Что большие модели меняют в робототехнике?

  • Новое поколение передовых моделей переходит от адаптации к изменениям цвета и текстуры предметов к выполнению новых задач без примеров или с их небольшим числом. В незнакомой среде и неструктурированных ситуациях зависимость от отдельной тонкой настройки для каждой задачи может снизиться.
  • Goldman Sachs считает, что это ускорит коммерциализацию в таких областях, как помощь по дому и сложная логистика, но не сделает отрасль зрелой за одну ночь. По сравнению опрошенных экспертов, если судить по безопасности и надежности массового производства, манипуляции роботов общего назначения все еще находятся на стадии, сопоставимой с ранним этапом развития беспилотного вождения, однако ожидается, что скорость технологического прогресса достигнет от 2 до 4 исторических темпов развития беспилотного вождения.
  • Между способностью к обобщению и точностью по-прежнему приходится искать компромисс: промышленное производство требует исключительно высокой надежности и повторяемости и продолжит опираться на специализированные данные и детерминированное управление движением; большие модели лучше подходят для коммерческих, логистических и домашних сервисных сред, где необходимо гибко реагировать на изменения.

Каких звеньев еще не хватает между пониманием задачи и выполнением действия?

  • Точности нынешнего трехмерного восприятия все еще недостаточно для стабильной обработки взаимодействий на миллиметровом уровне, а задержка вывода модели также затрудняет выполнение требований к динамической устойчивости, высокоскоростным операциям и быстрому восстановлению. Для коммерческого внедрения также необходимо сжать возможности больших моделей в более эффективные периферийные модели, чтобы снизить эксплуатационные расходы.
  • Эксперты разделяют интеллект робота на три уровня: модели верхнего уровня понимают и планируют задачи, средний уровень преобразует намерения в траектории движения, а нижний отвечает за высокоскоростное управление и силовую обратную связь. Лабораториям передовых моделей будет трудно глубоко заняться нижним уровнем в краткосрочной перспективе, поскольку каждая машина обладает своими электромеханическими характеристиками, а также проходит физические испытания, подвергается износу и ремонту.
  • Поэтому Goldman Sachs считает, что долгосрочные отличия производителей роботов будут все больше определяться управлением в реальном времени, архитектурой безопасности, внедрением периферийных моделей и совместной работой аппаратного и программного обеспечения. Даже при использовании сторонней большой модели в качестве «мозга» физическое выполнение действий могут обеспечивать производители, специализирующиеся на точной электромеханике и управлении движением.

Почему сбор данных и тактильные датчики могут выиграть первыми?

  • Ловкие манипуляции предполагают множество степеней свободы движения, постоянный контакт и тактильную обратную связь. По оценке экспертов, для достижения порога производства роботов общего назначения может потребоваться около 10 млн часов высококачественных мультимодальных данных о взаимодействиях, которые трудно заменить обычными пассивными или зашумленными видеозаписями.
  • Видео от первого лица помогает понять задачу, но не содержит таких сведений, как сила контакта; симуляция позволяет быстро генерировать траектории движения, однако такие детали, как трение и деформация материалов, отличаются от реальности и требуют калибровки.
  • Эксперты считают перспективными универсальные интерфейсы манипулирования, которые собирают данные о движении непосредственно в точке контакта руки с объектом, в сочетании с тактильными датчиками высокого разрешения для компенсации слепых зон зрения, возникающих из-за перекрытия объектов на близком расстоянии и ошибок определения глубины. На этом основании Goldman Sachs положительно оценивает краткосрочный спрос на оборудование для сбора данных, такое как трехмерные пространственные датчики и тактильные матрицы.

Как отраслевые возможности соотносятся с компаниями и областями применения?

  • Goldman Sachs считает, что сочетание базовых моделей с коллаборативными роботами и существующей заводской автоматизацией также может стать практичным решением. Выгода для производителей зависит от того, смогут ли их сенсорные технологии, сбор данных, управление движением или ключевые компоненты найти реальное применение.
  • Goldman Sachs присваивает Inovance Technology рекомендацию «покупать», высоко оценивая ее позиции в промышленной автоматизации, управлении движением и оборудовании с возможностями восприятия и сбора данных. Банκ также рекомендует покупать акции Shuanghuan Driveline и прогнозирует, что ее выручка от роботов с ИИ в 2027 году достигнет от 400 млн до 500 млн юаней, увеличившись более чем вдвое по сравнению с прежним уровнем.
  • Возможности Sanhua Intelligent Controls в робототехнике связаны главным образом со сборкой приводов. Goldman Sachs рекомендует покупать ее акции H и присваивает акциям A нейтральную оценку, отдавая предпочтение акциям H с более низкой оценкой; банк также считает ожидания рынка в отношении гуманоидных роботов оптимистичными по сравнению с ходом производства Optimus.