什么是门户类型的网站,营销型网站网站,外贸网站 开源,12306网站开发笑话参考#xff1a; #xff08;1#xff09;GTC大会Figure#xff1a;“具身智能”奇点已至 #xff08;2#xff09;2024中国具身智能创投报告 #xff08;3#xff09;2024年具身智能产业发展研究报告 #xff08;4#xff09;具身智能行业深度#xff1a;发展…参考 1GTC大会Figure“具身智能”奇点已至 22024中国具身智能创投报告 32024年具身智能产业发展研究报告 4具身智能行业深度发展趋势、市场机遇
1 “具身智能”奇点已至
英伟达机器人平台 1感知层Issac Perceptor Issac Manipulator 2训练层Issac SIM in Omniverse机器人模拟工具包 3算力Jetson Thor Soc芯片提供800 Tflops的FP8算力100GB以太网带宽
当前一体化大模型VLA的准确性较低且存在实时性问题因此短期内商业化的最佳方案仍然是VLM大模型基础运控算法的结合 问题短期内一体化大模型实时性困境难以逾越 分层式决控路径短期或将是人形机器人落地的较优选择 分层式决控相当于将两个成熟的部分进行结合在高层级的VLM大模型输出的动作序列后进行解码并交由低层级的运动控制进行下一个环节Figure 01也已证实该路径可用较短的时间能实现很强的效果因此我们认为分层式决控路径是短期内人形机器人落地的较优选择。 长期来看人形机器人需要依赖大模型能力的提升来实现通用化。目前VLM运动控制算法大多需要用模仿学习从演示中学习复杂的移动操作任务。目前面对未训练的场景和任务时其任务完成的准确性和模型的泛化性存在较大质疑。一体化大模型作为端到端近似于人类思考方式的控制方法是人形机器人发展最终所追求的目标。 Issac lab、sim对于人形从“机器人”到“具身智能”有极为重要的意义。 没有理解及交互能力的机器人无法通用而初创型公司自行开发软件及大模型的难度极高该平台有望催生出更多人形厂商且我们不排除未来英伟达亲自下场实现“具身智能”。 2 具身智能创投报告 具身智能的训练方法模仿学习和强化学习 模仿学习智能体通过观察和模仿专家的行为来学习任务 优点快速学习专家策略无需复杂探索 缺点学习的行为策略受限于专家策略对于未知情况泛化能力差 强化学习智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略以最大化某种累积奖励 优点能够通过探索环境来学习未知策略可处理高度不确定和动态变化的环境 缺点需要大量探索和试错学习缓慢对于复杂任务设计合适的奖励函数难度较高 3 具身智能产业发展研究报告
尽管人形机器人在实现具身智能方面具有显著优势但并非所有具身智能系统都必须采用人形机器人的形态。可以根据具体任务和环境需求选择合适的智能实体形态。例如在家庭中行驶并与人进行交互的宠物机器人、L4自动驾驶车等本质上都具备“具身”和“智能”两种属性。 4 具身智能行业深度发展趋势、市场机遇 细分应用场景 1工业制造领域打破人机协作瓶颈实现智能化柔性适配 2自动驾驶领域适应开放交通环境实现安全可靠智能驾驶 3物流运输领域优化仓储物流产线实现高效货物运转 4家庭服务领域解放人类双手束缚实现全场景的智能家务服务 5医疗康养领域应对老龄化问题实现拟人化交互服务 6其他领域从赋能到变革推动各行各业创新与转型
