2024-09-23
2024世界机器人大会以“共育新质生产力 共享智能新未来”为主题,为期三天的主论坛和26场专题论坛上,416位国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家聚焦前沿技术、产业动向和创新成果,深入研讨人工智能与机器人技术深度融合带来的新趋势、新机遇,共同打造了一场十分精彩的机器人领域前沿观点盛宴!
在8月23日上午的主论坛上,IEEE工业电子学会主席(2000),台湾大学教授Ren C. Luo以《AI赋能机器人产业和市场的演进挑战和投资机遇》为主题发表演讲。
数说2024世界机器人大会
论坛
26 家国际支持机构
3 大主题 26 场专题论坛
416 名国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家
74 位国外嘉宾及港澳台嘉宾参会
线上线下听众达 160万 人次
展览
27 款人形机器人集中亮相
首发新品 60 余款
近 170 家参展企业 600 余件参展产品
参观人数近 25万 人次
大赛
全球 10 余个国家和地区的 7000 余支赛队
13000 余名参赛选手
每天参赛人数 4000 余人
媒体关注
近 400 家国内外媒体
短视频平台话题播放量达 2.9亿
Ren C. Luo(IEEE工业电子学会主席(2000),台湾大学教授)
以下是演讲内容实录
非常荣幸能够参加2024世界机器人大会。
今天为大家分享的是不断变化的挑战和投资机遇,这个挑战主要说的是技术挑战,和投资方面的机遇,此外我也希望能够看到一些市场趋势和市场当中困境的分享,2007年1月,比尔盖茨当时发表了一篇论文,他说下一个热门领域将是机器人技术,所以在17年前比尔盖茨就相信机器人将会是未来一个热门话题。
我们也很快的注意到机器人技术、自动化技术这是一个很特别的领域,我们希望实现百分之百的自动化,比方说制造业或者是其它应用场景,但是在现实当中我们大约只能达到15%的自动化水平,大家可以看到这是我们现在车间的照片,这个是我们比较落后的工厂,我们的挑战是达到新时代的工厂。
如果大家有机会打造新的工厂厂房,这是特斯拉的厂房,它们广泛应用了新的机器人技术,可以看到几乎所有的工作都是由工业机器人来完成的,所以我们可以看到这是机器人应用的一个演进,从1.0到4.0,可以看到机器人1.0时代二三十年前主要在看自动化,这里会有一些电机、控制器包括齿轮;2.0时代加入了视觉检测,机器人也变的更加智能;3.0时代出现了人形机器人和协作机器人,现在已经进入了智慧时代,机器人4.0时代。
过去大家可以看到我们有一个E=MC平方,这是牛顿的一个定律,我知道M×A代表很大的能量,这个其实是非常危险的,也是为什么我们需要给机器人施加一个笼子,我们看到机器人占据了绝大多数厂房的空间,我们需要有安全的人机协作,需要有锁定的空间,但是现在我们机器人不再被放在笼子里。
右边机器人可能是在同一个空间里工作,所以像协作机器人或者服务机器人他们都是跟人非常接近,跟人有互动的。说到整体的智能技术,我就整合了这样一页幻灯片,我认为机器人、物联网、大数据都很重要,对我来说这是有益的。
机器人一般会说包括工业机器人、服务机器人等等,工业机器人是在厂房里工作,可能会有24小时的工作,会收集大量的信息。服务机器人会相互移动,跟人有互动,跟环境有所交互,也会收集海量的数据。物联网的本质是有大量的智能设备包含传感器收集的大量数据,所以物联网、机器人都会收集海量的数据,这就是我们现在的智能技术的基础。
大数据需要人工智能,人工智能也要依赖于大数据,两者相辅相成。所以我认为智能技术就是这样,随着时间的推移,70年代IBM推出了大型机,现在已经进入2020年代,这当中经历了个人电脑、互联网、移动、社交媒体、语言大数据和物联网,现在是人工智能时代的。
我们整体来看一下人工智能,这里面重要的部分就是关于机器学习的技术,这里有大量深度学习的技术,很快就提升了处理数据的效率,现在我们已经进入了大语言模型LLM的时代,或者把它叫做生成式人工智能之AI,像ChatGPT这样一些工具。所以在右边可以看到生成式人工智能的各种应用,生成视频、合成语音来制作照片或者是创作音乐等等。
实体的工业自动化当中也会有很多的应用,我们最感兴趣的包括隔壁的展厅也有大量展示的就是这些工业机器人用于工厂里的自动化,智能制造这个领域,现在在实体中的应用目前不到5%,这方面还有大量的潜力可以挖掘。
这里给大家举一个生成式人工智能的示例,谷歌公司使用了大语言模型来研发机器人,照片上可以看到一个人站在机器人面前,对机器人有一个请求,跟机器人说给我一杯水,机器人会倾听这一指令,理解这一指令,然后自己解读执行任务的步骤。所以在这之前它们是知道周边的环境,知道到哪里取水,人在哪里,饮水机在哪里,可以自动的来执行这一任务。听取了任务之后就去拿一个杯到饮水机那里接一杯水再回到给它发出指令的人身边把水给他,这样一些自动化只是一个案例,未来可以把它应用于智能制造。
这页可以看到有几个领域的大咖,他们说到了AI、ChatGPT等等,比尔盖茨他说像PC和互联网一样,ChatGPT也会变的如此重要,埃隆·马斯克他表示对此的担忧,我们需要对这方面的一些工具进行安全治理,谷歌的CEO主要是看大语言模型LLM,谷歌本身也研发了自己的大模型,之所以是一个热门话题,NVIDIA首席执行官黄仁勋认为随着ChatGPT的到来,讲到我们会迎来算力最伟大的时刻。
我本人作为一名教授,我们也做了一些相关的研究,确实在这方面需要从头开始搭建的,这里会有大量的服务机器人,有各种传感器甚至还有按摩机器人为你提供服务,也可以有一些模拟爱因斯坦这个头来表达不同的情绪,还会有像手术当中使用的精密机器人等等。
这是我们一些机器人,可以在自动机器人上进行位移,我们建立了不同种类的自动驾驶机器人,不仅需要2D还要3D的slam。这样才可以对周围进行扫描,执行服务机器人的应用,2014年我们建了这个NTUICRA人形机器人,当时非常昂贵,因此当时我们认为没有商业化的可能性。
最近两三年非常强有力的一个趋势就是很强大的机器人推入到市场上,所以NVIDIA的CEO被称为GTC创新中心的首发人,他做了一个非常重大的宣布就是有新的产品投入到市场,总共可以实现六个腿部关节总计33个自由度。2024年台湾大学在体育场当年的7月和NVIDIA首席执行官黄仁勋在台北的GTC大会期间宣布将于2024年3月在大会上推出新一代超级GPU blackwell b200,7秒可以执行200×10的15次方浮点计算,与上一代相比性能提升了30倍,功耗降低了25倍。
之后在这些人形机器人中包括人工智能、特斯拉敏捷机器人、阿波罗美国公司是由NASA支持的以及波士顿动力公司的atlas,还有现代,还有来自中国的宇树科技和来自加拿大的sanctuary AI都有了各种各样的人形机器人多达8种,这些具有潜力的人形机器人我们可以从几个方面进行考量,步行的复杂化、产品多样化、食物订单和销售以及可以获得融资资金和首次公开募股IPO,这些方面都有了长足的进步,获得了非常瞩目的成绩,所以我认为现在有6个类人机器人可供考虑,不久的未来我认为都很有可能实现大规模的商业化。
这是apollo人形机器人是由Uptronic公司制造的,目前还没有宣布成本,但是我认为大约是4万美元,来自美国德克萨斯州奥斯汀成立于2016年,于2023年发布,专注于外骨骼和双足行走,这是阿特拉特斯人形机器人,是由波士顿动力公司所建造的。
下面一个是H1人形机器人是宇树机器人公司,于2023年8月WRC上进行了展示并且发布,表现出非常好的稳定性,在非结构化地形上行走稳定。
这个是Figure01人形机器人,是由FigureAI公司来自加利福尼亚桑尼韦尔市AI公司制造,是一家美国公司,已经获得了超过5亿美元的融资,这是在2021-2023年很短的两年间取得的成绩,可能是目前人形机器人开发中获得最高融资额的公司,旨在开发通用人形机器人,协助人类处理不安全和人类不喜欢做的工作情况。
FigureAI累计融资已经达到了6.75亿美元,包括A轮、B轮,A轮的累计融资达到了7000万美元,现在的AI专门的项目组也已经在基金的支持下成立了。为什么他们可以获得如此多的融资,因为他们可以在汽车行业里进行测试,比如说宝马正在汽车制造厂测试Figure01,已经签订了测试合同。
Optimus二代人形机器人是特斯拉公司制造的,非常昂贵,但是不知道未来是否会有非常巨大的潜力,因为它模仿人形手指可以通过感应操控鸡蛋,可以有触摸的感知,这是非常先进的。
Walker X人形机器人是优必选科技的,该公司于2012年在中国深圳成立,这也是令人印象深刻的,它已经在港股提交IPO申请,我认为数据计算算法是形成机器人商业化使用的三个关键要素,数据必须得是实用的、智能的并且经过计算,这需要非常强的算力,因为它的应用非常复杂,只有强大的算力才可以将此科技应用于复杂的应用场景中。
人形机器人技术主要集中于传感、控制、动态运动和决策,这是重要的领域,这是三个重要的组成部分,与工业机器人相比,人形机器人的复杂程度要高很多,制造更加困难,系统困难度高的多,生成式人工智能和ChatGPT的迅猛发展增强了这类机器人的决策系统,所以允许人形机器人减少决策系统的难度,并且可以执行更加复杂和困难的任务,我认为现在政府对于人形机器人的支持政策是至关重要的,可以帮助他们吸引更多的风险投资来充实市场。
我列了几个生成式人工智能在机器人控制与应用方面的特点,可以利用GAI降低进入门槛,工业机器人包括维护工作都可以纳入进来,还可以利用GAI增强机器人控制和人机交互,包括服务条款机器人应用程序,最重要的是无需代码,因为现在已经将这一个障碍移除了,可以实现不需要任何代码生成式人工智能,可以帮助工业企业加速设置机器人,再次提到数据,人们经常说数据是石油,我认为数据更加重要,我认为数据是新的黄金,有各种各样的轨迹预测防震,这些数据都是最重要的。
实施人工智能监督学习应用程序数据,通常需要准备标签、构建算法,所以需要大量的数据,我们还要做这方面的工作,数据至关重要,所以我想说的是大家都讲人工智能和数据,但是人工智能本身是遇到了很多的挫折,令人不舒服的地方,重要的是创新,创造新想法并将其转化为新商业价值的创新,所以需要独特的商业模式,我们需要将消费者体验、商业模式和技术创新结合在一起,必须要让你的客户能够创造价值,帮助你的公司驶向增值,让用户体验友好开心,需要好的商业模式,这是关键的启动能力。
包括我们有能力为客户提供一种体验经济,比如说咖啡,如果有了体验就可以从每杯1-2美元提高到2-5美元每杯,因为人们想要的是为体验花钱,从技术转向市场,我们要鉴定人们真正想要什么,他们需要的是颠覆性的创新,市场洞察和非技术性的洞察,找到最佳点,运用洞察力,价值主张和客户细分之间要正确匹配。
达尔文说过能够生存下来的物种并不是最强大的物种,也不是最聪明的物种,而是最能够适应变化的物种,我认为科技目前也是这样的,我们也到了这个环节,我们常说努力工作我们要发挥创意,聪明的工作才是最重要的,这是我今天的演讲,非常感谢诸位。
(本文根据录音整理)
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