머스크는 휴머노이드 로봇의 발전을 발표했는데, '겉보기에 유용할 것'인가?
다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다. 사진 출처@visualChina
기사│디지털 플래닛
최근 테슬라 옵티머스는 소셜미디어에 휴머노이드 로봇 옵티머스의 최신 진행 상황을 담은 영상을 공개했다. 데이터에 따르면 로봇은 이제 독립적으로 물체를 분류할 수 있으며 신경망 훈련은 완전히 엔드투엔드입니다. 즉, 비디오 입력에서 직접 정보를 얻고 제어 명령을 출력합니다
또한 Optimus는 이제 컬러 블록을 색상별로 자율적으로 정렬하고 외부 간섭에 반응하여 오류를 독립적으로 수정할 수 있습니다. 영상 말미에는 옵티머스가 '요가' 퍼포먼스도 선보이며 파워풀한 움직임과 균형 능력을 과시했다.
테슬라 옵티머스의 제조 규모는 수백만 대에 달할 것으로 예상된다. 양산 단가는 자동차에 비해 훨씬 낮을 것으로 예상되며, 가격도 대당 2만 달러(약 14만 2천 위안) 미만일 수 있다. 테슬라의 목표는 하루라도 빨리 실전에 투입될 수 있는 휴머노이드 로봇을 만드는 것이기 때문에 로봇을 설계할 때 회사의 자동차 설계와 동일한 시스템을 활용해 비용을 줄이고 생산량을 최대한 늘린다.
그러나 투자업계에서는 머스크의 프로젝트가 “또 하나의 돈 버는 프로젝트”라는 비판을 받아왔다. 중국의 관련 산업 발전은 어떻습니까? 응용 전망은 어떻습니까?
휴머노이드 로봇은 과대평가되나요?
머스크의 휴머노이드 로봇은 옵티머스(Optimus)라고 불리며, 중국 이름은 옵티머스 프라임(Optimus Prime)입니다. 업계 내에서는 Tesla 자동차 다음으로 또 다른 중요한 혁신으로 간주되며 인공지능과 로봇공학의 최신 성과를 나타냅니다
기술적인 관점에서 머스크의 휴머노이드 로봇은 높은 수준의 인공지능, 머신비전, 모션컨트롤 등을 갖추고 있습니다. 휴머노이드 로봇에는 휴머노이드 기계 구조, 고급 센서 및 알고리즘, 자가 학습 및 자가 최적화가 가능한 지능형 시스템이 필요합니다. 머스크의 로봇회사가 개발한 로봇은 이미 걷기, 물건 잡기 등 인간과 유사한 많은 행동을 수행할 수 있으며, 앞으로는 요리, 청소 등 더욱 복잡한 작업을 수행할 것으로 예상된다.
과거 자본시장에서는 구체화된 지능에 대한 열풍이 불었습니다. 그러나 객관적으로 보면 휴머노이드 로봇의 개념은 기존의 체화된 지능과는 여전히 다르다. 자본시장에서 휴머노이드 로봇은 기존의 구현지능 개념과 다르다
체화된 지능이라는 개념은 지능과 신체의 결합을 강조하며, 인간의 신체와 행동을 시뮬레이션하여 더욱 지능적인 효과를 얻습니다. 이 개념은 지난 몇 년간 서비스 로봇, 드론, 자율주행 등 다양한 분야에 점차 적용되고 있다.
재작성된 내용은 다음과 같습니다. 이에 비해 휴머노이드 로봇은 적용 가능성이 더 넓으며 공장, 병원, 가정 및 기타 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 동시에 휴머노이드 로봇은 더 많은 비즈니스 가치를 유치하기 위한 비즈니스 입구 역할도 할 수 있습니다. 자본시장에서는 휴머노이드 로봇이라는 개념이 발전 잠재력이 큰 신흥 분야로 평가되어 자본의 주목을 받기도 합니다
또한 휴머노이드 로봇은 위험하고 반복적이거나 지루한 작업을 완료하기 위해 다양한 분야에서 인간을 대체하여 생산 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 휴머노이드 로봇은 외과 수술에서 의사를 보조하고 환자의 재활 훈련을 돕는 등 의료 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다.
이러한 관점에서 휴머노이드 로봇은 "좋지만 쓸모없다"고 간주되지 않습니다.
휴머노이드 로봇은 "특수종"으로 간주됩니다
인터넷에 연결되어야 하는 모든 것들에 비하면 휴머노이드 로봇은 확실히 다릅니다. 신경망은 완전히 기본적으로 실행됩니다. 이렇게 하면 데이터를 외부 서버나 클라우드로 전송할 필요가 없어 데이터 유출 및 개인 정보 침해 위험이 줄어듭니다. 이는 많은 애플리케이션 시나리오, 특히 중요한 정보나 중요한 인프라와 관련된 애플리케이션 시나리오에 중요합니다.
또한 이 디자인은 네트워크 대기 시간으로 인한 문제를 방지합니다. 이전에는 신경망을 계산하고 훈련하려면 일반적으로 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요했습니다. 과거에는 원격 서버에 대한 네트워크 연결을 통해 이러한 작업을 수행하면 네트워크 지연이 길어질 수 있었습니다. 이제 로컬로 실행하여 신경망의 처리 속도와 응답 시간을 개선하여 이 지연을 줄일 수 있습니다
따라서 이는 휴머노이드 로봇이 안정적인 네트워크 연결이 없을 수 있는 다양한 환경에서 작업할 수 있다는 결과를 가져옵니다.
휴머노이드 로봇은 기존 로봇 시나리오를 수행할 수 있기 때문에 로봇 산업에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 인간의 작업을 시뮬레이션하고 생산 라인에서 취급, 조립, 제품 품질 확인과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 로봇 산업을 더욱 역동적으로 만듭니다
자동화된 생산 라인에서 이러한 종류의 로봇은 생산 라인에서 고강도 및 반복 작업을 수행할 수도 있습니다. 또한 검사 중에 비정상적인 상황을 감지하고 적시에 보고할 수 있어 생산 안전성과 안정성이 향상됩니다.
원격 모니터링 및 유지보수 기능이 있어 사람이 닿지 않는 곳에 도달할 수 있으며, 제조 실행 시스템과 원활한 통합을 이루고, 장비 유지보수 및 수리 작업을 지원합니다
휴머노이드 로봇과 머스크의 레이아웃
현재 뉴스에 따르면 Optimus 휴머노이드 로봇은 Tesla의 슈퍼컴퓨터 시스템인 Dojo를 두뇌로 사용하며 슈퍼 컴퓨팅 능력을 갖추고 있습니다. 시각적 인식 측면에서 Optimus는 주로 Tesla FSD의 컴퓨터 모듈과 솔루션을 사용하며 최대 250m의 모니터링 거리를 갖춘 8개의 Autopilot 카메라를 갖추고 있습니다. 이러한 카메라는 머신비전 기술을 통해 주변 환경에 대한 자세한 정보를 획득하고 이를 식별, 분류, 추적할 수 있습니다.
또한 옵티머스는 목, 손, 다리, 몸통 등 40개의 전기 기계식 액추에이터를 사용하여 다양한 움직임을 수행할 수 있습니다. 손에는 12개의 전기 기계식 액추에이터가 있어 거의 인간 수준의 손재주에 도달할 수 있습니다. 이러한 전기 기계식 액추에이터의 모션 제어는 환경을 감지하고 적응하며 자율적인 결정과 실행을 내릴 수 있는 Tesla의 머신 비전 기술과 알고리즘을 통해 달성됩니다.
그 중 주목할만한 관계는 도장과 옵티머스의 관계
Dojo 슈퍼컴퓨터는 AI 분야에서 Tesla의 최신 발전입니다. 그 핵심은 매우 강력한 컴퓨팅 성능과 초고속 대역폭을 갖춘 Dojo 인터페이스 프로세서를 통해 상호 연결되어 있습니다. 9조 배에 도달할 수 있습니다.
Dojo 슈퍼컴퓨터 시스템은 주로 자율 주행 기술의 요구 사항을 해결하기 위해 설계되었습니다. FSD(Tesla의 자율 주행 시스템)와 긴밀하게 통합되어 있으며 대규모 센서 데이터를 처리하고 신경망 훈련을 통해 자율 주행 기술을 향상시킬 수 있습니다.
이제 휴머노이드 로봇인 옵티머스는 화면에 FSD 칩을 내장해 얼굴에 정보를 표시해 AI 시스템을 자동차와 공유한다. 카메라가 정보를 수집한 후 식별, 예측 및 계획을 위해 Tesla의 신경망을 통해 정보를 처리할 수 있습니다. Optimus 휴머노이드 로봇의 움직임 실행은 40개의 전기 기계 액추에이터를 통해 구현됩니다. 이러한 전기 기계 액추에이터는 몸 전체에 장착된 40개의 전기 기계 액추에이터에 의해 제어되며, 발은 힘 피드백 감지 시스템을 통해 부드럽고 민첩한 보행을 달성할 수 있습니다. 각각은 12개의 전기 기계 액추에이터를 사용하여 섬세한 인간 작업을 수행합니다.
테슬라가 수집한 데이터는 이 휴머노이드 로봇에 사용될 수 있습니다. 이론적으로 이 조합은 미래에 상상의 여지가 큽니다
다양한 인간 행동과 작업을 수행할 수 있는 "디트로이트: 비컴 휴먼" 게임의 로봇과 일부 유사점이 있습니다. 이제 옵티머스는 인간과 같은 외모와 신체 구조를 갖고 있으며, 걷고, 물건을 운반하고, 도구를 조작하는 등의 작업을 수행할 수 있으며, 땅에서 펜을 집는 등 섬세한 작업도 수행할 수 있습니다.
물리적, 기계적 원리를 더 많이 적용하고 재료 강도, 운동학, 역학 등의 발전을 결합하면 Optimus는 언젠가 게임에서 설명하는 그대로의 모습이 될 수 있습니다.
위 내용은 머스크는 휴머노이드 로봇의 발전을 발표했는데, '겉보기에 유용할 것'인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Boston Dynamics Atlas가 공식적으로 전기 로봇 시대에 돌입했습니다! 어제 유압식 Atlas가 역사의 무대에서 "눈물을 흘리며" 물러났습니다. 오늘 Boston Dynamics는 전기식 Atlas가 작동 중이라고 발표했습니다. 상업용 휴머노이드 로봇 분야에서는 보스턴 다이내믹스가 테슬라와 경쟁하겠다는 각오를 다진 것으로 보인다. 새 영상은 공개된 지 10시간 만에 이미 100만 명이 넘는 조회수를 기록했다. 옛 사람들은 떠나고 새로운 역할이 등장하는 것은 역사적 필연이다. 올해가 휴머노이드 로봇의 폭발적인 해라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 네티즌들은 “로봇의 발전으로 올해 개막식도 인간처럼 생겼고, 자유도도 인간보다 훨씬 크다. 그런데 정말 공포영화가 아닌가?”라는 반응을 보였다. 영상 시작 부분에서 아틀라스는 바닥에 등을 대고 가만히 누워 있는 모습입니다. 다음은 입이 떡 벌어지는 내용이다

1950년대에는 인공지능(AI)이 탄생했다. 그때 연구자들은 기계가 사고와 같은 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이후 1960년대에 미국 국방부는 인공 지능에 자금을 지원하고 추가 개발을 위해 실험실을 설립했습니다. 연구자들은 우주 탐사, 극한 환경에서의 생존 등 다양한 분야에서 인공지능의 응용 분야를 찾고 있습니다. 우주탐험은 지구를 넘어 우주 전체를 포괄하는 우주에 대한 연구이다. 우주는 지구와 조건이 다르기 때문에 극한 환경으로 분류됩니다. 우주에서 생존하려면 많은 요소를 고려해야 하며 예방 조치를 취해야 합니다. 과학자와 연구자들은 우주를 탐험하고 모든 것의 현재 상태를 이해하는 것이 우주가 어떻게 작동하는지 이해하고 잠재적인 환경 위기에 대비하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

다음 10가지 휴머노이드 로봇이 우리의 미래를 형성하고 있습니다. 1. ASIMO: Honda가 개발한 ASIMO는 가장 잘 알려진 휴머노이드 로봇 중 하나입니다. 높이 4피트, 무게 119파운드의 ASIMO는 복잡한 환경을 탐색하고 인간과 상호 작용할 수 있는 고급 센서와 인공 지능 기능을 갖추고 있습니다. ASIMO의 다재다능함은 장애인 지원부터 이벤트 프레젠테이션 제공까지 다양한 작업에 적합합니다. 2. 페퍼(Pepper): 소프트뱅크 로보틱스가 만든 페퍼는 인간의 사회적 동반자가 되는 것을 목표로 한다. 표현력이 풍부한 얼굴과 감정을 인식하는 능력을 갖춘 Pepper는 대화에 참여하고, 소매업 환경을 돕고, 교육 지원도 제공할 수 있습니다. 피망

자동화, 지능, 디지털 지능은 전통적인 제조의 발전 방향입니다. 자동화된 생산 라인, 지능형 물류, 인간-기계 협업, 맞춤형 생산을 위한 핵심 장비 중 하나인 로봇은 전통적인 제조에서 지능형 제조로의 변화에 핵심 역할을 합니다. Aistar Qianjiang Robot은 9월 19일부터 23일까지 열리는 제23회 중국 국제 산업 박람회에서 산업용 로봇의 핵심 구성 요소, 전체 로봇, 산업용 소프트웨어, 지능형 제조 시스템 통합 등 4가지 주요 사업 부문을 다루었습니다. 산업 자동화, 산업용 로봇 및 지능형 제조에 중점을 두고 있는 다수의 계열사를 통해 사용자에게 고급, 지능형 및 무인 산업 전체 솔루션을 제공합니다. ASD Co., Ltd. 회장이자 Zhejiang Qianjiang Robot Co., Ltd. 이사인 Chen Helin은 다음과 같이 말했습니다.

오늘날 인기 있는 휴머노이드 로봇 트랙에서 Boston Dynamics는 초기 진입자 중 하나입니다. 지난 몇 년 동안 Atlas 휴머노이드 로봇은 역동적인 파쿠르 능력으로 전 세계의 주목을 받아왔습니다. 나중에 우리는 Atlas가 시뮬레이션된 건설 현장에서 핸들링 기능을 시연하는 것도 보았습니다. 그러나 현재 Atlas는 여전히 개발 플랫폼일 뿐이며 현실 세계의 실제 작업에 사용할 수 없다는 점을 지적해야 합니다. 한 가지 이유는 이 제품이 사용하는 유압 구동 설계가 아직 완성되지 않았기 때문입니다. 보스턴 다이나믹스가 공개한 최신 시연 영상은 아틀라스를 비롯한 휴머노이드 로봇이 어려운 조작 작업을 완료할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 적절한 조건에서 무거운 물체도 조작할 수 있음을 보여준다. 영상 속 아틀라스는 자신의 팔보다 두꺼운 나사를 꾸준히 잡고 운반하고 있다.

예전의 AI 마음읽기 기술을 아직도 기억하시나요? 최근에는 '모든 소원을 이루어주는' 능력이 다시 진화했습니다. 인간은 자신의 생각을 통해 로봇을 직접 제어할 수 있습니다! MIT 연구진이 Ddog 프로젝트를 발표했습니다. 이들은 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)의 로봇견 스팟(Spot)을 제어하기 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치를 독자적으로 개발했다. 개는 사람의 생각에 따라 특정 장소로 이동할 수도 있고, 사람이 물건을 얻을 수 있도록 도와줄 수도 있고, 사진을 찍을 수도 있습니다. 이전에는 "마음을 읽기" 위해 많은 센서가 장착된 헤드셋을 사용해야 했던 것과 비교하여 이번에는 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치가 무선 안경(AttentivU) 형태로 제공됩니다. 영상에 나오는 동작은 간단하지만 이 시스템의 목적은 Spot을 ALS, 뇌성 마비 또는 척수 손상과 같은 질병을 앓고 있는 사람들을 돕는 기본 의사소통 도구로 바꾸는 것입니다.

LLM(대형 언어 모델)은 언어 이해 및 다양한 추론 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 그러나 인간 인지의 핵심 측면인 공간 추론에서의 역할은 아직까지 제대로 연구되지 않은 상태입니다. 인간은 마음의 눈이라는 과정을 통해 보이지 않는 사물과 행동에 대한 정신적 이미지를 만들어 보이지 않는 세계를 상상할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 인지 능력에 영감을 받아 연구자들은 "생각의 시각화"(VoT)를 제안했습니다. VoT는 추론의 징후를 시각화하여 후속 추론 단계를 안내함으로써 LLM의 공간 추론을 안내하는 것을 목표로 합니다. 연구원들은 자연어 탐색, 비전을 포함한 다중 홉 공간 추론 작업에 VoT를 적용합니다.

DSP 응용 분야는 다음과 같습니다. 통신: 휴대폰 모뎀, 데이터 통신, 통신 위성, 레이더 시스템 오디오 및 비디오: 오디오 처리, 비디오 인코딩, 소음 감소 이미지 처리: 이미지 향상, 패턴 인식, 얼굴 인식 의료: 의료 영상, 심전도, 의료 계측기 제어 산업 자동화: 모션 제어, 산업 공정 제어, 로봇 공학 군사 및 항공우주: 레이더, 유도, 무기 제어 가전제품: 게임 콘솔, 스마트 홈, 웨어러블 장치
