具現化された知能ロボットが熱い！大手企業が2日連続で1日当たりの上限20CMを達成 恩恵を受ける上場企業一覧

ニュースでは、NVIDIA の創設者兼 CEO のフアン ジェンセン氏が ITF ワールド 2023 半導体カンファレンスで講演しました。人工知能の次の波は、身体化 AI と呼ばれる新しいタイプの人工知能です。 同じ日、テスラの 5 月の株主総会でマスク CEO は、 人型ロボットが将来のテスラの長期的価値の主な源泉になると述べました。 人型ロボット「オプティマス」の需要は自動車の需要をはるかに上回る100億台に達し、その額は数百億ドルに達する可能性があると推測されている。最終用途の観点から見ると、テスラの人型ロボットと身体化された知的ロボットはほぼ同等です。 政策面でも身体化人工知能に焦点を当て始めていることは注目に値します。 「汎用人工知能の革新的開発を促進するための北京のいくつかの措置（2023-2025）（コメント草案）」が最近発表され、

身体化されたインテリジェントシステムの研究と応用を促進し、

人工知能の利用を突破することを提案しているパーソナライズされたシナリオや継続的なタスクなどの複雑な条件下での、オープン環境およびユビキタスな 知覚、認知、および意思決定テクノロジ におけるロボットの使用。 パシフィック証券の崔文娟氏らは、5 月 14 日の研究報告で、現在の人型ロボットのインテリジェント AI システムは十分に成熟していないものの、

現在の ChatGPT の出現は、生成 AI が強力な理解能力を持っていることを証明していると考えています。

は、ヒューマノイド ロボット分野への OpenAI の投資とテスラなどの巨大企業の参入を組み合わせて、将来のヒューマノイド ロボットのより迅速な商品化について楽観視しています。 国盛証券の Song Jiaji 氏らは 5 月 19 日の調査報告書で、物理的なフィードバックと物理的な出力の特性に依存する 身体化された知能は、AIGC に続くもう 1 つの驚異的な AI アプリケーションになるだろうと述べています。

浙上証券の王華軍らによる 5 月 18 日の研究報告によると、次の図に示すように、身体化された知能は複数の分野の相互融合の産物です。身体化知能制御用;

深層学習のニューラル ネットワークは身体化知能の主要なツールです; 強化学習

は身体化知能ロボットの主要な学習方法の 1 つです;

マシン ビジョン 視覚信号を処理する機能を備えた身体化されたインテリジェンスを提供します。 コンピュータ グラフィックス 開発された物理シミュレーション環境は、身体化されたインテリジェンスに対して現実の物理世界の代替を提供します。 自然言語 は身体化されたインテリジェンスを提供しますこれにより、人間とのコミュニケーションや自然文からの学習の可能性がもたらされ、認知科学はさらに、身体化された知性が人間を理解し、認識と価値を構築するのに役立ちます。 市場規模に関して、Wang Huajun氏らは人型ロボットの市場空間は巨大であると述べ、Neutral社は世界市場規模が2021年から2030年までに約71%のCAGRで成長すると予測している。 産業チェーンの観点から、平安証券は、 「部品ファースト」

、上流のコア部品とコンポーネントのリンクが、ヒューマノイドロボット産業の実装にとって重要な保証であると考えており、次のことが期待されています。人型ロボット産業の発展から最初に恩恵を受けることになります。現在、機械産業では、

サーボ システムと減速機リンクが、ヒューマノイド ロボットの軌道の強い確実性の恩恵を受けています。

実際、「身体化された AI」の定義によれば、アメリカのテクノロジー大手はすでに計画を立て始めています。たとえば、テスラの ヒューマノイド ロボット オプティマスとボストン ダイナミクスのアトラスとスポットは、身体化された知能にアプローチする能力を備えています。 これらは、ロボットの体を通して人間や動物の行動や動作をシミュレートすることができ、人間との対話をより現実的にすることができます。アルゴリズム側では、

Tesla の Dojo AI

スーパーコンピューター プロジェクトを使用して、具体化されたインテリジェンス モデル

のトレーニングと推論を高速化します。

AIGC 時代には、GPT などの大型モデルの登場により、ヒューマノイド ロボットの認識能力が向上し、産業化が加速したことは注目に値します。 Huang Renxun 氏はカンファレンスで同時に、Nvidia の マルチモーダル具体化インテリジェンス システム Nvidia VIMA を紹介しました。これは、複雑なタスクを実行し、概念を取得し、境界を理解し、ビジュアル テキスト プロンプトの物理学の指導の下でシミュレーションすることもできます。

さらに、

Google と Microsoft は、大型モデルを使用してロボットに魂を注入する試みを率先して行いました。最近の研究で、Microsoft チームは、OpenA が開発した ChatGPT をロボット工学の分野に拡張し、人間が言語を使用してロボット アーム、ドローン、家庭支援ロボットなどの複数のプラットフォームを直感的に制御できるようにする方法を検討しました。研究者らは、ロボットの課題を解決する ChatGPT の複数の例と、運用、航空、ナビゲーションの各ドメインにおける複雑なロボットの導入を実証しました。 Google とベルリン工科大学のチームは 3 月 8 日に PaLM-E をリリースしましたが、これは マルチモーダルな具体化された視覚言語モデルであり、史上最大の「ジェネラリスト」 AI モデルです 。画像を理解し、言語を理解して生成することができ、再トレーニングなしでさまざまな複雑なロボット命令を実行でき、優れた転送能力を示します。

Cui Wenjuan らは、

身体化知能は PALM-E 時代の到来をもたらし、ロボット知能のレベルを向上させることが期待されると述べています。 PaLM-Eが示す応用の見通しを考慮すると、関連技術は将来的には産業用ロボットやホームオートメーションなど、より多くのシーンで導入されることが期待されます。

上場企業に関しては、崔文娟氏らは減速機 中大德 など、産業用ロボット TOPSTAR など、サービスロボット Cobos、Stone Technology を推奨しています。 、ジウNo.カンパニーなど。

Financial AP通信の不完全な統計によると、具現化インテリジェントロボットに関連するA株上場企業には、Yi Jiahe、Eston、Robot、New Star、Inovance Technology、Lingyunguang、Green Harmonic、Shuanghuan Transmission、Tianzhun Technology、およびFengli Intelligent など 詳細は次のとおりです。

注目に値するのは、清華大学の国強教授であり、インテリジェント産業研究所の主任研究員である聶在清氏が、身体化された AI は対話と操作のプロセス中に現実世界から大量のデータを収集する必要があるためであると述べたことです。人間の場合、モデルのトレーニングと改善に使用されるため、データ プライバシー セキュリティの保護の観点から、間違いなく大きな課題となります。

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