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AI的终极形态人形机器人开辟出两条战线2023-07-21 03:01

  在ChatGPT引爆的AI新浪潮下,包括华为、英伟达、OpenAI、腾讯、小米、谷歌等巨头纷纷加码机器人产业,“人形机器人或许是AI的终极形态”这一观点悄然走红。AI“催熟”下,服务型机器人与工业型机器人正在量价齐飞。

  日前,东莞极目机器有限公司正式成立,该公司由华为技术有限公司全资持股。值得一提的是,华为日前还公布了一项新的聊天机器人专利,名为“一种人机对话的系统和方法”。企查查摘要显示,本申请实施例提供了一种人机对话的方法和系统,能够自适应地根据对话内容生成准确的回答。该装置预配置有多个对话机器人,每个对话机器人用于根据至少一个话题进行人机对话。

  无独有偶,就在华为悄悄加码机器人的时间点上,在前不久的2023中国台北国际电脑展(COMPUTEX)上,英伟达CEO黄仁勋发布了多个产品,其中可供第三方进行二次开发的全新自主移动机器人平台Isaac AMR(Autonomous Mobile Robot)首次亮相吸睛无数。

  伴随着华为、英伟达的双双下场,机器人这条赛道再次引发资本市场的广泛关注。事实上,机器人赛道的火热不只如此。在ChatGPT引爆的AI新浪潮下,包括OpenAI、腾讯、小米、谷歌等巨头纷纷加码机器人产业,“人形机器人或许是AI的终极形态”这一观点悄然走红。而在机器人的具体分类上,尽管服务型机器人更能引发市场广泛关注,但工业型机器人市场显然却更为成熟。AI“催熟”下,服务型机器人与工业型机器人正在量价齐飞。

  众所周知,我国是全球最大的机器人市场,相关的专利申请量占全球总量的4成以上,随着数字技术的深度赋能和城市数字化转型的深入推进,机器人产业也将拥有更加广阔的发展空间。

  在这一乐观预期的加持下,据GGII日前披露的数据统计,一季度中国工业机器人销量约为7.5万台,同比增长约11.7%。在相关支持政策及协作机器人等创新产品应用的加速拓宽下,预计国内机器人2024年有望达251亿美元市场规模,2020-2024年CAGR约22%。

  然而,与销量大增的同时,机器人产量走出了截然不同的曲线。一季度,中国工业机器人产量总计为103691套,同比增长1.17%,环比下降15.36%。GGII分析,由于去年下半年积压的订单仍需消化一段时间,叠加去库存亦是一季度主旋律,因而导致产量端的增速下滑明显。

  在产销走向分离的背景下,工业机器人企业也正在走向分化。据高工机器人统计,在国内12家工业机器人上市企业中,一季度仅有5家呈现归母净利润正增长。

  另据MIR睿工业数据梳理,今年一季度工业机器人下游行业出货情况,光伏市场保持较高增速,但电子行业复苏不及预期,市场需求整体呈负增长。

  由此可见,尽管工业机器人市场有所复苏,工业机器人已经进入存量竞争与细分增量市场争夺的新时期。恰逢AIGC新浪潮的崛起,有观点认为,AI大模型通过跨模态的各种各样训练数据,能够产生更高级的能力,而这种能力可以代替很多工程师的工作,也能把机器人的技术再推上一个量级,大模型后的工业机器人市场将可能是现有的10倍甚至100倍。

  2023年年初,谷歌推出视觉语言模型PaLM-E并运用到工业机器人,无需任何人类引导。此外,今年阿里巴巴将千问大模型接入工业机器人,成功用对话操控机器人工作。此外,由AI所引发人形机器人发展大势正在走向C位,特斯拉在5月初的股东大会上用也展现出了人形机器人的快速迭代能力,人形机器人正加速迈向商业化。

  有业内专家表示,在控制系统通过AI模型替代的基础上,工业机器人企业的现有技术也可以处理绝大多数的情况。国内企业在制造业领域的先天优势和政策支持,这些优势将很容易让全球人形机器人制造业中心在国内大批量落地。

  然而,理想很丰满,现实却很骨感。虽然AI在工业机器人市场前景十分广阔,但短期内并非行业增量的主要方向。

  日前,优艾智合创始人兼CEO张朝辉在接受记者专访时表示:“今年AI确实给人带来了一些惊喜,但是在落地上的进展实际上远低于外界预期。目前我们在涉及环境感知方面,例如巡检机器人识别、编写研发代码上,有用到一些AI算法,但要走向真正动作执行端还有很大的距离。ChatGPT在语言端出圈,是因为to C端可以做到很大的数据量,但是在搬运环节涉及的运动解耦方面,数据量远远不够上AI的程度。”

  对于未来的真正方向,张朝辉更坚定的看好出海。他表示,“日韩地区因为人口老龄化因素,对于机器人是刚需;东南亚地区则是跟中国制造业基础比较吻合,目前他们对自动化的需求只增不减。所以说整体海外对于机器人需求量都还蛮大的。”

  在以往的行业市场上,我国工业机器人市场长期被发那科、安川电机、库卡(美的100%持股))和ABB等四大家族把持,国产化率仅为30%左右。为了抢市场,国产化工业机器人企业不得不在价格战中谋求一席之地。去年,工业机器人市场供给端紧张,大厂纷纷涨价,反而给予了国产厂商发展机遇。恰逢今年初光伏等领域的需求井喷,性价比更高的国产厂商迅速抢占市场,国产化率取得了大幅度提升。

  在国产厂商内卷的同时,他们还意外的发现——出海更容易了。由于国产价格不断下探,国产工业机器人的性价比优势突出,成为了厂商进军海外市场的一大利器。得益于此,包括埃斯顿在内的一众国产厂商把2023年当成了出海元年。在打响了突围之战后,国产工业机器人势必将开启新一轮的波动性复苏。

  与经历了2015融资潮、2018卷技术、2021出海热的完整商业周期的工业型机器人不同,服务型机器人市场一直都更加不温不火。

  据国际机器人联合会发布的数据显示,2017年全球服务机器人市场规模仅为36.3亿美元,其中,规模最大的领域为医疗保健、零售、酒店和餐饮等服务行业。据预测,到2022年,全球服务机器人市场规模有望达到144.7亿美元,年均复合增长率将达到31.6%。

  服务型机器人之所以能够取得这么大的市场突破,正是由于AI技术不断发展所带来的全新驱动力,使得服务型机器人的智能化水平不断提高,使其具备更高的自主性和专业性,已经真的能够满足一些特定场景下的需求。

  例如,在医疗保健领域,服务型机器人可以利用人工智能技术,对病人进行预诊断和治疗,大大提高了医疗效率。其次,在移动互联网和大数据等信息技术的支持下,服务型机器人可以与客户实现信息交互和数据共享,提升服务质量和个性化需求满足度,同时,服务型机器人还可为企业提供更多的营销数据和商业模式创新。

  作为未来智能硬件领域的大趋势,在刚刚召开的第四届中国国际智能机器人创新发展大会上,上交会智能机器人应用专区就汇集了医疗手术机器人、物流配送机器人、导引机器人、外骨骼机器人、协作机器人、聊天陪伴机器人等智能服务型机器人同台献技,服务型机器人已经迎来百花齐放的新时代。

  面对服务型机器人的发展大浪,上海市机器人行业协会对此畅想,在政策支持下,如何抓住机会,以机器人本体为主导,配合人工智能、自主导航、智慧关节等技术,赋能智慧医疗、智慧金融、智慧康养、智慧商圈、智慧社区、智慧教育等数字化应用场景,是机器人行业努力的方向。

  因此,除了这些广为人知的领域,还有一个非常庞大的市场亟待挖掘——家庭服务型机器人。据《2021年中国家庭服务机器人行业研究报告》,目前中国家庭服务机器人渗透率仅为4.3%,2013年,中国家庭服务机器人行业市场规模仅9.6亿元。到2020年,国内家庭服务机器人行业市场规模已达到114.6亿元,复合年增长率高达42.5%。可以看出,在看似“不够抢眼”的渗透率背后,中国家庭服务机器人市场的增长潜力不容小觑。

  第一类是小型的儿童陪伴教育类机器人,主要功能为通过语音交互和儿童进行简单的聊天或者讲故事、听音乐等。

  第二类是以扫地机器人为代表的主打垂直场景的工具类机器人,目前,这一类机器人的市场规模呈快速增长阶段。

  第三类是综合服务类机器人,由于这类机器人存在更高的技术门槛,目前落地的产品还比较少。

  目前,家庭服务机器人的研发难点主要在于使用场景存在更多的不确定性。举例来看,工业型机器人虽然也会执行如“打开抽屉”等任务,但这些抽屉都相对标准,但在现实生活中,每个家庭的“抽屉”都丰富多样,如何在不同的家庭中打开不同的抽屉,就需要在训练模型中进行很好的泛化。除此之外,还有语音、语义、计算机学习等多项技术存在难点,这也说明了其市场发展仍处于初期的原因。

  幸运的是,在AI技术浪潮的推动下,家庭服务型机器人正在迎来技术迭代的新阶段。通过智能算法、深度学习等技术的不断发展,可以让机器人具备更高的感应能力、感知能力和判断能力。例如,通过高级计算机视觉技术,服务机器人可以识别人脸,分辨姿态,判断表情并作出相应的反应,可以根据用户需求自适应调整姿态与互动;通过自然语言处理技术,服务机器人可以理解和解析语言,通过对话交流完成更加复杂的任务。这些AI技术的应用,让服务机器人不再只是简单地进行任务的执行和模拟,而是实现与人交流、互动和学习的能力。

  随着服务机器人产业链的不断完善和AI技术的不断发展,服务机器人将能够更好地服务人类社会,真正实现人机共生的愿景。而在实现愿景的道路上,服务型机器人的产业生态体系建设与人才培养生态环境都务必要更为完善,从而纵向推动服务型机器人产业的快速进步。

  第二阶段是将软件应用于行业的自动化,这种自动化带来的效率提升会刺激原有的市场

  在ITF World 2023半导体大会上,黄仁勋提出了第三阶段的落地可能性。即人工智能的下一个浪潮将是具身智能(embodied AI),一种能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。机器人无疑是具身智能的完美注脚。

  当然,就像工业型机器人的跌宕起伏发展一样,服务型机器人的发展势必也不会一帆风顺。如今,标准化亟待完善、创新成本高昂、产业生态尚未成型,机器人仍在寻找场景落地……走过了这一段的高光,对于机器人的征程而言,挑战才刚刚开始。