不過,王興興指出,這一路線也存在一個現(xiàn)實問題:當前視頻生成模型過度關注“視頻質量”,導致GPU消耗較高;但對機器人而言,無需高精度視頻,只要能驅動動作即可,目前看這一矛盾仍需解決。
王興興預判,未來2-5年,具身智能機器人的發(fā)展將聚焦三大方向:
一是,統(tǒng)一的端到端智能機器人大模型。端到端模型是提升機器人能力的關鍵。未來需重點推動端到端模型的研發(fā),實現(xiàn) “基于既有訓練基礎快速學習新技能”,提升模型的通用性和效率。
二是,更低成本、更高壽命的硬件及批量制造。硬件的優(yōu)化亦是不可或缺的一環(huán)。即便是歷經(jīng)百年發(fā)展的汽車行業(yè),也仍需不斷攻克工程領域的重重難關;對于未來可能達到“數(shù)百萬、數(shù)千萬臺” 量級的人形機器人,必須解決 “低成本、高壽命” 及 “超大批量制造” 的工程挑戰(zhàn),才能支撐大規(guī)模應用。
三是,低成本、大規(guī)模的分布式算力網(wǎng)絡。機器人本體受限于尺寸和電池容量,無法部署大規(guī)模算力,因為“其峰值功耗通常僅 100 瓦左右,相當于幾部手機的算力。”
因此,未來需要構建分布式算力網(wǎng)絡,例如,工業(yè)場景中,可在工廠內部署局部服務器集群,供100臺級機器人就近連接,降低通信延遲;再如,民用場景(如小區(qū))中,可建立區(qū)域級算力集群,減少用戶的算力建設成本,同時保障延遲和安全性。
在會后采訪中,有媒體提到了機器人的價格預期。對此,王興興表示,當機器人具備大規(guī)模作業(yè)能力時,機器人甚至將會是免費的狀態(tài),因為“每臺機器人出廠后都可以繳稅。”
對此,他舉了個例子:一臺機器人是干什么活的?就可以從它生產(chǎn)的價值中直接扣稅。譬如,若有一片荒蕪之地,企業(yè)派遣機器人前去開墾耕作,那么機器人所創(chuàng)造的部分價值將直接轉化為稅收。
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