在年初備受矚目的CES 2025展會上,智能硬件產品以盛大的姿態拉開了今年的帷幕,眾多創新的智能產品在AI技術的推動下,展現出了豐富多樣的應用前景。盡管AI的發展之路仍然漫長,但從云端到終端的發展趨勢已經愈發明確,智能硬件領域在2025年迎來了屬于AI的下半場。
在眾多智能硬件產品中,機器人無疑是最具代表性的存在,尤其是人形機器人,成為了展會上最耀眼的科技明星。英偉達演講期間,14款機器人組成的“人形機器人軍團”震撼登場,英偉達CEO黃仁勛的那句“通用機器人的ChatGPT時刻即將到來”更是令人印象深刻。
回顧人形機器人的發展歷程,可以發現AI技術逐漸從底層軟硬件背后走向前臺,成為推動機器人性能革新的關鍵力量。如今,人形機器人的宣傳重點已經不約而同地聚焦于AI。
AI的發展已經取得了顯著進展,它正在不斷改變人類的生活,并將繼續帶來深遠變革。在智能硬件領域,機器人與AI的結合尤為緊密,這種結合加速了機器人向實際應用邁進的步伐。
作為人形機器人的引領者,特斯拉的Optimus備受矚目。馬斯克已經明確表示,特斯拉的未來將押注在Optimus機器人上。特斯拉計劃在2025年制造數千臺人形機器人,并在2026年將產量增加10倍,目標達到5萬至10萬臺,未來或每年產量翻10倍。
除了人形機器人,消費級智能機器人產品也開始嶄露頭角。陪伴機器人、清潔機器人、商業服務機器人等智能化產品不斷涌現,特別是AI陪伴機器人的創新,為AI機器人玩具這一新賽道注入了活力。
英偉達提出的AI技術進化路徑顯示,AI正在從感知AI向生成式AI、代理型AI演進,最終將實現具備傳感與執行功能的物理型AI。在這一終極形態下,任何能夠感知并執行操作的設備都將被視為機器人,并由AI賦能釋放其應用潛力。
在智能化下半場,機器人與模型的融合創新成為產業鏈推進的重點方向。近期,多款人形機器人紛紛亮相,展示了多模態AI大模型在機器人領域的應用成果。例如,阿加犀攜手高通發布的“通天曉”人形機器人,就是基于終端側生成式AI的具身智能解決方案。
此外,銀河通用發布的Galbot G1輪式人形機器人也搭載了具身抓取基礎大模型。這些機器人通過仿真合成數據自研合成千萬級的場景數據以及海量抓取和導航數據,掌握了泛化閉環抓取能力,實現了基礎的感知操作模型。
不僅僅是2B類機器人,在消費類機器人產品上,這一趨勢同樣發展迅速。大象機器人開發的陪伴類機器人、TCL推出的分體式智能家居陪伴機器人Ai Me以及云鯨智能推出的逍遙系列清潔機器人等,都通過搭載AI大模型實現了多模態的自然交互和智能功能。
這些創新的實體終端設備開始搭載AI技術來迭代功能,在終端設備與終端側AI的深度融合下,未來手機、PC、家電、汽車等設備未嘗不是另一種形態的機器人。這些實體的智能終端正是物理AI愿景的體現。
為了實現物理AI的愿景,世界基礎模型的建立與應用顯得尤為重要。以NVIDIA發布的Cosmos世界基礎模型為代表,它通過生成式物理仿真捕捉現實世界時空四維鏡像,從而獲取大量的物理數據。這些合成數據為機器人模型提供了豐富的訓練資源,有助于實現具身智能。
當然,實現真正意義上的物理AI還需要更多的計算能力和海量數據的學習與訓練。但不可否認的是,隨著世界模型與端側模型的不斷發展以及基礎硬件性能的提升,物理AI時代正在慢慢變為現實。在物理AI的賦能下,“以機器人為代表的終端物理設備”將具備更強的自我適應和深度決策能力,在真實世界中展現出更強的動手與動腦能力。而這些設備的外形設計也將更加多樣化,以適應不同任務的需求。
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