《科創板日報》12月18日訊(記者 黃心怡)作為商湯科技布局具身智能的一大落子,大曉機器人今日發布ACE具身研發范式、首個開源且商業應用的開悟世界模型3.0(Kairos 3.0)、具身超級大腦模組A1。
《科創板日報》現場了解到,大曉機器人的產業鏈伙伴包括智元機器人、銀河通用、鈦虎機器人、國地中心等具身廠商,影石Insta360、臥龍電驅、帕西尼等硬件廠商,壁仞科技、沐曦、中科曙光等芯片企業。開悟世界模型3.0已經與沐曦、壁仞科技、中科曙光、輝曦智能、影微創新等多款國產廠商芯片完成適配,
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商湯科技聯合創始人、大曉機器人董事長王曉剛在采訪中介紹,大曉機器人在產品化落地方面,未來計劃輸出的是軟硬一體方案。“我們團隊主要強在在大腦和軟件。過去兩年里,商湯也投資了一系列本體和零部件公司。然而,在實際場景應用中,現有的本體硬件與實際需求仍存在較大差距。因此,會根據場景需求進行軟硬件聯合優化,協同供應鏈生態伙伴,重新設計硬件,使產品更符合客戶需求。”
▍與智元、沐曦等合作,發力具身智能場景落地
具身智能需要擁有一個強大的“大腦”,但目前的技術路線仍未明確。曾有行業人士多次對當下火熱的VLA模型(視覺-語言-動作)表示“保持比較懷疑的態度”。
王曉剛認為,“現有技術路線確實存在明顯缺陷,比如VLA模型是以機器為中心,通過輸入指令、圖像和視頻,直接輸出動作。它不太需要理解真實的物理世界和物理規律。我們期待,將來有一個更強的大腦能去理解世界。過去不少機器人只能完成一項任務,現在希望逐漸增加它的通用和泛化能力,完成更多的任務,這是一個漸進式的發展。”
據了解,此次商湯發布的具身世界模型“開悟”3.0,已開放基于云服務的API。用戶可以選擇不同類型的機器人本體,比如智元、銀河等品牌的機器人,系統會根據所選機器人本體、場景及任務,合成機器人完成動作的視頻,以及各關節軌跡參數。這些數據可用于訓練機器人“大腦”,利用世界模型合成的大量數據提升機器人性能。
“我們被投的企業中,例如鈦虎、鹿明等機器人企業未來都會有合作。在傳感器的方面,我們應用了全景相機。現有的傳感器視角較窄,在路口等場景中,機器人可能看不清全路,例如機器狗過馬路看不到紅綠燈。為此,我們與影石Insta360合作,將全景相機的能力賦予到機器人上,這是一個關鍵的零部件亮點。機器人的產業鏈條比較長,我們在場景應用中會不斷改進零部件,并與供應鏈上下游企業密切合作。”
發布會上,大曉機器人與智元機器人宣布達成戰略合作,并展示了面向即時零售場景的機器人,和面向巡檢等場景的搭載“具身超級大腦模組A1”機器狗。
“我們以四足機器人為例,推出了一款‘具身超級大腦模組A1’產品。該產品的本體部分目前采用的是現有的硬件方案,像智元、云深處等品牌的機器狗都能較好地適配我們現有的導航零組件,從而使其具備空間自主能力。不過未來,我們還需要與各硬件生態企業展開合作,共同推動相關成本的降低。”王曉剛稱。
在軟件層面,包括世界模型、具身相關大模型以及數據領域等,王曉剛透露,目前已經有了一些訂單。“但對于未來重點推出的軟硬一體產品,我們期待明年能實現大規模落地。”
在商業服務領域,王曉剛看好前置倉、閃購倉的場景。“零售領域的增長速度是非常快的,而且相比工業場景更為標準化,能夠實現規模化。中國有十幾萬的前置倉,未來幾年還在快速增長過程當中,如果機器人能夠解決前置倉的難點,就是十萬級的規模了。”
▍機器人行業產業鏈分工有待完善
眼下,具身智能的技術發展仍遠未成熟。王曉剛指出,首先從技術路線來看,機器人行業原有的技術路線存在明顯缺陷。
”比如特斯拉和Figure AI在過去兩三個月內,都放棄了以真機為主的技術路線,轉向以視覺為主的技術路線。但視覺為主的技術路線并非終極方案,所以我們提出了ACE研究范式。當研究范式和技術路線發生重大轉變時,會給整個產業帶來深遠影響——類比自動駕駛領域,過去長期的研發積累在端到端自動駕駛這一新路線出現后,包括數據、研發體系在內的前期成果很快被顛覆。而在正確技術路線的指引下,產品體驗和技術成熟度會快速提升。“
在場景落地方面,盡管機器人賽道如今十分火爆,但現實情況是,能夠成規模量產的機器人場景,主要在于提供情緒價值的表演性質產品,或者用于科研平臺,尚未出現大幅提升生產力的規模化應用。
“各垂直領域的場景中,機器人還未廣泛進入并實現量產,這意味著巨大的發展機會。只有當機器人規模化進入場景,通過軟硬件協同迭代,整個產業格局才會發生顯著變化。”王曉剛稱。
此外,機器人行業的產業鏈分工尚未完善,從零部件、傳感器到計算芯片等環節,都存在很大的垂直整合空間。王曉剛提到,“當前機器人成本依然很高,而在質量、可靠性、一致性等方面,行業也還處于相對初期的階段。因此,我認為整個機器人產業的格局遠遠沒有確定下來。”
王曉剛判斷,“機器人要想在家庭中能夠完全取代人、完成各種長程復雜的任務,并且保證安全性,這確實需要在未來的五年甚至更長的時間才能達到。但這并不妨礙機器人在各種場景中逐漸落地。”
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