人工智能行业专题报告:AI大模型赋能人形机器人,迈向通用人工智能的一大步.pdf
- 上传者:大三班
- 时间:2023/05/22
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人工智能行业专题报告:AI大模型赋能人形机器人,迈向通用人工智能的一大步。AI 大模型+人形机器人,迈出了通向通用人工智能的一大步。机器人进化路径:从固定到移动,从独立 到协作,从单一到通用。服务机器人商业化落地的前提是产品能提供真实价值,真实价值的判断在于机 器人能否通用。把机器人做成人形,就是为了使机器人的执行能力更加通用,上游核心零部件随着协作 机械臂的兴起快速发展,促进了人形机器人硬件本体制造能力的提升,同时伴随自动驾驶技术的高速发 展,人形机器人在视觉、SLAM 与基础 AI 上有了更多的方案选择,大模型的出现,会从语音、视觉、 决策、控制等多方面实现同人形机器人的结合,形成感知、决策、控制闭环。我们认为机器人产业将进 入渗透率快速提升的新阶段,看好机器人产业发展前景。
AI 大模型从语音、视觉、决策、控制等多方面实现同人形机器人的结合,形成感知、决策、控制闭环, 使机器人具备常识。1)语音:语言大模型为机器人的自主语音交互难题提供了解决方案,在上下文理 解、多语种识别、多轮对话、情绪识别、模糊语义识别等通用语言任务上,ChatGPT 显著优于深度学 习,表现出了不亚于人类的理解力和语言生成能力。2)视觉:人形机器人的场景相对工业机器人更通 用、更复杂,通用视觉大模型的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景: 大模型的强拟合能力使人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割等任务时,具备更高的 精确度;通用视觉大模型通过大量数据学到更多的通用知识,并迁移到下游任务中,基于海量数据获得 的预训练模型具有较好的知识完备性,提升场景泛化效果。3)决策:基于多模态的预训练大模型将增 强机器人可完成任务的多样性与通用性,让其不局限于文本和图像等单个部分,而是多应用相容,拓展 单一智能为融合智能,使机器人能结合其感知到的多模态数据实现自动化决策。
驱动:相比工业机器人,人形机器人硬件需求更复杂、更多元,特斯拉采用的电驱方案具备商业化应用 基础。特斯拉 Optimus 采取电驱方案,预计全身共 40 个执行器,其中:身体关节 28 个执行器,旋转 关节方案采用伺服电机+减速器方案,我们推测单台人形机器人将搭载 6 台 RV 减速器(髋、腰腹)和 8 台谐波减速器(肩、腕);我们猜测摆动角度不大的关节(膝、肘、踝、腕)采用力矩电机+行星滚柱 丝杠方案,将使用 14 个线性执行器。2)机械手采用微型电机+腱绳驱动传动结构,单手 6 个电机, 11 个自由度。空心杯电机结构紧凑、能量密度高、能耗低,和人形机器人机械手需求契合度高。
减速器、伺服电机、线性执行器、滚柱丝杠是人形机器人的运动控制产业链中价值量较大的硬件设备。 1)电机:数量更多、品类更丰富,需满足全身各关节的驱动需求,手部需采用微型电机。2)减速器、 传动装置:数量更多,旋转执行器延续了对 RV、谐波减速器的需求,线性执行器中需要用到行星滚柱 丝杠作为线性传动装置。3)环境感知:区别工业机器人在固定场景外接机器视觉设备实现识别的方案, 人形机器人场景复杂,需采用激光雷达、摄像头等方案实现环境感知、三维重建并实现路径规划,对设 备品类、算法、实时算力要求更高。4)运动控制:类似于工业机器人,运控算法均是厂商自研,开发 难度大,是核心竞争力之一;特斯拉 Optimus 复用特斯拉汽车的感知和计算能力,在全自动驾驶 FSD 芯片基础上开发适合人形机器人的控制器系统。人形机器人传感器数量、品类、执行机构复杂程度远高 于工业机器人,对控制器实时算力、集成度要求高。
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