創(chuàng )澤機器人 |
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垂直領(lǐng)域具身智能機器人,為什么是現在看好?
“大腦”成熟度逐步提升,打造具身智能落地基礎:機器人“大腦”主要功能包括實(shí)時(shí)交互、多模態(tài)感知、自主可靠 決策、涌現和泛化等,產(chǎn)業(yè)從Z基礎的LLM (大語(yǔ)言模型)+VFM (視覺(jué)基礎模型)過(guò)渡至 VLM (視覺(jué)語(yǔ)言模型)多模 態(tài)模型,并進(jìn)一步增加運動(dòng)控制實(shí)現VLA (視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型)。近年目標檢測、3D語(yǔ)言映射、對象表示、策略學(xué)習、 任務(wù)規劃等研究突飛猛進(jìn),顯著(zhù)提升了機器人感知、決策、控制能力,打造具身智能落地基礎。
垂直領(lǐng)域缺數據、推理慢、控制難等問(wèn)題有望解決,加速產(chǎn)業(yè)化落地:目前的通用機器人距離成熟產(chǎn)業(yè)化應用還有一 定距離,其中受到了真機數據有限、大模型推理時(shí)間太長(cháng)、運動(dòng)控制難度較高等多種因素影響。要解決這些問(wèn)題,我 們認為更多的還是要針對某一垂直領(lǐng)域場(chǎng)景進(jìn)行突破,數據方面通過(guò)供應鏈、機器人企業(yè)、用戶(hù)、政府等共同發(fā)力實(shí) 現場(chǎng)景零到一突破,通過(guò)機器人部署增加真機數據獲取量,加速實(shí)現“數據飛輪”;推理時(shí)間的問(wèn)題可以通過(guò)調優(yōu)更 “小”的垂直領(lǐng)域模型解決,貼合場(chǎng)景應用需求同時(shí)匹配邊緣算力;同時(shí)我們認為不必追求人形形態(tài),僅上肢的具身 智能工作站、輪式機器人也有較好應用前景,其運動(dòng)控制算法更成熟,更容易實(shí)現產(chǎn)業(yè)化落地。
哪些場(chǎng)景前景大?
潛在場(chǎng)景尋找思路:我們一方面認為工業(yè)機器人滲透率越低,未來(lái)的應用前景越大,因為工業(yè)機器人完成了標準化行 業(yè)的自動(dòng)化升J,剩下的柔性化程度較高的行業(yè)則需要利用大模型的泛化能力實(shí)現自動(dòng)化,例如塑料化工、食品加工、 家電等行業(yè)有較多工序工業(yè)機器人應用成熟度較低;另一方面認為可以從“缺工”角度出發(fā),招工難是終端用戶(hù)Z直 接的需求痛點(diǎn),例如餐廳、家政、物流、養老、服裝等行業(yè)有較好具身智能機器人應用前景。
服裝:服裝行業(yè)是典型的勞動(dòng)密集型行業(yè),尤其是縫紉環(huán)節主要依靠人工難以實(shí)現自動(dòng)化升J,主要由于處理布料柔 性化程度過(guò)高無(wú)法通過(guò)工業(yè)機器人完成。但目前整體來(lái)看針對布料處理的大模型、傳感器均有了一定的成熟度, 1X 世界模型具備針對布料折疊生成長(cháng)時(shí)程任務(wù)模擬能力、FLIP 框架在布料折疊任務(wù)中可生成長(cháng)期規劃方案、SSFold 方 法可對未見(jiàn)過(guò)的布料完成折疊、帕西尼靈巧手傳感器可實(shí)現不同布料材質(zhì)識別。同時(shí)縫制機械領(lǐng)軍企業(yè)杰克股份聯(lián)合 多家高校開(kāi)始攻關(guān)服裝機器人,服裝行業(yè)的垂直機器人開(kāi)發(fā)有望加速。
康養:我們認為康養場(chǎng)景是具身智能機器人Z終實(shí)現家庭應用的Z優(yōu)過(guò)渡場(chǎng)景,下游面臨“招工難”痛點(diǎn),同時(shí)產(chǎn)業(yè) 目前從硬件和物品傳遞、病患移動(dòng)等常見(jiàn)任務(wù)處理能力上看均有一定的成熟度。海外有1X 積極開(kāi)發(fā)家用機器人,其 大模型性能不斷提升,國內有傅利葉、優(yōu)必選、億嘉和等越來(lái)越多的企業(yè)切入該賽道,有望加速產(chǎn)品成熟。同時(shí)兩部 門(mén)發(fā)文支持機器人在家庭、社區和養老機構等場(chǎng)景試點(diǎn)應用,政策支持也有望助力產(chǎn)業(yè)實(shí)現關(guān)鍵的零到一突破。
物流:物流行業(yè)經(jīng)過(guò)多年自動(dòng)化升J已經(jīng)在倉儲、傳送、分揀等環(huán)節具有了較高的自動(dòng)化程度,但其中剩下了一些工 作量較大的例如拆零揀選環(huán)節仍以人工為主柔性化程度較高,后續有望通過(guò)具身智能機器人填補空缺并集成進(jìn)現有的 自動(dòng)化系統。目前物流巨頭GXO 與多家機器人企業(yè)合作探索應用,其中Digit已經(jīng)實(shí)現了商業(yè)化運營(yíng),Figure Helix 模型在物流行業(yè)應用后性能也快速提升展示了巨大成長(cháng)潛力。物流行業(yè)在終端用戶(hù)、物流裝備企業(yè)、機器人企業(yè)的共同推動(dòng)下有望成為一個(gè)“爆款”場(chǎng)景。
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