Pielāgota intelektuāla paātrināšana, kas integrēta dažādās nozarēs

Viegla materiālu apstrāde rūpnīcās, pacientu priekšdiagnostika slimnīcās un sacīkstes sporta laukumā... No rūpnieciskās ražošanas līdz ikdienas pakalpojumiem ķermeņa intelekts paātrina savu integrāciju dažādās nozarēs. Eksperti uzskata, ka līdz 2025. gadam ķermeņa intelekta nozares ekosistēma turpināsies uzlaboties un politiskā atbalsta apjoms turpināsies pieaugt. Nākamie 3–5 gadi iezīmēs kritisku periodu lielapjoma attīstībai.

Diversificētas nozaru lietojumprogrammas

Nesenākajā laikā Ubiquitous pirmā partija simtiem pilna izmēra rūpniecisku humanoidu robotu Walker S2 ir sākusi masveida ražošanu un piegādi, un tie tiks pakāpeniski ieviesti rūpnieciskajās pirmās līnijas lietojumprogrammās. Video, ko Ubiquitous publicēja par masveida ražošanas un piegādes vietu, redzami roboti, kas rindojas inspekcijai un kustas sinhroni, radot iespaidu, kādu citādi var redzēt tikai zinātniskās fantastikas filmās. Šī piegāde nav tikai būtisks solis Ubiquitous mērķa sasniegšanā — piegādāt 500 vienības šogad, bet arī norāda jaunu posmu tās humanoidu robotu plašās lietošanas attīstībā.

Es neko nevaru izdarīt labi," sešus gadus veca meitene teica robotam "Dudu". Agrāk mākslīgais intelekts, iespējams, būtu viņai devies mierinājumu ar frāzi: "Ejam, tu esi lieliska!" Bet šoreiz JD JoyInside 2.0 aprīkotais "Doo Doo" izvēlējās citu atbildi: "Vai tu vēl atceries savu zīmēto 'rainbow tail puppy'?" Tūlīt meitenes acīs redzamās vilšanās pakāpeniski izklīda, un viņa sāka aizrautīgi stāstīt par savu darbu. Tas nav iepriekš iestatīts dialogs, bet patiesa JoyInside "emocionālā nepārtrauktība" un "atmiņa".

Šī gada sākumā ķermeņa intelekta attīstības temps ir paātrinājies. CCID Think Tank nākotnes nozaru pētniecības centra direktors Pu Songtao analizē, ka produktu formāts kļūst daudzveidīgāks: pastāvīgi parādās roboti dažādās formās — humanoidi, riteņveida un četrkāju — un turpinās aktīva produktu inovācija bezpilota gaisa kuģu, bezpilota kuģu un autonomo transportlīdzekļu jomā. Arī nozares pielietojumi kļūst daudzveidīgāki, un ķermeņa intelekta pielietojuma scenāriju izpēte rūpnieciskajā ražošanā, mājas pakalpojumos, medicīniskajā reabilitācijā, zemās altitūdes ekonomikā un citās jomās pakāpeniski paātrinās.

Čao Gangs, Saiži industriālā pētniecības institūta direktors, uzskata, ka iemiesotās intelekta līmeņa uzlabojums ir būtisks. Salīdzinot ar tradicionālajām robotu lietojumprogrammām, intelektuālie roboti ietver lielo modeļu «smadzenes», kas būtiski uzlabo to intelekta līmeni daudzveidīgas informācijas uztverē, sarežģītu situāciju izpratnē un reālās vides darbību mijiedarbībā. Tajā pašā laikā iegādes izmaksas ir būtiski samazinājušās. Šis samazinājums ir saistīts ar ražošanas jaudas mērenu paplašināšanu, neatkarīgi kontrolējamām galvenajām sastāvdaļām un standartizētiem produktiem, kā rezultātā iemiesotā intelekta produktu izmaksas ir būtiski samazinājušās. Favorābu faktoru ietekmē 2025. gadā ieguldījumi iemiesotā intelekta nozarē būs aktīvāki, produktu tehnoloģijas ātrāk attīstīsies un tirgus apjoms strauji pieaugs.

Milzīgs attīstības potenciāls

Proverse Robotics nesenākajā laikā izlaida riteņu balstītu industriālu iemiesotu robotu Proverse White 2.0 versiju. Pirmās paaudzes Proverse Big White robots, kas tika izlaists šogad augustā, ir veiksmīgi pabeidzis vairāk nekā 10 ievietošanas verifikācijas trīs dažādos scenārijos, izmantojot savas divas priekšrocības — „elastīgumu + precizitāti“. Otrās paaudzes produkts ir piedzīvojis vispārēju uzlabojumu vairāk nekā 300 veiktspējas parametru jomās. Proverse dibinātājs un izpilddirektors Ge Džins uzskata, ka iemiesotā intelekta tehnoloģijas jau ir iekļuvušas vairākās rūpnieciskās ražošanas jomās, tomēr to vērtība vēl aizvien ir tālu no maksimālās iespējamās vērtības. Lai patiešām atbrīvotu šo tehnoloģiju potenciālu, ir nepieciešams pārvarēt galvenos procesus, kuri prasa ārkārtīgi augstu precizitāti, kvalitāti un efektivitāti.

„Iekorporētās intelektuālās produktu galvenais uzdevums ir novērst tradicionālo robotu bāzes fiksācijas, neelastīgas darbības, zemas autonomās izpratnes spējas un nepietiekamas vairāku uzdevumu sadarbības problēmas, ievērojami uzlabojot robotu ražošanas un pakalpojumu efektivitāti un sasniedzot gudrāku mašīnu ražošanu,” teica Džao Gans.

Nacionālā jaunās ekonomikas pētniecības institūta dibinātājs direktors Žu Keli analizēja, ka rūpnieciskajā ražošanā iekorporētā intelekta palīdzību var risināt divas lielas problēmas: aizstāt cilvēka darbaspēku ārkārtas darba apstākļos un sasniegt mikro līmeņa ražošanas precizitāti. Piemēram, naftas platformas inspekcijas roboti var aizstāt manuālo ieeju ugunsbīstamās un sprādzienbīstamās zonās, lai veiktu cauruļvadu inspekciju. Cilvēku dzīvespakalpojumu jomā iekorporētā intelekta uzmanība koncentrējas uz resursu optimizāciju augstas frekvences pieprasījuma scenārijos, piemēram, supermārketu papildināšanas roboti naktī automātiski papildina plauktu preces.

Pu Songtao norādīja, ka kopumā ķermeņa inteliģences jomā vēl nav pietiekami nobriedušas ne produktu formas, ne uzņēmējdarbības modeļi, un lielāko mērogu pielietojumu vērtība vēl nav pilnībā pierādīta. Tomēr attīstības potenciāla ziņā ķermeņa inteliģences pielietojuma vērtība ražošanas efektivitātes uzlabošanā, darba drošības paaugstināšanā un pakalpojumu pieejamības uzlabošanā ir neizmērojama. Tās lielākā ekonomiskā un sociālā vērtība nākotnē būs nepārtraukti jāizpēta un jāpaplašina.

Pārvarēt galveno šķērsli

Čao Gangs uzskata, ka pašlaik iemiesotajai intelektam ir jāpārvar trīs galvenās tehnoloģiskās šķēršļu jomas. Pirmkārt, jāpārvar pamatmodelu tehniskais šķērslis un pakāpeniski jāizveido galotne-galotnē vizuālo valodu un darbību modeļi kā arī pasaules modeļi, balstoties uz esošajiem lielajiem valodas modeļiem, tādējādi ievērojami uzlabojot iemiesoto aģentu uztveri, izpratni, prognozēšanu un darbības spējas attiecībā uz fizisko pasauli; otrkārt, jāpārvar ķermeņa galveno komponentu veiktspējas šķērslis, piemēram, secinājumu čipu, augstas klases harmonisku reduktoru, sešdimensionālu momenta sensoru, multimodālu sensoru, dobo kausa motoru utt.; treškārt, jāpārvar augstas kvalitātes reālo datu kopu šķērslis un jānodrošina vairāk reālas vides datu modelim priekšapmācībai.

Nākamie 3–5 gadi būs kritiska periods iemiesotās intelekta masveida attīstībai," teica Pu Songtao. No tehnoloģiskā viedokļa intelekta spējas tiks vēl vairāk uzlabotas; no rūpniecības viedokļa mašīnu formu diversifikācija un galveno komponentu augstākā līmeņa attīstība noritēs paralēli, radot dažādāku produktu klāstu. Tomēr konkurence par galvenajiem komponentiem kļūs intensīvāka; no lietojuma viedokļa turpināsies pētījumi par lietojumu dažādās jomās un scenārijos. Noteikt efektīvus lietojuma scenārijus noteiktās attīstības stadijās un izveidot īstenojamus biznesa modeļus ir nozaru kopējās pūles virziens.

Ču Keļi analizēja, ka iekorporētā intelekta jomā nākotnē tiks panākts ievērojams progress scenāriju iekļaušanā, tehnoloģiskajā arhitektūrā un rūpnieciskajā formā. Scenāriju iekļaušana ir paplašinājusies no „bīstamas atkārtošanās” līdz „dzīves sabiedrotiem”, aptverot lielāko daļu augsta riska amatu rūpniecības jomā, un mājas pakalpojumu robotu iekļaušanas līmenis jau pārsniedz 30 %; tehnoloģiskā arhitektūra attīstās no „modulāras” uz „integrētu”, kur galapunkta lielie modeļi veicina lēmumu pieņemšanas un izpildes dziļu integrāciju; rūpnieciskā forma tiek modernizēta no „vienkārša mašīnas intelekta” uz „klasteru sadarbību”, un simt robotu veidotu grupu šķērsscenāriju sadarbības pabeigšana kļūs par normu.

Scenāriji spēlē svarīgu dzinējspēku jaunu tehnoloģiju un produktu plašai izmantošanai. Ziņots, ka Rūpniecības un informācijas tehnoloģiju ministrija veicinās rūpniecisko un cilvēkveidīgo robotu ieviešanu rūpnīcās, prioritāti dodot to praktiskajai izmantošanai segmentētajos scenārijos, piemēram, metināšanā, montāžā, pulverizēšanā un materiālu pārvadāšanā. Uzsvars tiks likts uz robotu produktu veicināšanu sarežģītās un nevēlamās ražošanas vides apstākļos, piemēram, kalnrūpniecībā, civiltiekām un ārkārtas situāciju reaģēšanā, kā arī uz inteliģentu darbību līmeņa paaugstināšanu bīstamās un nevēlamās vides apstākļos.