AI はロボットをどのように変えるか: チェン・ルンゼの新たな変化、新たな兆し、新たな展開

最近、中国のテクノロジー業界のシンクタンク「Jiazi Light Year」が主催した「風と月を追う君へ」2 書き換える必要があるのは、023 Jiazi Gravity 年末式典で、その中で、 「AI がロボットをどのように変革するか」というテーマのテーブルで、Source Code Capital のエグゼクティブ ディレクターである Chen Runze 氏は、「ロボット業界の新たな変化、AI がロボットを変革する新たな兆し、新たな投資の方向性」などのトピックを中心に共有ディスカッションを開始しました。 。

彼は、新しい AI テクノロジー、特に大型モデルがロボットの特性を変えていると信じています。現在、ロボットの知覚と理解能力は大幅に進歩しており、これはロボット工学と自動運転の分野にとって大きな変化です。人間とコンピューターの対話も大きく進歩しました。これは、大規模な言語モデルが最も直接的な役割を果たす分野です。物理世界との相互作用の観点からは、データとモデルのスケーリング手法にも大きな可能性が示されていますが、テクノロジーの成熟度を慎重に評価する必要があります。

投資に関して、彼は 2 つの考えられるアイデアを提案しました。 1 つ目は、下流産業における設備投資の循環的な機会に焦点を当てること、2 つ目は、機能とコストの面での汎用ロボットの継続的な進歩に焦点を当てることです。

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新しい変更: 一般的な知能ロボット

リライト内容は、今年注目を集めた新たなトピックとなる

ロボット産業への投融資の2の書き換えが必要な点: 021から2 書き換えが必要な点: 022 上半期が冷え込んだのは、段階的な変化が影響しているのかもしれない資本と起業家的資産の供給において。

2 で書き直す必要があるのは次のとおりです。2022 年末に、業界の変化を促進するいくつかのイベントが発生しました。第一に、テスラが人型ロボットを発表し、第二に、グーグルなどのチームが優れた大型モデルやロボット関連のデモンストレーションを数多く披露しました。これらのイベントは業界の成長を促進します。 2 に入る前に書き直す必要があるのは次のとおりです。2023 年には、一般的な知能ロボットへの注目が高まるにつれ、強化学習、大規模モデル、拡散モデル、その他のテクノロジーの大きな可能性に注目し始める人がますます増えています。ロボット分野と市場 気温も気分も上昇傾向が続いています。ただし、いくつかの不合理な要因がある可能性があることに注意する必要があります。

過去数年間のロボット プロジェクトを振り返ると、主な技術変数は位置ナビゲーションとマシン ビジョンです。多くの移動ロボットは比較的成熟したカテゴリーであり、AI アプリケーションは主に物体の認識、検出、位置決めとナビゲーションに焦点を当てています。多くのスタートアップは基本的に、これらのテクノロジーに関する特定のシナリオで PMF を探しています。しかし、私たちは視野を広げて、過去 10 年間にオートメーション業界全体で発展してきた優れた企業を振り返って、供給側の変化だけでなく、下流側の変化にも焦点を当てるべきかもしれません。 A株市場には比較的優良かつ比較的規模の大きな企業が上場していますが、実はこれらの企業は業界の特色が強く、業界のニーズを持っており、たまたまそのニーズを解決できるロボット技術が存在するのです。一番です。 。

書き換える必要があるのは、02

です。 新たな兆候: AI がロボットに革命を起こし始める

過去 1 年ほどで、AI テクノロジーの進歩により、私たちはロボットに対する信頼をさらに高めました。しかし、顧客は実際には、あなたが AI を使用しているかどうかを気にしていません。いくつかの製造シナリオを例に挙げると、顧客は 2 つの問題だけを気にします: 1 つ目は、ビート精度やスループットなどのパフォーマンス要件を満たせるかどうか、2 つ目は、コストの費用対効果が高いかどうかです。それ自体には他にも多くの問題がありますが、大きな部分を占めるのは配送コストです。

私たちは多くのロボット起業家、研究者、エンジニアと交流してきましたが、最近の視覚言語モデルの開発により、ロボットの知覚と理解能力が質的に飛躍的に向上したことをはっきりと感じています。この進歩は、この分野で活用されるでしょう。ロボティクスとオートメーションの進歩により、運転分野に急速な変化がもたらされます。ロボットをオープンな環境に置くと、ロボットは世界の意味を理解できるようになり、これまでのロボットの構築方法とはまったく異なります。かつて、機械による世界の理解は、特定のオブジェクトの認識に依存していました。たとえば、自動運転の分野では、以前は認識モジュールで使用されるホワイトリストは非常に限られていましたが、今日ではセマンティック セグメンテーションと理解機能が大幅に向上しており、その後の計画に重要な影響を与えています。別の例として、検査シナリオでは、以前は詳細な注釈が必要でしたが、現在では検査シナリオの配信コストが大幅に削減される可能性があります

物理世界と対話するロボットの問題に関しては、スケーラブルで一般化可能なロボット学習方法の発見にこれまで以上に近づいています。特定の分野の特定のタスクについては、テクノロジーはエンジニアリングの段階に入ったと考えています。しかし、少なくとも短期的には、普遍的な運用能力は依然として贅沢品です。最近、学術レベルでロボットの操作能力に関する優れた研究が数多く行われており、実験室のロボットはすでに硬い物体をうまく扱うことができ、衣服やビニール袋などの変形可能な物体を操作することもできることがわかっています。 。しかし、これらの技術が実験室から世に出るまでには時間がかかり、フライホイールを前進させるには産業界の力が必要です。

大規模な言語モデルの開発により、人間とコンピューターの対話は、物理世界の対話よりも直接的な恩恵を受けるようになりました。すぐに商業用途のチャンスが見えてくるでしょう。ただし、物理世界と対話する場合は、テクノロジーの成熟度とその商業的実行可能性を慎重に判断する必要があることを強調する必要があります。

万能ロボットの鍵の 1 つは、自律的な意思決定を行う能力です。私たちは、大規模な言語モデルがこれに適した基盤を提供していると信じていますが、テクノロジーの成熟度についてはさらなる観察が必要です

私たちは、AI ロボットが学界と産業界の交差点に到達したことを強く感じています。Source Code は、起業家と協力して、開始できるシナリオを見つけ、データをロールアップし、ビジネスにおける合理的なハードウェアの形式を探索したいと考えています。これを踏まえ、大型ロボットモデルの開発を推進する。

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投資方向の変更: テクノロジーの研究開発が実際に適用できるかどうかに焦点を当てる

ロボット会社への投資を検討する場合は、2 つの主な側面に注意を払う必要があります

第一の本筋は、自社が位置する川下業界の設備投資状況に注目し、自社がチャンスを捉えて自社の技術と組み合わせることができるかどうかです。 Inovance、SUPCON、Maiwei、Pioneer Intelligence、Northern Huachuang などの優れたロボットおよびオートメーション企業はすべて、下流産業への設備投資に明確な特徴を持っています。真に汎用的なロボットを実現するには、ロボットを依然として大規模な設備投資の文脈に置く必要があると私たちは考えています。

2 番目の主行は普遍的です。ソースコードは人型ロボットの普及を受けて投資に積極的ではないが、ハードウェアの最大公約数的な形状を見出し、量産・製造を通じてコストを削減する必要性も十分に認識している。その上で、ロボットアプリケーション開発をソフトウェア開発に限りなく近い仕事に変えることは、PCや携帯電話などのデバイスで検証された道の延長です。したがって、汎用ロボットの投資価値を評価する際には、その企業が信頼性、製造、コストなどに多くの取り組みを行っているかどうかに注意を払う必要があります。もちろん、ハードウェアの融合は規模にも依存しますし、汎用ロボットであっても、ある程度の設備投資を行って適切な産業を見つける必要があります。したがって、2 つの主要なラインの焦点は実際には需要です。

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