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工业制造、商用和家庭,优必选人形机器人的三场战事

2023 年最后一个交易日 12 月 29 日,总部位于深圳的人形机器人公司优必选科技在香港交易所正式挂牌。 上市首日股价一度上涨至 93.45 港元,市值逼近 390 亿港元。

在上市仪式现场,熊猫机器人优悠走上舞台,向优必选创始人、董事长兼 CEO 周剑递出锣锤,优必选全新一代工业版人形机器人 Walker S 首次亮相,手持另一个锣锤走向舞台中央,与周剑一起敲响开市锣。

这一声,格外稀缺。 

一为人形机器人本体制造之难。从事机器人技术工作,你需要成为一家机器人公司,有一大群人来建造机器人。“要么全包,要么全无。没有任何中间的路。” OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 讲过他们为什么放弃机器人技术。 

目前,全球已经宣布推出商业人形机器人的公司屈指可数,A 股、港股人形机器人更无无主机厂标的。优必选是其中之一,也是全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司。 

二为商业化之艰。在全球人形机器人尚处于技术探索和发展的早期阶段,优必选已率先实现人形机器人的商业落地。 

“优必选不是第一个做人形机器人的,却是第一个将核心技术(包括关节)产业化的人形机器人公司,比马斯克还早。”比亚迪联合创始人、正轩投资董事长、优必选科技董事夏佐全说,“过去也有一些日本、美国企业在做,但都没能坚持下来。” 

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香港特区政府及港交所代表出席优必选上市仪式。

一、上游:“大脑”加速跑 

在北京,2023 年世界机器人大会的参展机器人也一改往届单调,百花齐放,人形机器人的展台被观众围得水泄不通。 

过去 6 至 8 个月,一大批新的人形机器人企业迎着风口涌现。开发人员正陷入一场激烈的竞争,以将最具吸引力、最有能力的智能体推向市场。 

这种盛况是 “70” 后周剑在 2012 年创立优必选时很难想象的。当时,市面上最广为人知的人形机器人还是使用皮带传动的本田 ASIMO。 

2016 年,优必选立项研发搭建出 Walker 原型机,以深度学习为代表的 AI 浪潮也拉开大幕。在弱 AI 框架下,但凡涉及复杂一些的意图识别,需要用到常识和逻辑推理的任务,机器人都很难办到,能为用户带来的便利很有限。 

扫地机器人是当时最常见的专用机器人。如果希望机器人可以在你五点半下班前打扫完家里卫生,你的指令必须非常清晰、简短,而且单意图。 例如,下午四点三十五分打扫卧室、五点整打扫客厅。 

虽然通过硬件升级可以提升感知与运动能力,但功能还是单一,四肢发达弥补不了“大脑”发育的滞后。

投资初期,人形机器人商业化的概念相对模糊,包括如何落地、应用场景。当时投资更多是认为大趋势是对的。夏佐全说,他在天使轮就投资了优必选并持有至今。 

基于大型语言模型(LLM)的生成 AI 取得突破后,人形机器人“大脑”演化也开始狂飙突进。 

今年 3 月,OpenAI 投资了一家开发人形机器人的公司 1X Technologies。 

人类生活在一个物理世界中,我们希望事情在物理世界中发生。某些时候,推理机器需要绕过中间人,直接与物理现实交互。如果把 AGI 想象成只存在于云中、人类是它的双手, OpenAI CEO Sam Altman 说,“好像不对劲。” 

谷歌 DeepMind 已经在研究如何将 Gemini 与机器人技术结合起来。CEO Demis Hassabis 称,新的多模态模型也将成为实体机器人快速创新的基础。

集成了优必选自主研发的“人形机器人多模态交互系统”的人形机器人、配备了 LLM 的 Agility Robotics 双足机器人 Digit 、谷歌 DeepMind Robotics Transformer 2(TR-2)已经生动展现出这种可能。

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优必选熊猫机器人亮相2023世界机器人大会,并与观众互动。

Digit 会将“达斯维达光剑颜色的盒子放到前面最高的塔上” 。TR-2 会让机器人“捡起即将从桌子上掉下来的袋子”、“将灭绝的动物移动到 2 加 1 之和的标志物体上”。 

这些机器人知道上网现学一些不知道的知识,比如光剑、恐龙甚至超级明星,然后正确识别目标,还能规划一系列步骤并转为机器人能理解的分阶段指令,做出动作完成任务。 

尤其是,为了完成任务,机器人需要正确理解“前面最高的塔”、“灭绝的动物”、“ 2 加 1 的和”,这些都涉及推理能力。 

比如,优必选的熊猫机器人能够理解上火的含义并推理出“缓解症状需要补充维生素”的内容,并基于学到的常识问用户要不要吃水果;RT-2 能够从狮子、鲸鱼与恐龙中选择恐龙,实现从 “灭绝的动物”到“恐龙”的逻辑推理的飞跃。 

所有这些——对更复杂自然语言命令的理解、符号理解、一些推理和人类识别能力——都是人形机器人“大脑”思维能力的体现。 

“有人问我,除了 LLM,2024 年最重要的事情是什么?是机器人。” 英伟达 AI 科学家 Jim Fan 预测,“我们距离物理形态的 AI 智能体的 ChatGPT 时刻还有大约 3 年时间。” 

通用人工智能的发展速度远超预期,一些对类人机器人和腿式机器人持怀疑态度,认为它们过于耸人听闻且效率低下的顶尖机器人专家、公司负责人也开始重新审视以往的判断。 

“2022 年创立 FigureAI 时,我相信人类拥有可靠的类人硬件要远远早于在机器人上运行可靠的真实世界神经网络。”训练机器人做家务会挤占宝贵时间。FigureAI 创始人 Brett Adcock 最近在社交平台上说。 

和 Agility Robotics CEO Damion Shelton 一样,Brett Adcock 在过去几个月里改变了看法。在拥有可靠硬件的同时,我们也有可能实现运行其上的可靠的 AI ,他说,“ 2014 ,将是具身 AI 之年。” 

除了“大脑”,人形机器人的产业链还有几个极为关键的部分,包括小脑(指视觉、触觉等感知的协调,步态控制和对复杂任务的完成等)以及作为“肢体”的本体硬件。这些都有了长足发展。

受益于中国 3C、新能源汽车和国产机器人供应链优势的溢出效应,核心零部件不再构成国内玩家做人形机器人的门槛。机器人很多零部件是通用的。比如,关节模组、传感器组,要么与消费端通用,要么是同一厂家出产的不同型号。

在控制器、伺服电机两大核心部件领域,国产品牌基本可以实现国产替代。 

据沙利文报告,优必选是全球首家完成小扭矩到大扭矩(扭矩从 0.2Nm 到 200Nm )伺服驱动器批量生产的公司,也是全球首批在消费市场将配备多个伺服驱动器的多关节服务机器人商业化的公司之一。

对于硬核科技的持续投入让优必选在人形机器人领域获得了领先优势,成为全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司。 

数据显示,在核心零部件、本体结构、驱动控制三个领域,优必选的专利申请数量均为中国第一、全球第二。 

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 自2012年成立以来,优必选科技持续投入人形机器人的核心技术研发,布局了机器人运动规划和控制、伺服驱动器、计算机视觉和语音交互等核心技术,是全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司。

减速器开发难度最高。减速器通常分为 RV 减速器和谐波减速器,过去这两种减速器都主要依赖进口,谐波减速器在近年进步明显。苏州绿的公司已掌握谐波减速器多项核心技术。  

至于电池,Bechmark Mineral Intelligence 称,到 2030 ,中国将拥有全球电池生产能力的 69%。无论欧洲和美国花多少钱试图赶上,在可预见的未来,中国在电池方面的主导地位都将持续下去。 

二、下游:汇入制造的大江大河 

走近陈列整齐的工厂货架,优必选 Walker X 接受新的挑战: 

只见它识别需要拣选的零部件后,利用 3D 深度信息检测物体的精确 6D 位姿,找到成功率最高的抓取姿位。自主规划抓取路径后,凭借一双巧手顺利完成抓取。 

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WalkerX在智慧工厂场景中使用了物体6D位姿识别技术

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优必选WalkerX在智慧工厂场景中进行SPS智能分拣。

接着,Walker X 迈着均匀步伐,将拾取的部件送到一旁等待的 AGV 上。联动自然流畅,无需对既有环境做出改变。 

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Walker X 还能像人类一样用双手将扫地机器人搬至目标地点,用单根手指摁下启动键,对扫地机器人进行老化测试。 

“很多人会问我为什么在工业场景里不能用一个轮式底盘加上身再加双臂的机器人,这不是更容易实现吗?为什么一定要双足机器人?

打造柔性化的工厂,在符合人体工程学的情况之下,双足也许是最好的解决方案。”周剑在 2023 世界机器人大会的论坛上说。 

随着“大脑”能力越发强大,机器人编程也会变得非常简单。 

现在协作机器人和工业机器人的任务级交互——比如任务的描述和拆解、翻译成编程语言的工作,还是需要交给专业工程师来完成。机器人只能自主完成控制、执行和反馈的环路。 

有了大模型,普通用户就能直接和机器人实现任务级别的交互——只要按照一定的提示输入自然语言,机器人就能直接翻译成机器人可以执行的指令。用户主体也从专业工程师变成了更广泛的普通群体。 

优必选科技 CTO 熊友军在 2023 世界机器人大会的论坛中讲到,人形机器人的决策能力也更强,灵巧手的抓取能力也更强,还可以替换不同夹具来完成不同工种,几乎可以覆盖所有人类可以做到的非标任务。

周剑认为,人形机器人现已进入产业化落地阶段。智能制造将成为人形机器人首个大规模应用的领域。2023 年,优必选还推出了面向工业领域的新一代人形机器人 Walker S,最快有望于 2024 年启动商业化。 

除了优必选,4 月,阿里巴巴也将千问大模型接入工业机器人。小米机器人未来主要场景设定就是小米工厂的智能制造。智元机器人、宇树科技都计划将自家首款人形机器人率先应用到工业制造,比如新能源和 3C 。 

为什么是工业制造领域 ?为什么是新能源和 3C ?

美国著名的演化生物学家雷德·戴蒙德在畅销书《枪炮、病菌和钢铁》中论证了一个假设:当前经济发展与全球财富分布的地理不平等,大都可以根据引起驯化的初始环境条件来解释。 

类比这个逻辑,人形机器人产业能走多远、多深也与初始环境条件密切相关。而中国最重要的初始条件、最大的国情(也是我们和美国最大不同),就是制造业仍然是中国经济增长最重要的推动力之一,也是先进技术终将汇入的大江大河。

任正非曾说 AI 软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到 2%,98% 都是对工业、农业社会的促进。  

第四次中国经济普查公报数据显示,除了农林牧副渔,制造业以 18.1% 的占比位居第二。 

作为对比,根据 2020 年的数据,制造业在美国经济中占比仅 10.8% ,第三产业占比高达 81.5% 以上,其中金融业占比达到 8.2% 。 

另外,大约 18% 的中国人口受雇于制造业。德国比例大约为 20%,日本也有 17% 。美国大概有 10% 的劳动力受雇于制造业。 

从细分行业看,除了纺织服装、服饰业,计算机、通信和其他电子设备制造业也是占比较大的制造领域。除此之外,还有一个不得不提的细分——新能源汽车制造。 

汽车工业可谓工业机器人发展的重要驱动力之一。历史上,日本和欧洲会成为工业机器人强国、大厂聚集地,一个很重要的因素是他们拥有发达的汽车产业。日本是机器人大国,汽车、电子、自动化产业也比较发达。 

芒格生前曾说,王传福比马斯克更擅长制造。比亚迪是一个奇迹。事实上,推动协作机器人初创公司在 2023 年陆续上市一个重要因素正是新造车势力的崛起。

新能源汽车都是中国品牌,对国产供应链的态度更为开放,之后也会进一步加速人形机器人的落地应用。 

另外,与传统工业机器人相比,和 AI 相结合的人形机器人如同另一个赛道,就像特斯拉之于传统燃油车,存在换道超车的机会。

熊友军此前曾表示,从产业应用方面来说,我国的人形机器人具有一定的产业基础,和其他国家的人形机器人技术和应用方面相比没有“代际差异”,加上政策支持,可以实现并跑,并有望实现领跑。 

在人民网研究院近期发布的《人形机器人技术专利分析报告》中,中国是全球申请人形机器人技术专利最多的国家,累计申请数量已达 6618 件,已成为人形机器人全球创新“主力军”。 

以专利申请人维度统计,优必选是全球范围内持有有效人形机器人技术专利数量最多的企业,有效发明专利位居中国第一、全球第二,近五年年均申请专利数量接近200件,多于本田、丰田、波士顿动力等企业,位居全球第一。 

2020 年- 2022 年期间,优必选研发开支平均占年收入的比重超过 50%。

目前,优必选已经基于“人形机器人多模态具身智能系统”搭建了 Agent 智能仿真系统 UNDERS2 ,(优必选下一代数字自学习机器人仿真系统,UBT Next Digital Educated Robot Simulation System ),利用过去积累的大量机器人数据,在训练过程中结合强化学习的思想与人类反馈的语义,实现了“人在回路”。 

UNDERS2 智能仿真系统极大加速了具身智能的实现,特别在工业场景下,率先进行了落地。

例如,借助该智能系统,人形机器人能够在工业场景下基于感知信息构建语义地图,准确判断工作环境情况,并与优必选智慧物流业务的相关产品结合,高效准确地完成工业场景下的各项任务。 

在登陆港交所的正式挂牌仪式上,周剑接受媒体采访时表示,工业人形机器人三年内有望大规模放量。 目前,优必选已与多家新能源汽车头部企业合作,分三个阶段规划人形机器人在制造业场景中的应用。

第一阶段( 2023 年- 2024 年),以新能源汽车制造场景作为人形机器人在工业场景的切入点,实现人形机器人在搬运、涂料等工业场景中的测试。 

第二阶段( 2025 年- 2027 年),优必选人形机器人将逐步拓展至中等难度任务,重点打造 3-5 个专用场景下的应用,逐渐实现规模商业化,横向拓展至消费电子制造业等其它行业及应用场景。 

第三阶段( 2028 年-2033 年),优必选人形机器人将进一步拓展到较为复杂的任务场景,具备超过 10+ 种技能,成为多任务通用型工业人形机器人。  

三、更大的远景:为了幸福,走进千家万户 

长期来看,机器人的场景机会是多元化的。 

优必选创立之初,周剑描绘的人形机器人蓝图就是走进千家万户,陪你看球赛、打游戏、做家务。  

马斯克也将远景目标瞄准了地球上的千家万户。在他的设想中,Optimus 可以是工业机器人,也可以是家庭服务机器人,比如做饭、修剪草坪、照顾老人。 

按此计算,人形机器人会是一个比电动汽车更具发展潜力的市场。按照未来人形机器人和人类的比例是二比一来算,人形机器人的需求高达 200 亿台。 

“现在,人形机器人的商业落地和应用场景已经更加确定。”随着时间的推移,夏佐全对人形机器人的商业化概念也不再模糊。根据多年的工业领域经验,“我觉得当时人工智能在工业领域实际上已经有了一些应用,尤其是在汽车里。因此,我判断人工智能在生活和商业领域也会有更多应用。” 

不过,机器人落地推广到实际应用场景中,最难的环节也在家庭场景。 

当下,机器人较为容易落地的场景都集中在较为标准化的场景中。比如马斯克做的人形机器人第一个设定的应用场景在工厂办公室,环境相对结构化,不会千差万别。 

家庭场景是最不标准化的场景,对机器人的硬件和软件的要求非常高。 

比如,提高机器人在非结构环境下的适应能力,能自如上下楼梯、越过地面上各种出其不意的障碍物,还需要环境感知、语义理解等能力的突破。 

当遇到大体积的障碍物或者垃圾时,人形机器人如何自动检测并识别到,然后利用它的双手推开或抓取目标? 

Optimus 2 体重较第一代减轻 10 公斤,Figure 01 也以轻便著称,如何解决身体过重可能对人造成较强的冲击力,更好地与人类交互、共融? 

除了技术纬度的挑战,还有成本和价格问题。

戴森最初研发出数字马达时,由于电子电路太贵,价格是传统马达的五倍以上。直到新技术成本降下来后,他们才将数字马达部署到所有吸尘器产品上。无人机售价曾高达数百万美元,用途也有限,当研发人员找到用多个协同旋翼让小型飞行器悬停的方法后,无人机价格也急剧下降,被广泛用于摄影、工业、农业、物流、航空测量等领域。 

为了让 Optimus 的售价预计不到两万美元,比汽车还便宜,马斯克正敦促工程师努力降低机器人的功耗和零件数量。 

由于成本高昂,新技术通常最先在支付得起高昂成本的工业、商业领域落地。优必选科技已将大型人形机器人 Walker 的成本降至 10 万美元以下,商用服务成为人形机器人落地最快的场景。

2022 年,优必选大型人形机器人 Walker X 落地沙特 NEOM 新未来城,成为第一代大型人形机器人市民,提供智能化服务。在中国科技馆等科技展馆中,优必选大型人形机器人也在承担导览讲解、表演展示等功能,推动人工智能和机器人科普教育。 

招股书披露,人形机器人业务对优必选营业收入的贡献在持续增加,2023 年首六个月贡献了 724 万元收入,比上一年同期数据有显著增加。2022 年,人形机器人业务贡献了 5184 万元的收入,同比增长三倍有余,占公司总体收入额5.1%,相较于 2020 年、 2021 年均有大幅提升。 

得益于人形机器人较高的技术壁垒,人形机器人相关业务在 2022 年及 2023 年首六个月均保持 50% 以上的毛利率。同时,在优必选的各业务模块(人工智能教育、智慧物流、智慧康养、商用服务、消费者业务)背后,人形机器人的全栈式技术也在起着重要的支持作用。 

周剑认为,家庭落地场景才是人形机器人最具潜力的应用市场。在赋能各行各业过程中,人形机器人的“大脑”、“小脑”和“肢体”会持续进化,成本也会不断降低,最终演化成目前很多家用智能产品的终极版本并在人类生活各个层面发挥作用。 

工信部近期印发《人形机器人创新发展指导意见》也将“民生”列为拓展应用场景的主要方向之一。 周剑对此提出判断:人形机器人进入家庭,会分两步走。

先以“陪伴者”的角色进入家庭,陪伴功能先落地,然后才是服务功能的落地。现在机器人已经具备理解并分解复杂任务最终规划执行的能力,一旦运动能力有所突破,就会进入这个阶段。 

据财新报道,优必选也在积极筹备一款家庭陪伴人形机器人产品,测试家庭场景的应用需求。该机器人将具备聊天、表情回应等功能,并目标使机器人的皮肤达到人体温度,测试版正在开发当中。

四、东风起

芒格去世前,在伯克希尔-哈撒韦年度股东大会上回答机器人与 AI 相关问题,回应说,机器人在全球范围的应用会越来越广。 

在生前最后一次录制深度访谈节目时,他称,中国经济未来 20 年的前景比其他任何大型经济体都要好。 

中国正瞄准 2024 年“未来产业”,推动经济的高质量增强。集成了人工智能、高端制造、新材料等先进技术的人形机器人,有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品,深刻变革人类生产生活方式,重塑全球产业发展格局。 

在供给侧,国家对人形机器人产业的支持力度不断提升。北京、深圳、上海也先后发布了产业支持政策,推进人形机器人创新发展。 

11 月初,中国首家省级人形机器人创新中心在北京正式成立,拟开展通用人形机器人本体原型、人形机器人通用大模型等 5 大重点任务攻关,持股方之一、由公司 CTO 熊友军担任中心法人的优必选跻身“国家队”。 

在需求侧,中国已经拥有世界最大的机器人消费市场。

从整体视角来看,生态搭建好了,终会育出新物种——中国很有希望跑出一批立足世界的人形机器人公司。 

正式上市是优必选跃进星辰大海的起点。从明年开始,我们也许会看到人形机器人走向世界,也走向日常生活,助力人类越走越远。 

产业优必选科技
相关数据
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

https://deepmind.com/
优必选科技机构

优必选科技成立于2012年3月,是全球领先的人工智能和人形机器人研发、制造和销售为一体的高科技创新企业。

https://www.ubtrobot.com/cn/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

逻辑推理技术

逻辑推理中有三种方式:演绎推理、归纳推理和溯因推理。它包括给定前提、结论和规则

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

类人机器人技术

类人机器人是一种具有与人类相似外形的机器人。类人机器人的主要特性包括:1. 可以在人类日常环境中工作 2. 可以使用人类日常使用的工具 3. 具有与人类相似的外形 目前类人机器人的设计主要来满足功能方面和实验方面的需求。针对功能性设计的类人机器人需要协助人类完成一些高危险,高难度的任务以及辅助病人,幼儿及老年人的日常生活和娱乐等。类人的设计使其可以很好的在人类日常环境中行走以及使用人类日常工具。同时,其类人的交互模式使其可以更好的完成辅助人类以及交互娱乐的功能; 而针对实验需求的类人机器人可以帮助人类更好的探究人类自身的认知,智力,心理等多方面特点。 通常来讲,类人机器人完整的模仿人类的外形,具有躯干,头部和四肢。也存在针对部分特定人体进行仿真的类人机器人,例如只模仿腰部以上的PR2机器人,只模仿腿部的机器人,以及只涉及眼睛和嘴来模仿人类面部表情的机器人(例如Kismet机器人)。此外,仿制人在普通类人机器人的基础上进一步从美学角度上对人类的皮肤,毛发,神态等模仿,从而达到了以假乱真的效果。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

工业机器人技术

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制,多用途,需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接,刷漆,组装,采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性,持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人,SCARA机器人,并联机器人和直角坐标机器人等。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

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通用人工智能技术

通用人工智能(AGI)是具有一般人类智慧,可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标,也是科幻小说和未来研究中的共同话题。一些研究人员将通用人工智能称为强AI(strong AI)或者完全AI(full AI),或称机器具有执行通用智能行为(general intelligent action)的能力。与弱AI(weak AI)相比,强AI可以尝试执行全方位的人类认知能力。

本体技术

在计算机科学和信息科学中,本体包括表示、正式命名和定义概念,数据,实体之间的类别,属性和关系,并在一个,多个或所有域实例中。

意图识别技术

意图识别指理解说话人的意图 。

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