德信亨养股10-01 13:532000年图灵奖获得者、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智在演讲中表示,计算能力的挑战非常重要,即使谷歌研发的Robotics Transformer模型,要做到机器人控制的话,只能达到三个赫兹的水平,和通用人形机器人需要的500个赫兹差的很远,距离实际需要的控制水平仍有许多事情要做。
从动态角度看,人形机器人需要实时控制系统,所有的伺服关节也要同步运动,传感器的数据也要同步采集,从而保证算法的输入和输出都始终处于一个节拍,从而保证算法的性能。所以,实时算法急需高算力的支撑,让系统在一定的时间周期内完成计算。
优必选北研所高级算法工程师董浩曾提到,在算力层面,机器人控制系统可以为开发者提供最多三个主控板卡,每个板卡可以选择Arm、DSP和X86不同的硬件平台来进行配置,以满足不同场景下的算力需求。
位置、姿态、速度和力,都是人形机器人需要高算力能力的重要原因。而人形机器人未来的目标是要走进千家万户,这就要求必须具备对复杂环境的适应性算法,包括走路时对地面的适应性、手臂工作时对障碍物的适应性、机器人在人机交互、人机协同时的适应性。这些复杂算法都对控制器的算力提出了巨大的挑战。
德信亨养股10-01 13:52然而,作为新兴科技产物,尽管中国机器人产业链齐全、应用规模广泛,但目前国内市场上诞生的人形机器人,技术层面上还停留在新产品对外发布阶段,商业层面上还未实现大规模量产和商业落地,而且企业自身亏损严重。
钛媒体App经过多个企业、行业走访交流发展,要想人形机器人商业化落地,目前主要面临四大挑战:企业研发高亏损严重,基础技术能力薄弱、从而产品力弱造成市场需求减少,算力能力需求大,以及机器人数据安全体系不足。
首先是人形机器人造血难、研发高、亏损严重。
“人形机器人是 AI 领域中最烧钱的产业,可能资本市场投入100个亿在短期内也很难会有产品和技术产生。”澎湃新闻引述的一位行业人士这样表示。
今年2月,人形机器人公司优必选科技向港交所提交的招股书显示,2020年-2022年9月的33个月内,优必选总净亏损额高达24.03亿元,同期研发总支出达12.7亿元,相当于优必选每赚1块钱其中超过一半要放研发当中。造血能力弱、高额亏损、研发投入高,是人形机器人行业的常态。
另一家由软银资本投资的国内人形机器人公司“达闼科技”,于2019年向美国证券交易委员会(SEC)提交的招股书显示,该公司2018年净亏损达到1.57亿美元,而在2017年,这一数字仅为 4770 万美元,同期毛利润640万美元,运营亏损达7240万美元。而2018年该公司研发支出达5410万美元,比上一年增长138.5%,甚至超出了毛利润。
一个关键点在于,这些人形机器人企业大都是政企领域,回款长、客户依赖性较强。