Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Человечество знаменует собой взрывное обновление в области искусственного интеллекта. Каждый шаг в распространении технологий в неизведанное привлекал удивительное внимание.

В процессе расширения границ искусственного интеллекта инновации и разногласия сосуществуют на технических маршрутах важных направлений. Суждения и выбор пионеров технологий влияют на шаги многих последователей.

В прошлом году Heart of the Machine взяла на себя эксклюзивную инициативу по представлению всем выдающихся компаний, таких как Dark Side of the Moon, Shengshu Technology, Aishi Technology и Wuwen Xinqiong, оставив им первый «сценарий интервью из 10 000 слов». в мире Интернета. На этапе, когда технологические маршруты еще не сошлись, мы видим лидерство предпринимателей, занимающихся искусственным интеллектом, которые действительно обладают верой, смелостью и систематическим познанием.

Поэтому мы запустили рубрику «Пионеры ИИ», надеясь и дальше находить и фиксировать предпринимателей с лидерскими качествами в различных подразделениях искусственного интеллекта в эпоху AGI, знакомить с наиболее выдающимися и высокопотенциальными стартапами в сфере ИИ. и поделятся своими достижениями в области искусственного интеллекта.

Автор: Цзян Цзинлин

Отчет о сердце машины

Несмотря на то, что молодые академические гении стали одними из основных источников нынешних основателей компании AGI, Ян Фэнъюй, родившийся в 2000 году, все еще на удивление молод.

Ян Фэнъюй, получивший степень бакалавра компьютерных наук в Мичиганском университете и аспирантуру по информатике в Йельском университете, всего 23 года. В прошлом году он начал свой собственный бизнес по производству интеллектуальных роботов.

В 2024 году основанная им разведывательная компания UniX AI в течение пяти месяцев завершила разработку и производство колесного робота-гуманоида. Этот робот с такими функциями, как «уборка после еды» и «стирка», начнется массовое производство и начнутся внешние продажи. в сентябре.

Это очень высокие темпы коммерциализации, хотя многие воплощенные в жизнь интеллектуальные роботы все еще находятся на лабораторной стадии.В Сучжоу площадь завода по массовому производству роботов UniX AI превысила 2500 квадратных метров.

Эта компания, о которой почти никто не слышал в прошлом году, за последние шесть месяцев приняла на работу множество высокопоставленных технических специалистов в индустрии робототехники. «Директор по исследованиям и разработкам главного сервисного робота помогает нам изготавливать шасси, а за наше оборудование отвечают несколько талантливых специалистов из компании-гуманоидного робота».В июле 2024 года профессор Ван Хешэн, известный эксперт по робототехнике из Шанхайского университета Цзяо Тун, объявил, что официально присоединится к UniX AI в качестве главного научного сотрудника.

В первом видеоролике, демонстрирующем технологию, выпущенном UniX AI, колесный робот-гуманоид по имени Ванда может выполнять такие задачи, как захват тофу, помощь в сортировке одежды и переноску одежды в стиральную машину для чистки. UniX AI, кажется, нашел решение проблемы «гибких задач», которую в настоящее время трудно решить разведывательным компаниям.

«Я не думаю, что в молодости есть что-то плохое. С технической точки зрения, многие новые технологии и продукты создаются молодыми людьми с сильным академическим образованием». в разговоре проявите зрелость не по годам, имейте очень четкое представление о технических этапах управления компанией и воплощенном интеллекте.

Наш интерес к UniX AI сосредоточен на том, как воплощенная разведывательная компания, почти не имеющая новостей в кругу венчурного капитала, может достичь такого быстрого развития, как одна из немногих воплощенных разведывательных компаний, основанных после 2000-х годов. Как UniX AI достигает развития от 0 до; 1? Как выглядит окончательный план развития воплощенного интеллекта UniX AI?

Помня об этих вопросах, Machine Heart начал свой первый публичный диалог в СМИ с Ян Фэнъюем с тех пор, как он начал свой бизнес.

Йельский университет после 2000 года

Занимайтесь воплощением интеллектуального предпринимательства

Machine Heart: Ты уже закончил обучение?

Ян Фэнъюй: Я поступил в Йельский университет сразу, будучи студентом, и в основном выполнил все требования к диссертации для получения докторской степени. Возьмем, к примеру, в этом году я выиграл 4 статьи CVPR, а также другие, всего более десяти лучших работ. по искусственному интеллекту и робототехнике. Могу писать статьи.

Сердце машины: Вы очень энергичны.

Ян Фэнъюй: (смеется), я часто не ложусь спать до 3:30 ночи, и некоторое время назад я даже пошел сделать инъекцию от диабета. В основном потому, что команда вместе и мы часто не смотрим на часы. Когда поднимаем глаза, уже очень поздно.

Machine Heart: Когда вы впервые задумались о том, чтобы начать бизнес?

Ян Фэнюй: Я всегда считал, что предпринимательство – это «нужное время, правильное место и правильные люди».

В прошлом году мы увидели большой прогресс в технологиях на уровне восприятия. Некоторые крупные модели или базовые модели, включая мультимодальные модели, такие как модели зрения, языковые модели и осязания, добились большого прогресса. Это позволяет нам увидеть возможность достижения наших целей. . Кроме того, страна также запустила ряд политик поддержки, чтобы обеспечить хорошие условия для предпринимательства.Это «время рая».

«Плохое расположение»:Нет сомнений в том, что универсальные роботы-гуманоиды являются следующим направлением развития после новых энергетических транспортных средств. Китай имеет беспрецедентные преимущества в цепочке поставок, а также в дельте реки Янцзы есть много талантов в области высоких технологий.

Вначале мы провели небольшое исследование, чтобы выяснить, на каком этапе продвинулся инженерный уровень робототехники, каков спрос рынка, какие проблемы решало предыдущее поколение роботов и каковы его будущие возможности?

Ключ к успеху – найти подходящего человека. В этом году мы официально сформировали команду и быстро собрали экспертов во многих областях, в том числе директора по исследованиям и разработкам головного подметального робота, а также некоторых лучших специалистов из компании по производству головных гуманоидных роботов, которые отвечают за наше оборудование. На уровне алгоритма я набрал группу талантов в США и Европе, включая некоторых моих одноклассников и старшеклассников.Это «гармония».

Для основателя и генерального директора самое главное — собирать ресурсы.UniX AI — глобальная компания, объединяющая преимущества программного обеспечения, оборудования и цепочек поставок роботов из разных стран мира;В то же время у нас есть международные планы, и мы будем реализовывать концепцию компании «Роботы для всех» посредством непрерывных усилий в рамках однолетних, трехлетних и пятилетних планов.

Сердце машины: Кратко расскажите о своем академическом опыте.

Ян Фэнюй: Я пошел из начальной школы в среднюю школу в Китае и поступил в Мичиганский университет, чтобы получить степень бакалавра в области компьютерных наук. Я впервые столкнулся со зрением и машинным обучением. Позже, под влиянием «мультимодального обучения» моего наставника, я начал проводить визуальные и тактильные исследования.

Во время учебы в бакалавриате он опубликовал 5 статей по зрению и тактильным ощущениям роботов.Среди них «Прикосновение и движение: обучение на основе видения и прикосновения, собранных человеком» — это крупнейший в мире набор данных визуального и тактильного зондирования.Принято NuerIPS, ведущей конференцией в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

В другой работе мы впервые представили модель диффузии для завершения взаимного преобразования зрения и осязания, и результаты были приняты ICCV.

Для роботов прикосновение важно. Трудно невооруженным глазом определить, является ли предмет одежды полиэстером, хлопком или шелком. Только прикоснувшись к нему, можно различить разные текстуры. Кроме того, некоторые деликатные действия, такие как вставка зарядного кабеля в зарядный порт, также требуют постоянной настройки посредством прикосновения, которую невозможно выполнить только с помощью зрения.

Сердце машины: А потом ты приехал в Йель.

Ян Фэнъюй: За некоторые работы над визуальными и тактильными аспектами роботов, особенно над трансформацией зрительных и тактильных ощущений и их обобщением в больших языковых моделях, Североамериканское компьютерное общество присвоило мне звание выдающегося ученого-студента. был первым человеком в истории школы. Наконец, для получения докторской степени он выбрал Йельский университет.

За этот период я ​​опубликовал ряд статей, в том числе «Связующее прикосновение ко всему: изучение унифицированных мультимодальных тактильных представлений» (CVPR, 2024, стр. 26340-26353). В этой статье я предложил первый в мире UniTouch, большой тактильный прибор. Модель с несколькими различными тактильными датчиками подходит для тактильных датчиков на основе зрения, подключенных к нескольким модальностям, таким как зрение, речь и звук.

еще одна статья«Тактильно-дополненные сияющие поля» (CVPR, 2024, стр. 26529-26539) создали первую в мире трехмерную визуальную и тактильную модель TARF, которую можно обобщить на уровне сцены. Способность гуманоидного робота UniX AI к обобщению также основана на модель.

Heart of the Machine: Как вы думаете, родиться после 2000 года для вас выгоднее или невыгоднее?

Ян Фэнъюй: В начинающей компании основатель — это душа.Многие думают, что я очень молод, но я думаю, что быть представителем поколения постнулевых – это не проблема.

С технической точки зрения, молодые люди играют очень важную роль в приветствии этой волны технологических изменений и отслеживании инноваций. Многие новые технологии и продукты создаются сегодняшней молодежью, особенно в высокотехнологичных отраслях, где барьеры входа относительно высоки. Один из членов основной команды Соры также является моим однокурсником. Он продемонстрировал сильные технические способности, когда учился в Мичиганском университете.

С когнитивной и экспериментальной точек зрения я считаю, что быстрое обучение и быстрое исправление ошибок — это тоже путь. Второе — это личность. Вы должны быть готовы проявлять настойчивость, быть стойкими, не оставлять камня на камне и иметь дух «открывать дороги при встрече с горами и строить мосты при встрече с водой. В конце концов, начало бизнеса — это все, что касается результатов». .

Конечно, в команде UniX AI также есть много опытных экспертов. Они имеют богатый опыт в конструкциях, электронике и т. д. Только благодаря эффективному сотрудничеству между нами мы сможем запустить наши продукты в короткие сроки.

Визуальное прикосновение + управление

Улучшить возможности обобщения роботов

Сердце машины: Почему улучшение осязания важно для роботов?

Ян Фэнъюй: Человеческие существа — животные с несколькими сенсорами. Ваши решения о действиях обычно представляют собой совокупное влияние информации, передаваемой от нескольких чувств. То же самое теоретически справедливо и для интеллектуальных роботов.

Прикосновение — одна из наиболее важных сенсорных данных. По сравнению с визуальной обратной связью, оно возникает после взаимодействия робота с окружающей средой, а визуальная обратная связь — раньше.Когда робот захватывает объект, объект деформируется. По сути, после того, как происходит это взаимодействие, дополнительная информация, которую робот получает, поступает от прикосновения — от того, как он себя чувствует.

Наличие тактильной информации может позволить роботам лучше справляться с более сложными и деликатными задачами, что значительно повышает вероятность успешного решения задач.Роль осязания более очевидна, особенно при захвате гибких предметов. Можно сказать, что это качественное улучшение от практически невозможного выполнения задачи к способности выполнить задачу.

Например, наш колесный робот-гуманоид Ванда выполняет такие задачи, как отщипывание яиц, захват тофу и стирка одежды. Без обратной связи роботу трудно выполнять задачи.

Почему роботы сейчас в основном полагаются на зрение при вынесении суждений, заключается в том, что по сравнению с другими данными визуальные данные являются наиболее прямыми, их легко получить и обучить, и существует большой объем доступных данных. Но когда робот движется дальше к воплощению, полагаться только на зрение явно недостаточно.

Как вид сенсорной информации, которая зависит от взаимодействия, важность возможности разумного использования тактильной информации заключается в том, что робот может постепенно учиться на реальных взаимодействиях с миром и становиться более удобным и обобщенным.

Сердце машины: Почему уровень управления роботом гибкими объектами улучшается после добавления прикосновения? В чем принцип?

Ян Фэнъюй: Основной принцип заключается в том, что существует большая разница в захвате и работе с гибкими и твердыми объектами. Физическая форма твердого объекта практически не меняется до и после прикосновения, поэтому о нем относительно легко судить при его захвате посредством визуального наблюдения. Однако трудно определить, что произойдет с гибким объектом путем наблюдения до того, как он будет схвачен или использован, поскольку в процессе захвата произойдет большое количество окклюзий и деформаций, и эти деформации трудно точно предсказать с помощью зрения. .

Например, когда вы держите ткань в руке, она полностью блокирует линию обзора. В это время зрение вряд ли может предоставить эффективную информацию, позволяющую судить о том, как ее схватить или действовать. В этом случае мы можем полагаться только на физическую информацию, такую ​​как прикосновение, для завершения восприятия.

Сердце машины: Почему мне кажется, что большую часть времени мне не нужно пытаться схватить предмет, я просто знаю, как его схватить.

Ян Фэнъюй: Это потому, что, будучи человеком, вы настолько хорошо интегрировались, что не знаете, использовали ли вы в этом тактильную информацию. У вас накопились тактильные данные за более чем двадцать лет, поэтому вы не знаете, какое чувство поддержало вас при выполнении этой задачи.

Сердце машины: Какова разница в соотношении вкладов разных органов чувств в большинстве задач робота? Насколько высок приоритет прикосновения на данном этапе?

Ян Фэнъюй: В большинстве задач роботов разные чувства вносят разный вклад в три этапа восприятия, рассуждения, принятия решений и действия.

На уровне восприятия, на раннем этапе, мы в основном полагались на зрение и облако точек для получения глобальной информации. Например, зная планировку всего дома, где находится вода и т. д. В настоящее время проблема восприятия глобальной информации посредством больших визуальных моделей и больших 3D-моделей в основном решена.

На уровне принятия решений язык в основном используется для представления предшествующих человеческих знаний.Например, получив команду достать воду из холодильника, робот может разбить задачу и знать первый шаг, чтобы открыть холодильник, второй шаг, чтобы получить воду, и третий шаг, чтобы закрыть холодильник. исходит из большого количества данных Интернета.

На уровне действий зрение может помочь роботам определить, за что хвататься. Но тактильная информация играет важную роль, например, в определении силы хвата. Например, при наличии окклюзии, например при удерживании тофу, трудно точно оценить метод захвата с помощью зрения, но тактильные ощущения могут предоставить ключевую информацию, которая поможет роботу выполнить точный захват.

Кроме того, прикосновение играет важную роль в некоторых сценах с точным контролем силы, таких как сжимание яиц, захват тофу и т. д., а также в некоторых сценах, которые требуют оценки деформации объекта и обратной связи по силе.

В целом, соотношение вкладов различных органов чувств варьируется от задачи к задаче.При захвате некоторых твердых объектов зрение может составлять относительно большую долю; при захвате многих гибких объектов роль осязания более важна, и можно даже сказать, что это качественное улучшение по сравнению с невозможностью завершить действие; задача, чтобы иметь возможность выполнить задачу.

Сердце машины: достаточно ли высоки барьеры, чтобы их можно было коснуться? Каковы трудности при внедрении его в робототехнические изделия?

Ян Фэнъюй: Я думаю, что до 2023 года осязание всегда было очень нишевой модальностью. По сравнению со зрением и слухом, работой, связанной с осязанием, занимается очень мало людей.

На заре тактильных исследований самой большой проблемой были сенсоры. В то время в мире было не так много людей, занимающихся работой с данными, и ключевой проблемой было то, как делать датчики.

Во-вторых, существует проблема того, как анализировать тактильную информацию, которая включает в себя как уровни алгоритма, так и данные.На уровне данных большая часть конкретных данных тактильного зондирования в мире ранее не публиковалась. Это может быть связано с особым характером многих комбинаций роботов или другими причинами, делающими данные в области робототехники менее открытыми, чем в области машинного зрения. Поэтому мы продолжаем решать проблему наборов данных и стремимся способствовать постоянному раскрытию наборов данных тактильного зондирования по всему миру.

На уровне алгоритма существуют различия между осязанием и зрением, которые содержат множество предварительных знаний физики.Например, о силовых условиях можно судить по маркерам на датчике, но эту информацию не так легко интерпретировать и идентифицировать, как визуальную информацию.

Тогда же был проведен эксперимент, результаты которого показали, что генерируемые тактильные сигналы людям очень трудно различить. Потому что людям без специальной подготовки трудно различить тактильные сигналы каждой вещи. Мы также активно работаем над снижением этого барьера и привлечением большего числа людей в академическом сообществе к участию в нем, чтобы способствовать развитию и прогрессу всей тактильной сферы.

Сердце машины: Если тактильная информация сталкивается не только с проблемой небольшого объема существующих данных, но и с высокой стоимостью крупномасштабного сбора, то как ее масштабировать?

Ян Фэнъюй: Работа, которую мы проделали раньше, на самом деле заключалась в том, чтобы попытаться решить эту проблему: как масштабировать сбор, когда трудно добиться крупномасштабного сбора:

Первый шаг — соединить зрение и осязание и предсказать прикосновение посредством зрения.Даже в сценах без тактильного восприятия такая информация, как зрение и язык, используется для вывода тактильных сигналов.

Например, после сбора тактильной информации о столах одного типа и материала в новой обстановке дома или офиса, даже если вы фактически не прикасались к новому столу, вы можете сделать вывод о его тактильных сигналах с помощью визуальной и вербальной информации. Таким образом, мы можем расширить доступный набор данных даже без реального физического контакта. Однако этот метод может несколько отличаться от реального сигнала, поскольку он является прогнозируемым.

Во-вторых, мы продолжаем настаивать на публичном выпуске наборов тактильных данных.Обнародовав набор данных, больше людей смогут участвовать в исследованиях и разработках в области тактильных ощущений, тем самым способствуя прогрессу всей этой области.

В-третьих, на уровне алгоритма мы стремимся снизить порог тактильного распознавания информации.Например, добавив маркеры к датчику и выяснив, как маркеры изменяются под воздействием различных сил, мы можем использовать предварительные знания об этой физике для лучшего анализа тактильной информации.

В-четвертых, мы стремимся объединять различную информацию, такую ​​как визуальную, тактильную, языковую и другую мультимодальную информацию, для выполнения различных задач.За счет объединения мультимодальной информации можно в определенной степени компенсировать недостаток небольшого количества тактильных данных и улучшить способность к обобщению и адаптируемость модели.

Сердце машины: возможен ли масштабный сбор и какие для этого необходимы условия?

Ян Фэнюй: Я думаю, что на самом деле это узкое место всего развития воплощенного интеллекта. Лично я считаю, что крупномасштабного сбора можно достичь, но здесь идет процесс коммерциализации.

Когда роботы проникнут в тысячи домохозяйств и их будет определенное количество, вы сможете собрать достаточно данных, чтобы поддержать больше сценариев и сделать некоторые обобщения. Конечно, вы не можете захватывать каждую точку вечно, поэтому предложение «крупного масштаба» всегда будет существовать. Суть машинного обучения состоит в том, чтобы добиться подгонки моделирования и прогнозирования плотного распределения посредством разреженной выборки.

Что касается данных, мы не исключаем симуляцию, но я думаю, что определенный объем реальных машинных данных является необходимым условием для реализации воплощенного интеллекта.

Сердце машины: Каковы ключевые технические показатели большой тактильной модели?

Ян Фэнъюй: Большая тактильная модель, как и любая большая модель, имеет индикаторы для различных последующих задач. Я возглавил команду по созданию крупнейшего в мире существующего набора визуальных и тактильных данных Touch and Go, который является одним из важных общих эталонов для визуальных и тактильных моделей предварительной подготовки роботов в мире.

Воплощенный разумный робот Ванда

Массовое производство стартует в сентябре.

Сердце машины: После того как вы решите начать бизнес, какую разведывательную компанию вы планируете создать?

Ян Фэнъюй: Суть предпринимательства заключается в создании ценности для общества.UniX AI — одна из немногих компаний в мире, занимающихся интеллектуальными роботами, которая выбрала C-сторону в качестве своей первой стратегии.

Хотя TO C предстоит пройти долгий путь, потенциал за ним огромен. С промышленной точки зрения роботы-гуманоиды вступили в период технологической интеграции аппаратного обеспечения + ИИ, быстро развиваясь и становясь все более практичными. И я оптимистичен, что этот процесс интеграции будет намного быстрее, чем первоначально ожидали инсайдеры отрасли.

Старение населения, низкая рождаемость, нехватка рабочей силы... это проблемы, стоящие перед миром. Ответственность предприятия — решать проблемы общества. В этом заключаются возможности и ценность UniX AI, а также мое первоначальное намерение начать бизнес. Текущий приблизительный путь этого направления — это, по сути, промышленность-коммерция-дом. Мы рассмотрим бизнес и дом, что также является основным сценарием обслуживания пользователей TO C.

Целью UniX AI является «Роботы для всех», целью которого является создание универсальных роботов-гуманоидов, которые лидируют с точки зрения спортивных способностей и интеллекта, позволяя выполнять физический труд и интеллектуальное общение.

Heart of the Machine: Почему вы вообще выбрали семейную сцену?

Ян Фэнъюй: На самом деле мы не ограничиваемся семейными сценами, мы также снимаем общекоммерческие сцены, например, в офисах.

Сценарий To B технически относительно менее сложен, имеет высокую частоту повторения и не предъявляет столь высоких требований к обобщению. Однако сценарии To B часто включают строгую логику замещения, что предъявляет очень высокие требования к скорости и точности работы робота.

Семейные сцены сложны и постоянно меняются, а каждый дом представляет собой небольшую экосистему, требующую от роботов сильных способностей к обобщению. Это, конечно, предъявляет более высокие требования к нашей продукции. В то же время у нас также будет множество функций уровня L2 в домашних сценариях, что еще больше улучшит адаптируемость продукта и удобство игры в сложных сценариях.

В общем, наш стек технологий может охватывать как пункты B, так и пункты C. Когда семейная сцена сделана хорошо, я чувствую, что могу с легкостью справиться с другими сценами. Начинать с самого сложного не только отражает техническую мощь UniX AI, но и представляет наш стратегический путь выхода на рынок.

Heart of the Machine: Будет ли это также сделано в сценах To B, таких как фабрики?

Ян Фэнъюй: Мы не исключаем все сценарии. Модульное аппаратное решение UniX AI можно адаптировать к множеству различных сценариев. В то же время у нас есть набор алгоритмов примитивов движения, которые отделяют восприятие и работу для максимального использования данных, и наша переносимость в сцены будет очень сильной. Хотя каждый продукт имеет свои границы, мы готовы пробовать и расширять его в различных сценариях. Мы также рассматриваем некоторые важные бизнес-сценарии, чтобы помочь потребителям.

Machine Heart: В чем заключается так называемое ценовое преимущество цепочки поставок?

Ян Фэнъюй: В нашей команде есть группа опытных экспертов по управлению цепочками поставок, которые владеют методами контроля затрат на уровне массового производства и могут применять их к цепочке поставок роботов. Хотя индустрия роботов еще не установила широкомасштабные цены, мы с самого начала контролировали затраты на уровне массового производства, чтобы гарантировать, что цены на продукцию будут приемлемыми для потребителей. Мы уверены, что благодаря эффективному контролю затрат наша продукция будет чрезвычайно конкурентоспособной по цене и обеспечит надежную поддержку развитию компании.

Machine Heart: Каков ценовой диапазон будущих продуктов?

Ян Фэнъюй: Мне сейчас неудобно раскрывать это, но я могу это гарантировать.Должно быть, это очень удивительная цена.

Heart of the Machine: Как вы планируете дойти до конца?

Ян Фэнъюй: Логика нашего подхода к концу очень проста. Требуется определенное количество качественных реальных данных.Ключ заключается в том, как получить эти данные.Например, возьмем в качестве примера автономное вождение. FSD Tesla может достичь своего конца, поскольку потребовалось от 6 до 8 лет, чтобы автомобили непрерывно работали на дорогах и собирали данные.

Индустрия робототехники устроена по-другому. Все ожидают, что роботы будут делать что-то автоматически. Сначала мы разработали несколько функций одноточечной сцены,Пусть каждый почувствует, что робот полезен или доставляет удовольствие, и что он доступен по цене, чтобы каждый был готов его купить.

Наша цепочка поставок имеет преимущества и может снизить цены, что является очень важным моментом.Благодаря постоянной обратной связи с пользователями мы продолжаем оптимизировать и совершенствовать продукты и, наконец, создать универсального интеллектуального робота.

Сердце машины: В чем сложность и значение массового производства роботов?

Ян Фэнюй: На самом деле сделать ДЕМО-версию очень легко. Если вы сделаете ее в лаборатории, это будет успех. Сложность массового производства заключается в том, что не одно, а сотня или тысяча устройств фактически попадают в дом пользователя, проверяя безопасность данных продукта, стабильность работы и базовую надежность контроля. Это требует сильной команды послепродажного обслуживания и постоянного контроля. итерация. техническая команда. Кроме того, очень важен процесс, который также является важным показателем для тестирования возможностей массового производства.

Его значение, конечно, несомненно. С одной стороны, оно отражает конкурентоспособность цепочки поставок, а с другой – демонстрирует зрелость технологий. Кто первым съел краба? Кто ест быстро и хорошо? Кроме того, массовое производство может получить определенное преимущество первопроходца.

Сердце машины: Какова в настоящее время первоначальная идея построения команды и ситуация с формированием команды после того, как вы решили начать свой бизнес?

Ян Фэнъюй: Начиная со счета 0:1, стартовая команда очень важна. Я привык сначала планировать дела сверху, а потом медленно развертывать их на каждом уровне, как водопад, сверху вниз. Сначала найдите основных ключевых людей, а затем работайте над ними, затем двигайтесь вниз, чтобы постоянно улучшать команду и позволить всему колесу вращаться.

С конца прошлого года по настоящее время наша команда очень быстро выросла и выпустила три поколения продуктов. В настоящее время размер команды начал формироваться, но в будущем мы продолжим корректировать и совершенствоваться в соответствии с потребностями, чтобы сделать компанию более конкурентоспособной.

Приобретение талантов — одна из самых важных вещей для начинающей компании. Я лично встречал большинство талантов в нашей компании.Зачастую генеральный директор является не только генеральным директором, но и «главным ответственным лицом». Ему необходимо объяснять своим коллегам, в чем ценность и значимость того, что мы делаем.Им очень важно договориться и вместе отправиться в путь.

В то же время на данном этапе мой радиус управления очень велик, а степень детализации управления также очень мала. Это очень сложно, но необходимо. Только когда вы получите полное представление и подтвердите, что направление компании правильное и стабильное, вы сможете уделять больше времени другим аспектам.

Heart of the Machine: Как вы привлекаете такие таланты?

Ян Фэнъюй: По сути, всех привлекает путь к концу воплощенного разума. Кроме того, это вопрос, как это сделать.

У нас есть несколько преимуществ. Во-первых, у нас очень сильное преимущество в затратах на цепочку поставок. Во-вторых, у нашей команды сильные способности к исполнению и очень высокая скорость выполнения. Многие кандидаты могут подумать, что мы посредственны, когда они впервые узнают о нас. Я вернулся через несколько недель и обнаружил, что сцена была завершена и работа продвигалась очень быстро. У нас также есть таланты из некоторых ведущих отечественных компаний, занимающихся робототехникой, которые активно просили присоединиться к нам.

Сердце машины: Каков текущий источник финансирования?

Ян Фэнъюй: Мы сделаем единое раскрытие информации в подходящее время.

Сердце машины: Есть ли какой-либо план внешнего финансирования?

Ян Фэнъюй: Текущие отзывы инвесторов очень положительные. Мы приветствуем инвесторов, которые разделяют наше видение универсального воплощенного интеллекта, и остаются с нами в долгосрочной перспективе.

Machine Heart: Не могли бы вы более подробно представить ваши предстоящие продукты и планы на будущее?

Ян Фэнъюй: Робот, которого мы собираемся производить серийно, называется Ванда и представляет собой колесного гуманоидного двурукого робота. В первом техническом видеоролике, который мы выпустили, вы можете увидеть некоторые его функции, но это еще не все. Когда мы представим его потребителям в сентябре, вас ждут новые неожиданные подробности.

В конечном счете, продукт, который UniX AI надеется доставить потребителям, представляет собой универсального интеллектуального робота, который не только обслуживает дом, но также может сопровождать людей во все новые и новые места и предоставлять больше функций. Это требует от нас постоянного развития технологий. совместное творчество компаний и пользователей. Невозможно преодолеть тысячу миль, не делая маленьких шагов, поэтому начнем с первого шага.