人形机器人落地的解题方法

时间:2025-09-17  作者:Diven  阅读:0

人形机器人落地的解题方法

8月,奥比中光董事长兼CEO黄源浩受邀出席2023世界机器人大会(WRC)主论坛,围绕人形机器人、大模型等产业热点,与行业嘉宾开展高峰对话。本届大会邀请了320余位国际组织代表、院士、国内外知名专家和企业家,聚焦探索“机器人+”未来应用。

黄源浩表示,大模型的出现让人类看到了具身智能的曙光,加速人形机器人产业发展;人形机器人有望在未来替代人工、陪伴人类,在现有的机器人能力基础上进一步实现跃升与进化。

黄源浩还提出了针对人形机器人落地三大难点的解题方法:行业企业第一步应该找准落地场景,扎根产业,伴随科技发展进程,长期深耕。

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具身智能:人工智能的终极形态

ChatGPT的问世不仅引发了新一轮人工智能产业浪潮,还深刻改变了机器人行业的发展进程。

黄源浩认为,大模型将帮助机器人加速实现跨跃式的进化。“用僵化模型训练的机器人,无法解决未知的新问题;有了大模型的加持,机器人就具备了智能化的能力。”

奥比中光董事长兼CEO黄源浩在2023世界机器人大会(WRC)主论坛开展高峰对话

以具体应用场景为例,目前工业领域的机器人不依赖交互,只需要按照固定规划路径,执行分拣、搬运等动作。有了大模型后,机器人就可以生成、交互、理解、推理,听懂人类语言,并与物理世界互动,智能化程度更高。

具身智能的发展依赖多模态大模型能力。在ChatGPT文本大模型与多模态大模型之间,奥比中光聚焦的机器人视觉感知就是一大关键。

“多模态大模型涵盖了视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉,视觉感知大模型是一个不可替代的中间模型。有了多模态大模型后,未来机器人的感知能力、智力水平就会比人类更强。”黄源浩说。

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人形机器人落地要克服三大难点

在讨论中,嘉宾们认为,尽管人形机器人是个蓝海市场,但产业整体还处于初级阶段,存在三大落地难点。

人形机器人当下在标准化产线之中,对比传统机器人没有效率优势;人形机器人依赖大量运算,能耗巨大;其关键部件的研发维护成本高昂。

黄源浩在WRC 2023主论坛上谈人形机器人行业发展

黄源浩认为,人形机器人上下游新兴企业想要创业成功,离不开三个要素:

第一,找准应用场景。“人形机器人与人相似,是为了处理灵活多样的任务而存在的。在固定的产线,效率没有现有的工业机器人高,只有在未来大规模柔性生产之中,才能有着更大的价值。”

第二,需要时间长期优化大模型。“人形机器人就像一个刚出生的小孩,现阶段要求做到陪伴、工作还不太现实。需要长期的时间,不断采集、训练、调整数据,持续优化算力消耗。”

第三,关键硬件依赖全产业链升级。“一些关键零部件,如减速器、行进齿轮等,已经在很多其场景中得以应用。但人形机器人依赖整体产业链、供应链升级进化,有些需要十年的长周期,并非一日之功。”

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有着万亿产业机器视觉中台的供应链能力

在黄源浩看来,机器人领域将来很可能出现千亿、万亿级的公司,陪伴式机器人有望占据主流,并且360行都将出现替代人工的机器人。

在此过程中,奥比中光聚焦机器人视觉,帮助其进行感知、定位、导航、避障。“每个机器人企业都去布局3D视觉供应链并不现实,奥比中光希望能给机器人企业提供一站式解决服务。”

论坛黄源浩表示,“机器人是这个时代最好的产业。但是产业上下游企业一定要接地气,找准落地场景,不管是巡检、挖矿机器人,还是陪伴、教育类机器人,不能只关注技术研发,要致力于让应用场景效率更高、成本更低、体验更好,沉淀到行业之中。”

奥比中光作为此次大会首次参展企业,现场展示了机器人视觉感知全矩阵产品,其中包括多款行业突破性新品。展会期间,微软将停产Azure Kinect并宣布将该技术产品线授权转移给合作伙伴奥比中光的消息也受到了与会者、采购商等的较高关注。基于行业领先的3D视觉解决方案,奥比中光正在构建面向具身智能机器人的视觉产业技术中台,通过布局“机器人视觉传感器+ AI视觉感知和多模态交互大模型技术+量产测试与数字工厂”的一体化能力,赋能全球机器人厂商。

审核编辑:彭菁

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