Dostosowana inteligentna akceleracja zintegrowana z różnymi branżami

Łatwe przemieszczanie materiałów w fabrykach, wstępna diagnoza pacjentów w szpitalach oraz wyścigi na boisku… Od produkcji przemysłowej po usługi związane z codziennym życiem – inteligencja fizyczna przyspiesza swoje wprowadzanie w różne sektory. Eksperci sądzą, że do 2025 r. ekosystem przemysłu inteligencji fizycznej będzie się dalej ulepszał, a wsparcie polityczne będzie nadal wzrastać. Następne 3–5 lat przyniesie kluczowy okres rozwoju na szeroką skalę.

Zróżnicowane zastosowania branżowe

Ostatnio pierwsza partia setek humanoidów przemysłowych w pełnej wielkości Walker S2 firmy Ubiquitous rozpoczęła masową produkcję i dostawę oraz będzie stopniowo wprowadzana do zastosowań przemysłowych na pierwszej linii. W filmie dokumentującym miejsce masowej produkcji i dostawy opublikowanym przez firmę Ubiquitous widać roboty ustawione w szeregu do inspekcji, poruszające się jednogłośnie – wrażenie to przypomina tylko sceny z filmów science fiction. Ta dostawa nie tylko stanowi kluczowy krok w realizacji celu firmy Ubiquitous, jakim jest dostarczenie 500 jednostek w bieżącym roku, ale także oznacza nowy etap w skali masowego wykorzystania jej humanoidów.

Nie potrafię niczego zrobić dobrze", powiedziała sześciolatka do robota o imieniu „Dudu”. W przeszłości sztuczna inteligencja mogła pocieszyć ją słowami: „Daj sobie radę, jesteś wspaniała!”. Tym razem jednak „Dudu”, wyposażony w JD JoyInside 2.0, odpowiedział inaczej: „Czy nadal pamiętasz psa z tęczowym ogonem, którego narysowałaś?" W tym momencie frustracja w oczach dziewczynki stopniowo zniknęła, a ona zaczęła podekscytowanie opisywać swoje dzieło. To nie jest zaprogramowana wcześniej rozmowa, lecz prawdziwe odzwierciedlenie „ciągłości emocjonalnej” i „pamięci” JoyInside.

Od początku tego roku przyspieszył proces rozwijania inteligencji fizycznej. Pu Songtao, dyrektor Centrum Badań nad Przyszłą Przemysłowością think tanku CCID, analizuje, że formy produktów stają się bardziej zróżnicowane: ciągle pojawiają się roboty w różnych konfiguracjach – humanoidy, roboty kołowe oraz czworonogi; ponadto aktywność innowacyjna w zakresie bezzałogowych statków powietrznych (UAV), bezzałogowych jednostek pływających (USV) oraz pojazdów autonomicznych nadal utrzymuje się na wysokim poziomie. Zastosowania przemysłowe również stają się bardziej zróżnicowane, a eksploracja scenariuszy wykorzystania inteligencji fizycznej w produkcji przemysłowej, usługach domowych, rehabilitacji medycznej oraz gospodarce niskich wysokości zaczyna przyspieszać.

Zhao Gang, dyrektor Instytutu Badań Przemysłowych Saizhi, uważa, że poziom inteligencji wcielonej znacznie się poprawił. W porównaniu z tradycyjnymi zastosowaniami robotów, roboty inteligentne wyposażone są w duże modele „mózgu”, co znacznie podnosi ich poziom inteligencji w zakresie wielomodalnej percepcji informacji, rozumowania w złożonych scenach oraz interakcji działania w rzeczywistym środowisku. Jednocześnie koszt zakupu znacznie się obniżył. Dzięki umiarkowanemu powiększeniu mocy produkcyjnej, niezależnym i kontrolowanym kluczowym komponentom oraz standardowym produktom koszt produktów z inteligencją wcieloną znacznie spadł. Wpływ korzystnych czynników sprawi, że inwestycje w przemysł inteligencji wcielonej będą w 2025 roku jeszcze aktywniejsze, technologia produktów będzie szybciej ewoluować, a rozmiar rynku będzie dynamicznie rosnąć.

Ogromny potencjał rozwojowy

Proverse Robotics niedawno wprowadziła na rynek przemysłowego, kołowego robota z ciałem fizycznym – wersję Proverse White 2.0. Pierwsza generacja robota Proverse Big White, zaprezentowana w sierpniu tego roku, przebiegła ponad 10 weryfikacji wdrożeniowych w trzech typach scenariuszy, wykorzystując swoje dwie główne zalety: „elastyczność + precyzja”. Produkt drugiej generacji przeszedł kompleksową modernizację w ponad 300 punktach wydajnościowych. Ge Jin, założyciel i główny operacyjny dyrektor zarządzający firmy Proverse, uważa, że inteligencja z ciałem fizycznym przeniknęła już do wielu obszarów produkcji przemysłowej, ale jej wartość jest daleka od osiągnięcia szczytu. Aby rzeczywiście uwolnić jej potencjał, konieczne jest pokonanie kluczowych procesów wymagających wyjątkowo wysokiej precyzji, jakości oraz wydajności.

Inteligentne produkty z zakodowaną wiedzą rozwiązują głównie problemy związane z tradycyjnymi robotami: ich stałą pozycją, ograniczoną elastycznością działania, niską zdolnością do samodzielnych wnioskowań oraz niewystarczającą zdolnością współpracy przy wielu zadaniach – co znacznie podnosi wydajność produkcji i usług zapewnianych przez roboty oraz umożliwia bardziej inteligentną produkcję maszynowej”, powiedział Zhao Gang.

Zhu Keli, założyciel i dyrektor Narodowego Instytutu Badań nad Nową Gospodarką, przeanalizował, że w produkcji przemysłowej inteligencja zakodowana w ciele może rozwiązać dwa główne wyzwania: zastąpienie pracy ludzkiej w ekstremalnych warunkach środowiskowych oraz osiągnięcie precyzji produkcyjnej na poziomie mikro. Na przykład roboty inspekcyjne platform naftowych mogą zastąpić pracowników wchodzących ręcznie do stref zapłonu i wybuchu, aby przeprowadzić inspekcję rurociągów. W dziedzinie usług społecznych inteligencja zakodowana w ciele koncentruje się na optymalizacji zasobów w scenariuszach o wysokim popycie, np. roboty uzupełniające towary na półkach w supermarkietach mogą automatycznie uzupełniać asortyment w nocy.

Pu Songtao stwierdził, że ogólnie rzecz biorąc, forma produktu oraz model biznesowy w dziedzinie inteligencji zmaterializowanej nie są jeszcze wystarczająco dojrzałe, a wartość zastosowań na dużą skalę nie została w pełni wykazana. Jednak pod względem potencjału rozwojowego wartość zastosowań inteligencji zmaterializowanej w podnoszeniu efektywności produkcyjnej, zwiększaniu bezpieczeństwa pracy oraz poprawie wygody usług jest nieoceniona. Jej większa wartość ekonomiczna i społeczna wymaga ciągłego badania i rozszerzania w przyszłych zastosowaniach.

Przełamać kluczowe wąskie gardło

Zhao Gang uważa, że obecnie inteligencja zmaterializowana musi pokonać trzy kluczowe technologiczne bariery. Pierwszą z nich jest przełamanie technicznej bariery podstawowych modeli oraz stopniowe budowanie end-to-endowych modeli wizualno-językowo-działaniowych i modeli świata opartych na istniejących dużych modelach językowych, co znacznie poprawi zdolności postrzegania, rozumowania, przewidywania i działania agentów zmaterializowanych wobec świata fizycznego; drugą jest przełamanie bariery wydajności kluczowych komponentów ciała, takich jak układy scalone do wnioskowania, zaawansowane reduktory harmoniczne, sześciowymiarowe czujniki momentu obrotowego, czujniki wielomodalne, silniki typu hollow cup itp.; trzecią jest przełamanie bariery wysokiej jakości rzeczywistych zbiorów danych oraz zapewnienie większej ilości danych ze środowisk rzeczywistych do wstępnego uczenia modeli.

Następne trzy do pięciu lat będzie kluczowym okresem dla masowego rozwoju inteligencji zmaterializowanej", powiedział Pu Songtao. Z punktu widzenia technologicznego zdolności inteligentne zostaną dalej wzmocnione; z punktu widzenia przemysłu diversyfikacja form maszyn oraz wysokogatunkowy rozwój kluczowych komponentów będą przebiegać równolegle, co doprowadzi do jeszcze większej różnorodności form produktów. Jednak konkurencja o kluczowe komponenty stanie się intensywniejsza; z punktu widzenia zastosowań kontynuowane będzie eksplorowanie zastosowań w wielu dziedzinach i scenariuszach. Znalezienie skutecznych scenariuszy zastosowań na określonych etapach oraz stworzenie realizowalnych modeli biznesowych to kierunek wspólnych działań branży.

Zhu Keli przeanalizował, że inteligencja wcielona osiągnie znaczący postęp w zakresie przenikania scen, architektury technologicznej oraz formy przemysłowej w przyszłości. Przenikanie scen rozszerzyło się z „niebezpiecznych powtórzeń” do „towarzyszenia w życiu codziennym”, obejmując większość stanowisk o wysokim ryzyku w sektorze przemysłowym, a stopień przenikania robotów usługowych w gospodarstwach domowych przekroczył 30%; architektura technologiczna ewoluuje od „modułowości” do „integracji”, przy czym głęboka integracja podejmowania decyzji i wykonywania zadań jest napędzana end-to-endowymi dużymi modelami; forma przemysłowa rozwija się od „inteligencji pojedynczej maszyny” do „współpracy zespołu”, a ukończenie współpracy między scenariuszami przez formacje stu robotów stanie się normą.

Scenariusze odgrywają istotną rolę napędową w szerokim zastosowaniu nowych technologii i produktów. Według doniesień Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnej będzie promować wprowadzanie robotów przemysłowych oraz humanoidów do fabryk, przyznając pierwszeństwo ich praktycznemu wykorzystaniu w segmentowanych scenariuszach, takich jak spawanie, montaż, malowanie natryskowe i manipulacja materiałami. Szczególny nacisk położony zostanie na promowanie produktów robota w złożonych i surowych środowiskach produkcyjnych, takich jak górnictwo, przemysł materiałów wybuchowych cywilnych oraz działania ratownicze, a także na podnoszenie poziomu inteligentnych operacji w niebezpiecznych i surowych warunkach.