機器之能報道
編輯:吳昕
國內版的人形機器人 大模型組隊,首次完成疊衣服這類複雜柔性材料的操作任務。
隨著融合了 OpenAI 多模態大模型的 Figure 01 揭開神秘面紗, 國內同行的相關進展一直備受關注。
就在昨天,國內 " 人形機器人第一股 " 優必選發布了人形機器人 Walker S 深入融合百度文心大模型後的首個 Demo,展示了一些有趣的新功能。
現在,得到百度文心大模型能力加持的 Walker S 是這個樣子的。
和 Figure 01 一樣,Walker S 沒有走動,而是站在桌子後面完成一系列任務。它可以聽從人類的命令,折疊衣物。
完成任務後,你還可以和它聊天。例如問詢這件黑色上衣搭配什麼比較適合?機器人依然記得你要出差這件事,建議搭配深色褲子更適合正式場合。
它也會將桌上的各種開關歸置到盤子裡。
即使被幹擾,例如歸置好的開關又被丟回桌子上,或者眼看就要拿到手的插座又被移開了,Walker S 都能即時調整工作狀態,根據新情況完成歸置任務。
2 月,在新能源車廠訓練時 , Walker S 就已展現出多模態感知與運動控制能力。
此次,透過與文心大模型的深度融合,Walker S 的認知和操控能力再上台階,不僅獲得了高級意圖理解和細粒度任務規劃能力,更首次完成了疊衣服這類複雜柔性材料操作任務。
文心大模型系文心產業級知識增強大模型,具備跨模態、跨語言的深度語意理解與生成能力,還有知識推理、任務規劃等能力。透過將這些能力移植到人形機器人,可以讓機器人像人一樣對衣物的材質、形狀、褶皺等屬性進行分析和理解,並根據過往經驗推理出最佳的疊衣方式和順序。在實際疊衣過程中 , 機器人會即時分析衣物的狀態變化,並相應地調整自己的動作策略。
在物件幹擾分類任務中 , Walker S 也充分發揮了 "AI 大模型 機器人 " 的協同優勢。首先,透過端側的多模態感知模型獲取物體的空間定位和語義訊息,再將這些訊息交由大模型進行智慧處理,後者憑藉其出色的任務拆解和邏輯推理能力為Walker S 快速構建出最優的任務規劃和執行路徑。 Walker S 則將這套方案映射到機械手臂和靈巧手的實際操控中,最終流暢完成整套複雜任務。
此舉也是國內同行類似能力的首秀,其創新應用和實現難度在全球範圍內也屬於行業第一梯隊水平。 " 在許多展示中,包括 Figure 與 OpenAI 合作、我們與百度的合作,目前可以實現端到端。" 優必選管理層在昨晚的業績回顧與展望會上向第一財經記者表示。
" 我們利用了百度的大模型對任務的拆解、對自然語言的理解和順序邏輯排列等。除了公司去年基於開源模型訓練構建的基於端側的多模態大模型外,我們認為未來人形機器人市場競爭越來越激烈的情況下,強強聯合才能實現1 1>2。" 優必選管理層解釋這次合作時稱," 國外特斯拉有大模型能力,有OpenAI、英偉達與Figure 的結合等,可以看到合作能為人形機器人落地提供強大技術支撐。"
不過,透過對比OpenAI 的視頻,我們發現被賦能後的Walker S 仍然與Figure 01 存在差距。
最明顯的是動作速度。另外在指令內容上,Walker S 所接收的指令通常比較明確和具體,Figure 01 則能根據更抽象的指令,藉由常識推理將其轉化為合理可行的具體操作。
此外,Figure 01 能一邊工作一邊閒聊(尤其是解釋自己的操作),並具備短期記憶能力,可根據先前的對話內容來合理規劃當前的行動。
隨著生成式AI 競爭的日趨激烈,以及研究重點從長文本、多模態延伸到具身智能,我們有理由相信未來的人形機器人將不再局限於感知靜態數據,而是能夠在虛擬乃至真實的立體世界中自由行動、與環境互動。這也標誌著 AI 將實現從簡單的機器學習到複雜類人任務執行的重大跨越。
事實上,人形機器人賽道在過去半年已呈現出異常火熱的勢頭 , 國內外原型機頻頻亮相 , 新創公司融資活躍。 2 月優必選曝光 Walker S 在蔚來新能源汽車工廠試用的視頻,機器人可以流暢完成安全帶檢測、車標貼附等工作。優必選股價也曾在 3 月初兩天暴漲 200%。
不過,目前全球人形機器人仍處於試驗階段,規模化放量仍需時間。畢竟 ,demo 和實際應用的差異非常大,後者更要通盤考慮可靠性、穩定性、成本等一系列要素。優必選方面表示,AI 大模型與人形機器人的結合,將極大提升後者的智慧化程度和多場景任務適應能力,並加速其產業化進程。創辦人周劍也公開表示,希望今年年底完成第一批人形機器人在工廠的落地,透過測試並為 2025 年人形機器人形成批量爆發做準備。此外,今年底優必選計畫推出第一代家庭端情感陪護人形機器人,該機器人將搭載大模型,能與使用者互動並形成短期、長期記憶。
參考連結
https://www.stcn.com/article/detail/1164967.html
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