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La humanidad está marcando el comienzo de una actualización explosiva en el campo de la inteligencia artificial. Cada paso en la expansión de la tecnología hacia lo desconocido ha atraído una atención asombrosa.

En el proceso de ampliación de los límites de la inteligencia artificial, la innovación y el desacuerdo coexisten en las rutas técnicas de pistas importantes. El juicio y las elecciones de los pioneros de la tecnología influyen en los pasos de muchos seguidores.

El año pasado, Heart of the Machine tomó la iniciativa exclusiva de presentar empresas destacadas como Dark Side of the Moon, Shengshu Technology, Aishi Technology y Wuwen Xinqiong a todos, dejándolos con el primer "guión de entrevista de 10.000 palabras". en el mundo de Internet. En una etapa en la que las rutas tecnológicas aún no han convergido, hemos visto el liderazgo de emprendedores de IA que realmente tienen fe, coraje y cognición sistemática.

Por lo tanto, lanzamos la columna "Pioneros de la IA", con la esperanza de continuar encontrando y registrando emprendedores con cualidades de liderazgo en varias subdivisiones de la inteligencia artificial en la era AGI, presentando las startups más destacadas y de mayor potencial en el campo de la IA. y compartir sus logros en el campo de la IA, percepciones distintas y de vanguardia.

Autor: Jiang Jingling

Informe del corazón de la máquina

Aunque los jóvenes genios académicos se han convertido en uno de los antecedentes principales de los actuales fundadores de la empresa AGI, Yang Fengyu, que nació en 2000, todavía es sorprendentemente joven.

Yang Fengyu, que tiene una licenciatura en informática de la Universidad de Michigan y un estudiante de doctorado en informática de la Universidad de Yale, tiene solo 23 años y comenzó su propio negocio de robots inteligentes el año pasado.

En 2024, la empresa de inteligencia incorporada UniX AI fundada por él completó el desarrollo y la fabricación de un robot humanoide con ruedas en cinco meses. Este robot con funciones como "limpieza después de las comidas" y "lavandería" comenzará la producción en masa y las ventas externas. en septiembre.

Se trata de una tasa de comercialización muy rápida cuando muchos robots inteligentes incorporados todavía se encuentran en la etapa de laboratorio.En Suzhou, la fábrica de producción en masa de robots de UniX AI ha superado los 2.500 metros cuadrados.

Esta empresa, de la que casi nadie había oído hablar el año pasado, ha reclutado muchos talentos técnicos de alto nivel en la industria de la robótica en los últimos seis meses. "El director de I+D del robot de servicio principal nos está ayudando a fabricar el chasis, y también hay algunos de los mejores talentos de la empresa de robots humanoides que son responsables de nuestro hardware".En julio de 2024, el profesor Wang Hesheng, un conocido experto en robótica de la Universidad Jiao Tong de Shanghai, anunció que se uniría oficialmente a UniX AI como científico jefe.

En el primer vídeo de demostración de tecnología publicado por UniX AI, un robot humanoide con ruedas llamado Wanda puede completar tareas como agarrar tofu, ayudar a clasificar la ropa y llevar la ropa a una lavadora para limpiarla. UniX AI parece haber encontrado una solución al problema de las "tareas flexibles" que actualmente es difícil de resolver para las empresas de inteligencia incorporada.

"No creo que haya nada de malo en ser joven. Desde una perspectiva técnica, muchas tecnologías y productos nuevos son creados por jóvenes con una sólida formación académica". Lo que nos sorprendió es que, como generación posterior a la década de 2000, Yang Fengyu I. mostrar madurez más allá de mis años en mi conversación y tener una comprensión muy clara de las etapas técnicas de la gestión empresarial y la inteligencia incorporada.

Nuestra curiosidad sobre UniX AI se centra en cómo una empresa de inteligencia incorporada casi sin novedades en el círculo de capital de riesgo puede lograr un desarrollo tan rápido como una de las pocas empresas de inteligencia incorporada fundadas después de la década de 2000. ¿Cómo logra UniX AI el desarrollo de 0 a 1? 1? ¿Cómo es la hoja de ruta final de UniX AI para la inteligencia incorporada?

Con estas preguntas en mente, Machine Heart inició su primer diálogo en los medios públicos con Yang Fengyu desde que inició su negocio.

Yale después de 2000

Participar en un emprendimiento inteligente incorporado

Machine Heart: ¿Te has graduado ahora?

Yang Fengyu: Fui a Yale directamente como estudiante universitario y básicamente cumplí con todos los requisitos de tesis para mi graduación de doctorado. Tomemos como ejemplo este año, gané 4 trabajos CVPR, además de otros, hay un total de más de diez trabajos destacados. Sobre inteligencia artificial y robótica. Sabe escribir artículos.

Corazón de Máquina: Eres muy enérgico.

Yang Fengyu: (riendo), a menudo me quedo despierto hasta las 3:30 de la mañana e incluso fui a recibir una inyección para la diabetes hace algún tiempo. Principalmente porque el equipo está unido y muchas veces no miramos el reloj. Cuando levantamos la vista, ya es muy tarde.

Machine Heart: ¿Cuándo pensaste por primera vez en iniciar un negocio?

Yang Fengyu: Siempre he creído que el espíritu empresarial se trata de "el momento adecuado, el lugar adecuado y las personas adecuadas".

El año pasado vimos un gran avance en la tecnología a nivel de percepción. Algunos modelos grandes o modelos base que incluyen modelos multimodales como la visión, los modelos de lenguaje y el tacto han logrado grandes avances que nos permiten ver la posibilidad de lograr nuestros objetivos. . Además, el país también ha puesto en marcha una serie de políticas de apoyo para proporcionar un buen entorno para el emprendimiento.Este es el "tiempo del cielo".

"Mala ubicación":No hay duda de que los robots humanoides universales son la próxima dirección de desarrollo después de los vehículos de nueva energía. China tiene ventajas incomparables en la cadena de suministro y también hay muchos talentos de alta tecnología en el delta del río Yangtze.

Al principio, investigamos un poco para averiguar en qué etapa ha progresado el nivel de ingeniería de la industria de los robots, dónde está la demanda del mercado, qué problemas resolvió la generación anterior de robots y dónde están sus oportunidades futuras.

La clave del éxito es encontrar a la persona adecuada. Este año, formamos formalmente un equipo y reunimos rápidamente a expertos de muchos campos, incluido el director de I+D del robot barredor montado en la cabeza, así como algunos de los mejores talentos de la empresa de robots humanoides con cabeza, que son responsables de nuestro hardware. A nivel de algoritmo, he reclutado un grupo de talentos en los Estados Unidos y Europa, incluidos algunos de mis compañeros de clase y personas mayores.Esto es "armonía".

Como fundador y director ejecutivo, lo más importante es reunir recursos.UniX AI es una empresa global que combina las ventajas del software, hardware y cadenas de suministro de robots de diferentes países del mundo;Al mismo tiempo, tenemos planes internacionales y haremos realidad la visión empresarial de Robots For All a través de esfuerzos continuos en planes de uno, tres y cinco años.

Heart of the Machine: presenta brevemente tu experiencia académica.

Yang Fengyu: Pasé de la escuela primaria a la secundaria en China. Fui a la Universidad de Michigan para especializarme en ciencias de la computación para obtener mi título universitario. Primero entré en contacto con la visión y el aprendizaje automático. Más tarde, bajo la influencia del "aprendizaje multimodal" de mi mentor, comencé a realizar investigaciones visuales y táctiles.

Durante su período universitario, publicó 5 artículos sobre visión y háptica de robots.Entre ellos, "Touch and Go: Learning from Human-Collected Vision and Touch" es el conjunto de datos de detección visual y táctil más grande del mundo.Aceptado por NuerIPS, la principal conferencia en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

En otro trabajo, introdujimos por primera vez el modelo de difusión para completar la conversión mutua entre visión y tacto, y los resultados fueron aceptados por ICCV.

Para los robots, el tacto es importante. Es difícil distinguir a simple vista si una prenda es de poliéster, algodón o seda. Sólo tocándola se pueden distinguir las diferentes texturas. Además, algunas actividades delicadas, como insertar el cable de carga en el puerto de carga, también requieren un ajuste continuo mediante el tacto, que no se puede completar únicamente con la visión.

Machine Heart: Y luego llegaste a Yale.

Yang Fengyu: Debido a algunos trabajos sobre los aspectos visuales y táctiles de los robots, especialmente la transformación de las sensaciones visuales y táctiles y su generalización en grandes modelos de lenguaje, la Sociedad de Computación de América del Norte me otorgó el título de Científico Universitario Destacado, y Fue la primera persona en la historia de la escuela. Finalmente, eligió la Universidad de Yale para realizar sus estudios de doctorado.

Durante este período, publiqué varios artículos, incluido "Vincular el tacto a todo: aprender representaciones táctiles multimodales unificadas" (CVPR, 2024, páginas 26340-26353). En este artículo, propuse el primer UniTouch del mundo, un táctil grande. El modelo con múltiples sensores táctiles diferentes es adecuado para sensores táctiles basados ​​en la visión conectados a múltiples modalidades, como visión, habla y sonido.

otro papel"Tactile-Augmented Radiance Fields" (CVPR, 2024, pp.26529-26539) estableció el primer modelo visual y táctil 3D TARF del mundo que se puede generalizar a nivel de escena. La capacidad de generalización del robot humanoide UniX AI también se basa en el. modelo.

Heart of the Machine: ¿Crees que nacer después del 2000 es más ventajoso o desventajoso para ti?

Yang Fengyu: En una empresa de nueva creación, el fundador es el alma.Mucha gente piensa que soy muy joven, pero creo que ser una generación posterior a la década del 2000 no es un problema.

Desde una perspectiva técnica, los jóvenes desempeñan un papel muy importante a la hora de dar la bienvenida a esta ola de cambio tecnológico y seguir la innovación. Muchas tecnologías y productos nuevos son creados por los jóvenes de hoy, especialmente en industrias de alta tecnología, donde las barreras de entrada son relativamente altas. Uno de los miembros del equipo central de Sora también es mi compañero de clase. Mostró una gran capacidad técnica cuando estaba en la Universidad de Michigan.

Desde un nivel cognitivo y experiencial, creo que aprender rápidamente y corregir errores rápidamente también es un camino. La otra es la personalidad. Debes estar dispuesto a perseverar y ser resiliente, no dejar piedra sin remover y tener el espíritu de “abrir caminos cuando te encuentres con montañas y construir puentes cuando te encuentres con aguas”. .

Por supuesto, también hay muchos expertos experimentados en el equipo de UniX AI. Tienen una rica experiencia en estructuras, electrónica, etc. Solo mediante una cooperación efectiva entre nosotros podremos lanzar nuestros productos en poco tiempo.

Toque visual + operación

Mejorar las capacidades de generalización del robot.

Corazón de la máquina: ¿Por qué es importante mejorar el tacto para los robots?

Yang Fengyu: Los seres humanos son animales multisensoriales. Sus decisiones de acción suelen ser la influencia combinada de información transmitida desde múltiples sentidos. En teoría, lo mismo ocurre con los robots inteligentes.

El tacto es una de las informaciones sensoriales más importantes en comparación con la retroalimentación visual, ocurre después de que el robot interactúa con el entorno, mientras que la retroalimentación visual viene antes.Cuando un robot agarra un objeto, el objeto se deforma. Básicamente, después de que ocurre esta interacción, la información incremental que el robot obtiene proviene del tacto: cómo se siente.

Tener información táctil puede permitir que los robots se desempeñen mejor en tareas más complejas y delicadas, mejorando en gran medida la tasa de éxito en las tareas de agarre.Especialmente en el agarre de objetos flexibles, el papel del tacto es más obvio. Se puede decir que es una mejora cualitativa desde que es básicamente imposible completar la tarea hasta poder completarla.

Por ejemplo, nuestro robot humanoide con ruedas Wanda ha realizado tareas como pellizcar huevos, agarrar tofu y lavar ropa. Depende únicamente de la visión para realizar tareas sin retroalimentación, al robot le resulta difícil realizarlas.

La razón por la que los robots ahora dependen principalmente de la visión para emitir juicios es porque, en comparación con otros datos, los datos visuales son los más directos, fáciles de obtener y entrenar, y hay una gran cantidad de datos disponibles. Pero cuando el robot avanza hacia la encarnación, depender únicamente de la visión definitivamente no es suficiente.

Como tipo de información sensorial que se basa en la interacción, la importancia de poder utilizar razonablemente la información táctil es que el robot puede aprender gradualmente de las interacciones reales con el mundo y volverse más utilizable y generalizado.

Corazón de la máquina: ¿Por qué mejora el nivel de control de los objetos flexibles del robot después de agregar contacto?

Yang Fengyu: El principio fundamental es que existe una gran diferencia entre agarrar y operar objetos flexibles y objetos rígidos. La forma física de un objeto rígido básicamente no cambia antes y después de ser tocado, por lo que es relativamente fácil juzgarlo al agarrarlo mediante observación visual. Sin embargo, es difícil determinar qué sucederá después del contacto con un objeto flexible observándolo antes de agarrarlo u operarlo, porque se producirá una gran cantidad de oclusiones y deformaciones durante el proceso de agarre, y estas deformaciones son difíciles de predecir con precisión a través de la visión. . de.

Por ejemplo, al sostener un pañuelo, una vez que lo sostiene en la mano, bloqueará completamente la línea de visión. En este momento, la visión difícilmente puede proporcionar información efectiva para juzgar cómo agarrar u operar. En este caso, sólo podemos confiar en información física como el tacto para completar la percepción.

Machine Heart: ¿Por qué parece que la mayoría de las veces no necesito intentar agarrar un objeto, solo sé cómo agarrarlo?

Yang Fengyu: Eso se debe a que, como ser humano, te has integrado tan bien que no sabes que has utilizado información táctil en ello. Has acumulado más de veinte años de datos táctiles, por lo que no sabes qué sentido te ayudó a completar esta tarea.

Corazón de la máquina: para la mayoría de las tareas del robot, ¿cuál es la diferencia en la proporción de contribución de los diferentes sentidos? ¿Qué tan alta es la prioridad del tacto en esta etapa?

Yang Fengyu: Para la mayoría de las tareas de los robots, los diferentes sentidos contribuyen en diferentes proporciones en los tres pasos de percepción, razonamiento, toma de decisiones y acción.

A nivel de percepción, en la etapa inicial, confiamos principalmente en la visión y las nubes de puntos para obtener información global. Por ejemplo, conocer la distribución de toda la vivienda, dónde está el agua, etc. En la actualidad, el problema de percibir información global a través de grandes modelos visuales y grandes modelos 3D está básicamente resuelto.

En el nivel de toma de decisiones, se confía principalmente en el lenguaje para introducir conocimientos humanos previos.Por ejemplo, después de recibir la instrucción de sacar agua del refrigerador, el robot puede desglosar la tarea y conocer el primer paso para abrir el refrigerador, el segundo paso para sacar agua y el tercer paso para cerrar el refrigerador. proviene de una gran cantidad de datos de Internet.

En el nivel de acción, la visión puede ayudar a los robots a determinar dónde agarrarse, Pero la información táctil juega un papel importante a la hora de determinar, por ejemplo, la fuerza de agarre. Por ejemplo, cuando hay oclusión, como cuando se sostiene tofu, es difícil juzgar con precisión el método de agarre a través de la visión, pero la sensación táctil puede proporcionar información clave para ayudar al robot a completar un agarre preciso.

Además, el tacto juega un papel importante en algunas escenas con control fino de la fuerza, como pellizcar huevos, agarrar tofu, etc., así como en algunas escenas que requieren juicio sobre la deformación del objeto y la retroalimentación de fuerza.

En general, los ratios de contribución de los diferentes sentidos varían de una tarea a otra,Al agarrar algunos objetos rígidos, la visión puede representar una proporción relativamente alta; en el agarre de muchos objetos flexibles, el papel del tacto es más crítico, e incluso se puede decir que es una mejora cualitativa con respecto a la incapacidad básica de completarlos. la tarea para poder completarla.

El corazón de la máquina: ¿Existen barreras lo suficientemente altas como para tocarlas? ¿Cuáles son las dificultades para implementarlo en productos robóticos?

Yang Fengyu: Creo que es relativamente alto. Antes de 2023, el tacto siempre ha sido una modalidad muy específica en comparación con la visión y el oído, hay muy pocas personas que se dedican a trabajos relacionados con el tacto.

En los primeros días del trabajo relacionado con la háptica, los sensores eran el mayor problema. En ese momento, no había mucha gente involucrada en trabajos relacionados con datos en el mundo, y cómo fabricar sensores era una cuestión clave.

En segundo lugar, está la cuestión de cómo analizar la información táctil, lo que implica tanto niveles de algoritmo como de datos.A nivel de datos, la mayoría de los datos específicos de detección táctil en el mundo no se han hecho públicos antes. Esto puede deberse a la naturaleza especial de muchas combinaciones de robots u otras razones, lo que hace que los datos en el campo de la robótica sean menos abiertos que en el campo de visión. Por lo tanto, continuamos resolviendo el problema de los conjuntos de datos y estamos comprometidos a promover la divulgación continua de conjuntos de datos de detección táctil en todo el mundo.

A nivel de algoritmo existen diferencias entre el tacto y la visión, que contienen muchos conocimientos previos de física.Por ejemplo, las condiciones de fuerza se pueden juzgar a través de marcadores en el sensor, pero esta información no es tan fácil de interpretar e identificar como la información visual.

También se llevó a cabo un experimento en ese momento y los resultados mostraron que las señales táctiles generadas eran muy difíciles de distinguir para las personas. Porque a las personas les resulta difícil distinguir las señales táctiles de cada cosa sin un entrenamiento específico. También estamos trabajando activamente para reducir esta barrera y promover que más personas de la comunidad académica participen en ella para promover el desarrollo y progreso de todo el campo táctil.

Machine Heart: Si la información táctil no solo enfrenta el problema de la pequeña cantidad de datos existentes, sino también el alto costo de la recopilación a gran escala, entonces ¿cómo ampliarla?

Yang Fengyu: El trabajo que hicimos antes fue en realidad intentar resolver este problema, cómo ampliarlo cuando es difícil lograr una recolección a gran escala:

El primer paso es conectar la visión y el tacto, y predecir el tacto a través de la visión.Incluso en escenas sin adquisición táctil, información como la visión y el lenguaje se utiliza para inferir señales táctiles.

Por ejemplo, después de recopilar la información táctil de mesas del mismo tipo y material, en una nueva escena de hogar u oficina, incluso si la nueva mesa no ha sido tocada, sus señales táctiles se pueden inferir a través de información visual y verbal. De esta manera, podemos ampliar el conjunto de datos disponibles incluso sin contacto físico real. Sin embargo, este método puede ser algo diferente de la señal real porque es predicha.

En segundo lugar, seguimos presionando para que se publiquen conjuntos de datos hápticos.Al hacer público el conjunto de datos, más personas podrán participar en la investigación y el desarrollo en el campo de la háptica, promoviendo así el progreso de todo el campo.

En tercer lugar, a nivel de algoritmo, nos esforzamos por reducir el umbral de reconocimiento de información táctil.Por ejemplo, al agregar marcadores al sensor y descubrir cómo cambian los marcadores cuando se los somete a diferentes fuerzas, podemos utilizar el conocimiento previo de esta física para analizar mejor la información táctil.

En cuarto lugar, nos comprometemos a combinar información diferente, como información visual, táctil, lingüística y otra información multimodal, para completar diversas tareas.Mediante la fusión de información multimodal, se puede compensar hasta cierto punto la falta de una pequeña cantidad de datos táctiles y se puede mejorar la capacidad de generalización y adaptabilidad del modelo.

Machine Heart: ¿Es posible la recolección a gran escala y cuáles son las condiciones requeridas?

Yang Fengyu: Creo que este es en realidad el cuello de botella de todo el desarrollo de la inteligencia incorporada. Personalmente creo que se puede lograr una recopilación a gran escala, pero aquí existe un proceso de comercialización.

Cuando los robots ingresan a miles de hogares, cuando hay una cierta cantidad, se pueden recopilar suficientes datos para respaldar más escenarios y hacer algunas generalizaciones. Por supuesto, no se pueden capturar todos los puntos para siempre, por lo que la propuesta de "gran escala" siempre existirá. La esencia del aprendizaje automático es lograr el ajuste de la simulación y la predicción de una distribución densa mediante un muestreo disperso.

En términos de datos, no excluimos la simulación, pero creo que una cierta cantidad de datos de máquinas reales es una condición necesaria para realizar la inteligencia incorporada.

Heart of the Machine: ¿Cuáles son los indicadores técnicos clave del modelo táctil de gran tamaño?

Yang Fengyu: El modelo táctil grande, como cualquier modelo grande, tiene algunos indicadores para diferentes tareas posteriores. Dirigí el equipo para construir el conjunto de datos visuales y táctiles más grande del mundo, Touch and Go, que es uno de los puntos de referencia comunes importantes para los modelos de preentrenamiento visual y táctil de robots en el mundo.

Wanda, robot inteligente encarnado

La producción en masa comienza en septiembre.

Heart of the Machine: Después de decidir iniciar un negocio, ¿qué tipo de empresa de inteligencia incorporada planea construir?

Yang Fengyu: La esencia del espíritu empresarial es crear valor para la sociedad.UniX AI es una de las pocas empresas de robots inteligentes incorporados en el mundo que ha fijado el lado C como su primera estrategia.

Aunque a TO C le queda un largo camino por recorrer, el potencial que esconde es enorme. Desde una perspectiva industrial, los robots humanoides han entrado en un período de integración tecnológica de hardware + IA, desarrollándose rápidamente y volviéndose cada vez más prácticos. Y soy optimista en cuanto a que este proceso de integración será mucho más rápido de lo que originalmente esperaban los expertos de la industria.

Envejecimiento de la población, baja tasa de natalidad, escasez de mano de obra... estos son los problemas que enfrenta el mundo. La responsabilidad de una empresa es resolver los problemas de la sociedad. Ésta es la oportunidad y el valor de UniX AI, y también es mi intención original iniciar un negocio. El camino de aterrizaje actual de esta pista es básicamente industria-comercial-hogar. Cubriremos negocios y hogares, que también son el escenario principal para atender a los usuarios de TO C.

La visión de UniX AI es Robots For All, crear robots humanoides universales que sean líderes en términos de capacidad atlética e inteligencia, permitiendo el trabajo físico y el compañerismo inteligente.

Heart of the Machine: ¿Por qué elegiste la escena familiar en primer lugar?

Yang Fengyu: De hecho, no nos limitamos a escenas familiares, también hacemos escenas pancomerciales, como oficinas.

El escenario To B es técnicamente relativamente menos difícil, tiene una alta tasa de repetición y no tiene requisitos tan altos de generalización. Sin embargo, los escenarios To B a menudo implican una fuerte lógica de sustitución, lo que impone requisitos muy altos en cuanto a la velocidad y precisión de operación del robot.

Las escenas familiares son complejas y en constante cambio, y cada hogar es un pequeño ecosistema que requiere que los robots tengan fuertes capacidades de generalización. Por supuesto, esto impone mayores exigencias a nuestros productos. Al mismo tiempo, también contaremos con muchas funciones de nivel L2 en escenarios domésticos, lo que mejorará aún más la adaptabilidad y jugabilidad del producto en escenarios complejos.

En general, nuestra pila de tecnología puede cubrir tanto hacia B como hacia C. Una vez que la escena familiar está bien hecha, siento que puedo manejar otras escenas con facilidad. Comenzar desde lo más duro no solo refleja la fortaleza técnica de UniX AI, sino que también representa nuestro camino estratégico para ingresar al mercado.

Heart of the Machine: ¿Se hará también en escenas To B como las fábricas?

Yang Fengyu: No somos exclusivos de todos los escenarios. La solución de hardware modular de UniX AI se puede adaptar a muchos escenarios diferentes. Al mismo tiempo, tenemos un conjunto de algoritmos primitivos de movimiento que desacoplan la percepción y la operación para maximizar el uso de los datos, y nuestra portabilidad a las escenas será muy sólida. Aunque cada producto tiene sus límites, estamos dispuestos a intentar expandirnos en varios escenarios. También estamos analizando algunos escenarios comerciales importantes para ayudar a los consumidores.

Machine Heart: ¿Cuál es la llamada ventaja de costos de la cadena de suministro?

Yang Fengyu: Nuestro equipo cuenta con un grupo de expertos en gestión de la cadena de suministro que dominan los métodos de control de costos a nivel de producción en masa y pueden aplicarlos a la cadena de suministro de robots. Aunque la industria de los robots aún tiene que aumentar los precios a gran escala, hemos controlado los costos a nivel de producción en masa desde el principio para garantizar que los productos puedan alcanzar precios aceptables para los consumidores. Estamos seguros de que a través de un control de costos efectivo, nuestros productos serán extremadamente competitivos en precio y brindarán un fuerte apoyo al desarrollo de la empresa.

Machine Heart: ¿Cuál es el rango de precios de los próximos productos?

Yang Fengyu: No me conviene revelar esto ahora, pero puedo garantizarlo.Debe ser un precio muy sorprendente.

Heart of the Machine: ¿Cómo planeas llegar al final?

Yang Fengyu: La lógica de nuestro acercamiento al final es muy simple. Se requiere una cierta cantidad de datos reales de alta calidad.La clave está en cómo obtener estos datosPor ejemplo, tomando como ejemplo la conducción autónoma, el FSD de Tesla puede llegar al final porque se necesitaron de 6 a 8 años para que los automóviles circularan continuamente en la carretera y recopilaran datos.

La industria de la robótica es diferente. Todo el mundo espera que los robots hagan algo automáticamente. Primero desarrollamos varias funciones de escena de un solo punto,Deje que todos sientan que el robot es útil o divertido, y que está dentro de su asequibilidad, para que todos estén dispuestos a comprarlo.

Nuestra cadena de suministro tiene ventajas y puede bajar los precios, lo cual es un punto muy crítico.A través de los comentarios continuos de los usuarios, continuamos optimizando e iterando productos y, finalmente, creamos un robot inteligente incorporado universal.

El corazón de la máquina: ¿Cuál es la dificultad y la importancia de la producción en masa de robots?

Yang Fengyu: En realidad, es muy fácil hacer una DEMOSTRACIÓN, siempre que la hagas en el laboratorio, es un éxito. La dificultad de la producción en masa radica en el hecho de que no una, sino cien o mil unidades ingresan al hogar del usuario, probando la seguridad de los datos del producto, la estabilidad operativa y la confiabilidad del control subyacente. Esto requiere un equipo de posventa sólido y continuo. iteración. equipo técnico. Además, el proceso también es muy importante, que también es un indicador importante para probar las capacidades de producción en masa.

Por supuesto, su importancia es indudable: por un lado, refleja la competitividad de la cadena de suministro y, por otro, demuestra la madurez de la tecnología. ¿Quién es la primera persona en comer cangrejos? ¿Quién come rápido y bien? Además, la producción en masa puede obtener cierta ventaja de ser el primero en actuar.

Heart of the Machine: Después de que decidiste iniciar un negocio, ¿cómo es actualmente la idea inicial de creación de equipos y la situación de formación del equipo?

Yang Fengyu: Del 0-1, el equipo inicial es muy importante. Estoy acostumbrado a planificar las cosas primero en la parte superior y luego implementarlas lentamente en cada nivel, como una cascada, de arriba a abajo. Primero encuentre a las personas clave y luego comience a trabajar en ellas, luego amplíe hacia abajo para mejorar continuamente el equipo y dejar que toda la rueda gire.

Desde finales del año pasado hasta ahora, nuestro equipo ha crecido muy rápido y ha iterado tres generaciones de productos. En la actualidad el tamaño del equipo ha empezado a tomar forma, pero en el futuro seguiremos ajustándonos y mejorando según las necesidades para hacer la empresa más competitiva.

Adquirir talentos es una de las cosas más importantes para una empresa emergente. He conocido personalmente a la mayoría de los talentos de nuestra empresa.Muchas veces, el CEO no es sólo el CEO, sino también el "director de significado". Necesita explicar a sus pares cuál es el valor y la importancia de lo que hacemos.Es muy importante que se pongan de acuerdo y emprendan el camino juntos.

Al mismo tiempo, en esta etapa, mi radio de gestión es muy grande y la granularidad de gestión también es muy fina. Es muy difícil pero necesario. Sólo cuando tenga una comprensión integral y confirme que la dirección de la empresa es correcta y estable podrá dedicar más tiempo a otros aspectos.

Heart of the Machine: ¿Cómo atraes estos talentos?

Yang Fengyu: En esencia, lo que atrae a todos es el camino hacia el fin de la inteligencia encarnada. Además, es la cuestión de cómo hacerlo.

Tenemos varios aspectos destacados. En primer lugar, tenemos una ventaja de costos de la cadena de suministro muy sólida. En segundo lugar, nuestro equipo tiene sólidas capacidades de ejecución y una velocidad de iteración muy rápida. Muchos candidatos pueden pensar que somos mediocres cuando nos conocen por primera vez, pero después de algunos años. Regresé unas semanas más tarde y descubrí que la escena se había completado y el progreso era muy rápido. También contamos con talentos de algunas de las principales empresas de robótica nacionales que han solicitado activamente unirse a nosotros.

Heart of the Machine: ¿Cuál es la fuente actual de financiación?

Yang Fengyu: Haremos una divulgación unificada en el momento apropiado.

Heart of the Machine: ¿Existe algún plan de financiación externa?

Yang Fengyu: Los comentarios actuales de los inversores son muy positivos. Damos la bienvenida a los inversores que comparten nuestra visión de la inteligencia incorporada universal para que se queden con nosotros a largo plazo.

Machine Heart: ¿Podría presentarnos con más detalle sus próximos productos y planes de mercado futuros?

Yang Fengyu: El robot que estamos a punto de producir en masa se llama Wanda y es un robot humanoide con ruedas y dos brazos. En el primer vídeo técnico que publicamos, puedes ver algunas de sus características, pero eso no es todo. Habrá más detalles sorpresa cuando lo lancemos a los consumidores en septiembre.

En última instancia, el producto que UniX AI espera ofrecer a los consumidores es un robot inteligente incorporado universal que no solo sirve para el hogar, sino que también puede acompañar a las personas a cada vez más lugares y proporcionar más funciones. Esto también requiere que el desarrollo continuo de la tecnología. Cocreación colaborativa entre empresas y usuarios. No se pueden llegar a mil millas sin dar pequeños pasos, así que comencemos con el primer paso.