現(xiàn)階段人形機(jī)器人形態(tài)仍是非共識 探索與分歧中的技術(shù)路徑。機(jī)器人領(lǐng)域正在產(chǎn)生大量“非共識”。去年的世界機(jī)器人大會上,各家比拼的是誰能更快地讓機(jī)器人走起來。今年,硬件本體開始分化出不同的產(chǎn)品形態(tài)以適應(yīng)不同場景,軟件算法則在VLA、端到端模型、仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方面衍生出了多條技術(shù)路線。由于缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),各家公司嘗試的技術(shù)路徑天馬行空,甚至彼此不兼容。
這種現(xiàn)象在一個新興行業(yè)的初期是正常的。非共識推動了技術(shù)探索,創(chuàng)新曲線經(jīng)歷模仿、發(fā)散、收斂的過程,最終找到真正的答案。我們與一些關(guān)鍵公司交流,并梳理了一些公開討論,發(fā)現(xiàn)幾個重要且充滿爭論的領(lǐng)域。
關(guān)于算法和數(shù)據(jù)的問題,宇樹科技創(chuàng)始人王興興認(rèn)為,當(dāng)前機(jī)器人行業(yè)對數(shù)據(jù)關(guān)注過多,而對模型的關(guān)注不足。他認(rèn)為,即使有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),如果模型架構(gòu)不好也無法真正落地。星海圖聯(lián)合創(chuàng)始人許華哲則認(rèn)為,數(shù)據(jù)決定了能力的基礎(chǔ),沒有足夠的數(shù)據(jù),模型能力無法突破。加速進(jìn)化副總裁趙維晨表示,大腦算法可以先使用簡單的傳統(tǒng)算法或分層大腦模型,確保在某些場景中落地并獲取數(shù)據(jù),然后逐步發(fā)展具身大模型。
對于真實數(shù)據(jù)稀缺的問題,銀河通用創(chuàng)始人王鶴認(rèn)為,在具身智能發(fā)展的初期階段,合成數(shù)據(jù)是關(guān)鍵,占訓(xùn)練數(shù)據(jù)的絕大部分。自變量創(chuàng)始人兼CEO王潛則認(rèn)為,手部復(fù)雜操作無法通過仿真數(shù)據(jù)來進(jìn)化,但導(dǎo)航、走路等任務(wù)適合用仿真數(shù)據(jù)。智源研究院院長王仲遠(yuǎn)強(qiáng)調(diào),互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)智能,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)一步激發(fā)其智能。
關(guān)于需要多少數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)涌現(xiàn),維他動力認(rèn)為決定涌現(xiàn)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的多樣性而非數(shù)量。星海圖的許華哲認(rèn)同一萬小時高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性,但指出目前整個行業(yè)極度缺乏數(shù)據(jù)。加速進(jìn)化副總裁趙維晨認(rèn)為,輪加雙臂的操作數(shù)據(jù)量不可能達(dá)到10萬小時或100萬小時,只能驗證早期算法和框架。
今年以來,人形機(jī)器人的加速迭代不斷刷新我們對具身智能領(lǐng)域的認(rèn)知,每一個新技能的解鎖,都是技術(shù)水平的又一次跨越。
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