推進(jìn)工業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力，機(jī)器人有望成為AI下一個(gè)“新引擎”？

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

推進(jìn)工業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力，機(jī)器人有望成為AI下一個(gè)“新引擎”？

“人工智能的下一波浪潮是機(jī)器人技術(shù)，這是一個(gè)‘0億美元市場(chǎng)’，但未來(lái)將價(jià)值數(shù)十億美元，就像Nvidia剛起步時(shí)的GPU加速計(jì)算一樣……”這是英偉達(dá)CEO黃仁勛對(duì)加州理工2024屆畢業(yè)生的勸勉。

這不免讓人想起初創(chuàng)公司Figure的人形機(jī)器人，其外表和動(dòng)作都與人類十分相似。它可以與人流暢對(duì)話，理解人的意圖。當(dāng)聽到工程師“想吃點(diǎn)東西”的口令后，它遲疑了一下，準(zhǔn)確地拿起了蘋果。它甚至可以解釋自己為什么要這樣做。

這一人形機(jī)器人背后，是OpenAI公司為其配置的大語(yǔ)言模型。多模態(tài)技術(shù)加持下，它具備高級(jí)視覺(jué)和語(yǔ)言智能。

隨著大模型、機(jī)器人制造等技術(shù)發(fā)展，賦予人工智能“形體”的具身智能（Embodied AI）正逐步走入人工智能舞臺(tái)中央。

AI技術(shù)的集大成者

“具身智能”，字面意思是“具有身體的人工智能”。簡(jiǎn)言之，具身智能就是讓機(jī)器人或智能系統(tǒng)像生物一樣，通過(guò)自己的身體去感知世界、理解世界，并在世界中行動(dòng)和完成任務(wù)的智能技術(shù)。一年多來(lái)，隨著政策、資本、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)界的共同推動(dòng)，具身智能成為廣為人知的熱門詞匯。

如今，具身智能是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向之一。英偉達(dá)近期發(fā)布人形機(jī)器人通用基礎(chǔ)模型Project GR00T，希望能讓機(jī)器人擁有更聰明的“大腦”。由Project GR00T驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人能夠理解自然語(yǔ)言，并通過(guò)觀察人類行為來(lái)模仿人類動(dòng)作。在特斯拉2023股東大會(huì)上，馬斯克也向大眾展示了人形機(jī)器人Optimus的全新型號(hào)。這些都是具身智能駛?cè)氚l(fā)展快車道的縮影。

值得一提的是，在大眾語(yǔ)境中，具身智能常常會(huì)被認(rèn)知為人形機(jī)器人，以此作為其通俗意義的指代稱呼。但具身智能不能完全等同于人形機(jī)器人，它代表的是一種智能技術(shù)，當(dāng)具身智能走進(jìn)物理世界、與不同硬件結(jié)合時(shí)，形成的硬件有可能是機(jī)械手臂、四足或六足機(jī)器人、輪式機(jī)器人，或者人形機(jī)器人，因此二者的范疇是不同的，人形機(jī)器人只是可能承載具身智能的一個(gè)本體。

具身智能強(qiáng)調(diào)的是機(jī)器能夠像人類一樣感知和交互的能力，不僅僅局限于思維和計(jì)算能力。它涉及多個(gè)學(xué)科和技術(shù)，包括機(jī)器人學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、語(yǔ)音與自然語(yǔ)言處理技術(shù)等，這些技術(shù)共同作用，使機(jī)器能夠理解、推理并與物理世界進(jìn)行有效的互動(dòng)。換句話說(shuō)，具身智能的獨(dú)特意義在于為實(shí)體機(jī)器人安上“大腦”，讓“機(jī)器”真正變成“機(jī)器人”。

隨著AI技術(shù)的不斷突破，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)萬(wàn)億市場(chǎng)。人形機(jī)器人是AI最有前景的落地方向之一，未來(lái)不僅能將人類從低級(jí)和高危行業(yè)中解放出來(lái)，提升人類生產(chǎn)力水平和工作效率，還可以在工業(yè)、商業(yè)、家庭、外太空探索等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用場(chǎng)景。

根據(jù)Precedence Research數(shù)據(jù)，2022年全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模約為16.2億美元，預(yù)計(jì)到2032年，全球人形機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模將增至286.6億美元，2022-2032年的CAGR高達(dá)33.28%市場(chǎng)空間廣闊。

當(dāng)前，阻礙人形機(jī)器人商業(yè)化量產(chǎn)的原因包括大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景不足以及存在諸多技術(shù)問(wèn)題亟待解決。

一方面，應(yīng)用場(chǎng)景直接影響機(jī)器人需求的剛性程度，目前人形機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景仍有待挖掘。

另一方面，人形機(jī)器人尚處于功能相對(duì)簡(jiǎn)單、初步智能的形態(tài)。其解決路徑核心仍是機(jī)器人功能和智能化水平提升，支撐機(jī)器人從封閉場(chǎng)景走向開放場(chǎng)景，從單一場(chǎng)景進(jìn)入復(fù)雜場(chǎng)景。提升通用化水平是未來(lái)人形機(jī)器人行業(yè)發(fā)展的必由之路，必須依靠AI技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，AI技術(shù)與機(jī)器人的結(jié)合，將彌補(bǔ)當(dāng)前機(jī)器人在智能性、易用性、經(jīng)濟(jì)性上的短板，有效提升機(jī)器人在各個(gè)行業(yè)的滲透率。

傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型中，機(jī)器智能往往局限于特定場(chǎng)景，而在ChatGPT、PaLM為代表的AI多模態(tài)大模型的賦能下，機(jī)器人可以與真實(shí)世界進(jìn)行多模態(tài)交互，從而實(shí)現(xiàn)具身智能，并擁有不斷進(jìn)化、跨場(chǎng)景應(yīng)用的能力。

技術(shù)進(jìn)步與挑戰(zhàn)并存

依托大規(guī)模數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力的大模型，為機(jī)器理解世界提供了前所未有的能力。它與具身智能的結(jié)合，預(yù)示著機(jī)器人的未來(lái)將更加智能化、互動(dòng)化。

在制造業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器人集成了人工智能、高端制造、新材料等先進(jìn)技術(shù)，被譽(yù)為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”。而結(jié)合大模型的人形機(jī)器人，更是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要代表。

去年11月，工業(yè)和信息化部印發(fā)《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》，提出人形機(jī)器人集成人工智能、高端制造、新材料等先進(jìn)技術(shù)，發(fā)展?jié)摿Υ蟆?yīng)用前景廣，是未來(lái)產(chǎn)業(yè)的新賽道。

發(fā)展具身智能，主要可從三方面發(fā)力。

一是仿生機(jī)制。具身智能的一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)是使機(jī)器能像生物體一樣具備感知、決策和運(yùn)動(dòng)能力。因此，更深入地研究和模仿復(fù)雜的生物機(jī)制，如神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)行方式、生物體的自我修復(fù)能力等，是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要途徑。

二是基于物理的智能決策能力。智能系統(tǒng)需要更緊密地與其所處的物理形態(tài)融合，以便在各種環(huán)境中自然、高效地執(zhí)行任務(wù)。這意味著需要發(fā)展出更先進(jìn)的機(jī)器人硬件和軟件技術(shù)，支持智能系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)和操作。

三是自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境。具身智能系統(tǒng)需要具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境能力，以便能在復(fù)雜多變的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)和解決問(wèn)題。這可以通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

然而，難題和挑戰(zhàn)也如影隨形。

首當(dāng)其沖的是算力。具身智能需要進(jìn)行大量計(jì)算來(lái)支持感知、決策和運(yùn)動(dòng)過(guò)程。隨著任務(wù)和環(huán)境復(fù)雜性的升級(jí)，其對(duì)算力的需求會(huì)不斷增加。目前，大模型的參數(shù)已經(jīng)達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別。這類大模型存在過(guò)度消耗數(shù)據(jù)和算力的問(wèn)題。沒(méi)有深度學(xué)習(xí)時(shí)，算力對(duì)電力的依賴每20個(gè)月翻一番；大模型時(shí)代，算力對(duì)電力的依賴，每年都要翻10到100倍。可見，算力對(duì)電力的消耗呈幾何指數(shù)增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)安全也不可忽視。具身智能系統(tǒng)需要收集和處理大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)優(yōu)化，這些數(shù)據(jù)可能包含用戶個(gè)人隱私信息。除了隱私泄露，具身智能在實(shí)踐應(yīng)用中，還可能帶來(lái)模型中毒、數(shù)據(jù)竄改、內(nèi)部威脅、蓄意攻擊等數(shù)據(jù)安全威脅。

隨著具身智能技術(shù)不斷發(fā)展，也需要關(guān)注其可能帶來(lái)的倫理和道德問(wèn)題。例如，如何確保機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)不傷害人類或造成不必要的損失，如何保證機(jī)器人行為符合人類道德和價(jià)值觀等。

具身智能的萬(wàn)里長(zhǎng)征

在2024北京智源大會(huì)上，針對(duì)當(dāng)下人形機(jī)器人賽道參與者眾多、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目層出不窮的現(xiàn)象，零一萬(wàn)物CEO、創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開復(fù)“潑”了一盆冷水，他透露，目前創(chuàng)新工場(chǎng)投資了約6家無(wú)人駕駛公司，卻并沒(méi)有投資任何一家具身智能、人形機(jī)器人公司。李開復(fù)指出，具身智能是物理世界跟AI的結(jié)合，一旦大模型接入物理世界，就需要面臨包括安全問(wèn)題、機(jī)器問(wèn)題、機(jī)械問(wèn)題、故障問(wèn)題在內(nèi)的各種問(wèn)題，難度會(huì)增加很多倍。

具身智能是重要的，它可以很好地結(jié)合大模型多模態(tài)能力，而且一旦實(shí)現(xiàn)之后就可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)飛輪閉環(huán)，有很大的想象空間。但具身智能要在短期做好，難度很大，必然要走漫長(zhǎng)的道路。

張亞勤從AI安全方面發(fā)出了提醒，隨著AI能力的不斷擴(kuò)大，AI的安全風(fēng)險(xiǎn)也在擴(kuò)大，因此現(xiàn)在考慮未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)是很重要的。當(dāng)AGI達(dá)到一定能力并被大規(guī)模部署，那么可能會(huì)有失控的風(fēng)險(xiǎn)。目前AI仍存在可解釋性問(wèn)題，未來(lái)機(jī)器人數(shù)量可能會(huì)比人要多，當(dāng)大模型被用到基礎(chǔ)物理設(shè)施、金融系統(tǒng)，包括國(guó)家安全、軍事系統(tǒng)等方面，就可能會(huì)有失控的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能的未來(lái)就像“薛定諤的貓”，充滿不確定性。但可以確定的是，人類不會(huì)在各種陷阱面前望而卻步、畏首畏尾。面對(duì)人工智能帶來(lái)的陷阱，堅(jiān)持開放而審慎、包容而敬畏、大膽而自信的心態(tài)，我們就能與新技術(shù)的更迭保持同頻，站在人工智能的肩膀之上抓住機(jī)遇，確保AI技術(shù)朝著有益于人類福祉的方向發(fā)展。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：此文內(nèi)容為第三方自媒體作者發(fā)布的觀察或評(píng)論性文章，所有文字和圖片版權(quán)歸作者所有，且僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，與極客網(wǎng)無(wú)關(guān)。文章僅供讀者參考，并請(qǐng)自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。投訴郵箱：editor@fromgeek.com。

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。