通用机器人大热：大模型热潮背后

文 | 硅谷101

视觉、语言理解等多模态大模型和仿真训练技术的结合，正在为机器人赋予越来越强的智能和行动能力。具身智能的出现，让机器不再仅仅是被动的计算设备，而是能够主动与物理世界互动的智能体。从创业公司到科技巨头，从软件平台到硬件开发，参与机器人竞赛的玩家越来越多。特斯拉的Optimus和波士顿动力的Atlas等类人形机器人展示了无与伦比的交互能力，实现了从视觉到动作的端到端神经网络闭环。这些进展似乎预示着“莫拉维克悖论”的终结，即机器人在感知和运动任务上的困难正逐步被克服。随着技术成本的降低和成熟度的提高，人形机器人的商业化应用似乎已经触手可及。本期《硅谷101》邀请到了NVIDIA中国区机器人业务负责人李雨倩(Lily Li)和五源资本董事总经理陈哲(Peter Chen),分享他们对机器人行业的见解，讨论AI加持下的机器人行业有哪些新的工具和技术，还需要经历哪些挑战，才能真正实现规模化和商业化。

李雨倩表示，NVIDIA在机器人平台投入了大量资源，包括机器人仿真训练和基础模型开发。在最近的GTC大会上，NVIDIA发布了面向生成式AI的平台(Project) GR00T,该平台将专注于机器人和具身智能领域，加速开发具有AI属性的机器人。这些机器人可以是人形的，也可以是泛化的具身智能产品。

彼得认为，过去一年机器人领域发生了许多变化，包括大模型的进步、机器人技术本身的进步，以及行业巨头和创业公司的投入。大模型的进步拓宽了传统机器人在控制决策方面的局限，让人工智能成为推动机器人技术进步的关键因素。在机器人技术方面，控制、仿真、模仿、学习等领域取得了显著进展。此外，行业巨头和创业公司的大量投入也为机器人行业带来了更多创新和发展机遇。

然而，尽管机器人行业的发展势头强劲，但通用机器人的商业化仍然面临诸多挑战。彼得表示，目前的通用机器人还处在早期阶段，面临技术突破、市场需求和成本等方面的挑战。此外，他还提醒投资者要注意识别技术变量、成熟度和面向市场能力的变量，避免在机器人领域的投资失误。

李雨倩认为，中国在机器人领域在全球范围内表现出色。得益于智能制造的强大生产力背景，中国地区的机器人行业发展迅速，涵盖了生活服务、智能制造、汽车和仓储物流等领域。从投资角度看，中国机器人行业具有巨大潜力，但投资回报仍有待观察。

总之，随着人工智能技术的飞速发展和机器人技术的不断进步，人形机器人和通用机器人的商业化应用似乎已经成为不可逆转的趋势。然而，在这一过程中，仍然需要克服许多技术和市场方面的挑战，才能真正实现规模化和商业化。