iniziativa di presentare a tutti aziende eccezionali come Dark Side of the Moon, Shengshu Technology, Aishi Technology e Wuwen Core Dome, lasciando loro il primo "copione di interviste di 10.000 parole" "nel mondo di Internet... In una fase in cui le rotte tecnologiche non sono ancora convergenti, abbiamo visto la leadership di imprenditori dell’intelligenza artificiale che hanno veramente fede, coraggio e cognizione sistematica.

Pertanto, abbiamo lanciato la rubrica "Pionieri dell'AI", sperando di continuare a trovare e registrare imprenditori con qualità di leadership in varie suddivisioni dell'intelligenza artificiale nell'era AGI, presentare le startup più eccezionali e ad alto potenziale nel percorso AI​​ e condividere i loro risultati nel campo dell'intelligenza artificiale. Percezioni distinte e all'avanguardia.

Autore: Jiang Jingling

Rapporto sul cuore della macchina

Anche se i giovani geni accademici sono diventati uno dei background principali degli attuali fondatori dell'azienda AGI, Yang Fengyu, nato nel 2000, è ancora sorprendentemente giovane.

Yang Fengyu, laureato in informatica presso l'Università del Michigan e dottorando in informatica presso l'Università di Yale, ha solo 23 anni e l'anno scorso ha avviato la propria attività di robot intelligente incarnato.

Nel 2024, la società di intelligenza artificiale UniX AI da lui fondata ha completato entro cinque mesi lo sviluppo e la produzione di un robot umanoide su ruote. Questo robot con funzioni come "pulizia dopo pasto" e "lavanderia" inizierà la produzione di massa e le vendite esterne nel mese di settembre.

Si tratta di un tasso di commercializzazione molto rapido quando molti robot intelligenti incarnati sono ancora nella fase di laboratorio.A Suzhou, la fabbrica di produzione di massa di robot UniX AI ha superato i 2.500 metri quadrati.

Questa azienda, di cui quasi nessuno aveva sentito parlare l'anno scorso, negli ultimi sei mesi ha reclutato molti talenti tecnici senior nel settore della robotica. "Il direttore della ricerca e sviluppo del capo robot di servizio ci sta aiutando a realizzare il telaio, e ci sono anche alcuni dei migliori talenti dell'azienda di robot umanoidi che sono responsabili del nostro hardware."Nel luglio 2024, il professor Wang Hesheng, un noto esperto di robotica dell'Università Jiao Tong di Shanghai, ha annunciato che si sarebbe unito ufficialmente a UniX AI come capo scienziato.

Nel primo video dimostrativo tecnologico pubblicato da UniX AI, un robot umanoide su ruote di nome Wanda può completare compiti come afferrare il tofu, assistere nello smistamento dei vestiti e portare i vestiti in lavatrice per la pulizia. UniX AI sembra aver trovato una soluzione al problema del "compito flessibile" che attualmente è difficile da risolvere per le società di intelligence incarnata.

"Non penso che ci sia qualcosa di sbagliato nell'essere giovani. Da un punto di vista tecnico, molte nuove tecnologie e prodotti sono creati da giovani con un forte background accademico." Ciò che ci ha sorpreso è che come generazione post-00, Yang Fengyu I mostrare maturità oltre i miei anni nella mia conversazione e avere una comprensione molto chiara delle fasi tecniche della gestione aziendale e dell'intelligenza incarnata.

La nostra curiosità su UniX AI si concentra su come una società di intelligenza artificiale con quasi nessuna novità nel circolo del capitale di rischio possa raggiungere uno sviluppo così rapido come una delle poche società di intelligenza artificiale fondate dopo gli anni 2000. In che modo UniX AI raggiunge lo sviluppo da 0 a? 1? Come si presenta la roadmap finale di UniX AI per l’intelligenza incorporata?

Con queste domande in mente, Machine Heart ha avviato il suo primo dialogo pubblico con Yang Fengyu da quando ha avviato la sua attività.

Yale post-2000

Impegnarsi nell’imprenditorialità intelligente incarnata

Machine Heart: Ti sei laureato adesso?

Yang Fengyu: Sono andato direttamente a Yale come studente universitario e praticamente ho soddisfatto tutti i requisiti della tesi per il mio dottorato. Prendiamo ad esempio quest'anno, ho vinto 4 documenti CVPR e, inclusi altri, ce ne sono più di dieci in totale articoli su intelligenza artificiale e robotica. Sa scrivere articoli.

Cuore macchina: sei molto energico.

Yang Fengyu: (ride), spesso rimango sveglio fino alle 3:30 del mattino e qualche tempo fa sono anche andato a farmi un'iniezione per diabetici. Soprattutto perché la squadra è unita e spesso non guardiamo l’orologio. Quando alziamo lo sguardo è già molto tardi.

Machine Heart: Quando hai pensato per la prima volta di avviare un'impresa?

Yang Fengyu: Ho sempre creduto che l'imprenditorialità riguardi "il momento giusto, il posto giusto e le persone giuste".

L'anno scorso abbiamo visto grandi progressi nella tecnologia a livello percettivo. Alcuni modelli di grandi dimensioni o modelli base, inclusi modelli multimodali come la visione, i modelli linguistici e il tatto, sono stati tutti notevolmente sviluppati. Ciò ci consente di vedere la possibilità di raggiungere i nostri obiettivi. sesso. Inoltre, il Paese ha anche lanciato una serie di politiche di sostegno per fornire un buon ambiente per l’imprenditorialità.Questo è il "tempo del paradiso".

"Posizione scadente":Non c’è dubbio che i robot umanoidi universali siano la prossima direzione di sviluppo dopo i nuovi veicoli energetici. La Cina ha vantaggi senza pari nella catena di approvvigionamento e ci sono anche molti talenti high-tech nel delta del fiume Yangtze.

All’inizio abbiamo svolto alcune ricerche per scoprire a che punto è avanzato il livello di ingegneria dell’industria dei robot, dov’è la domanda del mercato, quali problemi ha risolto la precedente generazione di robot e dove sono le sue opportunità future?

La chiave del successo è trovare la persona giusta. Quest'anno abbiamo formato formalmente un team e riunito rapidamente esperti in molti campi, tra cui il direttore della ricerca e sviluppo del robot spazzante montato sulla testa, nonché alcuni dei migliori talenti dell'azienda di robot umanoidi con testa, responsabili del nostro hardware. A livello di algoritmo, ho reclutato un gruppo di talenti negli Stati Uniti e in Europa, inclusi alcuni dei miei compagni di classe e degli anziani.Questa è "armonia".

In qualità di fondatore e CEO, la cosa più importante è raccogliere risorse.UniX AI è un'azienda globale che combina i vantaggi del software, dell'hardware e delle catene di fornitura dei robot di diversi paesi in tutto il mondo;Allo stesso tempo, abbiamo piani internazionali e realizzeremo la visione aziendale di Robots For All attraverso sforzi continui nei piani annuali, triennali e quinquennali.

Heart of the Machine: presenta brevemente la tua esperienza accademica.

Yang Fengyu: Sono andato dalle scuole elementari alle superiori in Cina e ho frequentato l'Università del Michigan per specializzarmi in informatica per la mia laurea. Sono entrato in contatto per la prima volta con la visione e l'apprendimento automatico. Successivamente, sotto l'influenza dell'"apprendimento multimodale" del mio mentore, ho iniziato a condurre ricerche visive e tattili.

Durante il suo periodo universitario, ha pubblicato 5 articoli sulla visione robotica e sull'ottica tattile.Tra questi, "Touch and Go: Learning from Human-Collected Vision and Touch" è il più grande set di dati di rilevamento visivo e tattile al mondo.Accettato da NuerIPS, la conferenza più importante nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

In un altro lavoro, abbiamo introdotto per la prima volta il modello di diffusione per completare la conversione reciproca tra visione e tatto, e i risultati sono stati accettati dall’ICCV.

Per i robot, il tatto è importante. È difficile dire a occhio nudo se un capo di abbigliamento è poliestere, cotone o seta. Solo toccandolo si possono distinguere le diverse texture. Inoltre, alcune attività delicate, come l'inserimento del cavo di ricarica nella porta di ricarica, richiedono anche una regolazione continua tramite touch, che non può essere completata con la sola visione.

Machine Heart: E poi sei arrivato a Yale.

Yang Fengyu: Grazie ad alcuni lavori sugli aspetti visivi e tattili dei robot, in particolare sulla trasformazione delle sensazioni visive e tattili e la loro generalizzazione in grandi modelli linguistici, mi è stato conferito il titolo di Outstanding Undergraduate Scientist dalla North American Computer Society, e ho sono la prima persona nella storia della scuola. Alla fine, ha scelto l'Università di Yale per gli studi di dottorato.

Durante questo periodo, ho pubblicato una serie di articoli, tra cui "Binding touch to everything: Learning unified multimodal tactile rappresentatos" (CVPR, 2024, pp.26340-26353). In questo articolo ho proposto il primo UniTouch al mondo, un grande tattile modello con più sensori tattili diversi, è adatto per sensori tattili basati sulla visione collegati a più modalità come visione, parola e suono.

un'altra carta"Tactile-Augmented Radiance Fields" (CVPR, 2024, pp.26529-26539) ha creato il primo modello TARF visivo e tattile 3D al mondo che può essere generalizzato a livello di scena. Anche la capacità di generalizzazione del robot umanoide UniX AI si basa su modello.

Cuore della Macchina: Credi che nascere dopo il 2000 sia più vantaggioso o svantaggioso per te?

Yang Fengyu: In una startup, il fondatore è l'anima.Molte persone pensano che io sia molto giovane, ma penso che essere una generazione post-00 non sia un problema.

Da un punto di vista tecnico, i giovani svolgono un ruolo molto forte nell’accogliere questa ondata di cambiamento tecnologico e nel seguire l’innovazione. Molte nuove tecnologie e prodotti vengono creati dai giovani di oggi, soprattutto nei settori ad alta tecnologia, dove le barriere all’ingresso sono relativamente elevate. Uno dei membri del team principale di Sora è anche un mio compagno di classe. Ha mostrato forti capacità tecniche quando era all'Università del Michigan.

A livello cognitivo ed esperienziale penso che anche imparare velocemente e correggere velocemente gli errori sia un percorso. L’altro è la personalità. Devi essere disposto a perseverare, essere resiliente, non lasciare nulla di intentato e avere lo spirito di “aprire strade quando incontri montagne e costruire ponti quando incontri acque. Dopotutto, avviare un’impresa è tutta una questione di risultati”. .

Naturalmente, nel team AI di UniX ci sono anche molti esperti esperti, con una ricca esperienza in strutture, elettronica, ecc. Solo con una cooperazione efficace tra noi possiamo lanciare i nostri prodotti in breve tempo.

Tocco visivo + funzionamento

Migliorare le capacità di generalizzazione del robot

Cuore della macchina: perché il miglioramento del tatto è importante per i robot?

Yang Fengyu: Gli esseri umani sono animali multisensoriali. Le tue decisioni di azione sono solitamente l'influenza combinata di informazioni trasmesse da più sensi. In teoria lo stesso vale per i robot intelligenti.

Il tatto è una delle informazioni sensoriali più importanti rispetto al feedback visivo, avviene dopo l'interazione del robot con l'ambiente, mentre il feedback visivo viene prima.Quando un robot afferra un oggetto, l'oggetto si deforma. In sostanza, dopo che si è verificata questa interazione, le informazioni incrementali che il robot ottiene provengono dal tatto: come ci si sente.

Disporre di informazioni tattili può consentire ai robot di eseguire meglio compiti più complessi e delicati, migliorando notevolmente il tasso di successo dei compiti di presa.Soprattutto nell'afferrare oggetti flessibili, il ruolo del tatto è più evidente. Si può dire che si tratta di un miglioramento qualitativo dall'impossibilità di completare l'attività alla capacità di completarla.

Ad esempio, il nostro robot umanoide su ruote Wanda ha già completato compiti come pizzicare le uova, afferrare il tofu e lavare i vestiti. Senza feedback, è difficile per il robot eseguirlo.

Il motivo per cui ora i robot si affidano principalmente alla vista per esprimere giudizi è perché, rispetto ad altri dati, i dati visivi sono i più diretti, facili da ottenere e addestrare, e sono disponibili una grande quantità di dati. Ma quando il robot si muove ulteriormente verso l’incarnazione, fare affidamento esclusivamente sulla vista non è assolutamente sufficiente.

Essendo una sorta di informazione sensoriale che si basa sull'interazione, l'importanza di poter utilizzare le informazioni tattili in modo ragionevole è che il robot può gradualmente apprendere continuamente nelle interazioni reali con il mondo e diventare più utilizzabile e generalizzato.

Cuore della macchina: perché il livello di controllo degli oggetti flessibili da parte del robot migliora dopo l'aggiunta del tocco? Qual è il principio?

Yang Fengyu: Il principio fondamentale è che c'è una grande differenza nell'afferrare e utilizzare oggetti flessibili e oggetti rigidi. La forma fisica di un oggetto rigido sostanzialmente non cambia prima e dopo essere stato toccato, quindi è relativamente facile giudicare quando si afferra attraverso l'osservazione visiva. Tuttavia, è difficile determinare cosa accadrà a un oggetto flessibile attraverso l'osservazione prima che venga afferrato o azionato, poiché durante il processo di presa si verificheranno un gran numero di occlusioni e deformazioni e queste deformazioni sono difficili da prevedere con precisione attraverso la visione .

Ad esempio, quando si tiene un fazzoletto, una volta tenuto in mano, bloccherà completamente la linea visiva. In questo momento, la vista difficilmente può fornire informazioni efficaci per giudicare come afferrare o operare. In questo caso possiamo fare affidamento solo su informazioni fisiche come il tatto per completare la percezione.

Machine Heart: Perché sembra che la maggior parte delle volte non ho bisogno di provare ad afferrare un oggetto, so solo come afferrarlo.

Yang Fengyu: Questo perché come essere umano ti sei integrato così bene che non sai di aver utilizzato informazioni tattili in esso. Hai accumulato più di vent'anni di dati tattili, quindi non sai quale senso ti ha supportato nel portare a termine questo compito.

Cuore della macchina: per la maggior parte delle attività del robot, qual è la differenza nel rapporto di contributo dei diversi sensi? Quanto è alta la priorità del tocco in questa fase?

Yang Fengyu: Per la maggior parte dei compiti dei robot, i diversi sensi contribuiscono in proporzioni diverse alle tre fasi di percezione, ragionamento, processo decisionale e azione.

A livello percettivo, nella fase iniziale, ci siamo affidati principalmente alla visione e alla nuvola di punti per ottenere informazioni globali. Ad esempio, conoscere la disposizione dell'intera casa, dove si trova l'acqua, ecc. Allo stato attuale, il problema della percezione delle informazioni globali attraverso grandi modelli visivi e grandi modelli 3D è stato sostanzialmente risolto.

A livello decisionale, si fa affidamento principalmente sul linguaggio per introdurre la conoscenza pregressa umana.Ad esempio, dopo aver ricevuto l'istruzione di prendere l'acqua dal frigorifero, il robot può suddividere il compito e conoscere il primo passaggio per aprire il frigorifero, il secondo passaggio per prendere l'acqua e il terzo passaggio per chiudere il frigorifero proviene da una grande quantità di dati Internet.

A livello di azione, la visione può aiutare i robot a determinare dove afferrare, Ma le informazioni tattili svolgono un ruolo importante nel determinare, ad esempio, la forza della presa. Ad esempio, in caso di occlusione, come quando si tiene in mano il tofu, è difficile giudicare con precisione il metodo di presa attraverso la vista, ma la sensazione tattile può fornire informazioni chiave per aiutare il robot a completare una presa precisa.

Inoltre, il tocco gioca un ruolo importante in alcune scene con controllo fine della forza, come pizzicare le uova, afferrare il tofu, ecc., così come in alcune scene che richiedono un giudizio sulla deformazione dell'oggetto e un feedback di forza.

Nel complesso, i rapporti di contributo dei diversi sensi variano da compito a compito,Nell'afferrare alcuni oggetti rigidi, la visione può rappresentare una proporzione relativamente alta nell'afferrare molti oggetti flessibili, il ruolo del tatto è più critico, e si può anche dire che sia un miglioramento qualitativo rispetto all'incapacità di completare; il compito per poter portare a termine il compito.

Cuore della macchina: ci sono barriere abbastanza alte da toccare? Quali sono le difficoltà nell’implementarlo nei prodotti robotici?

Yang Fengyu: Penso che sia relativamente alto Prima del 2023, il tocco è sempre stato una modalità di nicchia rispetto alla vista e all'udito, ci sono pochissime persone impegnate in lavori legati al tocco.

Agli albori del lavoro tattile, i sensori rappresentavano il problema più grande. A quel tempo, non c’erano molte persone impegnate nel lavoro relativo ai dati nel mondo, e come realizzare i sensori era una questione chiave.

In secondo luogo, c’è il problema di come analizzare le informazioni tattili, che coinvolge sia l’algoritmo che il livello dei dati.A livello di dati, la maggior parte dei dati specifici del rilevamento tattile nel mondo non sono stati resi pubblici prima. Ciò potrebbe essere dovuto alla natura speciale di molte combinazioni di robot o ad altri motivi, che rendono i dati nel campo della robotica meno aperti rispetto a quelli nel campo della visione. Pertanto, continuiamo a risolvere il problema dei set di dati e ci impegniamo a promuovere la divulgazione continua dei set di dati di rilevamento tattile in tutto il mondo.

A livello di algoritmo, ci sono differenze tra tatto e vista, che contengono molte conoscenze pregresse di fisica.Ad esempio, le condizioni di forza possono essere giudicate tramite indicatori sul sensore, ma queste informazioni non sono così facili da interpretare e identificare come informazioni visive.

A quel tempo fu anche condotto un esperimento e i risultati mostrarono che i segnali tattili generati erano molto difficili da distinguere per le persone. Perché è difficile per le persone distinguere i segnali tattili di ogni cosa senza una formazione specifica. Stiamo anche lavorando attivamente per abbassare questa barriera e promuovere più persone nella comunità accademica a parteciparvi per promuovere lo sviluppo e il progresso dell'intero campo tattile.

Cuore macchina: se l'informazione tattile non solo affronta il problema della piccola quantità di dati esistenti, ma anche dell'alto costo di una raccolta su larga scala, allora come aumentarla?

Yang Fengyu: Il lavoro che abbiamo svolto prima era in realtà cercare di risolvere questo problema, come aumentare le dimensioni quando è difficile ottenere una raccolta su larga scala:

Il primo passo è connettere visione e tatto e prevedere il tatto attraverso la visione.Anche nelle scene senza acquisizione tattile, informazioni come la visione e il linguaggio vengono utilizzate per dedurre segnali tattili.

Ad esempio, dopo aver raccolto le informazioni tattili di tavoli dello stesso tipo e materiale, in una nuova scena domestica o d'ufficio, anche se non si è effettivamente toccato il nuovo tavolo, è possibile dedurne i segnali tattili attraverso informazioni visive e verbali. In questo modo possiamo ampliare il set di dati disponibili anche senza un reale contatto fisico. Tuttavia, questo metodo potrebbe essere leggermente diverso dal segnale reale perché è previsto.

In secondo luogo, continuiamo a spingere per il rilascio pubblico di set di dati tattili.Rendendo pubblico il set di dati, più persone possono partecipare alla ricerca e allo sviluppo del campo tattile, promuovendo così il progresso dell’intero campo.

In terzo luogo, a livello di algoritmo, ci sforziamo di abbassare la soglia per il riconoscimento delle informazioni tattili.Ad esempio, aggiungendo marcatori al sensore e scoprendo come i marcatori cambiano quando sottoposti a forze diverse, possiamo utilizzare la conoscenza precedente di questi fenomeni fisici per analizzare meglio le informazioni tattili.

In quarto luogo, ci impegniamo a combinare diverse informazioni, come visive, tattili, linguistiche e altre informazioni multimodali, per completare vari compiti.Attraverso la fusione di informazioni multimodali, la mancanza di una piccola quantità di dati tattili può essere compensata in una certa misura e la capacità di generalizzazione e l'adattabilità del modello possono essere migliorate.

Machine Heart: è possibile una raccolta su larga scala e quali sono le condizioni necessarie?

Yang Fengyu: Penso che questo sia in realtà il collo di bottiglia dell'intero sviluppo dell'intelligenza incarnata. Personalmente penso che sia possibile ottenere una raccolta su larga scala, ma qui c'è un processo di commercializzazione.

Quando i robot entrano in migliaia di famiglie, quando ce n’è una certa quantità, è possibile raccogliere dati sufficienti per supportare più scenari e fare alcune generalizzazioni. Naturalmente, non è possibile catturare ogni punto per sempre, quindi la proposta di "larga scala" esisterà sempre. L'essenza dell'apprendimento automatico è ottenere l'adattamento della simulazione e la previsione della distribuzione densa attraverso un campionamento sparso.

In termini di dati, non escludiamo la simulazione, ma penso che una certa quantità di dati macchina reali sia una condizione necessaria per realizzare l’intelligenza incarnata.

Cuore della macchina: quali sono gli indicatori tecnici chiave del grande modello tattile?

Yang Fengyu: Il grande modello tattile, come ogni modello di grandi dimensioni, ha alcuni indicatori per diversi compiti a valle. Ho guidato il team alla creazione del più grande set di dati visivi e tattili esistente al mondo, Touch and Go, che è uno degli importanti parametri di riferimento comuni per i modelli di pre-addestramento visivo e tattile dei robot nel mondo.

Il robot intelligente incarnato Wanda

La produzione di massa inizia a settembre

Heart of the Machine: Dopo aver deciso di avviare un'impresa, che tipo di società di intelligenza incarnata pensi di costruire?

Yang Fengyu: L'essenza dell'imprenditorialità è creare valore per la società.UniX AI è una delle poche aziende di robot intelligenti incarnati al mondo che ha impostato il lato C come prima strategia.

Sebbene TO C abbia ancora molta strada da fare, il potenziale dietro di esso è enorme. Dal punto di vista industriale, i robot umanoidi sono entrati in un periodo di integrazione tecnologica di hardware + intelligenza artificiale, sviluppandosi rapidamente e diventando sempre più pratici. E sono ottimista sul fatto che questo processo di integrazione sarà molto più rapido di quanto inizialmente previsto dagli addetti ai lavori del settore.

Invecchiamento della popolazione, basso tasso di natalità, carenza di manodopera... questi sono i problemi che affliggono il mondo. La responsabilità di un'impresa è risolvere i problemi della società. Questa è l'opportunità e il valore di UniX AI, ed è anche la mia intenzione originaria avviare un'impresa. L'attuale percorso di atterraggio approssimativo di questo percorso è fondamentalmente industria-commerciale-casa. Copriremo affari e casa, che è anche lo scenario principale per servire gli utenti TO C.

La visione di UniX AI è Robots For All, creare robot umanoidi universali all’avanguardia sia in termini di abilità atletiche che di intelligenza, consentendo il lavoro fisico e la compagnia intelligente.

Heart of the Machine: Perché hai scelto la scena familiare in primo luogo?

Yang Fengyu: In effetti, non ci limitiamo alle scene familiari, realizziamo anche scene pan-commerciali, come gli uffici.

Lo scenario To B è tecnicamente relativamente meno difficile, ha un alto tasso di ripetizione e non ha requisiti così elevati di generalizzazione. Tuttavia, gli scenari To B spesso implicano una forte logica di sostituzione, che impone requisiti molto elevati alla velocità e alla precisione operativa del robot.

Le scene familiari sono complesse e in continua evoluzione e ogni casa è un piccolo ecosistema che richiede che i robot abbiano forti capacità di generalizzazione. Ciò ovviamente pone requisiti più elevati per i nostri prodotti. Allo stesso tempo, avremo anche molte funzioni di livello L2 negli scenari domestici, che miglioreranno ulteriormente l’adattabilità e la giocabilità del prodotto in scenari complessi.

In generale, il nostro stack tecnologico può coprire sia To B che To C. Una volta che la scena familiare è girata bene, sento di poter gestire le altre scene con facilità. Partire dalle ossa più dure non solo riflette la forza tecnica di UniX AI, ma rappresenta anche il nostro percorso strategico per entrare nel mercato.

Heart of the Machine: Verrà fatto anche nelle scene di serie B come le fabbriche?

Yang Fengyu: Non escludiamo tutti gli scenari. La soluzione hardware modulare di UniX AI può essere adattata a molti scenari diversi. Allo stesso tempo, disponiamo di una serie di algoritmi primitivi di movimento che disaccoppiano percezione e funzionamento per massimizzare l’uso dei dati, e la nostra portabilità nelle scene sarà molto forte. Sebbene ogni prodotto abbia i suoi limiti, siamo disposti a provare ad espanderci in vari scenari. Stiamo anche analizzando alcuni importanti scenari aziendali per aiutare i consumatori.

Machine Heart: Qual è il cosiddetto vantaggio di costo della supply chain?

Yang Fengyu: Il nostro team dispone di un gruppo di esperti esperti nella gestione della catena di fornitura che padroneggiano i metodi di controllo dei costi a livello di produzione di massa e possono applicarli alla catena di fornitura dei robot. Sebbene l’industria dei robot non abbia ancora aumentato i prezzi su larga scala, abbiamo controllato i costi a livello di produzione di massa fin dall’inizio per garantire che i prodotti possano raggiungere prezzi accettabili per i consumatori. Siamo certi che, attraverso un efficace controllo dei costi, i nostri prodotti saranno estremamente competitivi nel prezzo e forniranno un forte supporto allo sviluppo dell'azienda.

Machine Heart: Qual è la fascia di prezzo dei prossimi prodotti?

Yang Fengyu: Non è conveniente per me rivelarlo adesso, ma posso garantirlo,Deve essere un prezzo davvero sorprendente.

Heart of the Machine: Come pensi di arrivare alla fine?

Yang Fengyu: La logica del nostro approccio alla fine è molto semplice. È necessaria una certa quantità di dati reali di alta qualità.La chiave sta nel come ottenere questi datiPrendiamo ad esempio la guida autonoma. La FSD di Tesla può raggiungere la sua fine perché ci sono voluti dai 6 agli 8 anni per far circolare continuamente le auto su strada e raccogliere dati.

L’industria della robotica è diversa. Tutti si aspettano che i robot facciano qualcosa automaticamente. Per prima cosa abbiamo sviluppato diverse funzioni di scena a punto singolo,Lascia che tutti sentano che il robot è utile o divertente e che rientra nella portata del robot, in modo che tutti siano disposti ad acquistarlo.

La nostra catena di fornitura presenta vantaggi e può abbassare i prezzi, il che è un punto molto critico.Attraverso il feedback continuo degli utenti, continuiamo a ottimizzare e iterare i prodotti e, infine, a creare un robot intelligente incarnato universale.

Cuore della macchina: qual è la difficoltà e il significato della produzione di massa di robot?

Yang Fengyu: In realtà è molto semplice realizzare una DEMO. Finché ne fai una in laboratorio, è un successo. La difficoltà della produzione di massa sta nel fatto che non una, ma cento o mille unità entrano effettivamente nella casa dell'utente, testando la sicurezza dei dati del prodotto, la stabilità operativa e l'affidabilità del controllo sottostante. Ciò richiede un team post-vendita forte e continuo iterazione. Inoltre, anche il processo è molto importante, il che è anche un indicatore importante per testare le capacità di produzione di massa.

La sua importanza è ovviamente indubbia: da un lato riflette la competitività della catena di fornitura e dall’altro dimostra la maturità della tecnologia. Chi è la prima persona a mangiare il granchio? Chi mangia velocemente e bene? Inoltre, la produzione di massa può ottenere un certo vantaggio da pioniere.

Heart of the Machine: Dopo aver deciso di avviare un'impresa, qual è attualmente l'idea iniziale di team building e la situazione di formazione del team?

Yang Fengyu: Dallo 0-1, la squadra titolare è molto importante. Sono abituato a pianificare le cose prima in alto e poi a distribuirle lentamente su ogni livello, come una cascata, dall'alto verso il basso. Innanzitutto individuare le persone chiave principali, quindi lavorare su di esse, quindi estendersi verso il basso per migliorare continuamente la squadra e far girare l'intera ruota.

Dalla fine dello scorso anno ad oggi, il nostro team è cresciuto molto rapidamente e ha ripetuto tre generazioni di prodotti. Attualmente la dimensione del team ha iniziato a prendere forma, ma in futuro continueremo ad adeguarci e migliorare in base alle esigenze per rendere l’azienda più competitiva.

Acquisire talenti è una delle cose più importanti per una startup. Ho incontrato personalmente la maggior parte dei talenti nella nostra azienda.Molte volte, l'amministratore delegato non è solo l'amministratore delegato, ma anche il "responsabile del significato". Ha bisogno di spiegare ai suoi colleghi qual è il valore e il significato di ciò che facciamo.È molto importante che siano d'accordo e vadano avanti insieme.

Allo stesso tempo, in questa fase, il mio raggio di gestione è molto ampio e anche la granularità della gestione è molto fine. È molto difficile ma necessaria. Solo quando avrai una conoscenza completa e avrai confermato che la direzione dell'azienda è corretta e stabile potrai dedicare più tempo ad altri aspetti.

Heart of the Machine: come attiri questi talenti?

Yang Fengyu: In sostanza, ciò che attrae tutti è il percorso verso la fine dell'intelligenza incarnata. Inoltre, è la questione di come farlo.

Abbiamo diversi punti di forza. In primo luogo, abbiamo un forte vantaggio in termini di costi della catena di fornitura. In secondo luogo, il nostro team ha forti capacità di esecuzione e una velocità di iterazione molto elevata. Molti candidati potrebbero pensare che siamo mediocri quando vengono a conoscenza di noi per la prima volta Sono tornato qualche settimana dopo e ho scoperto che la scena era stata completata e che i progressi erano stati molto rapidi. Abbiamo anche talenti provenienti da alcune delle principali aziende di robotica domestica che hanno chiesto attivamente di unirsi a noi.

Heart of the Machine: qual è l'attuale fonte di finanziamento?

Yang Fengyu: Faremo una divulgazione unificata al momento opportuno.

Cuore della macchina: esiste un piano di finanziamento esterno?

Yang Fengyu: L'attuale feedback degli investitori è molto positivo. Diamo il benvenuto agli investitori che condividono la nostra visione di intelligenza incarnata universale affinché rimangano con noi a lungo termine.

Machine Heart: Potresti per favore presentare più in dettaglio i tuoi prossimi prodotti e i futuri piani di mercato?

Yang Fengyu: Il robot che stiamo per produrre in serie si chiama Wanda, ed è un robot umanoide a due bracci su ruote. Nel primo video tecnico che abbiamo pubblicato puoi vedere alcune delle sue caratteristiche, ma non è tutto. Ci saranno ulteriori dettagli a sorpresa quando lo lanceremo ai consumatori a settembre.

In definitiva, il prodotto che UniX AI spera di offrire ai consumatori è un robot intelligente universale che non solo serve la casa, ma può anche accompagnare le persone in luoghi sempre più lontani e fornire più funzioni. Ciò richiede anche il continuo sviluppo della tecnologia co-creazione collaborativa tra aziende e utenti. Non puoi raggiungere mille miglia senza fare piccoli passi, quindi iniziamo con il primo passo.