12月19日，無人機在清華大學深圳國際研究生院徐徐降落，送來了一杯鮮榨果汁，這是機器人進入大眾生活的案例之一。據了解，這也是美團首條高校航線，起飛點設置在2.6公里外的益田假日里商圈，餐品打包后到送達一般僅需約6分鐘。
2023年，機器人正由原先工業(yè)走入服務場景，人們已對酒店的送餐機器人司空見慣，掃地機器人走進千家萬戶，無人機配送在部分城市率先落地。
美團提供的數據顯示，截至2023年11月，已在深圳等城市8個商圈開通22條航線，服務覆蓋社區(qū)寫字樓、景區(qū)、醫(yī)院等多種場景，累計完成用戶訂單超21萬單。
另一方面，隨著AI技術的進展，ChatGPT等大語言模型出現，人機交流比以往任何時候都更加流暢和無縫。另外，若賦予機器人傳感器，在人工智能加持下，或許機器人能夠實現像人類一樣感知和互動學習，這便是時下火熱的“具身智能”。
現在：機遇與挑戰(zhàn)并存
近期，特斯拉CEO馬斯克發(fā)布人形機器人Optimus的最新視頻，視頻中透露，Optimus第二代機器人（Gen 2）步行速度提升30%，平衡感和身體控制能力有所改善，并且由于Optimus十指均搭載了手指觸覺傳感器，機器人已可以兩指捏起雞蛋。
在當天同期舉行的機器人圓桌論壇上，與會專家均認為，今年人形機器人進展引人注目，國內外均涌現人形機器人高完成度的產品。
落地應用方面，“今年工業(yè)領域的協作機器人，物流領域的AGV機器人進展可觀?！敝袊こ淘和饧菏繌埥▊ケ硎尽?/p>
另外，億歐智庫統(tǒng)計數據顯示，2023年，服務機器人產量同比增長47.6%，結束了連續(xù)12個月的同比下滑。
在視覺傳感器、SLAM系統(tǒng)、AI機器人芯片、機器人操作系統(tǒng)等核心零部件的研發(fā)和生產方面取得了重大突破。這些核心零部件的國產化不僅降低了服務機器人的制造成本，還有利于推動中國服務機器人在全球市場上的競爭力。
例如，普渡科技在機器人操作系統(tǒng)和SLAM系統(tǒng)等關鍵領域實現了行業(yè)領先的技術突破，大大提升了服務機器人的部署能力和自主導航能力。
據了解，過去一年，美團在自動配送車等機器人領域的探索取得進展。如自動配送車配送服務自2018年3月落地后，目前在雄安新區(qū)等國內多地完成了技術測試和試運營，并在北京、深圳等城市為100多個社區(qū)服務，自動駕駛里程占比超過99%。
不過，服務型機器人在商業(yè)應用過程仍舊面臨挑戰(zhàn)。美團無人機業(yè)務負責人、美團機器人研究院理事長毛一年則談到，首先是購買機器人需要承擔高昂的初始投資成本以及機器人實際利用率并不高。另外，運維費用和維修帶來機器人無法被正常利用的時間成本都比較高；并且，機器人往往只擅長做一件事情，單個機器人多場景的應用比較少，任何一個部件或者任何一個鏈條出現問題，用戶體驗和觀感都會下降。
挑戰(zhàn)往往伴隨著機遇，關鍵是市場需求能否被有效挖掘。加拿大工程院院士張宏表示，評判機器人發(fā)展應該從商業(yè)模式和技術進步兩個維度出發(fā)。例如，大疆因為航拍受到市場認可，進而在無人機領域取得成功；美團在外賣配送已經占據一席之地，借助平臺推廣無人機配送也正好契合市場需求。
未來：具身智能突破人機邊界
盡管大語言模型有望變革機器人領域，但在理解力、聯想力和交互能力等方面，仍然未能完全滿足公眾對機器人的期望。
1950年，“人工智能之父”艾倫·圖靈首次提出“具身智能”概念。其基本假設是，智能行為可以被具有對應形態(tài)的智能體通過適應環(huán)境的方式習得。
“具身智能不僅僅在于雙足機器人，更在于對世界的理解能力，形態(tài)只是一個載體?！鼻迦A大學具身智能實驗室負責人許華哲表示。
伴隨機器人的發(fā)展，業(yè)界普遍認為具身智能將是機器人發(fā)展的未來方向。不過，如何彌補其與人類智能之間的差距，機器人在邏輯性、感知力、人機交互等方面仍具有無法忽視的鴻溝。
人工智能指數型增長，給機器人發(fā)展帶來強勁動力，下一步則是要將多模態(tài)的具身智能作為未來發(fā)展的實踐主體。
張宏表示，不客氣地講，過去40年機器人并沒有發(fā)生質的變化，解決機器人難題的關鍵之一是如何將現有知識灌輸到機器人當中，大模型將會是一個很好的切入點。
早期的具身智能研究發(fā)現即便要使智能體泛化到與訓練數據非常相似的任務都是異常困難的事情。
例如，將“把物體從桌子中間推到右上角”指令得到的策略并不適用于“把物體從桌子中間推到右下角”這個任務，這是因為桌子的右上角和右下角在圖像識別層面并不相通，因而在機器人“眼里”并不一樣。
在采用具身智能大模型預訓練之后，則有望比直接訓練取得顯著提高的效果。
許華哲表示，具身智能的生成式仿真仍比較期待，利用這種訓練方式，模型學到了“將A放入B”這樣一個抽象的概念，有望形成系統(tǒng)性泛化到新任務的能力。
與會專家認為，未來三年，具身智能將取得突破性進展。具身智能最先落地會是服務場景，其次是工業(yè)剛需高頻而且高度依賴工程師的場景。（記者 林典馳）
來源：21世紀經濟報道
責任編輯：李賽男
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