8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
北京8月13日電 (記者 劉育英)2025世界人形機器人運動會將於8月14日在北京國家速滑館開幕。記者在會前探營了解到,相對於人的通信,「人+機器人」對通信網絡提出新的挑戰,因此本屆賽事不僅是機器人的賽場,更是5G-A與具身智能深度融合的「未來實驗室」。 記者看到,在各個不同場景,參賽機器人的測試演練正在緊張進行中。北奧集團副總經理張洪峰介紹,在1.2萬平方米的冰絲帶賽場中,鋪設有田徑競技賽跑道、設有足球場,還設置了工廠倉庫、醫院藥房、酒店等逼真模擬場景。 2025世界人形機器人運動會將於8月14日在國家速滑館開幕。來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。(中國聯通供圖) 在足球訓練場中,來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。參賽隊伍激烈的吶喊和人形機器人起步、奔跑的機械摩擦聲音在賽場中環繞。 與單純人的賽事不同,「人+機器人」的賽事對通信網絡提出了新的需求。加速進化賽事運營負責人王永皓表示,人形機器人對於網絡時延、大上行能力有較高的要求。 現場工作人員解釋說,機器人對網絡的需求與人對網絡的需求不同。 一是需要超大帶寬,滿足機器人的傳感器、攝像頭把大量數據回傳到雲端或邊緣節點的需求;二是需要低時延,人的通信網絡幾十毫秒時延可滿足需求,但對機器人而言,時延低到幾毫秒才能滿足需求;三是大連接,幾百臺機器人在一起比賽,大量的傳感器、控制器需要網絡的大連接能力。因此,這需要對現場網絡進行創新。 北京聯通副總經理秦洋表示,作為2025世界人形機器人運動會的全球官方合作夥伴,中國聯通在本次賽事中面臨「人+機器人」的全新服務挑戰。北京聯通依託全光網絡的超低時延特性,結合AI算力的高效調度能力,聯合生態夥伴共同打造智能賽事環境。此外,全場館部署了5G-A網絡,通過5G-A低時延、大上行、高可靠、廣連接的特性,為賽事提供智能、可靠、安全的網絡服務,並致力於把「為人而建」的5G-A網絡,升級為「人+具身智能共生」的新一代智慧底座。 此次規模宏大的機器人運動會為「5G-A x AI」創新應用孵化提供了一個良好的演武場。王永皓表示,下一步計劃將5G-A網絡與機器人深度結合,孵化更多場景及創新應用。(完)
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