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机器人马拉松“跌倒” “大脑与小脑”融合“吃饱”

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机器人马拉松“跌倒”  “大脑与小脑”融合“吃饱”
(图侵删)

  备受瞩目的全球首个人形半程马拉松赛事落下帷幕。纵观整场赛事,有两个超预期方向,首先是天工机器人的速度和松延机器人的步态超预期。天工以2小时40分钟夺冠,与其他大部分参赛机器人相比速度遥遥领先,且运动的稳定性和电池续航均表现不错,松延机器人两款型号分别获得二三名,全程的步态在参赛机器人中最接近人。

  另一个超预期方向,则是比赛过程中的状况频出,有的机器人开跑就摔倒,有的脑袋掉了,有的原地转圈,有的画龙,还有的倒着跑……各种意想不到、以及完赛率极低等问题,让关注赛事的人们大跌眼镜。

  目前来看,人形机器人在真实环境中的能力与稳定性远未达到预期。双足技术仍不成熟,感知与控制系统等体现精细操作能力的地方也面临稳定性、效率与泛化能力等诸多挑战。这些缺陷此前通过视频或展会上的呈现往往被隐藏了,而在此次赛事中却暴露无遗。

  或许在“商业化量产”口号频出的当下,我们需要接受的一个现实是,人形机器人仍然处于从实验室向工业品转化的过渡期。

  研报称,在长距离奔跑真实环境下,人形机器人的运动控制、环境感知和能源管理能力充分体现,在技术验证与标准制定方面具有重要意义,有助于加快为巡检、救援等场景应用。当然,各环节还须加以优化,20支队伍参赛,所有机器人依赖人类团队远程监控,未实现完全自主运行,仅6支队伍完成全程,其余因电池续航、关节过热等问题退赛。人形机器人投资:产业要从单纯炒作硬件供货数量及大厂供应链,逐步转向大、小脑及传感器的技术进展。

  对具身智能解决方案而言,硬件是基础,而软件优化则是提升整体性能和用户体验不可忽视的一环。人形机器人的技术进步是一个基础模型、运动控制、传感等技术互相加强的过程,以大小脑融合的具身智能方案则能够使感知、交互、任务规划和运动控制在统一的系统中实现高效整合。

  目前,已有国内外头部厂商推出基于各自优势的具身智能大小脑融合方案。国内方面,构建了以自主可控鸿道AI机器人操作系统和宽带工业神经 *** 体系为核心的AI驱动具身机器人方案。

  人类大脑有52个独立功能分区,分别负责思考、运动、视觉、听觉、语言等不同的独立任务。随着人工智能的发展,AI机器人的大脑也需要独立分区精准分工与高效协同。东土科技历经30年研发的微内核、虚拟化架构的鸿道操作系统,实现了AI机器人大脑结构独立分区和机器人大脑、小脑与等电子架构功能在统一硬件平台上高实时协同运行,达成低成本、低功耗、小体积目标,同时保障上层应用软件开发的迁移性,支持算力芯片虚拟化,让大模型运行和算力分配效率更大化。

  人类拥有43对神经,其结构复杂而精密,支配着人体的感知与运动功能。东土科技全球首创、融合了TSN、OFDM和IPV6等技术的AUTBUS宽带总线芯片,其微秒级确定性的信息传递和极简的 *** 架构,为AI机器人的高敏捷运动控制提供“自主神经 *** ”,高效的运力将有力解决机器与机器之间、机器与控制节点之间、机器与互联网之间的连接问题。

  东土科技推出的具身智能大小脑融合方案,能够把当前具身机器人电子架构的成本降低50%左右,功耗降低超过60%,将推动机器人从单体智能迈向群体智能,结合东土科技完全自主可控、实现IT/OT融合并支持人工智能发展的宽带工业神经 *** 体系,他们共同为AI机器人构建了大脑系统与神经 *** ,可以让AI机器人行得更稳、感知日渐丰富、决策日渐锐智。

  海外厂商方面,近期英特尔也正式发布了其具智能大小脑融合方案。该方案基于英特尔®酷睿™ Ultra处理器的强大算力,以及全新的具身智能软件开发套件和AI加速框架打造。凭借创新性地模块化设计,不仅能够兼顾操作精度和智能泛化能力,而且以卓越的性价比满足不同领域需求,为具身智能的规模化、场景化应用落地夯实基础。

  上述方案的共同点在于,凭借大小脑融合架构的创新,带来功耗、成本、算力的平衡,由此成为构建具身智能系统的理想选择。目前,东土科技正在联合机器人上下游企业共建生态,致力于解决国产机器人控制关键技术瓶颈问题,推动自主可控具身智能实现大规模商业化落地,真正赋能千行百业。

  当“机器人神话”退潮之后,才是真正的技术打磨的开始。从行业关注硬件出货量到逐步转向大、小脑的技术进展,这是人形机器人通往大规模商业化的必经之路。对于这一次趣味马拉松,或许我们可以更有包容和前瞻性一些,以目前机器人的进化速度,或许两三届以后,就会有令人震惊的表现了。

  在这一过程中,具身智能大小脑融合方案将加快实现具身智能从实验室走到生活中,不仅在工厂、超市甚至是走入家庭,真正满足人类生产生活所需所用。尤其是当前自主可控成为全行业共识的背景下,国产自主可控大小脑融合方案,在保障供应链、通信安全等前提下,将推动国产具身智能加速突破跨场景迁移瓶颈,引领我国人工智能向自主智能新纪元迈进。

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