隨著OpenAI、Deepseek等大模型的爆火，人工智能時代呼嘯而來。一個接踵而至的問題是：虛擬AI的智能程度，何時能復(fù)刻到具身智能特別是人形機器人上？
5月25日下午在杭州舉辦的“具身智能·智啟未來”上市公司產(chǎn)業(yè)與資本對接會上，中國工程院院士譚建榮表示：人形機器人目前有最大的兩個短板，一是耗電快，需要經(jīng)常更換電池；二是小腿大腿協(xié)調(diào)性差，需要人拉著繩子跑才能不摔跤。
東莞市新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院院長徐晨也表示，長期來看，芯片和能源是發(fā)展人形機器人最關(guān)鍵的問題，算力爭奪和能源分配在長線看來至關(guān)重要。
據(jù)悉，此次論壇由東莞濱海灣新區(qū)管委會與浙江浙銀匯金資產(chǎn)管理有限公司聯(lián)合主辦，東莞市新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、杭州市智能制造產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)辦，會議還同步舉行了浙銀匯金“AI+機器人”生態(tài)伙伴戰(zhàn)略合作協(xié)議的簽約儀式和東莞濱海灣新區(qū)管委會人工智能產(chǎn)業(yè)母基金的簽約儀式。
那么，具身智能到底離我們還有多遠？未來又會向何處發(fā)展呢？
人形機器人完全落地尚待努力
事實上，早在1973年，日本早稻田大學加藤一郎就研發(fā)出了世界上第一款全尺寸人形智能機器人WABOT-1。但直至今日，人形機器人似乎還未能落地創(chuàng)收。
徐晨認為，機器人不一定要擁有兩只腳、像人一樣行走，“兩只腳的確增加了自由度，但成本也隨之上升，如果無法有切實的應(yīng)用，增加自由度也是毫無意義?！?span style="display:none">QKQ即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
在徐晨看來，人形機器人能替代的位置已經(jīng)有了工業(yè)機器人，也就是AI大火以前就在用的固定式回轉(zhuǎn)機器人和自動化設(shè)備。想再進一步解放工廠里的人類，目前的機器人“還比較笨”，他調(diào)研的某千億級電子企業(yè)引入人形機器人后，發(fā)現(xiàn)其靈活性不如機械臂，成本卻高出數(shù)倍。
技術(shù)與產(chǎn)業(yè)錯位的矛盾得到了與會者的共鳴，人形機器人要想實現(xiàn)完全落地產(chǎn)業(yè)化，尚待繼續(xù)努力。
福萊新材首席科學家陳書廳指出，觸覺感知是具身智能的關(guān)鍵短板。人類70%的環(huán)境信息通過視覺獲取，但抓取、操作等精細動作依賴觸覺反饋。目前多數(shù)機器人僅配備基礎(chǔ)力傳感器，難以模擬人類手指的觸覺靈敏度。他展示的實驗中，配備柔性電子皮膚的機器人可完成穿針引線等高精度任務(wù)，但成本高達傳統(tǒng)方案的5倍，“量產(chǎn)與降本仍是難題”。
東莞科技創(chuàng)新金融集團副總經(jīng)理劉輝也認為，具身智能的爆發(fā)需跨越“三重鴻溝”：一是技術(shù)成熟度與成本控制的平衡；二是應(yīng)用場景的規(guī)?；炞C；三是產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同創(chuàng)新。
場景化是AI落地的核心
人形機器人目前難有用武之地，是否意味著具身智能前途未卜？
譚建榮表示，當我們分不清楚虛擬人、機器人和真實的人時，就認為人工智能技術(shù)水平很高了，“這個境界離我們不遠，部分已經(jīng)實現(xiàn)了。”
劉輝用新能源汽車發(fā)展歷程類比：“從實驗室原型到商業(yè)落地至少需要10年，資本需容忍長周期與高風險?！?span style="display:none">QKQ即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
杭州博海匯金董事長邵康英認為，感知是鏈接“數(shù)據(jù)-決策-執(zhí)行”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，未來將與AI模型深度協(xié)同。
徐晨則用“裝備發(fā)展的十年定律”來闡釋具身智能的前景。徐晨指出，1942年第一代計算機問世，十年后西門子推出了第一代自動化工業(yè)設(shè)備；爾后計算機不斷向前發(fā)展，出現(xiàn)了數(shù)控機床；1975年出現(xiàn)了PC機，機床設(shè)備也開始向數(shù)字化方向進發(fā)；而今智能手機普及，機床設(shè)備也有望向智能化方向更新。
只不過，對工廠而言，設(shè)備更新的方向或許并非“全自動化”，而是“柔性適配”。徐晨預(yù)測，未來企業(yè)存量裝備更新的價值在3萬億元左右。
那具體該如何適配？徐晨指出，單純的AI沒有投資價值，其價值在于與場景的融合?！袄?，可以利用大小模型各自的優(yōu)勢來實行協(xié)同。大模型擅長通用知識和語義理解，但工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)參數(shù)、工藝標準需要小模型精準適配。因此可以讓大模型負責全局決策，小模型聚焦單點優(yōu)化，降低算法部署成本。”
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