Mengapa OpenAI beralih dari investasi robotika ke pembuatan robot utuh sendiri?

  • Menurut materi tersebut, OpenAI beralih dari berinvestasi di Figure ke pengembangan robot humanoid sendiri. Situs resminya membuka 19 posisi robotika yang mencakup sistem kontrol, aktuator, serta rantai pasok manufaktur. Perubahan utamanya adalah membangun perangkat keras inti bersama sistem pengumpulan data dunia nyata untuk mengatasi kesenjangan data akibat berakhirnya kerja sama oleh Figure.
  • Logika bisnis pendekatan ini adalah menggunakan perangkat keras buatan sendiri untuk memperoleh data gerakan di lingkungan nyata, lalu memakainya untuk melatih dan menyempurnakan model. Atas dasar itu, Liu Zejing dari Huaxi Securities optimistis terhadap rantai industri robotika OpenAI dan menyebut Changying Precision serta OPT Machine Vision.
  • Dari sisi waktu, OpenAI berencana meluncurkan prototipe demonstrasi pada tahun 2027; materi tersebut juga menyatakan bahwa perusahaan menghadapi kesenjangan pelaksanaan dalam peralihan dari simulasi ke dunia nyata, sementara Tesla dan XPeng lebih maju dalam laju produksi massal. Prototipe demonstrasi dan kemajuan produksi massal perlu dipahami secara terpisah.

Bagian mana dari kemampuan robot yang diubah oleh integrasi algoritma?

  • Selain pengembangan perangkat keras sendiri, fokus utama lainnya adalah integrasi kemampuan gerakan, prediksi, dan generasi. Hydra-0 dari Nvidia dan Harvard mengurangi kesalahan gerakan robot sebesar 90,4% melalui antarmuka aliran tindakan terpadu; DR-WM-1.0 dari Deep Robotics memperkenalkan pengetahuan awal tentang sifat fisik.
  • GE-Act 2.0 dari Agibot mengintegrasikan prediksi dan generasi, dan dengan data selama 30 ribu jam meningkatkan tingkat keberhasilan zero-shot dalam situasi yang belum dikenal menjadi 44,1%. Metrik tersebut masing-masing menunjukkan kesalahan gerakan dan kinerja dalam situasi yang belum dikenal, sehingga mengukur kemampuan yang berbeda.
  • Liu Zejing merangkum kemajuan tersebut sebagai berikut: pengembangan perangkat keras sendiri dan integrasi algoritma dasar bersama-sama mendorong AI fisik untuk membangun tumpukan teknologi “siklus tertutup data” dan “berpikir sebelum bertindak”. Yang pertama menangani sumber data, sedangkan yang kedua meningkatkan prediksi dan pengambilan keputusan sebelum bertindak.

Bagaimana strategi material robot Nanshan Zhishang terhubung dengan bisnis yang ada?

  • Laba Nanshan Zhishang pada kuartal kedua membaik dibandingkan kuartal sebelumnya, terutama didorong oleh bisnis nilon. Material transmisi fleksibel untuk robot yang digerakkan kabel saat ini berada pada tahap pengujian bersama dan pasokan dalam jumlah kecil; perbaikan operasi saat ini dan kemajuan bisnis terdepan memiliki sumber dan waktu realisasi masing-masing.
  • Titik masuk perusahaan adalah menerapkan pengalaman pemintalan halus, penyesuaian fleksibel, dan pengendalian mutu menyeluruh yang diperoleh dari tekstil kelas atas pada produksi serat berkinerja tinggi. Menurut materi tersebut, perusahaan telah membangun basis produksi berskala dengan kapasitas tahunan 3600 ton; riset dan pengembangan robotiknya mencakup produk aplikasi seperti tali kunci, sarung tangan taktil, dan pakaian kulit.
  • Sun Haiyang dari TF Securities optimistis terhadap kombinasi peningkatan kualitas tekstil tradisional, perluasan kapasitas material kelas atas, dan pengembangan aplikasi terdepan. Ia memperkirakan pendapatan perusahaan pada tahun 2026–2028 masing-masing sebesar 2,4 miliar, 2,8 miliar, dan 3,2 miliar yuan, serta laba bersih yang dapat diatribusikan kepada pemegang saham masing-masing sebesar 150 juta, 180 juta, dan 230 juta yuan. Ia menyebut laju peningkatan kapasitas, kondisi permintaan konsumen, perubahan tarif, dan persaingan pasar sebagai kendala utama.