财经丨沙利文:人形机器人大批量应用于汽车装配车间预计还需5-10年

财经丨沙利文:人形机器人大批量应用于汽车装配车间预计还需5-10年

2024/4/19

财经丨沙利文:人形机器人大批量应用于汽车装配车间预计还需5-10年

虽然人形机器人的技术迭代仍需时日,但目前市场上的两股力量正在试图加速驱动其从01的蜕变,实现产品的商业化落地。



大厂、新能源车企和专门的机器人公司研发人形机器人,各自的优势与不足有哪些?人形机器人真正走入汽车装配车间,预期会在什么时间实现?如果以100%来衡量适合落地的标准,现在的技术和产品水平达到了多高的标准?当前落地汽车制造场景还存在哪些难题?汽车装配线上,人形机器人和现有的成熟工业机器人相比,有哪些优势?具有通用性的人形机器人,是否会替代工业机器人?当前市面上人形机器人的“大脑”处于什么水平?大模型适配到人形机器人的“大脑”有哪些要求?



  弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan,以下简称“沙利文”)大中华区执行总监崔楠接受《财经》杂志采访,共同探讨上述话题。  


财经

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  Q   大厂、新能源车企和专门的机器人公司研发人形机器人,各自的优势与不足有哪些?



新能源车企的优势是在硬件成本的控制以及其在自动驾驶领域的成熟的经验应用到人形机器人的开发及制造上,但在下游场景的应用可能存在局限性。专门的机器人公司的优势在于对于行业丰富的认知,且较早的积累了大量的专业人才和机器人专用技术,但更需要资本的支持。大厂依托其生态优势和整合能力,可以快速进行机器人的研发及落地,但起步较晚,缺乏先发优势。



  Q   人形机器人真正走入汽车装配车间,预期会在什么时间实现?如果以100%来衡量适合落地的标准,现在的技术和产品水平达到了多高的标准?



如果以100%来衡量适合落地的标准,现在的技术和产品水平达到了30%的标准,预计还需5-10年才能看到人形机器人大批量应用于汽车装配车间。



  Q   当前落地汽车制造场景还存在哪些难题?



首先是应用难题:工业制造领域对机器人工作的精准度和效率要求非常苛刻,人形机器人难以企及已经成熟的工业移动机器人产品;其次是成本难题,相比于成熟的工业机器人,先进技术和复杂的工程使得人形机器人生产成本较高,这一成本因素会限制其在当前阶段的普及性和实用性。



  Q   汽车装配线上,人形机器人和现有的成熟工业机器人相比,有哪些优势?具有通用性的人形机器人,是否会替代工业机器人?



汽车总装线上的许多工作,如安装汽车内饰、贴车标、玻璃窗打胶等,普通的工业机器人很难替代人类完成。这是因为车的结构完全是按照人体的活动特点来设计的,普通工业机器人无法像人一样自由弯腰、下蹲来执行一些装配工作,相对而言人形机器人拥有更灵活的移动能力,适用于汽车制造产线的部分环节。人形机器人并不会完全替代现有工业机器人的角色,更多是将现在仍由人类操作的岗位进一步自动化。人形机器人的价值在于最大化利用人类社会现有基础设施,最大程度模拟人类活动,实现自动化和智能化的提升。



  Q   业界大多认为3C和汽车制造均适合首选落地,但从现在机器人厂商的动态看,似乎更看重汽车制造场景,那么汽车制造相比3C是否有更为独特的优势?



从技术角度看,3C场景相较于汽车,其零部件更精细,对于机器人执行能力的精准性有更高要求,所以厂商会优先选择汽车制造场景。



  Q   当前市面上人形机器人的“大脑”处于什么水平?大模型适配到人形机器人的“大脑”有哪些要求?



机器人的大脑的主要技术是人工智能。人工智能主要分为三个阶段,狭义人工智能、通用人工智能和超级人工智能。狭义人工智能也称弱人工智能,是指在执行特定任务或有限范围任务的人工智能,如面部识别、语音识别等,这是最常见的人工智能类型,也是目前人形机器人“大脑”能实现的水平。



人形机器人作为具身智能的理想载体,不仅需要在“任务层”上将一项具体的任务拆解为一项项具体的子任务,还需要切实地执行这些子任务,实现与物理世界的交互,因此机器人大模型的执行成功率是衡量机器人智能化程度的重要指标。要训练机器人大模型的执行成功率,需要机器人拥有自主可靠的决策能力、多模态感知能力以及实施精准的运控能力。这些能力都需要机器人进行大量的数据采集、模型训练、仿真测试,以真正的将大模型适配到人形机器人的“大脑”。

*本采访已刊登于《财经》杂志,记者为  杨柳   ,原文标题为《   人形机器人进厂“实习”,汽车制造还需要工人吗?  


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