手机号码:13302071130
“一些同行会先做机器狗或人形机器人的本体demo(样机),大晓机器人反过来,目标是以产品落地为导向,在实际应用中发现不被满足的地方再重新设计。”商汤科技联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚说。
12月18日,大晓机器人发布行业首创的ACE具身研发范式、首个开源且商业应用的开悟世界模型3.0(Kairos 3.0)、让具身本体拥有自主空间智能的具身超级大脑模组A1,与行业伙伴共同构建全链自主可控、开放共赢的产业级生态体系。
当下,机器人行业普遍面临“拿着锤子找钉子”的困境,迟迟找不到商业切入点,而大晓机器人将以即时零售、安防、文旅等场景切入,破解机器人应用痛点。
走出“数据荒漠”
具身智能时代,行业面临数据量级的断崖式缺口。智能驾驶领域,特斯拉FSD V14 在世界模型仿真器的加持下,每日训练量相当于人类驾驶员400万小时,约等于500年的驾驶经验。而当前具身智能领域的真机数据量级仅为10万小时。
这表明,具身智能的研发无法延续传统研发路。而且,通过采集员真机遥操,海量收集各类机器人的本体数据,本质是让人去适配和迁就机器的多样性。这一路径导致数据采集成本高昂、效率低下,且产出的技能模型严重绑定于特定硬件,很难规模化、通用化。
长期应对情绪风暴,你会变得战战兢兢,说话前要反复斟酌,即便有想法有需求也不敢说,生怕刺激对方,最重要的是:
大晓机器人率先提出“以人为中心”的ACE具身研发范式,ACE具身研发范式中环境式数据采集可实现一年千万小时的数据收集,开悟世界模型3.0则不断放大真实数据价值,使其达到上亿小时数据规模的效果。
ACE范式核心技术之一环境式数据采集技术,通过跨视角多模态设备,融合视觉、触觉、语音、力学规律等多维度数据。
与遥操数据采集或仿真数据相比,环境式数据采集的成本与质量,成为备受关注的话题。
王晓刚解释,相比之下,遥操数据采集需要购买机器人,而且还有额外人力的成本,而环境式数据采集下可以一边工作一边采集,效率呈几倍提升,而且有更好的可复制性。
例如,闪购仓的工作人带上大晓的设备,正常工作的同时就,就可以规模化采集数据——类比自动驾驶,特斯拉司机一边开车一边反馈数据,而不用自己雇一个数据采集车队,两者数据规模也不可同日而语。
随着算法不断突破,具身智能对算力需求也在持续增长,机器人是否会面临算力焦虑?
王晓刚说,当下具身智能积累的数据非常小,远远没有达到大语言模型数据积累的程度,算力并不是阻碍具身智能发展最大的问题,而从长期来看,环境式数据采集,收集了千万级小时的数据,对算力的要求会比语言模型大很多——语言模型主要是文字,环境式数据则更丰富,包括视频、感知等多维度数据,长远来说对算力有比较大的需求。
商业服务更早落地
需要指出的是,当下机器人赛道中,人形机器人主要从事导览等工作,头部企业尚未真正跑出来。
王晓刚坦言,导览等机器人只是一种产品形态,市场规模比较有限,一个公司展厅需要的机器人数量是个位数的,但这个阶段主要发挥普及作用,公众能够由此接触到机器人,很多新技术在初期,预应力钢绞线第一步要做的是概念验证,大家拿着玩一玩,一旦价值被验证后再规模化量产;先有直观上的体验,后续再计算实际投入产出。
王晓刚说,今天看到机器人的落地,能够规模化落地的是一些提供情绪价值的场景,如跳舞、打拳、表演,和周边物体缺少交互,但在加了“大脑模组”后,四足机器人在很多垂直方向会有一波大规模落地,跨过了工业应用红线后,有很多应用场景将不断开拓出来。
未来两三年时间,王晓刚比较看好的是商业服务领域,尤其是前置仓、闪购仓,具身智能在零售行业的增长速度将非常快,而且相对比较标准化,能够规模化。
“中国有十几万的前置仓,未来几年还在快速增长,如果机器人能够解决前置仓,一个前置仓有十台机器人,就是十万级乃至百万级的规模了。”
相比之下,工业场景的难点在于可复制性比较差,在一个工厂做完后复制到另外一家工厂比较难,尤其是工厂数据较为敏感,产线是不愿意将数据开放出去的,这就给通用机器人应用带来很大困难,“有可能在这个场景里做通了,很难再去做齐头场景,商业价值不一定非常高”。
王晓刚谈到,机器人进入家庭,则是未来5年乃至更远期的应用。
在场景中突破
当下,人形机器人玩家不断入局,大晓如何形成差异化竞争?
王晓刚说,和部分同行不一样的是,大晓目标是以产品落地为导向。同行通常会先做一个样机,大晓反过来,把机器狗拿到实际应用中,发现它为什么做不好,或许是缺少大脑模组,机器狗本体还有诸多问题。
王晓刚举例说,机器狗还面临续航、质量等问题,比如很多机器狗不能防水,雨天出去还得有人打伞。出现这些问题时,成本非常高,就要重新设计机器人本体,大晓会和生态合作伙伴一起设计,由合作伙伴提供生产和关键零部件。
具体落地上,大晓推出了“具身超级大脑模组A1”,来帮助机器狗具备自主空间智能,智能交互,应用于各类垂直场景。
王晓刚以仓储场景为例,仓储货架之间是非常狭窄,而且对降本要求非常高,在这个场景中,不需要机器人做其他事情,只要完成货物的分拣、上货、包装等等,针对这些场景,还是有机会重新设计机器人,并且把成本降低下来,而且它要移动速度更快,体积更小,才能在场景中产生价值,大晓会发现其中硬件或者一些不被满足要求的地方,从而与生态伙伴一起迭代,加速具身智能商业落地。
南方+记者 郜小平预应力缓粘结钢绞线