近期，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于某知名人士的“黑料”頻頻曝光，引發(fā)了公眾的廣泛關(guān)注。盡管各方對(duì)此文獻(xiàn)資料眾說(shuō)紛紜，但在尚未獲得確鑿證據(jù)之前，仍需保持理智和謹(jǐn)慎。這些“吃瓜”事件不僅反映了人們對(duì)明星私生活的好奇心，也揭示了社交媒體時(shí)代信息傳播的迅速與復(fù)雜。未來(lái)，隨著更多真相的浮出水面，或許會(huì)有更清晰的理解。
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2月28日早盤(pán)，機(jī)器人板塊走低，到午間收盤(pán)，中大力德跌停，埃夫特、三豐智能跌超10%，鳴志電器、綠的諧波、兆威機(jī)電、豐立智能、步科股份、埃斯頓、拓斯達(dá)等跌超7%。
音訊面上，高盛杜茜團(tuán)隊(duì)于2月27日發(fā)布研報(bào)稱(chēng)，
人形機(jī)器人技能拐點(diǎn)仍不明亮，宇樹(shù)科技機(jī)器人硬件體現(xiàn)穩(wěn)健，但仍未準(zhǔn)備好實(shí)行功能型使命。，給正熱的機(jī)器人板塊澆了一盆冷水。 研報(bào)稱(chēng)，宇樹(shù)人形機(jī)器人H1只要19個(gè)自由度，因而依然無(wú)法處理雜亂而精密的使命。關(guān)于商業(yè)化發(fā)展，宇樹(shù)科技表明，
未來(lái)2-3年人形機(jī)器人難以到達(dá)與人類(lèi)工人相同的功率，但5-10年后或許會(huì)呈現(xiàn)具有實(shí)踐意義的使用。。該公司現(xiàn)在的人形機(jī)器人出貨量為幾百臺(tái)，滿意了大學(xué)實(shí)驗(yàn)室研制以及機(jī)器人數(shù)據(jù)搜集和練習(xí)的需求。 高盛估計(jì)，到2027/2032年全球人形機(jī)器人出貨量為7.6萬(wàn)/50.2萬(wàn)臺(tái)，
腳步慢于商場(chǎng)預(yù)期，需求更長(zhǎng)時(shí)刻才干迎因由AI賦能的機(jī)器人。 另?yè)?jù)揭露報(bào)導(dǎo)，摩根士丹利在2月17日至21日期間，對(duì)我國(guó)自動(dòng)化和人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行了深化調(diào)研，造訪了包含螺絲、減速器、電機(jī)、傳感器等在內(nèi)的多家企業(yè)，其調(diào)研陳述稱(chēng)，
雖然在和運(yùn)動(dòng)操控方面發(fā)展敏捷，但要完成人形機(jī)器人的實(shí)踐使用仍需算法和硬件的繼續(xù)改善。 大摩稱(chēng)，雖然有許多組件供貨商宣稱(chēng)他們現(xiàn)已開(kāi)發(fā)并將產(chǎn)品發(fā)送給集成商（包含特斯拉）進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，但產(chǎn)能建造（設(shè)備和經(jīng)驗(yàn)豐厚的技能人員/工人）、產(chǎn)能提高（精密加工、產(chǎn)品一致性）。
在開(kāi)始幾年都十分具有挑戰(zhàn)性，影響功率、產(chǎn)值和本錢(qián)。。 。
當(dāng)下人形機(jī)器人的代表產(chǎn)品處于哪一階段？ 宇樹(shù)科技的人形機(jī)器人G1現(xiàn)已對(duì)外出售，從第一批嘗鮮者宣布的視頻來(lái)看，現(xiàn)在的人形機(jī)器人仍停留在“大玩具”階段，對(duì)跳舞、逛街、遛狗（機(jī)器狗）等單一使命手到擒來(lái)，但沒(méi)有展示更有用的使用價(jià)值，并不能處理做家務(wù)這類(lèi)更精密、更雜亂的使命。
小鵬轎車(chē)CEO何小鵬近來(lái)在小鵬X9海外發(fā)運(yùn)典禮上，被問(wèn)及小鵬人形機(jī)器人的發(fā)展時(shí)便表明，今日職業(yè)里根本上一切的機(jī)器人都處于L2階段。
。
能干活的人形機(jī)器人離咱們還有多遠(yuǎn)？最早落地場(chǎng)景是什么？ 宇樹(shù)科技創(chuàng)始人王興興近期在承受央視采訪時(shí)說(shuō)到，“個(gè)人感覺(jué)在今年年底之前，整個(gè)AI的人形機(jī)器人會(huì)到達(dá)一個(gè)新的量級(jí)。
假如順暢的話，到下一年或許后年，一些根底的，比如說(shuō)服務(wù)業(yè)或許一些工業(yè)其實(shí)根本能夠推起來(lái)了，但家用或許會(huì)略微慢一點(diǎn)。，由于家用或許對(duì)安全性的要求更高，仍是會(huì)需求技能相對(duì)更老練一點(diǎn)點(diǎn)。”。 從技能上看，
數(shù)據(jù)匱乏扼住了通用機(jī)器人的脖頸。。東吳證券具體解析了練習(xí)出好用的端到端大模型的難點(diǎn)——數(shù)據(jù)瓶頸，現(xiàn)在： 1）數(shù)據(jù)量距離巨大：相較于VLM大模型億條等級(jí)的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在機(jī)器人實(shí)踐單一場(chǎng)景的練習(xí)數(shù)據(jù)量?jī)H僅在千條和萬(wàn)條等級(jí)，距離百倍。
2）機(jī)器人數(shù)據(jù)獲取難度極高：相較于互聯(lián)網(wǎng)上常見(jiàn)的語(yǔ)料供VLM大模型練習(xí)，機(jī)器人練習(xí)數(shù)據(jù)獲取難度極高。現(xiàn)在有三種數(shù)據(jù)獲取形式：①實(shí)在數(shù)據(jù)遙操搜集：?jiǎn)栴}在于本錢(qián)極高，現(xiàn)在動(dòng)捕設(shè)備一套價(jià)格在幾十萬(wàn)區(qū)間，草創(chuàng)企業(yè)假如要靠動(dòng)捕設(shè)備遙操搜集數(shù)據(jù)，本錢(qián)十分高；②虛擬生成數(shù)據(jù)：例如銀河通用發(fā)布的GraspVLA，經(jīng)過(guò)虛擬仿真技能生成數(shù)據(jù)，用于機(jī)器人練習(xí)，但現(xiàn)在難以處理sim-to-real gap。簡(jiǎn)略來(lái)說(shuō)，便是用虛擬仿真數(shù)據(jù)練習(xí)機(jī)器人作用很差，假如是簡(jiǎn)略的抓放轉(zhuǎn)移場(chǎng)景，虛擬數(shù)據(jù)相對(duì)可行，但假如涉及到柔性場(chǎng)景，比如說(shuō)衣服被子等柔性物體，就很難運(yùn)用。由于涉及到柔性物體形變仿真，在物理層面自身就很難建模；③真人數(shù)據(jù)映射：UMI和DexCap（斯坦福機(jī)器人團(tuán)隊(duì)）等正在探究真人數(shù)據(jù)映射（即搜集實(shí)在人的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)某種映射聯(lián)系轉(zhuǎn)化為機(jī)器人數(shù)據(jù)），但現(xiàn)在還比較前期。
3）遙操搜集的數(shù)據(jù)自身存在毒性：①人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)有額定的運(yùn)動(dòng)軌道：例如簡(jiǎn)略的搬箱子，人在遙操錄制過(guò)程中，或許會(huì)由于外界攪擾中止幾秒，但這個(gè)中止關(guān)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)就存在毒性，由于其無(wú)法了解人為什么要中止；②人的運(yùn)動(dòng)軌道和機(jī)器人不一致：現(xiàn)在市面上很多機(jī)器人都是以旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)為主，而人的上下肢是直線關(guān)節(jié)，因而同樣是搬箱子的動(dòng)作，人和機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌道便是不一致的，這時(shí)候用真人的數(shù)據(jù)去練習(xí)機(jī)器人自身就存在毒性。
4）機(jī)器人本體計(jì)劃未收斂導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以復(fù)用：例如用特斯拉本體搜集的數(shù)據(jù)很難給智元的機(jī)器人來(lái)練習(xí)，由于本體計(jì)劃不同。
該組織表明，
實(shí)在的狀況是，業(yè)界現(xiàn)在還無(wú)法處理上述數(shù)據(jù)端的問(wèn)題。。但現(xiàn)在各家都挑選在自己的計(jì)劃上盡力搜集數(shù)據(jù)，先在單一場(chǎng)景下完成必定程度的泛化，然后讓更多人形機(jī)器人投入實(shí)踐運(yùn)用。該組織以為。或許是3-5年后，當(dāng)商場(chǎng)上有足夠多的人形機(jī)器人數(shù)據(jù)，而且硬件計(jì)劃逐漸收斂，具身智能根底模型呈現(xiàn)出必定的智能出現(xiàn)，才有或許完成真實(shí)的端到端具身智能大模型。。（文章來(lái)歷：財(cái)聯(lián)社）。
