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      給人形機器人潑一盆冷水
      來源:互聯網   發布日期:2023-11-21 18:23:25   瀏覽:2777次  

      導讀:作者:文雨,編輯:小市妹 11月20日,人形機器人板塊領漲兩市,通力科技、榮旗科技、智云股份、科力爾、拓斯達等概念股,不是漲停就是在漲停的路上。事實上,近一個月以來,人形機器人指數已經整體反彈了超過20%。 人形機器人很有前途,但千萬不可太瘋狂。...

      給人形機器人潑一盆冷水

      作者:文雨,編輯:小市妹

      11月20日,人形機器人板塊領漲兩市,通力科技、榮旗科技、智云股份、科力爾、拓斯達等概念股,不是漲停就是在漲停的路上。事實上,近一個月以來,人形機器人指數已經整體反彈了超過20%。

      給人形機器人潑一盆冷水

      人形機器人很有前途,但千萬不可太瘋狂。

      【道阻且長】

      人形機器人并非是新事物,早在1973年,日本早稻田大學加藤一郎就帶領團隊研發出世界上第一臺真人大小的人形智能機器人WABOT-1。然而半個世紀過去了,商業化依然遙遙無期,究其根源,性能和成本是核心阻力。

      機器人由運動模塊、傳感模塊和人工智能模塊三個關鍵技術模塊組成。對于一般的傳統機器人來說,只需要其中一種技術往往就能具備使用價值。比如,工業機器人主要側重于運動控制技術,掃地機器人則側重于導航傳感技術。

      人形機器人則不然,它必須在應用場景上具備通用性,而不是特定場景下的單一任務。這樣一來就復雜多了,需要更高的技術集成和融合,需要對更大的數據集建模,也需要對語言和指令有更強大的理解力。但在此之前,AI數據和模型基本處于孤立發展狀態,且迭代速度很慢,成本遲遲降不下來。

      大模型的普及極大改變了這一現狀。

      從2017年的Transformer,再到GPT-1、BERT、GPT-2、GPT-3、GPT-4,模型的參數量級在短短幾年內實現了從億到百萬億量級的跨越。隨之而來的是,大模型正在從文本、語音、視覺等單一模態大模型向多種模態融合的通用AI方向發展。由此便可將語音、視覺、決策、控制等多方面技術與人形機器人直接結合,全面提升機器人的能力值。

      給人形機器人潑一盆冷水

      ▲圖源:國泰君安

      今年4月,AI公司Levatas與波士頓動力合作,將ChatGPT和谷歌的語音合成技術接入Spot機器狗,成功實現與人類的交互。

      底層技術的高速進化讓整個世界看到了將人形機器人大規模商業化的可能,全球主要科技大廠基本都在做嘗試和準備。但僅就目前的情況來看,人形機器人距離真正進入千家萬戶還有一段路要走。

      ChatGPT能夠在短時間內快速迭代,是因為互聯網上已經沉淀了大量公域數據,可供其爬取使用。人形機器人則不然,現實中的機器人保有量很少,可用于收集訓練數據的機器人就更少了,而且每個機器人廠商都會設置圍墻來保護自家數據,各自為戰的特點無疑又加大了數據獲取的難度,迭代速度是個大問題。

      匯聚全球34個機器人研究實驗室的60個現有數據集,包含從22種機器人上采集的超過15萬個任務的上百萬條數據,谷歌開源的機器人訓練數據集Open X-Embodiment算是機器人模型領域的一面旗幟,但該數據集主要針對的仍是一些常規操作,在全身肢體協調、行走平衡等方面依然有很多欠缺。

      還有算力的制約,目前人形機器人根本無法實時響應命令,動作非常遲緩,其中算力是根本制約因素。通用人形機器人在控制周期上需要達到500Hz的水平,而目前谷歌研發的RT-2模型在機器人控制周期上只能達到3Hz,差了兩個數量級還多。

      最后也是最重要的,就是成本,現在動不動幾萬美金的售價,根本不支持在C端大面積普及。

      【前途光明】

      3年之內,人形機器人可能不是一門好生意,但30年之內,這又是一個無法拒絕的產業。從產業第一性原理出發,人形機器人存在的價值是平替掉高成本人力,而這是一個具有很高確定性的事件。

      事實上,上世紀90年代,隨著發達國家勞動力成本不斷攀升,機器人產業曾經有過一段比較快速的發展。但伴隨中國等新興國家加入WTO,全球產業迎來巨大的人口紅利。

      現在完全不一樣了,國際勞工組織之前有一份報告,過去20年,G20發展中國家的平均實際薪資幾乎翻了三倍。長期看,隨著中國不斷追求產業升級,勞動密集型產業再次全球大挪移幾乎已成定局。但問題在于,放眼全世界再也找不到像中國這樣擁有大規模高素質勞動力群體的國度承接相關產業,更找不到這樣高度穩定的社會環境。最近這幾年已經有一部分低端產業轉向了東南亞,但效果卻遠不及預期。再者,全球人口正在以前所未有的速度老齡化,機器替代人力已是大勢所趨。

      至于目前存在的技術和成本問題,遠期看也都不是問題。

      就拿成本來說,只要能不斷商業化,任何一項新技術和新產品都會從高價走向低價,電腦、智能手機、電動車等都是如此。當年日本本田ASIMO、波士頓動力Atlas等人形機器人的單臺成本分別高達300萬美元和190萬美元,現在特斯拉已經能做到2萬美元,今后肯定還會進一步下探。

      技術也一樣,會不斷迭代升級,由于鋰電池技術不成熟,2013年波士頓動力推出第一代仿人機器人Atlas時還需要用電纜進行供電,但2016年第二代Atlas下線時就用上了獨立的鋰電池。

      馬斯克預測人類對人形機器人的遠期需求是100億臺,即便最終達到預期的十分之一,產業空間也是一個極其恐怖的數字。

      11月2日,工業和信息化部印發《人形機器人創新發展指導意見》,明確指出要加快推動我國人形機器人產業創新發展。消息一出,資本市場迅速給予正面反應。

      擁有最龐大的人口規模和制造業,中國已經是全球第一大機器人消費市場,不管是B端還是C端,將來都有旺盛需求。再者,中國在機器人領域的軟硬件技術都沒有被拉開太大差距。兩者疊加,從根本上決定了中國很有希望跑出一批能立足世界的機器人公司。

      但是,未來好不代表現在好,行業好不代表企業好。

      【謹慎操作】

      人形機器人是一個相當燒錢的營生,中游制造商到現在還一直在賠錢,不管是干了幾十年的波士頓動力,還是一眾崛起的新勢力,大家處境都一樣。

      國內目前領軍的人形機器人企業是優必選和達闥科技,兩家公司分別成立于2012年和2015年。優必選正在沖擊港股,根據招股書,公司在2020財年至2022財年前三季度的凈虧損分別為7.07億元、9.18億元、7.78億元,不到三年的時間已經虧了超24億元。達闥科技更慘,根據之前披露的數據,2017年-2019年H1,其毛利率分別只有1%、5.3%、2.3%。

      從現實情況出發,比起優必選和達闥科技,國內未來真正能走出來的人形機器人企業恐怕還得是小米、字節這些大廠。不管是人才、資金、市嘗品牌,大廠都有明顯優勢。而且優必選等企業雖然起跑早一些,但并沒有積累下很強的領先優勢,優必選人形機器人的營收占比目前只有個位數。

      上游賺錢效應明顯要好一些,但現在真正能兌現業績的也是鳳毛麟角。

      解剖機器人的物料成本,減速器、伺服、控制器占工業機器人成本的比例分別為35%、20%、15%,合計占七成?紤]到人形機器人關節和自由度更多,這部分零部件的占比可能還會更高。

      減速器領域玩家很多,大族傳動、來福諧波、同川科技、中大力德、國茂股份等都有一定產能,但老大只有一個,就是綠的諧波。公司已經打通“研發擴產盈利再研發再擴產”的良性發展閉環,截止到2022年,綠的諧波的產能已達40萬臺/年,今年可能繼續擴產至59萬臺。作為對比,2021年同川科技、大族傳動、國茂股份的年產能分別只有10萬臺、6萬臺、3萬臺。作為一家制造業企業,綠的諧波把凈利潤率做到了30%以上,這本身就不簡單。

      伺服電機領域階級分化比較明顯,高端產能基本握在日本三菱、安川、發那科、西門子等外資手里,匯川技術、江特電機、江蘇雷利、雷賽智能、昊志機電等集中在中低端領域,其中匯川技術是絕對的扛鼎者。2022年,匯川技術在國內伺服領域的市占率達到21.5%,相比2021年提升了5個百分點。國產替代疊加機器人放量,匯川技術的潛在預期也是比較高的。

      控制器領域的本土力量較為薄弱,日本發那科是全球龍頭,其在中國市場的市占率為18%。國內控制器企業很分散,雖然有卡諾普、萬訊自控、固高科技、英威騰、海得控制等一批專業控制器企業,但尚未形成有效市場競爭力,目前國產率不足20%,將來能否跑出來還有待觀察。

      長期看,人形機器人是一個終將會開放的明日之花,誰也無法否定它的前途。但僅就目前而言,其在投資上的可操作性并不高,中游基本不賺錢,上游大部分環節國內參與者又不具備競爭力,僅存的一些能見度比較高的公司估值一直在天上飄著,比如綠的諧波,動態市盈率高達270倍,后期一旦業績釋放不達預期,必然以殺股價的形式來完成估值回歸。

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