芝能科技出品
在CES2025前，我們探討一下機(jī)器人 AI 技術(shù)，闡述其定義、所需數(shù)據(jù)與算力及產(chǎn)品迭代路徑，并詳細(xì)分析人形機(jī)器人發(fā)展瓶頸。
研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人 AI 是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能交互與自主決策的關(guān)鍵，其發(fā)展依賴大量多模態(tài)數(shù)據(jù)與強(qiáng)大算力，產(chǎn)品沿感知 - 決策 - 執(zhí)行能力提升方向迭代。
人形機(jī)器人面臨數(shù)據(jù)稀缺、模型泛化性低、硬件適配及成本等瓶頸。解決這些問(wèn)題需各方協(xié)同創(chuàng)新，有望推動(dòng)人形機(jī)器人廣泛應(yīng)用，重塑未來(lái)產(chǎn)業(yè)與生活格局。
01機(jī)器人 AI 核心解析
機(jī)器人 AI 是賦予機(jī)器人智能能力的技術(shù)集合，旨在使機(jī)器人能感知環(huán)境、理解任務(wù)并自主決策執(zhí)行，是機(jī)器人從機(jī)械裝置邁向智能體的核心驅(qū)動(dòng)力。
在人形機(jī)器人領(lǐng)域，它融合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等多學(xué)科技術(shù)，模擬人類認(rèn)知與行為模式，實(shí)現(xiàn)與人類自然交互及復(fù)雜任務(wù)處理，如在家庭場(chǎng)景理解語(yǔ)音指令提供服務(wù)，在工業(yè)場(chǎng)景精準(zhǔn)協(xié)作生產(chǎn)。
機(jī)器人 AI 依賴海量多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，涵蓋文本、圖像、語(yǔ)音、視頻及機(jī)器人與環(huán)境交互產(chǎn)生的動(dòng)作、力覺(jué)等數(shù)據(jù)。文本數(shù)據(jù)用于語(yǔ)言理解與生成，圖像和視頻數(shù)據(jù)助力視覺(jué)感知，語(yǔ)音數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互，而動(dòng)作與力覺(jué)數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)動(dòng)控制與物理交互能力。
以自動(dòng)駕駛領(lǐng)域類比，其需大量標(biāo)注道路圖像、車輛行駛軌跡等數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，機(jī)器人 AI 則需更廣泛場(chǎng)景數(shù)據(jù)，如不同光照、復(fù)雜地形、人類行為多樣場(chǎng)景下數(shù)據(jù)，構(gòu)建豐富世界模型，提升泛化能力應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變現(xiàn)實(shí)環(huán)境。
● 機(jī)器人AI對(duì)大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)和強(qiáng)算力提出了極高要求：
◎數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題：相比自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，機(jī)器人AI可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)顯著不足。目前機(jī)器人場(chǎng)景數(shù)據(jù)集僅有2.4M，而文本數(shù)據(jù)集達(dá)15T 。
◎算力依賴：訓(xùn)練機(jī)器人AI需要超級(jí)計(jì)算能力支持。以特斯拉Optimus的端對(duì)端學(xué)習(xí)為例，其純視覺(jué)方案要求對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻推理，這對(duì)GPU和NPU性能提出了極大挑戰(zhàn)。
●強(qiáng)大算力是機(jī)器人 AI 運(yùn)行與訓(xùn)練基礎(chǔ)。
◎訓(xùn)練階段，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)學(xué)習(xí)需大規(guī)模矩陣運(yùn)算，如基于 GPU 集群的分布式計(jì)算架構(gòu)成為主流，像英偉達(dá) GPU 產(chǎn)品系列，憑借其高并行計(jì)算能力加速模型訓(xùn)練。
◎推理階段，機(jī)器人需實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行 AI 模型并快速?zèng)Q策，邊緣計(jì)算設(shè)備在本地高效處理數(shù)據(jù)，降低延遲，保障機(jī)器人響應(yīng)及時(shí)性；
同時(shí)，部分復(fù)雜任務(wù)可借助云端強(qiáng)大算力遠(yuǎn)程處理，通過(guò) 5G 等高速網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同，滿足機(jī)器人不同場(chǎng)景算力需求動(dòng)態(tài)變化。
產(chǎn)品迭代從基礎(chǔ)感知能力起步，初期利用攝像頭、麥克風(fēng)等傳感器采集數(shù)據(jù)，經(jīng) AI 算法處理實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別、定位與簡(jiǎn)單環(huán)境感知，如早期工業(yè)機(jī)器人識(shí)別工件位置與形狀。
隨著技術(shù)演進(jìn)，決策能力成為關(guān)鍵，機(jī)器學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法融入，使機(jī)器人能依據(jù)感知信息規(guī)劃任務(wù)流程、選擇最優(yōu)行動(dòng)策略，如物流機(jī)器人自主規(guī)劃搬運(yùn)路徑。
當(dāng)前，執(zhí)行能力深度優(yōu)化，機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下精準(zhǔn)、柔順運(yùn)動(dòng)控制成為焦點(diǎn)，結(jié)合力反饋、觸覺(jué)感知等技術(shù)提升操作精度與穩(wěn)定性，如人形機(jī)器人精細(xì)操作工具完成復(fù)雜裝配任務(wù)，產(chǎn)品迭代持續(xù)提升機(jī)器人智能化水平與任務(wù)適配性。
02人形機(jī)器人發(fā)展困境洞察
● 數(shù)據(jù)瓶頸制約
數(shù)據(jù)稀缺是首要難題。相較于互聯(lián)網(wǎng)文本、圖像數(shù)據(jù)的海量積累，機(jī)器人場(chǎng)景數(shù)據(jù)獲取難度高、成本大。工業(yè)生產(chǎn)、家庭服務(wù)等場(chǎng)景各異，數(shù)據(jù)分布碎片化，難以形成大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集。
據(jù) Coatue 報(bào)告，機(jī)器人場(chǎng)景數(shù)據(jù)集僅 2.4M，遠(yuǎn)低于其他領(lǐng)域。且數(shù)據(jù)標(biāo)注復(fù)雜，機(jī)器人動(dòng)作、任務(wù)執(zhí)行結(jié)果標(biāo)注需專業(yè)知識(shí)與精細(xì)操作，進(jìn)一步限制數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)，導(dǎo)致 AI 模型訓(xùn)練不充分，泛化能力受限，在新場(chǎng)景或任務(wù)中性能大幅下降，如機(jī)器人在熟悉實(shí)驗(yàn)室環(huán)境訓(xùn)練后，難以適應(yīng)真實(shí)家庭環(huán)境復(fù)雜任務(wù)。
● 模型泛化困境
當(dāng)前機(jī)器人 AI 模型泛化性差，在不同場(chǎng)景遷移困難。具身大模型如谷歌 RT - 2，雖在特定場(chǎng)景（如辦公室廚房）表現(xiàn)良好，但場(chǎng)景切換至施工工地等復(fù)雜環(huán)境，任務(wù)成功率從近 98%驟降至 30%左右。
原因在于現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景物理特性、任務(wù)邏輯差異巨大，模型難以從有限訓(xùn)練場(chǎng)景抽象通用規(guī)則。模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練方法尚不完善，對(duì)環(huán)境變化、任務(wù)多樣性適應(yīng)能力不足，無(wú)法像人類一樣靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變環(huán)境，嚴(yán)重阻礙人形機(jī)器人通用化進(jìn)程，使其應(yīng)用范圍局限于特定場(chǎng)景，難以大規(guī)模推廣。
人形機(jī)器人硬件與 AI 軟件協(xié)同面臨挑戰(zhàn)。硬件性能提升雖快，但在能量密度、扭矩密度、精度等關(guān)鍵指標(biāo)上仍難滿足復(fù)雜 AI 任務(wù)需求。
高算力芯片能耗大，縮短機(jī)器人續(xù)航；高精度傳感器易受環(huán)境干擾、成本高昂，影響數(shù)據(jù)采集質(zhì)量與穩(wěn)定性；執(zhí)行器在力量控制、動(dòng)作精度和響應(yīng)速度方面存在不足，限制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)靈活性與操作精度。
同時(shí)，硬件架構(gòu)與軟件算法適配復(fù)雜，不同硬件組件通信延遲、數(shù)據(jù)處理速度差異需精細(xì)優(yōu)化，確保 AI 決策能高效驅(qū)動(dòng)硬件執(zhí)行，否則易出現(xiàn)系統(tǒng)卡頓、動(dòng)作不協(xié)調(diào)等問(wèn)題，降低機(jī)器人整體性能。成本居高不下限制人形機(jī)器人普及。
研發(fā)階段，先進(jìn)傳感器、高性能芯片、復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)研發(fā)投入巨大；生產(chǎn)階段，精密制造工藝、高質(zhì)量零部件采購(gòu)及嚴(yán)格組裝調(diào)試流程推高生產(chǎn)成本。
以當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格，人形機(jī)器人售價(jià)遠(yuǎn)超多數(shù)企業(yè)與家庭承受能力，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)。且在應(yīng)用場(chǎng)景中，若不能顯著提升生產(chǎn)效率、降低人力成本或創(chuàng)造新價(jià)值，企業(yè)與消費(fèi)者采購(gòu)意愿低。
如制造業(yè)中，人形機(jī)器人需在復(fù)雜裝配、柔性生產(chǎn)環(huán)節(jié)展現(xiàn)高效能，證明其成本效益優(yōu)勢(shì)，否則難以在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立足，形成產(chǎn)業(yè)發(fā)展惡性循環(huán)。
小結(jié)人形機(jī)器人 AI 技術(shù)雖取得顯著進(jìn)展，但仍深陷上述瓶頸。突破困境需產(chǎn)學(xué)研用全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)力。在數(shù)據(jù)方面，創(chuàng)新采集技術(shù)與共享機(jī)制，利用仿真環(huán)境、遷移學(xué)習(xí)擴(kuò)充數(shù)據(jù)；模型研發(fā)聚焦強(qiáng)化泛化能力，探索新型架構(gòu)與訓(xùn)練范式；硬件領(lǐng)域加速技術(shù)攻關(guān)與國(guó)產(chǎn)化替代，優(yōu)化硬件 - 軟件集成設(shè)計(jì)；成本控制上，通過(guò)技術(shù)升級(jí)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低成本，這些問(wèn)題逐步解決以后，人形機(jī)器人有望深度融入社會(huì)各領(lǐng)域，重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與生活方式，芝能科技將持續(xù)關(guān)注并助力這一變革進(jìn)程。
