2024世界机器人大会闭幕:头部企业加速构建产业生态 行业发展仍需跨越鸿沟

2024世界机器人大会闭幕:头部企业加速构建产业生态 行业发展仍需跨越鸿沟
2024年08月26日 08:35 证券日报

  本报记者 刘  钊 

  见习记者 刘晓一

  在刚刚闭幕的2024世界机器人(21.000, 1.63, 8.42%)大会(以下简称“大会”)上,国际机器人联合会主席Marina Bill在大会主论坛上表示,2019年,有6万台机器人在全球进行了安装,主要是工业机器人。该数字在2022年达到了50万台。未来,这一数字将超过几百万台。

  “今年大会空前火爆,参观人数超过了我们的预期。”大会主办方中国电子学会相关负责人向《证券日报》记者表示。而不光是观众,本次大会还有27款人形机器人整机亮相,创出历届之最。

  机器人行业出现了哪些变迁?具身智能技术已近,机器人如何跨越想象与现实的鸿沟?日前,《证券日报》记者来到大会现场,对话企业、机构、专家学者,管窥行业现状,试图找到问题的答案。

  从单一结构走向复合体

  在库卡移动机器人展区,记者注意到一款形似碰碰车底盘的机器人,在一众拥有炫酷外形的同类中并不耀眼,但走近看,观者无不对其“全向重载三吨”的能力感到惊叹。

  “它可以搬运大件物料,如工程机械、航空航天等部件,汽车整车也不在话下。”库卡机器人相关人士向记者介绍,除了大载重,该移动机器人还集成了聪明的“眼睛”,搭载SLAM、二维码、纹理加色带融合的导航方式。下一步,公司或计划为其添加“抓手”,使之成为抓取搬运的复合体,以独自完成整个作业流程。

  作为服务机器人厂商的代表,云迹科技则将这种“抓手”化作触手可及的日常物件。记者在现场看到,保温箱、充电宝、垃圾桶、机械臂等都搭载着一个底盘移动了起来,甚至有小朋友可以坐着移动椅子游览展区。这个形如打印机的厚实底盘,就是公司首创研发的新一代复合多态机器人“UP”。

  云迹科技传播负责人石岩向记者介绍,支撑这一场景的是公司“AI+具身智能”技术,让机器人具备会使用工具、理解推理任务、群体调度的三大特点,使机器人能够像人一样思考,并且协同工作。“这一突破创新,能极大地拓宽服务场景,实现‘万物皆可机器人’。”

  多态功能的集成,正让机器人不断从单项冠军走向“多边形战士”。新松机器人首席技术官张雷在大会相关论坛上表示:“过去我们提到的复合机器人通常配备有手臂、轮系,可以说是具备了手和脚的功能,但现在我们需要进一步发展,让机器人具备手脚眼脑的全方位能力。”

  走向生态共建

  近年来,机器人行业逐渐从依靠单一“爆品”现象级的助推,走向共建生态圈的稳步发展阶段。以智元机器人(以下简称“智元”)、宇树科技为代表的头部企业,也在加速构建产业生态。

  “智元在起步时,就确定了商业化人形机器人公司的定位。而商业化,需要倚赖机器人本体的稳定性和生态伙伴的开发能力。”智元机器人商业拓展负责人胡静萍向记者表示,目前,整个人形机器人行业还处于初期阶段。作为人形机器人头部企业,智元已与六家生态伙伴达成合作,共同进行柔性智造人形机器人解决方案、交互服务人形机器人解决方案、仿真人解决方案等的开发。

  8月18日,智元在发布五款机器人新品的同时,还公布了一系列开源计划。“科技的真正价值,在于对人类生活的深远影响,我们的目标不仅仅是开发各种机器人和先进技术,更是希望开放生态、合作共赢来加速整个行业的创新和应用,让智能机器人真正实现无限的创造力。”智元机器人联合创始人彭志辉在发布会上表示。

  除企业外,一批人形机器人实验室、创新中心,也在凝聚产学研各界优势力量,建设人形机器人开源社区,提升关键技术的供给能力。

  “我们带来了‘天工’通用机器人母平台,并在大会的‘具身智能产业趋势与未来发展论坛’上发布了‘百台天工计划’。”北京具身智能机器人创新中心(以下简称“创新中心”)数据智能负责人李广宇向记者介绍,该计划是将超100台“天工”机器人送到重点的研究机构、高校科研院所和场景应用方,让大家一起基于“天工”平台做二次开发,共同探索“天工”在具体应用场景的落地。

  此外,在本次大会主论坛上,《北京经济技术开发区建设全球一流具身智能机器人产业新城行动计划(2024—2026年)》正式发布。其中提出,北京亦庄将实施产业生态“争先”计划,紧扣产业补链强链延链全过程发展需求,优化数据、平台、服务、资金等资源要素配置,持续营造人才近悦远来的环境,打造业内规模最大、信息最稠密的通用开源具身智能数据集,建立分级分阶段开源共享模式,构建“资源统筹—要素集聚—创新协同”的“雨林式”具身智能机器人全产业链生态。

  跨越“自主意识”的鸿沟

  值得一提的是,“自主意识”同样是目前机器人行业从想象到现实的鸿沟所在。

  “机器人的技术架构一般是大脑、小脑和躯干。”李广宇介绍,“大脑”负责人机交互和任务规划,主要基于多模态大模型,比如让机器人分析出大象放进冰箱需要几步,“小脑”则负责具体操作,需要兼顾成功率,效率和泛化性(应对环境变化的能力)。

  “其中真正的难点,在于整个真实世界数据链的重建。”优必选科技首席品牌官谭旻向记者表示,目前大模型数据大部分是预先标签过的网络数据,缺少实时的、真实的环境数据。

  谭旻举例称,在一条智能化生产线上,所有数据都是实时更新的,机器人是移动的而非固定的。可能这辆车是检测轮胎,下一辆就是检查安全带。机器人需要在移动生产线上,接收随时变化的环境数据,并要进行实时反馈和工作执行,“因此,我们要先在结构化的环境中重构整个物理世界的数据。在所有生产线中,新能源车厂的智能化系统是比较先进的,可以跟机器人产生较好的协同,这也是优必选率先在车厂进行实训的原因之一。”

  在乐聚机器人的展位,工作人员正佩戴着VR设备遥控人形机器人。“VR设备自带一套动作捕捉方案,可以捕捉人手的动作,并把人的信息映射到人形机器人上,这也是操控和训练机器人最有效、便捷的方式。在操作过程中,我们可以看到人形机器人的图像,可以像开高达一样去操作机器人。”乐聚机器人相关人士向记者表示,使用VR设备并不是单纯为了遥控机器人,也是为了在此过程中采集数据。有了这些数据,就可以让机器人进行一些自主作业。

  “具身智能数据的稀缺是整个行业发展的一个卡点。”李广宇提出,目前,在产业生态的构建中,首先要解决的就是数据原始积累问题,把产品迭代出来,形成数据飞轮(系统通过不断地积累和使用数据,以推动其性能的持续改善)。目前,创新中心就正牵头建立世界范围内规模最大、信息密度最高,最通用的机器人智能数据集。

  世界机器人大会虽已落幕,但市场对机器人行业的追捧狂热追捧远未停歇。但正如比尔·盖茨在1995年对科技业的论断:“我们总是高估了未来两年的变化,却总是低估了未来十年内的变革。但无论高估低估,我们都不能无所作为。”这对今天的机器人行业同样适用。

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责任编辑:何松琳

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