特斯拉:引領(lǐng)全球人形機(jī)器人浪潮，率先于汽車工廠應(yīng)用驗(yàn)證實(shí)用性，推動(dòng)行 業(yè)標(biāo)準(zhǔn)提升和技術(shù)路線多樣化
2021 年 馬斯克在首屆特斯拉人工智能日 (AI DAY) 上首次發(fā)布特斯拉人形機(jī)器人(Tesla Bot)計(jì)夠,代號(hào)“空天柱” (Optimus)。2022年原型機(jī)亮相, 特斯拉強(qiáng)勢入局帶動(dòng)國內(nèi)企業(yè)加速入場。
2023 年 特斯拉發(fā)布Optimus-Gen2演示視頻, 其運(yùn)動(dòng)能力、平衡性與感知能力進(jìn)—步提升,能夠?qū)崿F(xiàn)二指拿雞蛋等動(dòng)作,指尖觸覺傳感器與足部力傳感器的應(yīng)用成為核心亮點(diǎn)。特斯拉人形機(jī)器人目前放在特斯拉汽車工宇進(jìn)行實(shí)用性測試優(yōu)化,馬 斯克在2023第四季度業(yè)績交流會(huì)提出2025年實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人部分交付,將持續(xù)推動(dòng)商業(yè)化落地。
人形機(jī)器人的互動(dòng)能力使其在商用服務(wù)中具有較好的應(yīng)用前景,可以通過編程來促進(jìn)機(jī)器人與人類的互動(dòng) ,目前展覽講解及科研場景已經(jīng)落地
人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力有限,真正應(yīng)用需針對(duì)環(huán)境特點(diǎn)調(diào)整自身運(yùn)動(dòng)控制及任務(wù)執(zhí)行能力,人形機(jī)器人本體安全防護(hù)能力、復(fù)雜任務(wù)智慧生成與高精度操作 能力還需攻克
汽車工廠將為最先落地的應(yīng)用場景,適合人形機(jī)器人實(shí)訓(xùn)獲取高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù);傳感器技術(shù)與人形機(jī)器人技術(shù)相通,技術(shù)接受度高,雙方合作實(shí)現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)
短期1-3年在商用服務(wù)領(lǐng)域,細(xì)分應(yīng)用如展覽講解及科研教育已落地;中期3-5年在極端作業(yè)方面替代人工在危險(xiǎn)/惡劣環(huán)境下執(zhí)行任務(wù);遠(yuǎn)期5年以上適應(yīng)復(fù)雜空間環(huán)境
就智能機(jī)器人的技術(shù)產(chǎn)業(yè)變革和我國智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展方向展開,對(duì)不同場景的機(jī)器人通過 對(duì)面臨問題進(jìn)行分析得到解決方案進(jìn)而總結(jié)凝練得出共性需求
由LLM驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)人機(jī)交互方式如何引領(lǐng)生產(chǎn)力革命,Agent可能成為操作系統(tǒng)的主導(dǎo)，弱化應(yīng)用形態(tài)和功能，應(yīng)用程序可能轉(zhuǎn)變?yōu)榉⻊?wù)提供商
從具身智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)近期表現(xiàn)與進(jìn)展中,對(duì)行業(yè)未來熱門應(yīng)用領(lǐng)域、需求空間及趨勢進(jìn)行了預(yù)判,為應(yīng)用端客戶提供選型參考，推動(dòng)具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展
人形機(jī)器人是 AI+機(jī)械的最大落地場景;樂觀情況下人形機(jī)器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達(dá) 59%,形機(jī)器人在兩年投資回報(bào)期情形下將逐步實(shí)現(xiàn)從 B 端至 C 端的量產(chǎn)推廣
人形機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升，形成安全可靠的產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈體系，構(gòu)建具有國際競爭力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，綜合實(shí)力達(dá)到世界先進(jìn)水平
人形機(jī)器人廠商未來發(fā)展方向：電機(jī)扭矩提升成機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司重要競爭方向、感知能力復(fù)用是跨界車企首要任 務(wù)、大模型技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局人形機(jī)器人的突破口
①技術(shù)實(shí)力強(qiáng)、已有成功經(jīng)驗(yàn)，未來參與人形機(jī)器人市場的確定性非常高的標(biāo)的；②具有同源技術(shù)產(chǎn)品的廠商，可能會(huì)橫向拓展切入人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈
AIOps小模型數(shù)量眾多,在運(yùn)維領(lǐng)域的表現(xiàn)參差不齊,需要解決技術(shù)挑戰(zhàn),如運(yùn)維語料不足,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理,以及與現(xiàn)有AIOps工具的融合
