今年春晚,扭秧歌的人形机器人火出了圈。其实在汽车行业中,机器人的研发应用非常普遍,像小鹏、理想等很多车企,都在研发或投资具身机器人。今天我们邀请42号车库创始人大吉,她走访了许多机器人企业,一起来聊聊汽车与人形机器人的联系。

以下为本期视频文字版:

汽车主机厂

带动人形机器人?

大吉在过去的几个月里密集走访了很多人形机器人的初创企业,她分享了她的感受:“最近看到很多视频,比如机器人跳舞、做家务等,这种感受非常强烈。特别是春晚上的宇树机器人跳舞视频,出圈效应非常明显。

大家都感慨,机器人到底能不能给我们养老?带着这样的疑问去走访后发现,现实中机器人的应用与我们的想象还是有差距的。”那么,这个差距是否需要汽车行业来填补呢?

实际上,在人形机器人领域,汽车主机厂可以说是最先参与其中的企业。早在多年前,本田就在车展上展示了一个能介绍产品的机器人,虽然那时的动作并不精细。后来,丰田博物馆里的乐队机器人展示了更复杂的动作控制技术,这表明早期车厂已经在研发机器人方面有所涉猎。


海哥认为:“这一波人形机器人热潮是由车企驱动的,全球第一个商业领域的人形机器人就是本田的ASIMO,之后丰田也推出了类似的产品。老牌机器人公司波士顿动力现在也被现代汽车收购,特斯拉推出人形机器人后,带动了近几年人形机器人公司的创业潮。”

宇树科技的例子也能证明了这一点。他们原本专注于四足机器人,但有一个客户在看到特斯拉的人形机器人之后,要求宇树科技去做,所以才有了宇树的第一台人形机器人。 这说明车企在推动人形机器人发展方面起到了重要作用。


那为什么汽车厂一向热衷于机器人的研发制造呢?海哥解释说: “对于车厂来说,汽车生产制造是非常精密且对质量要求很高的过程,以前都是高劳动力密集型。 德国在这方面有前瞻性,提出了所谓的‘黑灯工厂’概念,尽量减少人工操作。 目前,主机厂四大工艺中, 焊接车间的工作大部分已经自动化,冲压车间也基本实现了自动化生产。 ”


在电动车成为主流后,总装车间的自动化程度也得到了提升,因为电动车的动力总成相对简单,使用机器人来安装动力电池也更加安全。马斯克展示的机器人组装电池包的过程,实际上是为将来更大规模的自动化生产做准备。

人形机器人

陪伴和服务是核心?

而从用户的角度来看,他们对人形机器人最大的期待是能够帮助完成日常任务,如照顾老人、做家务等。大吉表示:“我对人形机器人的期望是有一天自动驾驶车子旁边有个自动驾驶的女机器人,坐在驾驶座上帮我开车,还能陪我聊天,让我感到安心。”

在讨论不同类型的人形机器人时,大吉提到:“日本的情感陪伴机器人讲究低功能但高陪伴,而中国消费者则希望机器人能帮忙干活,扫地、做饭等具体任务。不同高度的机器人有不同的应用场景,宇树目前就有两款,例如1.8米高的H1可以承担更多的负重任务,可以实现养老机器人的功能。


而1.3米高的宇树G1更多用于展示和服务,包括现代在收购波士顿动力之后,也推出了一款1.3米左右的销售服务机器人,用于在门店内沟通展示。而且高校也是低高度机器人的主要购买用户,购买这些机器人主要是为了研究其机械结构和应用,并不一定要具备很强的功能性,而且价格也更加合适。”

人形机器人

AI未来如何发展

近几年,AI对机器人行业最大的贡献在于引入了强化学习,使得机器人的动作更加丝滑。 例如,宇树团队通过真人动捕数据训练机器人跳舞,效果显著。

大吉解释说: “你可以把这种丝滑的动作理解为智能驾驶汽车的加减速控制。 机器人现在主要使用模仿学习和强化学习相结合的方法。 比如跳舞,一种是通过真人动捕数据进行关节映射和匹配; 另一种是通过网络上的视频来训练机器人动作。 然而,视频数据的质量通常不如动捕数据高,所以你会看到有些机器人跳舞的效果不如宇树的好。 ”

尽管如此,这个行业还没有解决的一个问题是大小脑协同。目前的机器人要么只能进行语音互动,要么只能执行简单的动作,无法实现真正的智能交互。大吉补充道:“真正的小脑和大脑协同意味着机器人能够理解任务并执行复杂的路径规划和感知。比如你告诉一个机器人去拿一个杯子,这就涉及到导航、路径规划和物体识别等多个步骤。但目前,大多数机器人还不能做到这一点。”


谈到大小脑协同的问题时,特斯拉将FSD技术应用于Optimus机器人,因为感知、决策和规划能力是一样的。在自动驾驶领域,视觉语言模型已经被用来理解道路上的指示牌和任务指令,而在机器人领域,也有类似的Vision Language Action(VLA)模型。然而,机器人领域的VLA模型目前大多只应用于单个机械臂或灵巧手,尚未实现全身控制。

而另一方面,机器人领域面临的另一个重大挑战是数据收集。“自动驾驶每天都有海量的数据在路上收集,但在家务环境中,数据集却非常有限。宜家的杯子形状各异,还有鸡蛋、蔬菜等各种物品,这些都需要大量的触觉数据来训练机器人。而且,许多机器人数据是在实验室环境下收集的,缺乏真实世界中的复杂性和多样性。”大吉说道,“目前,精准度和泛化性是机器人比较落后的方面。”


汽车行业也在积极参与到机器人技术的发展中。海哥指出:“智能驾驶本身就是具身智能的一部分。无论是工业生产中的机械手臂,还是服务类机器人,甚至是人形机器人,都属于这一范畴。智能驾驶从最早的L2级别发展到现在的L4级别,进步非常快。这些技术不仅适用于汽车,还可以应用于无人机、低空飞行器以及露天矿场的自动开采设备。所以这也解释了,为什么汽车和机器人联系这么紧密。”

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