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A humanidade está a dar início a uma atualização explosiva no campo da inteligência artificial. Cada passo na expansão da tecnologia para o desconhecido atraiu uma atenção surpreendente.

No processo de expansão das fronteiras da inteligência artificial, inovação e divergência coexistem nas rotas técnicas de pistas importantes. O julgamento e as escolhas dos pioneiros da tecnologia influenciam os passos de muitos seguidores.

No ano passado, Heart of the Machine assumiu exclusivamente a liderança na apresentação de empresas excepcionais como Dark Side of the Moon, Shengshu Technology, Aishi Technology e Wuwen Xinqiong para todos, deixando-os com o primeiro "roteiro de entrevista de 10.000 palavras" no mundo da Internet. Numa fase em que as rotas tecnológicas ainda não convergiram, temos visto a liderança de empreendedores de IA que realmente têm fé, coragem e cognição sistemática.

Portanto, lançamos a coluna "Pioneiros da IA", na esperança de continuar a encontrar e registrar empreendedores com qualidades de liderança em diversas subdivisões da inteligência artificial na era AGI, apresentar as startups mais destacadas e de alto potencial na área de IA e compartilhar suas conquistas no campo da IA. Percepções distintas e de ponta.

Autor: Jiang Jingling

Relatório do coração da máquina

Embora os jovens gênios acadêmicos tenham se tornado uma das principais origens dos atuais fundadores da empresa AGI, Yang Fengyu, nascido em 2000, ainda é surpreendentemente jovem.

Yang Fengyu, formado em ciência da computação pela Universidade de Michigan e doutorando em ciência da computação pela Universidade de Yale, tem apenas 23 anos. Ele iniciou seu próprio negócio de robôs inteligentes incorporados no ano passado.

Em 2024, a empresa de inteligência incorporada UniX AI fundada por ele concluiu o desenvolvimento e fabricação de um robô humanóide com rodas em cinco meses. Este robô com funções como "limpeza após as refeições" e "lavanderia" começará a produção em massa e as vendas externas. em setembro.

Esta é uma taxa de comercialização muito rápida quando muitos robôs inteligentes incorporados ainda estão em fase de laboratório.Em Suzhou, a fábrica de produção em massa de robôs da UniX AI ultrapassou 2.500 metros quadrados.

Esta empresa, da qual quase ninguém tinha ouvido falar no ano passado, recrutou muitos talentos técnicos seniores na indústria robótica nos últimos seis meses. “O diretor de P&D do robô de serviço principal está nos ajudando a fabricar o chassi, e também há alguns talentos importantes da empresa de robôs humanóides que são responsáveis ​​​​pelo nosso hardware.”Em julho de 2024, o professor Wang Hesheng, um conhecido especialista em robótica da Universidade Jiao Tong de Xangai, anunciou que ingressaria oficialmente na UniX AI como cientista-chefe.

No primeiro vídeo de demonstração de tecnologia lançado pela UniX AI, um robô humanóide com rodas chamado Wanda pode realizar tarefas como pegar tofu, ajudar na separação de roupas e levá-las para uma máquina de lavar para limpeza. A IA UniX parece ter encontrado uma solução para o problema da “tarefa flexível” que atualmente é difícil de ser resolvido pelas empresas de inteligência incorporada.

"Não creio que haja nada de errado em ser jovem. Do ponto de vista técnico, muitas novas tecnologias e produtos são criados por jovens com sólida formação acadêmica." mostrar maturidade além da minha idade em minhas conversas e ter uma compreensão muito clara dos estágios técnicos da gestão da empresa e da inteligência incorporada.

Nossa curiosidade sobre a IA UniX se concentra em como uma empresa de inteligência incorporada com quase nenhuma novidade no círculo de capital de risco pode alcançar um desenvolvimento tão rápido como uma das poucas empresas de inteligência incorporada fundada após os anos 2000. Como a IA UniX alcança o desenvolvimento de 0 a 2000; 1? Como é o roteiro final do UniX AI para inteligência incorporada?

Com essas questões em mente, Machine Heart iniciou seu primeiro diálogo público na mídia com Yang Fengyu desde que ele iniciou seu negócio.

Yale Pós-2000

Envolva-se no Empreendedorismo Inteligente Incorporado

Machine Heart: Você já se formou?

Yang Fengyu: Fui diretamente para Yale como estudante de graduação e basicamente atendi a todos os requisitos de tese para minha graduação de doutorado. Veja este ano, por exemplo, ganhei 4 artigos CVPR, além de outros, há um total de mais de dez artigos principais. sobre inteligência artificial e robótica. Pode escrever artigos.

Coração de Máquina: Você é muito enérgico.

Yang Fengyu: (rindo), muitas vezes fico acordado até as 3h30 da manhã e até fui tomar uma injeção para diabéticos há algum tempo. Principalmente porque a equipe está junta e muitas vezes não olhamos para o relógio. Quando olhamos para cima, já é muito tarde.

Machine Heart: Quando você pensou em começar um negócio?

Yang Fengyu: Sempre acreditei que empreendedorismo é “a hora certa, o lugar certo e as pessoas certas”.

No ano passado, vimos um grande progresso na tecnologia a nível perceptual. Alguns grandes modelos ou modelos básicos, incluindo modelos multimodais, como visão, modelos de linguagem e toque, fizeram grandes progressos. . Além disso, o país também lançou uma série de políticas de apoio para proporcionar um bom ambiente para o empreendedorismo.Este é o “tempo do céu”.

"Má localização":Não há dúvida de que os robôs humanóides universais são a próxima direção de desenvolvimento depois dos novos veículos energéticos. A China tem vantagens incomparáveis ​​na cadeia de abastecimento, e também há muitos talentos de alta tecnologia no Delta do Rio Yangtze.

No início, fizemos algumas pesquisas para descobrir em que estágio o nível de engenharia da indústria robótica progrediu, onde está a demanda do mercado, quais problemas a geração anterior de robôs resolveu e onde estão suas oportunidades futuras?

A chave do sucesso é encontrar a pessoa certa. Este ano, formamos formalmente uma equipe e rapidamente reunimos especialistas em muitas áreas, incluindo o diretor de P&D do robô de varredura montado na cabeça, bem como alguns dos principais talentos da empresa de robôs humanóides com cabeça, que são responsáveis ​​​​pelo nosso hardware. No nível do algoritmo, recrutei um grupo de talentos nos Estados Unidos e na Europa, incluindo alguns dos meus colegas e idosos.Isso é "harmonia".

Como fundador e CEO, o mais importante é reunir recursos.UniX AI é uma empresa global que combina as vantagens de software, hardware e cadeias de suprimentos de robôs de diferentes países ao redor do mundo;Ao mesmo tempo, temos planos internacionais e concretizaremos a visão da empresa Robots For All através de esforços contínuos em planos de um, três e cinco anos.

Coração da Máquina: Apresente resumidamente sua experiência acadêmica.

Yang Fengyu: Passei do ensino fundamental ao ensino médio na China. Fui para a Universidade de Michigan para me formar em ciência da computação. Entrei em contato pela primeira vez com a visão e o aprendizado de máquina. Mais tarde, sob a influência do "aprendizado multimodal" do meu mentor, comecei a realizar pesquisas visuais e táteis.

Durante seu período de graduação, publicou 5 artigos sobre visão e sensação ao toque de robôs.Entre eles, "Touch and Go: Learning from Human-Collected Vision and Touch" é o maior conjunto de dados de detecção visual e tátil do mundo.Aceito pela NuerIPS, a principal conferência na área de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Em outro trabalho, introduzimos pela primeira vez o modelo de difusão para completar a conversão mútua entre visão e tato, e os resultados foram aceitos pelo ICCV.

Para robôs, o toque é importante. É difícil dizer a olho nu se uma peça de roupa é poliéster, algodão ou seda. Somente tocando-a é possível perceber as diferentes texturas. Além disso, algumas atividades delicadas, como inserir o cabo de carregamento na porta de carregamento, também requerem ajuste contínuo através do toque, que não pode ser realizado apenas pela visão.

Machine Heart: E então você veio para Yale.

Yang Fengyu: Devido a alguns trabalhos sobre os aspectos visuais e táteis dos robôs, especialmente a transformação de sensações visuais e táteis e sua generalização em grandes modelos de linguagem, recebi o título de Cientista Graduado de Destaque pela Sociedade Norte-Americana de Computação, e recebi foi a primeira pessoa na história da escola. Finalmente, ele escolheu a Universidade de Yale para estudos de doutorado.

Durante este período, publiquei vários artigos, incluindo "Binding touch to everything: Learning unified multimodal tátil representações" (CVPR, 2024, pp.26340-26353). Neste artigo, propus o primeiro UniTouch do mundo, um grande tátil. modelo com vários sensores táteis diferentes, é adequado para sensores táteis baseados em visão conectados a múltiplas modalidades, como visão, fala e som.

outro papel"Tactile-Augmented Radiance Fields" (CVPR, 2024, pp.26529-26539) estabeleceu o primeiro modelo TARF visual e tátil 3D do mundo que pode ser generalizado no nível da cena. A capacidade de generalização do robô humanóide UniX AI também é baseada no. modelo.

Coração da Máquina: Você acha que nascer depois de 2000 é mais vantajoso ou desvantajoso para você?

Yang Fengyu: Em uma empresa iniciante, o fundador é a alma.Muita gente pensa que sou muito jovem, mas acho que ser da geração pós-00 não é problema.

Do ponto de vista técnico, os jovens desempenham um papel muito importante no acolhimento desta onda de mudança tecnológica e no acompanhamento da inovação. Muitas tecnologias e produtos novos são criados pelos jovens de hoje, especialmente nas indústrias de alta tecnologia, onde as barreiras à entrada são relativamente elevadas. Um dos membros da equipe principal de Sora também é meu colega de classe. Ele demonstrou grande habilidade técnica quando estava na Universidade de Michigan.

Do ponto de vista cognitivo e experiencial, acho que aprender rápido e corrigir erros rapidamente também é um caminho. A outra é a personalidade. Você deve estar disposto a perseverar, ser resiliente, não deixar pedra sobre pedra e ter o espírito de “abrir caminhos ao encontrar montanhas e construir pontes ao encontrar águas”. .

Claro, também há muitos especialistas experientes na equipe UniX AI. Eles têm uma vasta experiência em estruturas, eletrônica, etc. Somente com uma cooperação eficaz entre nós poderemos lançar nossos produtos em um curto espaço de tempo.

Toque visual + operação

Melhore as capacidades de generalização do robô

Coração da Máquina: Por que a melhoria do toque é importante para os robôs?

Yang Fengyu: Os seres humanos são animais multissensoriais. Suas decisões de ação geralmente são a influência combinada de informações transmitidas por múltiplos sentidos. O mesmo se aplica aos robôs inteligentes.

O toque é uma das informações sensoriais mais importantes. Comparado ao feedback visual, ocorre depois que o robô interage com o ambiente, enquanto o feedback visual vem antes.Quando um robô agarra um objeto, o objeto se deforma. Essencialmente, depois que essa interação ocorre, a informação incremental que o robô obtém vem do toque – como ele se sente.

Ter informações táteis pode permitir que os robôs tenham um melhor desempenho em tarefas mais complexas e delicadas, melhorando muito a taxa de sucesso em tarefas de preensão.Especialmente na apreensão de objetos flexíveis, o papel do toque é mais óbvio. Pode-se dizer que é uma melhoria qualitativa de basicamente impossível completar a tarefa para ser capaz de completar a tarefa.

Por exemplo, nosso robô humanóide com rodas Wanda realizou tarefas como beliscar ovos, pegar tofu e lavar roupas. Ele depende apenas da visão para realizar tarefas. Sem feedback, é difícil para o robô realizar.

A razão pela qual os robôs agora dependem principalmente da visão para fazer julgamentos é porque, em comparação com outros dados, os dados visuais são os mais diretos, fáceis de obter e treinar, e há uma grande quantidade de dados disponíveis. Mas quando o robô avança em direção à incorporação, confiar apenas na visão definitivamente não é suficiente.

Como um tipo de informação sensorial que depende da interação, a importância de ser capaz de usar informações táteis de maneira razoável é que o robô pode aprender gradualmente a partir de interações reais com o mundo e se tornar mais utilizável e generalizado.

Coração da Máquina: Por que o nível de controle de objetos flexíveis do robô melhora após adicionar o toque? Qual é o princípio?

Yang Fengyu: O princípio principal é que há uma grande diferença entre agarrar e operar objetos flexíveis e objetos rígidos. A forma física de um objeto rígido basicamente não muda antes e depois de ser tocado, por isso é relativamente fácil julgar ao agarrá-lo por meio da observação visual. No entanto, é difícil determinar o que acontecerá a um objeto flexível através da observação antes de ser agarrado ou operado, porque um grande número de oclusões e deformações ocorrerá durante o processo de preensão, e estas deformações são difíceis de prever com precisão através da visão. .

Por exemplo, ao segurar um lenço de papel, uma vez segurado na mão, ele bloqueará completamente a linha de visão. Neste momento, a visão dificilmente pode fornecer informações eficazes para julgar como agarrar ou operar. Nesse caso, só podemos contar com informações físicas como o toque para completar a percepção.

Machine Heart: Por que parece que na maioria das vezes não preciso tentar agarrar um objeto, só sei como agarrá-lo.

Yang Fengyu: Isso porque, como ser humano, você se integrou tão bem que não sabe que usou informações táteis nisso. Você acumulou mais de vinte anos de dados táteis, então não sabe qual sentido o apoiou para completar esta tarefa.

Coração da Máquina: Para a maioria das tarefas robóticas, qual é a diferença na proporção de contribuição dos diferentes sentidos? Quão alta é a prioridade do toque nesta fase?

Yang Fengyu: Para a maioria das tarefas robóticas, diferentes sentidos contribuem com diferentes proporções nas três etapas de percepção, raciocínio, tomada de decisão e ação.

No nível perceptual, na fase inicial, contamos principalmente com a visão e a nuvem de pontos para obter informações globais. Por exemplo, conhecer a disposição de toda a casa, onde está a água, etc. Atualmente, o problema de perceber informações globais através de grandes modelos visuais e grandes modelos 3D foi basicamente resolvido.

No nível de tomada de decisão, a linguagem é utilizada principalmente para introduzir o conhecimento humano prévio.Por exemplo, após receber a instrução para tirar água da geladeira, o robô pode decompor a tarefa e saber o primeiro passo para abrir a geladeira, o segundo passo para tirar água e o terceiro passo para fechar a geladeira. vem de uma grande quantidade de dados da Internet.

No nível da ação, a visão pode ajudar os robôs a determinar onde agarrar, Mas a informação táctil desempenha um papel importante na determinação, por exemplo, da força de preensão. Por exemplo, quando há oclusão, como ao segurar o tofu, é difícil avaliar com precisão o método de preensão através da visão, mas a sensação tátil pode fornecer informações importantes para ajudar o robô a completar a preensão precisa.

Além disso, o toque desempenha um papel importante em algumas cenas com controle preciso de força, como beliscar ovos, agarrar tofu, etc., bem como em algumas cenas que exigem julgamento da deformação do objeto e feedback de força.

No geral, as taxas de contribuição dos diferentes sentidos variam de tarefa para tarefa,Na apreensão de alguns objetos rígidos, a visão pode ser responsável por uma proporção relativamente alta na apreensão de muitos objetos flexíveis, o papel do tato é mais crítico, e pode até ser considerado uma melhoria qualitativa em relação à basicamente incapacidade de completar; a tarefa para ser capaz de completar a tarefa.

Coração da Máquina: Existem barreiras altas o suficiente para serem tocadas? Quais são as dificuldades em implementá-lo em produtos robóticos?

Yang Fengyu: Acho que é relativamente alto. Antes de 2023, o toque sempre foi uma modalidade muito específica. Em comparação com a visão e a audição, havia muito poucas pessoas envolvidas em trabalhos relacionados ao toque.

Nos primeiros dias do trabalho relacionado à sensação tátil, os sensores eram o maior problema. Naquela época, não havia muitas pessoas envolvidas em trabalhos relacionados a dados no mundo, e como fabricar sensores era uma questão fundamental.

Em segundo lugar, há a questão de como analisar a informação táctil, que envolve tanto o algoritmo como os níveis de dados.No nível dos dados, a maioria dos dados específicos de detecção tátil no mundo não foram divulgados antes. Isto pode ser devido à natureza especial de muitas combinações de robôs ou outras razões, tornando os dados no campo da robótica menos abertos do que no campo da visão. Portanto, continuamos a resolver o problema dos conjuntos de dados e estamos empenhados em promover a divulgação contínua de conjuntos de dados de detecção táctil em todo o mundo.

No nível do algoritmo, existem diferenças entre tato e visão, que contêm muito conhecimento prévio de física.Por exemplo, as condições de força podem ser avaliadas através de marcadores no sensor, mas esta informação não é tão fácil de interpretar e identificar como a informação visual.

Um experimento também foi realizado naquela época, e os resultados mostraram que os sinais táteis gerados eram muito difíceis de serem distinguidos pelas pessoas. Porque é difícil para as pessoas distinguirem os sinais táteis de cada coisa sem algum treinamento específico. Também estamos trabalhando ativamente para diminuir essa barreira e promover a participação de mais pessoas na comunidade acadêmica para promover o desenvolvimento e o progresso de todo o campo tátil.

Coração da Máquina: Se a informação tátil não enfrenta apenas o problema da pequena quantidade de dados existentes, mas também o alto custo da coleta em grande escala, então como aumentá-la?

Yang Fengyu: O trabalho que fizemos antes foi, na verdade, tentar resolver esse problema, como aumentar a escala quando a coleta em grande escala é difícil de conseguir:

O primeiro passo é conectar a visão e o toque e prever o toque por meio da visão.Mesmo em cenas sem aquisição tátil, informações como visão e linguagem são usadas para inferir sinais táteis.

Por exemplo, depois de coletar as informações táteis de mesas do mesmo tipo e material, em uma nova cena de casa ou escritório, mesmo que você não tenha realmente tocado na nova mesa, você pode inferir seus sinais táteis através de informações visuais e verbais. Dessa forma, podemos ampliar o conjunto de dados disponíveis mesmo sem contato físico real. No entanto, este método pode ser um pouco diferente do sinal real porque é previsto.

Em segundo lugar, continuamos a pressionar pela divulgação pública de conjuntos de dados táteis.Ao tornar público o conjunto de dados, mais pessoas podem participar da pesquisa e desenvolvimento do campo háptico, promovendo assim o progresso de todo o campo.

Terceiro, no nível do algoritmo, nos esforçamos para diminuir o limite para o reconhecimento de informações táteis.Por exemplo, ao adicionar marcadores ao sensor e descobrir como os marcadores mudam quando sujeitos a diferentes forças, podemos usar o conhecimento prévio desta física para analisar melhor as informações táteis.

Em quarto lugar, estamos empenhados em combinar diferentes informações, tais como informações visuais, tácteis, linguísticas e outras informações multimodais, para completar diversas tarefas.Através da fusão de informações multimodais, a falta de uma pequena quantidade de dados táteis pode ser compensada até certo ponto e a capacidade de generalização e adaptabilidade do modelo pode ser melhorada.

Machine Heart: A coleta em grande escala é possível e quais são as condições exigidas?

Yang Fengyu: Acho que esse é, na verdade, o gargalo de todo o desenvolvimento da inteligência incorporada. Pessoalmente, acho que a coleta em grande escala pode ser alcançada, mas há um processo de comercialização aqui.

Quando os robôs entram em milhares de domicílios, quando há uma certa quantidade, você pode coletar dados suficientes para apoiar mais cenários e fazer algumas generalizações. É claro que não é possível capturar todos os pontos para sempre, então a proposição de “grande escala” sempre existirá. A essência do aprendizado de máquina é obter ajuste de simulação e previsão de distribuição densa por meio de amostragem esparsa.

Em termos de dados, não excluímos a simulação, mas penso que uma certa quantidade de dados reais da máquina é uma condição necessária para a realização da inteligência incorporada.

Coração da Máquina: Quais são os principais indicadores técnicos do grande modelo tátil?

Yang Fengyu: O grande modelo tátil, como qualquer modelo grande, possui alguns indicadores para diferentes tarefas posteriores. Liderei a equipe na construção do maior conjunto de dados visuais e táteis existente no mundo, Touch and Go, que é um dos importantes benchmarks comuns para modelos de pré-treinamento visual e tátil de robôs no mundo.

Robô inteligente incorporado Wanda

A produção em massa começa em setembro

Coração da Máquina: Depois de decidir abrir um negócio, que tipo de empresa de inteligência incorporada você planeja construir?

Yang Fengyu: A essência do empreendedorismo é criar valor para a sociedade.A UniX AI é uma das poucas empresas de robôs inteligentes incorporados no mundo que definiu o lado C como sua primeira estratégia.

Embora o TO C ainda tenha um longo caminho a percorrer, o potencial por trás dele é enorme. Do ponto de vista industrial, os robôs humanóides entraram num período de integração tecnológica de hardware + IA, desenvolvendo-se rapidamente e tornando-se cada vez mais práticos. E estou optimista de que este processo de integração será muito mais rápido do que inicialmente esperado pelos membros da indústria.

O envelhecimento da população, a baixa taxa de natalidade, a escassez de mão-de-obra... estes são problemas que o mundo enfrenta. A responsabilidade de uma empresa é resolver problemas para a sociedade. Esta é a oportunidade e o valor da IA ​​UniX, e também é minha intenção original iniciar um negócio. O atual caminho aproximado desta pista é basicamente indústria-comercial-residência. Cobriremos empresas e residências, que também é o principal cenário para atendimento aos usuários TO C.

A visão da UniX AI é Robots For All, criar robôs humanóides universais que sejam líderes em termos de capacidade atlética e inteligência, permitindo trabalho físico e companheirismo inteligente.

Heart of the Machine: Por que você escolheu a cena familiar em primeiro lugar?

Yang Fengyu: Na verdade, não nos limitamos a cenas familiares, também fazemos cenas pan-comerciais, como escritórios.

O cenário To B é tecnicamente relativamente menos difícil, tem uma alta taxa de repetição e não possui requisitos tão elevados de generalização. No entanto, os cenários To B geralmente envolvem uma forte lógica de substituição, que impõe requisitos muito elevados à velocidade e à precisão da operação do robô.

Os cenários familiares são complexos e estão em constante mudança, e cada casa é um pequeno ecossistema, exigindo que os robôs tenham fortes capacidades de generalização. É claro que isso impõe maiores exigências aos nossos produtos. Ao mesmo tempo, também teremos muitas funções de nível L2 em cenários domésticos, o que melhorará ainda mais a adaptabilidade e jogabilidade do produto em cenários complexos.

Em geral, nossa pilha de tecnologia pode abranger tanto o To B quanto o To C. Depois que a cena familiar é bem feita, sinto que posso lidar com outras cenas com facilidade. Começar pelos ossos mais duros não reflete apenas a força técnica da UniX AI, mas também representa o nosso caminho estratégico para entrar no mercado.

Heart of the Machine: Isso também será feito em cenas To B, como fábricas?

Yang Fengyu: Não somos exclusivos de todos os cenários. A solução de hardware modular do UniX AI pode ser adaptada a muitos cenários diferentes. Ao mesmo tempo, temos um conjunto de algoritmos primitivos de movimento que dissociam percepção e operação para maximizar o uso de dados, e nossa portabilidade para cenas será muito forte. Embora cada produto tenha seus limites, estamos dispostos a tentar expandir em vários cenários. Também estamos analisando alguns cenários de negócios importantes para ajudar os consumidores.

Machine Heart: Qual é a chamada vantagem de custo da cadeia de suprimentos?

Yang Fengyu: Nossa equipe possui um grupo de especialistas experientes em gerenciamento da cadeia de suprimentos que dominam métodos de controle de custos em nível de produção em massa e podem aplicá-los à cadeia de suprimentos de robôs. Embora a indústria robótica ainda não tenha lançado preços em grande escala, controlámos os custos ao nível da produção em massa desde o início para garantir que os produtos possam atingir preços aceitáveis ​​para os consumidores. Estamos confiantes de que, através de um controle eficaz de custos, nossos produtos serão extremamente competitivos em preço e fornecerão um forte apoio ao desenvolvimento da empresa.

Machine Heart: Qual é a faixa de preço dos próximos produtos?

Yang Fengyu: Não é conveniente para mim divulgar isso agora, mas posso garantir que,Deve ser um preço muito surpreendente.

Heart of the Machine: Como você planeja chegar ao fim?

Yang Fengyu: A lógica da nossa abordagem até o fim é muito simples. É necessária uma certa quantidade de dados reais de alta qualidade.A chave está em como obter esses dadosPor exemplo, tomemos como exemplo a condução autônoma. O FSD da Tesla pode chegar ao fim porque levou de 6 a 8 anos para que os carros circulassem continuamente na estrada e coletassem dados.

A indústria da robótica é diferente. Todos esperam que os robôs façam algo automaticamente. Primeiro desenvolvemos várias funções de cena de ponto único,Deixe que todos sintam que o robô é útil ou divertido e está dentro do preço acessível do robô, para que todos estejam dispostos a comprá-lo.

Nossa cadeia de suprimentos tem vantagens e pode baixar preços, o que é um ponto muito crítico.Através do feedback contínuo dos usuários, continuamos a otimizar e iterar produtos e, finalmente, criar um robô inteligente universal.

Coração da Máquina: Qual é a dificuldade e o significado da produção em massa de robôs?

Yang Fengyu: Na verdade, é muito fácil fazer uma DEMO, desde que você faça uma em laboratório, será um sucesso. A dificuldade da produção em massa reside no fato de que não uma, mas cem ou mil unidades realmente entram na casa do usuário, testando a segurança dos dados do produto, a estabilidade operacional e a confiabilidade do controle subjacente. iteração. Além disso, o processo também é muito importante, o que também é um indicador importante para testar as capacidades de produção em massa.

A sua importância é obviamente indubitável. Por um lado, reflecte a competitividade da cadeia de abastecimento e, por outro lado, demonstra a maturidade da tecnologia. Quem é a primeira pessoa a comer caranguejo? Quem come rápido e bem? Além disso, a produção em massa pode ganhar uma certa vantagem de ser o pioneiro.

Heart of the Machine: Depois que você decidiu abrir um negócio, como é atualmente a ideia inicial de formação de equipe e a situação de formação de equipe?

Yang Fengyu: Do 0-1, a equipe titular é muito importante. Estou acostumado a planejar as coisas primeiro no topo e depois distribuí-las lentamente em cada nível, como uma cachoeira, de cima para baixo. Primeiro encontre as pessoas-chave principais e, em seguida, trabalhe nelas e, em seguida, estenda-se para baixo para melhorar continuamente a equipe e deixar toda a roda girar.

Do final do ano passado até agora, nossa equipe cresceu muito rapidamente e iterou três gerações de produtos. Actualmente, o tamanho da equipa começou a tomar forma, mas no futuro continuaremos a ajustar e melhorar de acordo com as necessidades para tornar a empresa mais competitiva.

Adquirir talentos é uma das coisas mais importantes para uma empresa iniciante. Conheci pessoalmente a maioria dos talentos da nossa empresa.Muitas vezes, o CEO não é apenas o CEO, mas também o “diretor de significado”. Ele precisa explicar aos seus pares qual é o valor e o significado do que fazemos.É muito importante que eles concordem e sigam a estrada juntos.

Ao mesmo tempo, nesta fase, o meu raio de gestão é muito grande e a granularidade da gestão também é muito fina. É muito difícil, mas necessário. Somente quando você tiver uma compreensão abrangente e confirmar que a direção da empresa está correta e estável, poderá dedicar mais tempo a outros aspectos.

Heart of the Machine: Como atrair esses talentos?

Yang Fengyu: Em essência, o que atrai a todos é o caminho para o fim da inteligência incorporada. Além disso, é a questão de como fazê-lo.

Temos vários destaques. Primeiro, temos uma vantagem de custo muito forte na cadeia de suprimentos. Em segundo lugar, nossa equipe tem fortes capacidades de execução e velocidade de iteração muito rápida. Muitos candidatos podem pensar que somos medíocres quando nos conhecem pela primeira vez. Voltei algumas semanas depois e descobri que a cena estava concluída e o progresso era muito rápido. Também temos talentos de algumas das principais empresas nacionais de robótica que solicitaram ativamente para se juntarem a nós.

Heart of the Machine: Qual é a atual fonte de financiamento?

Yang Fengyu: Faremos uma divulgação unificada no momento apropriado.

Coração da Máquina: Existe algum plano de financiamento externo?

Yang Fengyu: O feedback atual dos investidores é muito positivo. Damos as boas-vindas aos investidores que compartilham nossa visão de inteligência incorporada universal para permanecerem conosco no longo prazo.

Machine Heart: Você poderia apresentar com mais detalhes seus próximos produtos e planos de mercado futuros?

Yang Fengyu: O robô que estamos prestes a produzir em massa se chama Wanda, que é um robô humanóide com rodas e dois braços. No primeiro vídeo técnico que divulgamos você pode ver algumas de suas características, mas isso não é tudo. Haverá mais detalhes surpreendentes quando o lançarmos aos consumidores em setembro.

Em última análise, o produto que a UniX AI espera entregar aos consumidores é um robô inteligente universal que não apenas atende a casa, mas também pode acompanhar as pessoas a mais e mais lugares e fornecer mais funções. cocriação colaborativa entre empresas e usuários. Você não pode chegar a mil quilômetros sem dar pequenos passos, então vamos começar com o primeiro passo.