AI가 로봇을 변화시키는 방법: Chen Runze의 새로운 변화, 새로운 징후 및 새로운 전환

최근 중국 기술산업 싱크탱크 '가자광년'이 '바람과 달을 쫓는 당신에게'를 주최했습니다. 2 다시 써야 할 것은: 023 가자 중력 송년회, 그 가운데 원탁에서 "AI가 로봇을 변화시키는 방법"이라는 주제로 Source Code Capital 전무이사 Chen Runze는 "로봇 산업의 새로운 변화, 로봇을 변화시키는 AI의 새로운 조짐, 새로운 투자 방향" 등을 주제로 공유 토론을 진행했습니다.

그는 새로운 AI 기술, 특히 대형 모델이 로봇의 특성을 변화시키고 있다고 믿습니다. 이제 로봇은 인식과 이해 능력 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이는 로봇공학과 자율주행 분야에 있어서 큰 변화입니다. 인간-컴퓨터 상호작용 역시 큰 진전을 이루었는데, 이는 대규모 언어 모델이 가장 직접적인 역할을 하는 영역입니다. 물리적 세계와의 상호 작용 측면에서 데이터 및 모델 확장 방법론도 좋은 잠재력을 보여 주지만 기술의 성숙도를 신중하게 평가해야 합니다.

투자 측면에서 그는 두 가지 가능한 아이디어를 제안했습니다. 첫 번째는 전방산업에 대한 자본 투자의 순환적 기회에 초점을 맞추는 것이고, 두 번째는 성능과 비용 측면에서 범용 로봇의 지속적인 발전에 초점을 맞추는 것입니다

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새로운 변경 사항: 범용 지능형 로봇

다시 쓴 내용은 올해 많은 주목을 받은 새로운 화제가 된다는 것입니다

로봇산업의 투자와 자금 조달을 위해 2에서 2로 다시 써야 할 것은: 2에서 2로 다시 써야 할 것은: 2에서 2로 다시 써야 할 것은: 2022년 상반기가 식었다 그 이유는 자본과 기업 자산 간의 공급이 단계적으로 변화하기 때문일 수 있습니다.

2에서 다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 2022년 말, 업계의 변화를 촉진하는 여러 사건이 발생했습니다. 첫째, 테슬라가 휴머노이드 로봇을 출시했고, 둘째, 구글 등 팀들이 우수한 대형 모델과 로봇 관련 시연을 잇달아 선보였다. 이러한 이벤트는 업계 성장을 주도합니다. 2에 들어가기 전에 다시 작성해야 할 점은 다음과 같습니다. 2023년에는 일반 지능형 로봇에 대한 관심이 높아짐에 따라 강화 학습, 대규모 모델, 확산 모델 및 기타 기술의 엄청난 잠재력에 점점 더 많은 사람들이 관심을 갖기 시작합니다. 로봇 분야, 시장 분위기도 계속 오르고 있습니다. 다만, 불합리한 요소가 있을 수 있다는 점에 유의해야 합니다

지난 몇 년간의 로봇 프로젝트를 검토해 보면 주요 기술 변수는 위치 지정 내비게이션과 머신 비전입니다. 많은 모바일 로봇은 상대적으로 성숙한 카테고리이며 AI 애플리케이션은 주로 객체 인식, 감지, 위치 지정 및 탐색에 중점을 둡니다. 많은 스타트업은 기본적으로 이러한 기술과 관련된 특정 시나리오에서 PMF를 찾습니다. 하지만 우리는 시야를 넓혀 지난 10년간 자동화 산업 전체에서 발전한 뛰어난 기업들을 되돌아보는 것이 좋을 것입니다. 공급 측면의 변화뿐만 아니라 다운스트림 변화에도 주목해야 합니다. 상대적으로 우수하고 상대적으로 큰 일부 회사가 A주 시장에 상장되었습니다. 실제로 이러한 회사는 강력한 산업 특성을 갖고 있으며 이러한 요구를 해결할 수 있는 로봇 기술이 있습니다. 최고입니다.

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다: 02

새로운 징후: AI가 로봇에 혁명을 일으키기 시작합니다

지난 1년 정도 AI 기술의 발전으로 우리는 로봇에 대한 자신감을 더욱 갖게 되었습니다. 하지만 고객은 실제로 AI를 사용하는지 여부에 관심이 없습니다. 일부 제조 시나리오를 예로 들면, 고객은 두 가지 문제에만 관심이 있습니다. 첫 번째는 비트 정확도 및 처리량과 같은 성능 요구 사항을 충족할 수 있는지 여부이고, 두 번째는 로봇 비용 외에 비용 효율성이 있는지 여부입니다. 그 자체로 많은 다른 문제가 있습니다. 배송 비용입니다.

우리는 많은 로봇 기업가, 연구원, 엔지니어들과 소통해 왔으며, 최근 시각 언어 모델의 개발이 로봇의 인식 및 이해 능력에 있어서 질적 도약을 이루었다는 것을 분명히 느꼈습니다. 이러한 발전은 로봇공학 분야에서도 활용될 것입니다. 그리고 자율주행은 빠른 변화를 가져옵니다. 로봇을 개방된 환경에 놓으면 로봇은 세상의 의미를 이해할 수 있게 되는데, 이는 과거 로봇이 만들어졌던 방식과는 전혀 다릅니다. 과거에는 기계가 세상에 대한 이해가 특정 사물의 인식에 의존했습니다. 예를 들어, 자율주행 분야에서 과거에는 인식 모듈이 사용했던 화이트리스트가 매우 제한적이었지만, 오늘날에는 의미론적 분할 및 이해 능력이 크게 향상되어 이후 계획에 중요한 영향을 미쳤습니다. 또 다른 예로, 과거에는 검사 현장에서 상세한 주석이 필요했지만 이제는 검사 현장의 배송 비용이 크게 줄어들 수 있습니다

로봇이 물리적 세계와 상호 작용하는 문제와 관련하여 우리는 확장 가능하고 일반화 가능한 로봇 학습 방법을 찾는 데 그 어느 때보다 가까워졌습니다. 일부 특정 분야의 특정 작업에 대해서는 기술이 엔지니어링 단계에 진입했다고 믿습니다. 그러나 보편적인 운영 능력은 적어도 단기적으로는 여전히 사치스러운 기대 수준입니다. 최근 학술 수준에서 로봇 작동 능력에 대한 좋은 연구가 많이 있었다고 말해야 합니다. 우리는 실험실의 로봇이 이미 단단한 물체를 매우 잘 다룰 수 있고 옷이나 비닐봉지와 같은 변형 가능한 물체도 작동할 수 있다는 것을 확인했습니다. . 하지만 이러한 기술이 실험실에서 나오기까지는 시간이 걸리며, 플라이휠을 앞으로 밀기 위해서는 산업계의 힘이 필요합니다.

대규모 언어 모델의 개발로 인해 인간-컴퓨터 상호 작용은 물리적 세계 상호 작용보다 더 직접적인 이점을 얻습니다. 우리는 곧 상업적 응용의 기회를 보게 될 것입니다. 하지만 물리적 세계와 상호작용할 때 기술의 성숙도와 상업적 타당성을 신중하게 판단해야 한다는 점을 강조할 필요가 있습니다

유니버설 로봇의 핵심 중 하나는 자율적인 결정을 내리는 능력입니다. 우리는 대규모 언어 모델이 이에 대한 좋은 기반을 제공했다고 믿지만 기술의 성숙에는 추가 관찰이 필요합니다

우리는 AI+ 로봇이 학계와 산업의 교차점에 도달했다고 강하게 느낍니다. 소스 코드는 기업가와 협력하여 시작할 수 있는 시나리오를 찾고, 데이터를 롤업하고, 비즈니스에서 합리적인 형태의 하드웨어를 탐색하기를 희망합니다. 이를 바탕으로 로봇+대형모델 개발을 추진한다.

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투자 방향 변경: 기술 연구개발이 실무에 적용될 수 있는지에 집중

로봇공학 회사에 투자를 고려할 때 두 가지 주요 측면에 주의해야 합니다

첫 번째 본선은 기업이 위치한 전방산업의 자본 투자와 기업이 기회를 포착하고 이를 자체 기술과 결합할 수 있는지 주목하는 것이다. Inovance, SUPCON, Maiwei, Pioneer Intelligence 및 Northern Huachuang 등과 같은 일부 뛰어난 로봇 공학 및 자동화 회사는 모두 다운스트림 산업에 대한 자본 투자에 뚜렷한 특성을 가지고 있습니다. 진정한 보편적인 로봇이 실현되기 전에 우리는 로봇이 여전히 대규모 자본 투자의 맥락에 있어야 한다고 믿습니다.

두 번째 메인라인은 보편라인입니다. 소스코드는 휴머노이드 로봇의 대중화 이후 투자에 열중하지는 않지만, 최대 공통분모를 갖는 하드웨어 형태를 찾고 대량생산과 제조를 통한 원가절감의 필요성도 충분히 인식하고 있다. 이를 바탕으로 로봇 애플리케이션 개발을 소프트웨어 개발에 최대한 가까운 업무로 전환하는 것은 PC, 휴대폰 등 디바이스에서 검증된 경로의 연속이다. 따라서 범용로봇의 투자가치를 평가할 때 해당 기업이 신뢰성, 제조, 비용 등의 측면에서 많은 노력을 기울였는지 주목할 필요가 있다. 물론 어떤 하드웨어 형태든 융합은 규모에 따라 달라진다. 범용 로봇의 경우에도 일정한 자본 투자를 통해 적합한 산업을 찾아야 한다. 따라서 두 가지 주요 라인의 초점은 실제로 수요입니다.

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