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Texto | Liu Junhong

Editor｜Wang Yisu

En el sofocante lugar, hubo discusiones animadas y todos temían perderse esta fiesta de la evolución de los robots habilitados por IA.

Disparo de cono de luz inteligente en una escena de exposición concurrida

El 21 de agosto se inauguró en Beijing la Conferencia Mundial de Robots (WRC) 2024. En esta exposición, donde 169 empresas presentaron más de 600 productos, Embodied Intelligence "contrató" casi un solo lugar, y los robots humanoides y perros robot de 27 empresas atrajeron el mayor número de visitantes.

En las demostraciones de muchos robots, Light Cone Intelligence descubrió que la capacidad de varias empresas para realizar tareas complejas se ha vuelto significativamente más fuerte y la practicidad también ha mejorado enormemente.

En comparación con el año pasado, los robots demostraron tareas más simples como bailar, hablar y caminar dos pasos. Este año, hay robots inteligentes Weijing que recogen frutas, robots Ubiselect que inspeccionan automóviles, robots inteligentes Xingchen que escriben caligrafía y juegos de fútbol con robots humanoides que aceleran. evolución. Además de representar un perro robot que continuamente giraba de lado y saltaba, Yushu Technology también trajo un robot humanoide G1 con un precio de 99.000 yuanes. Con las demostraciones de capacidades y la publicación de precios de robots de muchos fabricantes, los robots humanoides están cada vez más cerca de la realidad.

Demostración de acción del robot Yushu Technology G1

"El desarrollo de modelos de gran tamaño ha promovido en gran medida el progreso de los robots humanoides".

Liu Cong, vicepresidente de iFlytek y director del instituto de investigación, dijo a Lightcone Intelligence que tanto la capacidad del "cerebro" para percibir y comprender como la capacidad de control del movimiento del "cerebelo" han mejorado enormemente.

Además, Zhang Li, cofundador y director de operaciones de Zhuji Dynamics, cree que la evolución de la IA ha permitido a los robots lograr mejoras importantes: "La inteligencia artificial general permite que el software y los algoritmos ayuden a los robots a lograr muchas cosas que antes no podían completarse. ".

Con el avance de los grandes modelos de IA, los robots humanoides actuales están comenzando a evolucionar hacia la conducción autónoma. En la evolución de recurrir a modelos grandes de extremo a extremo para permitir que los automóviles comprendan el mundo mientras iteran rápidamente, los robots también han demostrado la capacidad de comprender instrucciones complejas y aprender acciones más fluidas.Al mismo tiempo, con la demanda de entrenamiento de modelos grandes, los robots humanoides también han alcanzado la etapa de iteración inteligente basada en datos. Varios fabricantes de robots también están intentando ocupar un lugar en una serie de escenarios como el uso doméstico, la industria, el almacenamiento y la logística y el comercio minorista. Se espera que al centrarse en un escenario único para obtener un ciclo cerrado de datos e iteraciones, se abran diferentes campos y eventualmente se vuelva universal.

Aunque en la última década de desarrollo de la IA, los robots han experimentado muchos momentos de esperanza y desilusión. Sin embargo, a través de la clara dirección evolutiva de este robot, Lai Jie, fundador de Stardust Intelligence, dijo con entusiasmo: "Lo más valioso que se puede hacer en los próximos diez años son los robots humanoides".

Los robots están desencadenando un carnaval de capital, tecnología e industria.

El capital cree en los robots humanoides

"En los últimos dos años, hemos visto la mayor inversión, excepto en modelos grandes, en robots", dijo Liu Cong a Lightcone Intelligence.

Aunque la industria de los robots humanoides aún se encuentra en la etapa de demostración de capacidades, los inversores y emprendedores saben que no pueden desaprovechar esta oportunidad.

Después de revisar las tendencias de inversión del año pasado,Descubrimos que los robots humanoides, como la forma definitiva de robots más popular, tienen la mayor tecnología y dificultad, y también han ocupado un lugar destacado en el mercado de capitales.

A nivel empresarial, los datos de IT Orange muestran que se han establecido en China un total de 29 empresas de robots humanoides desde enero de 2023, de las cuales 22 han recibido al menos una ronda de financiación. Entre ellos, Zhiyuan Robot, fundado por el ex genio de Huawei "Zhihui Jun", completó siete rondas de financiación en 17 meses después de su establecimiento, y su valoración de preinversión alcanzó los 7 mil millones de yuanes.

Desde una perspectiva de capital, según estadísticas incompletas de China Electronics News, hubo más de 22 eventos de financiación en el campo mundial de robots humanoides en el primer semestre de 2024, con un monto de financiación de más de 7 mil millones de yuanes. En cuanto al entusiasmo por la inversión en robots humanoides, muchas instituciones de inversión han adoptado un diseño que puede describirse como "productos amplios".

Cao Wei, socio de Lanchi Venture Capital, dijo que ha invertido en más de 10 proyectos en etapa inicial en el campo de la robótica. Jingwei Venture Capital es un "equipo estrella" con cuatro empresas de robots humanoides, incluidas Yushu Technology, Zhiyuan Robot, Galaxy General y Stardust Intelligence.

"Tanto la industria como el capital son muy optimistas sobre el futuro de los robots. Al fin y al cabo, se trata de un mercado de billones de dólares". En el lugar de la conferencia, Li Zhuo, director de marketing global de UBTECH, habló sobre el dispositivo inteligente de cono de luz.

Como resultado, los robots humanoides se han convertido en la pista más popular en la era de la IA bajo la influencia combinada de software, hardware, promoción de capital y efectos de aplicaciones de vanguardia.

Tomemos como ejemplo la experiencia de Yushu Technology en la exploración de robots humanoides solo a principios de 2023. Wang Xingxing cree que la razón por la que no fabricó robots humanoides antes es que "la tecnología de control de los robots humanoides en todo el mundo no es particularmente ideal. El rendimiento no se puede mejorar y no puede alcanzar la etapa de practicidad o trabajo, así que tengo No he hecho humanoides durante muchos años".

Hoy en día, con la actualización de la tecnología de software y hardware de los robots, los robots humanoides están pasando gradualmente del laboratorio a escenarios de aplicación reales. En julio de este año, Musk dijo que dos robots Optimus ya estaban manipulando celdas de batería en la fábrica de Tesla. En esta conferencia sobre robots, también vimos que la máquina humanoide de UBTECH puede realizar tareas sencillas de inspección de calidad de automóviles.

El robot UBTECH demuestra escenarios de inspección de calidad

Es cierto que desde la perspectiva de los trabajadores humanos cualificados, la eficiencia de los "empleados" robóticos sigue siendo demasiado baja. Sin embargo, si se combinan con la escala, las características de los robots humanoides que trabajan las 24 horas del día han atraído la voluntad de probar diferentes industrias, como la automotriz, la logística, los institutos de investigación científica y la tecnología de inteligencia artificial, promoviendo conjuntamente el proceso de entrega de robots humanoides.

"A finales de 2022, todavía no hemos fabricado robots humanoides, pero algunos clientes se han acercado a nosotros para comprar robots humanoides". Wang Xingxing cree que el progreso de los robots humanoides de Yushu Technology es el resultado de seguir la tendencia.

Sin embargo, Fu Sheng, presidente y director ejecutivo de Cheetah Mobile y presidente de Orion Star, cree que la industria de los robots aún necesita mejorar en muchos aspectos, especialmente los robots humanoides que "caminan sobre dos piernas" tienen que enfrentar limitaciones físicas. Los robots bípedos son demasiado complicados y deben depender de la estructura mecánica. La iteración de la estructura mecánica no será tan rápida como la de la conducción autónoma y no habrá mucho progreso cada año”.

Pero, en resumen, los actores de la industria han llegado a un consenso básico sobre el tiempo de madurez esperado de los robots humanoides. Li Zhuo dijo sobre la inteligencia de los conos de luz:"Se espera que la industria tarde entre 3 y 5 años en madurar por completo".

A los ojos de los principales empresarios, los robots humanoides en este momento son como los de 2019. Tesla acaba de lanzar el chip FSD y Baidu Apollo acaba de obtener múltiples licencias de prueba para la conducción autónoma. Todo está lleno de esperanza.

Todo esto se debe a que los robots humanoides han logrado cambios fundamentales bajo la influencia de esta ronda de grandes modelos de IA.

La IA evoluciona y los robots se parecen más a los humanos

"Uno es un modelo de lenguaje grande y el otro es un algoritmo de un extremo a otro".

Xie Chen, fundador y director ejecutivo de Nimbus Intelligence, resumió la razón más importante de esta ronda de evolución de los robots.

En el lugar de la conferencia, ya sean robots humanoides, perros robot o incluso robots de catering con diseños diferenciales, todos mostraron un rendimiento de movimiento "más razonable". En comparación con el ciclo de un año, las operaciones de los robots en la conferencia de este año fueron obviamente mucho más fluidas.

Un ejemplo obvio lo podemos ver en la sencilla tarea de un robot que hace helado. En la Conferencia Mundial de Robots del año pasado, el movimiento del brazo robótico fue básicamente un "giro" monótono. Este año, el robot de helados de Aobo Intelligent se movió mucho más suavemente. El brazo robótico solo dio una vuelta para recoger el helado.

Comparación del rendimiento de acción de los robots de helados en 2023 (arriba) y 2024 (abajo)

Las diferentes fluidez de movimiento significan que la lógica subyacente de la ejecución de tareas del robot ha cambiado.

"El diseño de operación del robot original era modular y la capa inferior era una mezcla de aprendizaje y reglas", explicó Zhao Xing, cofundador de Xinghaitu, profesor asistente en la Escuela de Información Interdisciplinaria de la Universidad de Tsinghua y director del Laboratorio MARS. ,"Este modelo es un poco como el proceso anterior de detección de objetos, toma de decisiones, planificación y control de la conducción autónoma. Por ejemplo, para hacer una estrategia de agarre, necesitamos detectar, estimar el estado y la actitud del objeto. Pero en realidad, la mayoría los objetos no tienen actitud. "Es como un trozo de papel extendido sobre una mesa, y es difícil definir gestos y puntos clave".

Esto es exactamente lo mismo que el proceso de desarrollo de la conducción autónoma. Antes de que la planificación de acciones del robot y la conducción autónoma anteriores se desarrollaran "de un extremo a otro", se encontraron con el mismo problema:En el modo de desarrollo de escenarios específicos, solo puede confiar en reglas para escribir acciones limitadas, que no pueden adaptarse a los infinitos escenarios del mundo real.

Los robots sólo pueden manejar formas y tipos limitados de objetos, lo cual es tan "inútil" como que la conducción autónoma sólo puede utilizarse en carreteras cerradas. Con el aprendizaje automático "de un extremo a otro", así como un automóvil puede aprender a girar por sí solo, los robots también pueden aprender a agarrar objetos de diferentes formas, colores y suavidad.

El robot UBTECH escucha instrucciones y agarra cosas

En referencia a la tendencia de combinar la conducción autónoma con modelos grandes, los robots también pueden comenzar a comprender el mundo real después de combinar modelos grandes multimodales. En el lugar, el Galaxy Universal Robot demostró la escena de estar de servicio en una farmacia. Mientras el robot toma medicamentos de los estantes, también puede recoger cosas si caen al suelo.

El robot universal Galaxy demuestra el lugar de trabajo en la farmacia

Liu Cong cree que la importancia de los grandes modelos de IA para mejorar las capacidades de los robots se refleja principalmente en tres aspectos:

En primer lugar, los modelos grandes mejoran significativamente la capacidad del robot para resolver tareas complejas. Según la comprensión, las tareas complejas se dividen en una serie de tareas ejecutables.

A continuación, con la capacidad de los grandes modelos multimodales, los robots pueden confiar en la visión, el tacto, etc. para hacer cosas en escenas más complejas.

Finalmente, reflejado en sus capacidades de movimiento, el robot puede realizar entrenamiento de simulación basado en datos sintetizados por IA. Sin un modelo grande, las funciones implementadas por el robot serán relativamente limitadas.

También se puede ver de esto queLos datos son el factor más crítico que restringe la próxima evolución de los robots, además de la tecnología de modelos grandes.

Para obtener suficientes datos para el entrenamiento de robots, muchos fabricantes resuelven el problema combinando datos reales y datos de simulación. En la adquisición de datos reales, los fabricantes generalmente "alimentan" los datos durante la tarea al modelo grande mediante acciones humanas y teleoperación de robots. Los datos de simulación sirven para construir una escena lo más realista posible y establecer tantos parámetros realistas y de modelado como sea posible para permitir que se entrenen los robots virtuales.

Sin embargo, los dos métodos anteriores todavía tienen sus propias deficiencias. La industria robótica actual está lejos de alcanzar el punto de partida del volante de datos. Por un lado, el coste de los datos reales es extremadamente alto y actualmente los robots no son tan populares como la conducción autónoma. Antes de que haya suficientes datos reales, los fabricantes deben dedicar mucho tiempo y equipar un equipo de estándares de datos para acumularlos poco a poco. En cuanto a los datos de simulación, el mayor problema es que la simulación de la vida real no es lo suficientemente realista. Los robots pueden tener éxito en el mundo simulado, pero habrá una cierta tasa de fracaso cuando se introduzcan en el mundo real.

"En esta etapa, la mayor limitación de la industria de la robótica es que la IA no es suficiente. Los modelos de IA, los conjuntos de datos de entrenamiento de IA y la implementación de escenarios de IA están completamente lejos de ser suficientes", dijo Wang Xingxing.

Con el desarrollo de la IA,Zhao Xing predice: "Con algoritmos más eficientes y capacidades de generalización mejoradas de los algoritmos, la cantidad de datos necesarios para que los robots aprendan una habilidad en el futuro disminuirá de los miles o decenas de miles actuales al orden de miles o incluso cientos y decenas". "

En referencia al volante de datos provocado por la producción en masa en la industria de la conducción autónoma, para resolver aún más el problema de los datos, muchos fabricantes de robots están explorando "tomar" datos de la producción en masa.

Agarrar ventas

El robot humanoide está en vísperas de la producción en masa

El precio es una limitación importante para la producción en masa de robots humanoides.

Según lo que Guangcone Intelligence aprendió de varias empresas en la Conferencia Mundial de Robots, Jiang Qingsong, socio y vicepresidente de servicios de marketing de Zhiyuan Robot, dijo que el precio de un robot humanoide de 1,7 m de altura en la industria es de aproximadamente 600.000-700.000.

En comparación con Boston Dynamics, que comenzó en millones en años anteriores, estos precios ya son "precios de los primeros en adoptar" que algunas industrias pueden aceptar, pero aún están lejos de una popularización a gran escala.

Wang Xingxing dijo: "Todavía no hemos llegado verdaderamente a un negocio de circuito cerrado. Un robot no puede costar menos que un humano y el valor comercial aún no es positivo".

Esto se debe a que, desde la perspectiva de los costos de I+D, debido a la inmadurez de los robots humanoides, el proceso de I+D de la empresa creará suficiente espacio redundante en el diseño técnico, la selección de hardware, el diseño de escenas y otros aspectos. Esto da como resultado que el producto "cargue" con una gran cantidad de "costos ocultos" además del hardware necesario bajo la amortización de los costos iniciales de investigación y desarrollo.

Una vez finalizado el proceso de venta, la empresa de robots seguirá siendo responsable de los resultados de la aplicación. "Los fabricantes deberían asignar equipos in situ dedicados para el seguimiento de I+D y mantenimiento para los clientes piloto de aplicaciones industriales", dijo un expositor a Guangcone Intelligence en la conferencia.

Aunque las necesidades y los productos actuales de los clientes están muy poco estandarizados, Light Cone Intelligence descubrió en la conferencia que muchos fabricantes han intentado formular estrategias de productos correspondientes para diferentes necesidades, tratando de hacer que las ventas de robots sean más fluidas.

Básicamente, Light Cone Intelligence ha aprendido que los precios de los robots humanoides de uso general de muchos fabricantes se concentran en el rango de 500.000 a 600.000 yuanes, y se combinan con versiones baratas producidas en masa para complementar sus líneas de productos. Por ejemplo, Yushu Technology, que tiene el mayor volumen de ventas de robots cuadrúpedos, ha fijado el precio de su robot humanoide universal H1 entre 500.000 y 600.000 yuanes. El último robot humanoide G1 también ha lanzado una versión producida en masa, con un precio de sólo 99.000 yuanes. yuan.

Por otro lado, las ventas de robots humanoides de Zhongqing Robot son aún más extremas. Para reducir costos, después de quitar la "cabeza y los brazos" del robot, Zhongqing DG01 simplemente elevó el precio del "gran robot bípedo" a 38.500.

Esto puede significar que la primera ronda de guerra de precios por los robots humanoides llegará pronto.

El robot Zhongqing valora la fotografía inteligente de 38.500 conos de luz

Pero los mayores recortes de precios seguirán dependiendo de la producción en masa.

Recientemente, Zhiyuan Robot espera enviar 200 unidades este año, lo que ya es el líder de la industria. En la etapa anterior, el volumen de envío de robots de limpieza comerciales por parte de una sola empresa era de sólo unas 1.000 unidades al año.

Cuando las ventas puedan superar las 10.000 unidades al año, o incluso cientos de miles de unidades, será el verdadero "momento iPhone" para los robots.

Para lograr los objetivos de producción en masa, los principales fabricantes de robots humanoides ya se han centrado en las fábricas para el primer escenario.

A nivel mundial, además de utilizar el robot Optimus de Tesla, Figure invertida por OpenAI ha cooperado con BMW y planea lanzar el robot Figura 01 en Carolina del Sur, EE. UU. El fabricante estadounidense de robots Apptronik ha colaborado con Mercedes-Benz y el robot Apollo ya mueve cajas en la línea de montaje de Mercedes-Benz.

En China, Ubisoft, la única empresa de robots humanoides que cotiza en bolsa, es actualmente la empresa de más rápido crecimiento. Desde este año, los robots humanoides de UBTECH han ingresado a la fuerza laboral de muchas empresas automotrices como NIO, Dongfeng Liuzhou Automobile, Geely Automobile y FAW. Con la implementación de UBTECH en escenarios de fabricación clásicos, los robots humanoides han verificado inicialmente la viabilidad de aplicaciones industriales en inspección de calidad, movimiento de mercancías, clasificación, apriete de tornillos, montaje y otros aspectos.

"La industria de los robots aún se encuentra en sus primeras etapas, pero con el apoyo de grandes modelos, se espera que la tecnología y los productos logren avances de 0 a 1 en tres años", concluyó Xie Chen.

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