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具身智能與垂直大模型[2024年機器人十大前沿技術]

來源:中關村智友研究院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/8/23      主題:其他   [加盟]

. 具身智能與垂直大模型

1 具身智能是指擁有自主感知、交互和行動能力的智能體,能夠與環(huán)境進行實時互動,從而實現(xiàn)對環(huán)境的理解和適應。

2 “大模型”是指在深度學習和人工智能L域中,使用大量參數(shù)和數(shù)據(jù)進行訓練的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在一些垂直L域,如醫(yī)療L域、法律咨詢、金融分析等L域具有重要的潛在應用。

3 將大模型與具身智能相結(jié)合,與文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析,可創(chuàng)造更強大、更智能的機器人系統(tǒng);在人機交互L域,結(jié)合知識性和適合標準化的場景與大模型緊密融合,在機器人聊天、陪護、助理、科教等L域,使得機器人更好地應對各種情境和復雜的環(huán)境,有望獲得規(guī)模化良好應用。

4 核心技術包括:智能體環(huán)境感知與建模、智能體自主決策與規(guī)劃、人機交互、群控協(xié)作、機器學習與強化學習等技術。

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經(jīng)處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調(diào)整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

人形機器人已進入產(chǎn)業(yè)化落地階段

人形機器人將重新定義AI時代的工人,把人從重復性的勞動中解脫出來;商用服務場景是人形機器人最快應用的市場,而家庭落地場景則是人形機器人最具潛力的應用市場

地方政府培育人工智能產(chǎn)業(yè)的策略建議 構(gòu)建地方特色人工智能產(chǎn)業(yè)培育方法論

需求方更注重應用層的落地使用場景,學研方則主要聚焦在平臺層,基礎模型層和中間層方面的技術研發(fā),各地區(qū)域發(fā)展和招商引進重點都會落實強鏈補鏈戰(zhàn)略布局

人形機器人產(chǎn)業(yè)化加速,或?qū)⒊蔀橄乱粋萬億市場 潛在市場空間巨 大

人形機器人是 AI領域的重要載體,或?qū)⒃炀鸵粋新的萬億級市場,假設人形機器人與汽車銷量一致,按照人形機器人單價 2 萬美元,人形機器人市場規(guī)模約 11.43 萬億元

智能機器人發(fā)展應用場景探索

未來智能機器人發(fā)展將聚焦10大應用重點領域,覆蓋經(jīng)濟發(fā)展領域與社會民生領域,服務機器人,特種機器人行業(yè)應用深度和廣度顯著提升

具身智能機器人與AI大模型結(jié)合 解鎖更多的應用場景

具身智能機器人的任務工作原理是聽/看懂人類意圖 > 分解任務 > 規(guī)劃子任務 > 移動中識別物體 > 與物理環(huán)境交互 > 完成任務

機器人應用場景橫向泛化,機器人正在向智能化發(fā)展

智能機器人(L4-L5)擁有更豐富的傳感器和更高的智能水平,能獲取并處理外部綜合信息,能據(jù)此自己制定行動目標

新一代人工智能大模型的技術棧特點

機器人的決策主要依靠算法實現(xiàn),微模型,中小模型對智能機器人在特定場景的感知,決策具備 技術支撐基礎,而基礎大模型則有機會打造真正的“通用機器人

馬橋人工智能創(chuàng)新試驗區(qū)支持智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展

科技創(chuàng)新功能集聚(大張江),最高補貼4000萬元;智能化數(shù)字化網(wǎng)絡化建設(轉(zhuǎn)型升級),最高補貼2000萬元;成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化(產(chǎn)業(yè)化),最高補貼1000萬元

閔行區(qū)智能機器人產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展現(xiàn)狀

戰(zhàn)略起點高是上海市規(guī)劃的三大先導產(chǎn)業(yè)之一;產(chǎn)業(yè)基礎雄厚集聚了數(shù)十家世界500強企業(yè);土地資源充足擁有大量可用工業(yè)土地資源

馬橋經(jīng)驗建設“雙核四智八品”產(chǎn)業(yè)體系

馬橋人工智能創(chuàng)新試驗區(qū)以雄厚的工業(yè)基礎與先進的人工智能技術為雙核,智能機器人與智能運載系統(tǒng),智能感知系統(tǒng),智能新硬件系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展相輔相成
 
資料獲取
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