长春九台约茶品茶上课工作室人工智能话题创建指南
乐聚机器人凭借全身动量控制算法等多项技术突破,推出覆盖多元场景的人形机器人产品,全尺寸机型KUAVO国产化率超90%,已交付超百台并进入一汽红旗工厂稳定作业,成为产业化领跑者。
从展示厅到家庭场景,人形机器人的身影正变得愈发活跃,吸引了大量关注与资本涌入。在这一充满潜力的赛道中,乐聚机器人凭借在具身智能领域的技术突破、产品创新和商业化落地三大核心优势,成功脱颖而出,成为产业化的领跑者。
在技术突破方面,乐聚团队致力于攻克“卡脖子”难题,多项研究成果为行业首创。他们率先提出了全身动量控制算法,相关基础理论已发表于国际机器人顶级期刊《RAL》。此外,乐聚还牵头承担工信部“2023年未来产业创新任务揭榜挂帅”项目,并先后参与科技部“科技冬奥”国家重点研发计划、“智能机器人”国家重点研发计划等多项国家级重点课题,为我国具身智能产业升级提供了有力支撑。
在产品创新方面,自成立以来,乐聚先后推出了AELOS、ROBAN、KUA VO等多款智能机器人及其衍生品,覆盖科研、工业、商业服务、家庭等多种应用场景。同时,受益于国内日益成熟的机器人产业链,全尺寸人形机器人KUA VO的国产化率已从不足10%提升至90%以上。该机器人还参与了亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛、时尚周等国际活动,凭借高稳定性、高一致性、高可靠性的表现,赢得了社会各界的广泛认可。
在商业化落地上,今年1月,乐聚完成了第100台全尺寸人形机器人的交付,成为全球范围内公布交付数量最多、应用场景最多的人形机器人企业。目前交付量已翻倍增长,预计今年实现千台级交付目标。
当下具身智能成为行业热点,其在工业领域有哪些创新尝试?例如,在工业机器人的自主协作、复杂任务执行等方面有何突破?如何让机器人的操作交互像跳舞一样“丝滑”?
继去年10月乐聚中标国内首个汽车行业人形机器人公开招标项目后,“夸父”目前已在一汽红旗工厂实现了高稳定的多机、长时间连续作业。从技术角度看,机器人任务的稳定性依赖于场景状态、机器人自身状态以及任务本身。要实现真实的工业应用,必须采集并分析这些数据。当前行业多从简单应用入手,通过“相似场景”的泛化能力打基础,并在训练场中进行大量模拟训练。只有当机器人能在预设标准内表现出足够稳定性时,才能胜任复杂任务,真正融入生产与生活。
如何确保具身智能设备在工业等复杂环境中与现有系统安全、高效协同工作?在系统兼容性、人机交互优化方面采取了哪些措施?
工业场景对机器人的一致性和稳定性要求极为严苛。以一汽红旗工厂为例,团队通过“硬件-控制-感知”技术迭代开发,将机器人稳定性提升至90%。具体来说,硬件上对“夸父”的手臂、腿部结构、电机等进行了全面升级,打造更适配工厂作业环境的强大“身体”;运控上采用基于融合运控系统的分层决策规划方案,相当于为机器人植入“聪明大脑”;感知上,与北京通研院联合引入“工业环境语义感知与主动视觉技术”,显著提升低纹理堆叠物体的识别能力,解决了工厂抓取、搬运任务中的最大痛点。
具身智能的最佳商业化应用场景在哪里?
乐聚对人形机器人的商业化路径有着清晰的规划:第一阶段面向科研与展厅讲解,目前清华、北大、哈工大、上交等高校均以“夸父”作为科研平台。去年以来,“夸父”也在多个展厅担任讲解员,实现了应用落地。第二阶段进入工业场景,解决招工难、用工荒、非标工序自动化难、危险场景安全隐患等工业企业普遍面临的困境。第三阶段瞄准通用服务领域,只有这个场景的爆发才能带动整个产业生态的爆发。乐聚也在与中国移动、海信等企业探索家庭场景应用,但时间可能更远一些,预计三到五年。最终目标是让人形机器人服务于千行百业、千家万户。
当下资本市场火热,在融资时对资本的选择会考虑哪些问题?最新融资计划是怎样的?募集资金将重点投向哪些关键领域,推动项目进一步发展?
市场狂热是行业发展的必经阶段,这既是对技术的认可,也体现了对未来市场的信心。人形机器人技术复杂、产业链长,需要大量资金和时间投入。但相比资金投入,乐聚更希望得到应用场景的支持。开放场景越早,技术成熟越快,人形机器人行业也将更早迎来大爆发。
具身智能与纯软件型智能的最大区别在于对硬件的依赖。T作为一种软件,一旦成熟便可快速推广,而机器人则受限于硬件发展的节奏,从实验室到产业化通常需要3到5年,同时还依赖软硬件的协同演进。此前有数据显示,工业机器人虽然看似规模庞大,但对GDP的贡献不足2%,关键原因在于功能专用。而具身智能与人形机器人的出现,凭借通用性,能推动机器人在更多场景中落地。在这一过程中,产业化不断成熟,智能程度持续提升,技术将逐步渗透各类场景。这一过程不会一蹴而就,而是从较简单或垂直的场景开始,逐步深入。等到五年或十年后再回顾,会发现智能机器人已无处不在。
随着这两年大模型的快速发展,特别是D爆火后,对乐聚公司发展产生了哪些新的思考?近三年的战略路径是什么?
过去,人形机器人缺乏清晰的发展逻辑,直到大模型出现,它才成为通用智能理想的载体。大模型具备与真实世界交互的能力,而人形形态正好适配多种场景和任务。二者的深度融合,将持续推动人形机器人向通用方向演进。下一步,乐聚将继续以“解决客户问题”为核心,分阶段推进人形机器人的产业化进程。
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