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Musk est optimiste et OpenAI entre. La valeur à long terme de Tesla est-elle un robot ?
Musk est optimiste et OpenAI entre. La valeur à long terme de Tesla est-elle un robot ?
Le geek de la technologie Musk et sa Tesla ont toujours été à la pointe de l'innovation technologique mondiale.
Il y a quelques jours, lors de l’assemblée des actionnaires de Tesla en 2023, Musk a une fois de plus dévoilé des plans de développement futur plus ambitieux, notamment les voitures, le stockage d’énergie et les robots humanoïdes. Musk pense que les robots humanoïdes sont la clé de la valeur à long terme de Tesla dans le futur, il est donc très optimiste à ce sujet.
Il convient de mentionner qu'OpenAI, la société mère de ChatGPT, a également investi dans une entreprise norvégienne de robotique avec l'intention de construire le premier robot commercial EVE.
La concurrence entre Optimus et EVE a également déclenché un engouement pour le concept de robots humanoïdes sur le marché secondaire national. Poussé par ce concept, quels maillons de la chaîne industrielle des robots humanoïdes en bénéficieront ? Quels sont les objectifs d’investissement ?
Déploiement de voitures, de stockage d'énergie et de robots humanoïdes
En tant que géant mondial de l’innovation technologique, l’assemblée des actionnaires de Tesla en 2023 a attiré l’attention du monde entier.
Tôt le matin du 17 mai, Tesla a tenu une assemblée des actionnaires à la Texas Gigafactory aux États-Unis. En tant que drapeau mondial de l'innovation, quelle est l'attention de Tesla dans l'industrie de l'innovation ? Quels sont les projets futurs de l’entreprise ?
Pendant toute la conférence de presse, Musk a principalement présenté et planifié les trois principaux domaines que sont les véhicules, le stockage d'énergie et les robots.
Quand vous mentionnez Tesla, vous devez mentionner la fabrication automobile. Dans cette direction importante liée aux voyages mondiaux, Musk est confiant quant aux futures ventes de voitures et a réitéré l'objectif de capacité de production de 20 millions de voitures en 2030.
L'investissement clé de Tesla, Cybertruck, prévoit d'avoir une capacité de production annuelle comprise entre 250 000 et 500 000 véhicules. En outre, l'entreprise lancera également deux nouveaux modèles, dont la production annuelle devrait dépasser les 5 millions de véhicules, et qui seront les premiers à être produits dans la Gigafactory mexicaine.
En ce qui concerne le stockage d'énergie, Musk a déclaré qu'il pensait que le secteur des batteries connaîtrait une croissance plus rapide que celle des voitures et qu'il parierait sur la capacité de production de Megapack à l'avenir, y compris la poursuite de l'expansion de la capacité de production de l'usine du Nevada aux États-Unis, et la création d'usines d'une capacité de production de 40 GWh aux États-Unis et en Chine.
En plus de son implantation dans les deux domaines majeurs de l'automobile et du stockage d'énergie, Musk a également consacré beaucoup d'espace à l'introduction de robots humanoïdes.
Tesla a lancé un robot humanoïde nommé « Optimus » dès 2022. Musk a souligné lors de l’assemblée des actionnaires que le robot Optimus de Tesla utilisera le même système FSD que les véhicules électriques de l’entreprise.
De plus, Musk prédit également : "Tout le monde possédera un robot humanoïde à l'avenir, et ce marché dépassera la demande de véhicules électriques et pourrait valoir des dizaines de milliards de dollars."
De là, il estime que La demande de robot humanoïde Optimus atteindra 10 milliards d'unités dans le futur, ce qui dépassera de loin les voitures Tesla. Il a même déclaré qu'il n'y avait pas lieu d'être surpris si l'activité future de Tesla reposait sur ses robots humanoïdes : "La majeure partie de la valeur à long terme de Tesla sera Optimus. Je suis très confiant dans cette prédiction."
Tesla et OpenAI se lancent dans les robots militaires
Les humains bioniques, également connus sous le nom de robots humanoïdes, font référence à des robots qui imitent les humains en apparence et en comportement. Auparavant, le concept de robots humanoïdes restait principalement dans le domaine de la science-fiction. Cependant, avec le développement de la technologie et l'application de l'IA, de nombreux géants de la technologie entrent dans le domaine des robots humanoïdes.
Dès 2021, Tesla dessine le domaine des robots humanoïdes. Musk a dévoilé le concept du robot humanoïde TeslaBot (Optimus) lors du TeslaAIDay.
En 2022, Tesla a officiellement présenté Optimus, un robot humanoïde bipède qui peut marcher de manière indépendante sans aucun support mécanique, et chaque doigt peut être utilisé de manière flexible et indépendante.
À l’époque, Musk avait déclaré que le secteur des robots aurait plus de valeur que les voitures. Cependant, Tesla avait encore des difficultés avec la configuration de sa batterie à cette époque. Elle a déclaré qu'elle développait une batterie et un actionneur spéciaux pour Optimus afin de maintenir la consommation d'énergie à un niveau minimum afin qu'Optimus puisse fonctionner toute une journée avec une seule charge. .
Comparé aux robots humanoïdes du monde Kehuan, Optimus ne fonctionne évidemment pas comme prévu, mais il est indéniable que Tesla a fait un grand pas en avant dans la commercialisation des robots humanoïdes.
Au niveau national, Xiaomi a également déployé des robots humanoïdes plus tôt Le 11 août 2022, Xiaomi a officiellement annoncé son premier robot bionique humanoïde grandeur nature CyberOne lors de sa conférence de lancement de nouveaux produits d'automne.
Cette année, avec le lancement de ChatGPT, les modèles d'IA à grande échelle ont été développés davantage, ce qui a également apporté davantage d'ajouts à l'intelligence robotique. OpenAI, la société mère de ChatGPT, leader dans le domaine des modèles à grande échelle, s'intéresse également à se lancer dans le domaine des robots humanoïdes. Récemment, OpenAI, Tiger Fund et un consortium d'investisseurs norvégiens ont investi dans la société norvégienne de robotique 1X Technologies (anciennement connue sous le nom de Halodi Robotics).
1X Technologies a l'intention d'utiliser les fonds pour accroître la recherche et le développement de son prochain modèle de robot bipède NEO, ainsi que pour produire en série son premier robot commercial EVE en Norvège et en Amérique du Nord.
Le fondateur de 1XTechnologies a ajouté : « 1X est ravi qu'OpenAI dirige l'investissement car nos missions sont alignées : intégrer consciemment les technologies émergentes dans la vie quotidienne des gens. Nous continuerons à faire des progrès significatifs dans le domaine de la robotique et du développement. Renforcer la compétitivité du marché du travail mondial ne peut atteindre cet objectif sans le soutien des investisseurs. »
CITIC Securities Research estime que les robots sont l'un des principaux vecteurs de la technologie de l'IA. La combinaison de ChatGPT et des robots comblera les lacunes des robots actuels en termes d'intelligence, de facilité d'utilisation et d'économie, et augmentera efficacement le taux de pénétration des robots dans diverses industries. Dans le même temps, ChatGPT réduira également le temps de transition pour le développement de robots, depuis des robots dédiés à fonction unique vers des robots polyvalents complexes et multifonctionnels.
Quels sont les stocks de concept de robot humanoïde ?
Au niveau national, les avantages des robots humanoïdes ont déjà balayé le marché secondaire. Alors que l'assemblée des actionnaires de Tesla a de nouveau annoncé de bonnes nouvelles pour le développement de robots humanoïdes, le secteur des concepts de robots a considérablement augmenté à l'ouverture de la bourse le 18 mai, notamment Fengli Intelligent (301368.SZ), Zhongwei Electronics (300270.SZ) et Robot. (300024.SZ). ), Haozhi Electromechanical (300503.SZ) et d'autres ont mené les gains.
Concernant les opportunités d'investissement dans la chaîne industrielle des robots humanoïdes, China Merchants Securities estime que les robots humanoïdes comprennent trois modules principaux : le module de perception de l'environnement, le module de contrôle de mouvement et l'interaction homme-machine Par rapport aux traditionnels. robots industriels, robots humanoïdes La demande de systèmes et de composants est plus sophistiquée et haut de gamme, entraînant des exigences différenciées par rapport aux robots industriels traditionnels, qui se reflètent principalement dans les aspects suivants :
1. Réducteur : Les réducteurs actuellement utilisés pour les robots sont principalement des réducteurs de précision, y compris des réducteurs harmoniques de petit volume adaptés aux positions de charge légère et adaptés aux positions de charge lourde.
Ces dernières années, la tendance à la substitution sur le marché national des réducteurs a été évidente. À mesure que les réducteurs harmoniques, les réducteurs RV et d'autres produits évoluent vers la diversification, l'allègement, la mécatronique et d'autres tendances, les fabricants nationaux qui déploient activement cette tendance technologique sont attendus. pour bénéficier.
2. Contrôleur et MCU : Étant donné que les robots humanoïdes ont des modèles de mouvement plus complexes, afin d'effectuer des opérations complexes et à grande vitesse nécessaires au contrôle du moteur, le nombre de moteurs sur le robot humanoïde Le corps a augmenté, ce qui devrait entraîner une augmentation de la demande de MCU.
3. Puce IA : Tesla utilise la technologie de conduite autonome des voitures électriques pour responsabiliser les robots humanoïdes, en utilisant une seule puce SoC auto-développée - FSD, prise en charge par la même technologie sous-jacente que les voitures. En plus des puces auto-approvisionnées par Tesla, les principales entreprises de puces de conduite autonome incluent NVIDIA, Intel Mobileye et Tesla. La technologie nationale de Huawei est relativement avancée, et Horizon, Black Sesame Intelligence, Xinchi Technology et Xinqing Technology sont également liés.
4. Capteurs : Les fonctions de perception des robots sont principalement réalisées par divers capteurs et caméras, ce qui entraîne par conséquent une demande incrémentielle globale en CMOS, microphones, capteurs IR, capteurs de gaz, etc.
Zheshang Securities a en outre déclaré que les robots humanoïdes devraient favoriser la croissance rapide des entreprises au sein de la chaîne industrielle À l'avenir, les robots Tesla réduiront davantage les coûts et les composants nationaux devraient continuer à en bénéficier #🎜. 🎜#. Recommandations clés : 1) Transmission à double anneau (002472.SZ) : leader national des équipements, fournisseur exclusif de Tesla d'engrenages pour véhicules électriques nationaux, et devrait coopérer davantage avec Tesla dans le domaine des véhicules récréatifs ; 2) Green Harmonic (688017. SH) : Réducteur d'harmoniques Une percée dans la localisation, leader de l'industrie en termes de rentabilité ; 3) Eston (002747.SZ) : le leader des robots domestiques, avec des systèmes de transmission haut de gamme autonomes et contrôlables, faites attention à Inovance Technology (300124.SZ) ; ) et Hechuan Technology (688320.SH), MOONS ELECTRIC (603728.SH), Jiangsu Leili (300660.SZ), Zhongli De (002896.SZ), groupe Hanyu (300403.SZ), groupe supérieur (601689.SH), Contrôle intelligent Sanhua (002050.SZ).
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
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