作为“新质生产力”的落地场景之一,人形机器人正在催生科技行业和资本市场新一轮热潮。近半年来,国内外各类原型机或产品密集亮相,一级市场投融资活跃。通用大模型的横空出世有望使人形机器人的感知决策能力被极大提升,基于transformer架构的神经网络模型被认为是打开人形机器人通用之路的关键。尽管进展显著,训练数据量级和数据质量依然是限制人形机器人技术泛化的主要瓶颈,从长期来看,行业普遍预期任务级人形机器人成熟仍需数年之久。
本期节目邀请华泰证券机械行业首席分析师倪正洋对谈华业天成执行董事陆昆仑,以非常通俗直观的方式解释算法如何训练一台通用型人形机器人,学界和业界已经有哪些进展和共识,尚存哪些瓶颈和分歧,更重要的是通过软件和硬件的视角碰撞,理性探讨人形机器人技术泛化与商业化难点,以及如何在产业链上下游挖掘机遇。
从人形机器人开始,泰度第三季将推出“解码新质生产力”系列,这个子系列将关注代表未来的新技术、新经济、新业态,寻找推动新质生产力的新引擎,敬请期待。
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聊天的人
陆昆仑 华业天成执行董事
倪正洋 华泰证券机械行业首席分析师
时间轴
05:03 二级市场更关注硬件,一级市场更关注软件
06:22 大模型的飞速进步极大拓宽了人形机器人的潜能
14:44 相比大模型,训练人形机器人的数据相对匮乏
17:25 成功率从95%到100%的过程需要到真实世界训练调优
18:31 如何教机器人学会炒菜?目前有三种路径
28:44 技术完善需要群策群力,一家公司不可能完成所有场景
31:49 进入家庭需要机器人能够处理不可预测的突发场景
39:04 人形机器人硬件整合难度低于汽车
48:49 技术和产业的进步与资本市场是同频共振的
泰度小课堂
研报:《人形机器人再探讨:百尺竿头更进一步》
作者:倪正洋 S0570522100004 | BTM566
发布日期:2023年8月14日
风险提示:模型泛化能力不足;力传感方案发生变化;驱动器技术升级不及预期
制作团队
主编:原瑞阳
项目统筹:韦晔
制作:徐业青
声音设计:杨啸天、陆佳杰
节目运营:小米粒
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