微软两头押注 投资Sanctuary AI开展通用机器人研究

微软两头押注 投资Sanctuary AI开展通用机器人研究 与 Sanctuary 的合作真正触及了微软在人工智能领域的核心利益：人工通用智能（AGI）。这是一个在讨论仿人机器人时经常出现的概念鉴于目前的情况，虽然这种突破可能还需要几年的时间（至少），但它们是仿人机器人达到长期承诺的"通用地位"的必要条件。从本质上讲，这意味着机器人可以像人类一样学习和推理。这代表着机器人能力的潜在飞跃，传统上，机器人只能完成一两项任务。与单一用途的系统相比，仿人外形为这些系统提供了更广泛的运动范围，但它们最终需要与之相匹配的智能。Sanctuary 联合创始人兼首席执行官乔迪-罗斯（Geordie Rose）指出："创造能像我们一样思考并理解我们的系统，是我们将面临的最大的文明级技术问题和机遇之一。这样的挑战需要全球最优秀的人才通力合作。我们很高兴能与微软合作，开启下一代人工智能模型，为通用机器人提供动力。"这种合作关系加深了微软对人工智能发展的承诺，并提供了一个可以按照这些规格设计硬件的合作伙伴。Sanctuary 公司已经在这一领域运作了一段时间，最近与麦格纳公司（Magna）建立了试点合作关系，将为汽车厂带来最新版本的凤凰系统。Sanctuary号称"已经在 15 个不同行业的 400 项客户定义的任务中进行了测试"。当然，他们仍处于所有这一切的早期阶段。微软创始人比尔-盖茨今年早些时候谈到了自己对人形机器人的兴趣。虽然他花了一些时间讨论竞争对手 Agility 和 Apptronik，但 Sanctuary 和 Figure 都没有被提及。在这一领域进行对冲的不只微软一家。OpenAI（微软的另一个合作伙伴）也对 Figure 和竞争对手 1X 进行了投资。 ... PC版： 手机版：

机器未来3-5年智能化所需的能力

机器未来3-5年智能化所需的能力 模拟：模型能加速模拟环境开发，连接3D开发人员，构建场景、环境，生成资产。这些GenAI资产能广泛应用于合成数据生成、机器人技能训练和软件测试； 多模态大模型接入：基于Transformer的模型能帮助机器人更好地理解周围世界，让它们可以在更多环境中工作，完成复杂任务。 机器人（重新）编程：能更简单地用简单语言定义任务和功能，让机器人更加通用和多用途，通用机器人永远要和场景适配 执行：为了提高效率，结合新颖的机械设计，比如末端执行器\灵巧手（目前成本比较高可控性还不够）提升使用工具的能力 #AI #机器人

华为云发布盘古具身智能大模型：“夸父”人形机器人亮相

华为云发布盘古具身智能大模型：“夸父”人形机器人亮相 据介绍，盘古大模型能够让机器人完成10步以上的复杂任务规划，并且在任务执行中实现多场景泛化和多任务处理。同时盘古大模型还能生成机器人需要的训练视频，让机器人更快地学习各种复杂场景。大模型的多模态能力以及思维能力的快速提升，使机器人能够模拟人类常识进行逻辑推理，并在现实环境中高效精准地执行任务，从而有效解决了复杂环境感知与物理空间认知的难题。通过集成多场景泛化和多任务处理能力，不论是生活场景还是工业场景，都能游刃有余的应对。大会现场展示中，“夸父”可以通过识别物品、问答互动、击掌、递水等互动演示，直观展示了双方基于盘古大模型的合作成果。通过模仿学习策略显著提升了人形机器人的双臂操作能力，实现了软硬件层面的协同优化，不仅增强了机器人综合性能，还克服了小样本数据训练的局限性，推动了泛化操作能力的边界。张平安在大会上表示，除了人形机器人，盘古具身智能大模型还可以赋能多种形态的工业机器人和服务机器人，让它们帮助人类去从事危险和繁重的工作。具身智能大模型可以让机器人作用更加广泛，未来真正实现让AI机器人帮助我们去洗衣、做饭、扫地，让我们有更多的时间去看书，写诗，作画。 ... PC版： 手机版：

【中国科学院院士姚期智：通用人工智能依托具身实体与物理世界交互，能带来更大价值】

【中国科学院院士姚期智：通用人工智能依托具身实体与物理世界交互，能带来更大价值】 在2023世界机器人大会上，工作人员介绍，2023年展出的人形机器人关节灵活度得到升级，面部表情也变得丰富，人工智能技术提升了它们对情绪的感知和表达能力，让“人”与人的交流更顺畅。中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智表示，通用人工智能依托具身实体与物理世界交互，能带来更大价值。具身通用人工智能最合适的“身体”自然是人形机器人，它应具备由传感器和执行器组成的“身体”，主导视觉、触觉各种感知的“小脑”和主导逻辑推理、决策、语言等的“大脑”三部分。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

生成式人工智能让机器人离通用目标又近一步

生成式人工智能让机器人离通用目标又近一步 研究人员一直在努力开发一种机器人智能，使其能够充分利用双足仿人设计所带来的广泛运动能力。在机器人技术中使用生成式人工智能也是近期的热门话题。麻省理工学院的最新研究表明，后者可能会对前者产生深远影响。在通往通用系统的道路上，最大的挑战之一就是培训。我们已经掌握了培训人类从事不同工作的最佳方法。机器人技术的方法虽然前景广阔，但却支离破碎。有很多有前途的方法，包括强化学习和模仿学习，但未来的解决方案可能会涉及这些方法的组合，并通过生成式人工智能模型加以增强。麻省理工学院团队提出的主要用途之一，就是从这些小型特定任务数据集中整理相关信息的能力。这种方法被称为策略合成（PoCo）。任务包括有用的机器人动作，如敲钉子和用锅铲翻转东西。团队指出："[研究人员]训练一个单独的扩散模型，学习一种策略或政策，利用一个特定的数据集完成一项任务。然后，他们将扩散模型学习到的策略组合成一个通用策略，使机器人能够在各种环境下执行多项任务。"根据麻省理工学院公布的数据，采用扩散模型后，任务性能提高了 20%。这包括执行需要多种工具的任务的能力，以及学习/适应陌生任务的能力。该系统能够将来自不同数据集的相关信息整合到执行任务所需的行动链中。"这种方法的好处之一是，我们可以将政策结合起来，以获得两个世界的最佳效果，"论文的第一作者王立瑞说。"例如，在真实世界数据基础上训练的政策可能会更灵巧，而在模拟基础上训练的政策可能会更通用"。这项具体工作的目标是创建智能系统，使机器人能够交换不同的工具来执行不同的任务。多用途系统的普及将使该行业离通用梦想更近一步。 ... PC版： 手机版：

国泰君安：机械板块关注低空经济和人形机器人

国泰君安：机械板块关注低空经济和人形机器人 国泰君安研报指出，支持政策持续催化，低空经济加速发展。2024 年 3 月《通用航空装备创新应用实施方案》出台以来，众多省份已将低空经济纳入政府工作议程，在建设通航机场、组建发展通航机队、低空飞行器制造产业链等方面进行布局，低空经济有望持续受益。人型机器人方面，大模型兼顾预训练和微调功能，多模态 GPT 助力机器人在交互能力、规划控制能力、泛化能力、感知能力等多方面得到极大提升。执行器是最核心部件，重点关注零部件供应商的验证节奏。