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軟件決定人形機器人高度,算法需與硬件匹配

來源:東吳證券      編輯:創澤      時間:2023/8/30      主題:其他   [加盟]

人形機器人本質是AI系統落地物理世界的佳載體,算法是核心,需與硬件匹配。機器人的輸出包含了虛擬 與物理兩種能力。雖然人形機器人從本體硬件上看,存在抗壓硬度與靈敏度不足的問題,但更核心問題在于 是算法對運動能力的控制,包括本體平衡、行走的步態、手部抓取等規劃與控制。這需要成熟的感知系統基 礎、強大的算法分解任務和規劃動作、大模型不斷仿真訓練以及的算力支撐。同時要求,算法與硬件相 匹配,這要求機器人企業需自研算法,并持續更新迭代。



人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

人形機器人空間測算:25年起步,30年開始爆發

預測全球25年人形機器人初步商業化,銷量3萬臺左右,30年這些領域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺

人形機器人商業化:細分領域突破到通用型,tob到toc

為人形機器人的成熟也是漸進式,可在細分市場的率先商業化,后逐步成熟轉為通用型機器人 ,由tob轉為toc,進入家政等市場,做人想做但是不能做的工作

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件難點是靈敏度與承壓能力的協調,關節能力不能匹配運動規劃;軟件難點是訓練不同任務的運動規劃,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規劃做調整

人形機器人構成:三大模塊,軟件與硬件交互

感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達等多方式融合路線;決策模塊是機器人的大腦,核心是芯片與算法

人形機器人特點:通用性打破工業及服務機器人的限制

人形機器人擁有更高級的感知交互系統,包括傳感模塊和軟件方面,人形機器人比服務機器人更高,靠雙足行走,對減速器負載和電機響應速度要求更高

2023-2024年機器人十大前沿技術,包括商業機器人 群體機器人和云端服務機器人

具身智能與垂直大模型,人形與四足仿生機器人,三維感知模型和多模態信息融合,機器人新型核心零部件與靈巧操作,腦機接口,生肌電一體化與微納機器人

特殊場景服役機器人:軍事,消防,農業,核工業,太空等領域[2024年機器人十大前沿技術]

特殊場景服役機器人是指在特定環境或情況下執行任務的機器人,在消防救援,電力勘測,農業,建筑,核工業,反恐防暴,國防安全,空間探測等領域具有巨大需求

群體機器人技術[2024年機器人十大前沿技術]

群體機器人技術的應用領域廣泛,集群智能作為人工智能的分支,將得到越來越多的應用,有望在機器人等領域創造出新的應用和創新

機器人操作系統/云平臺[2024年機器人十大前沿技術]

云服務機器人是指將機器人的核心計算和智能部分部署在云端服務器,云端大腦+本地機體”或“云端服務”機器人將成為規模化推廣與應用的重要模式之一

商業服務機器人[2024年機器人十大前沿技術]

室內商業服務機器人主要應用于室內環境中的導航服務,商業清潔,餐飲配送,無人售貨,無人餐廳等服務場景;核心技術包括機器視覺,柔順抓取,人機交互,智能決策與控制等
 
資料獲取

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