Prispôsobené inteligentné zrýchľovanie integrované do rôznych odvetví

Jednoduchá manipulácia s materiálom v továrňach, predbežná diagnóza pacientov v nemocniciach a preteky na ihrisku... Od priemyselnej výroby po služby zabezpečujúce životné podmienky sa hmotná inteligencia rýchlo integruje do rôznych odvetví. Odborníci veria, že do roku 2025 sa ekosystém priemyslu hmotnej inteligencie bude ďalej zlepšovať a politická podpora sa bude stále zvyšovať. Nasledujúcich 3 až 5 rokov bude kľúčovým obdobím rozsiahleho rozvoja.

Rôznorodé priemyselné aplikácie

Nedávno sa začala sériová výroba a dodávka prvej dávky stoviek priemyselných humanoidných robotov Walker S2 od spoločnosti Ubiquitous a tieto roboty budú postupne nasadené do reálneho priemyselného využitia. Na videu z miesta sériovej výroby a dodávok, ktoré spoločnosť Ubiquitous uverejnila, roboty postavené do rady na kontrolu sa pohybujú súčasne a vyvolávajú dojem, aký inak poznáme len zo sci-fi filmov. Táto dodávka predstavuje nielen kľúčový krok pre spoločnosť Ubiquitous smerom k splneniu cieľa dodávať 500 kusov do konca roka, ale zároveň označuje novú etapu hromadného nasadenia jej humanoidných robotov.

Neviem nič urobiť dobre, "povedala šesťročná dievča robotovi "Dudu". V minulosti by umelej inteligencii mohlo stačiť utíšiť ju výrazom „Choď na to, si skvelá!“. Tentoraz však „Doo Doo“ vybavený systémom JD JoyInside 2.0 zvolil inú odpoveď: „Stále si ešte pamätáš „štvrtokového psa s dúhovým chvostom“, ktorého si nakreslila?" V tom okamihu sa frustrácia v očiach dievča postupne rozplynula a začalo vzrušene popisovať svoje dielo. Toto nie je prednastavený dialóg, ale skutočné odzrkadlenie „emočnej kontinuity" a „pamäte" systému JoyInside.

Od začiatku tohto roka sa zrýchlil tempo rozvoja hmotnej inteligencie. Pu Songtao, riaditeľ Výskumného centra budúcich odvetví think tanku CCID, analyzuje, že sa objavujú stále viac diverzifikované výrobkové formy – napríklad humanoidné, kolieskové a štvornohé roboty – a že inovácie v oblasti bezpilotných lietadiel (UAV), bezpilotných lodí (USV) a autonómnych vozidiel (AV) pokračujú intenzívne. Aj priemyselné aplikácie sa stávajú diverzifikovanejšími a preskúmavanie scenárov využitia hmotnej inteligencie v priemyselnej výrobe, domácej službe, lekárskej rehabilitácii a nízkovýškovej ekonomike postupne zrýchľuje.

Zhao Gang, riaditeľ výskumného inštitútu Saizhi Industry, sa domnieva, že úroveň zosobnenej inteligencie výrazne stúpla. V porovnaní s tradičnými aplikáciami robotov zosobnené roboty integrujú veľké modely „mozgov“, čo výrazne zvyšuje ich úroveň inteligencie v oblasti multimodálneho vnímania informácií, komplexného uvažovania v rôznych scénach a interaktívneho pôsobenia v reálnom prostredí. Súčasne sa nákupná cena výrazne znížila. Tento pokles je spôsobený miernym rozšírením výrobnej kapacity, nezávislou a kontrolovateľnou výrobou kľúčových komponentov a štandardizovanými výrobkami, čo viedlo k výraznému zníženiu nákladov na zosobnené inteligentné produkty. Pod vplyvom týchto priaznivých faktorov bude v roku 2025 investovanie do priemyslu zosobnenej inteligencie aktívnejšie, technológia produktov sa bude rýchlejšie vyvíjať a veľkosť trhu sa bude rýchlo zväčšovať.

Obrovský potenciál rozvoja

Spoločnosť Proverse Robotics nedávno uvoľnila priemyselného kolového robotického agenta Proverse White 2.0. Prvá generácia robota Proverse Big White, ktorá bola uvedená na trh v auguste tohto roku, úspešne absolvovala viac ako 10 verifikácií nasadenia v troch typoch scénarov vďaka svojim dvom výhodám – „flexibilita + presnosť“. Druhá generácia produktu dosiahla komplexné vylepšenia v viac ako 300 výkonnostných ukazovateľoch. Zakladateľ a hlavný prevádzkový riaditeľ spoločnosti Proverse Ge Jin sa domnieva, že zosobnená inteligencia sa už prenikla do viacerých oblastí priemyselnej výroby, avšak jej hodnota je ešte ďaleko od svojho vrcholu. Aby sa jej potenciál skutočne odhalil, je nevyhnutné zvládnuť kľúčové procesy, ktoré vyžadujú mimoriadne vysokú presnosť, kvalitu a efektivitu.

„Zosobnené inteligentné produkty hlavne riešia bolestivé body tradičných robotických základní, ktoré sú pevne upevnené, majú nepružný chod, nízku schopnosť autonómneho uvažovania a nedostatočnú spoluprácu pri viacerých úlohách, čím výrazne zvyšujú výrobnú a servisnú efektívnosť robotov a umožňujú inteligentnejšiu strojovú výrobu,“ uviedol Zhao Gang.

Zhu Keli, zakladajúci riaditeľ Národného výskumného inštitútu pre novú ekonomiku, analyzoval, že v priemyselnej výrobe môže zosobnená inteligencia vyriešiť dve hlavné výzvy: nahradiť ľudskú prácu v extrémnych pracovných podmienkach a dosiahnuť mikroúrovňovú výrobnú presnosť. Napríklad roboty na kontrolu ropných plošín môžu nahradiť ručné vstupovanie do horľavých a výbušných oblastí pri kontrole potrubí. V oblasti služieb pre občanov sa zosobnená inteligencia zameriava na optimalizáciu zdrojov v scénarioch s vysokou frekvenciou dopytu, napríklad roboty na dopĺňanie tovaru v supermarketochnách automaticky dopĺňajú tovar na policiach počas noci.

Pu Songtao uviedol, že celkovo ešte nie je dosť vyzretá ani forma produktov, ani obchodný model v oblasti inkarnovanej inteligencie a hodnota rozsiahlych aplikácií sa ešte plne neprejavila. Avšak z hľadiska potenciálu rozvoja je uplatnenie inkarnovanej inteligencie pri zvyšovaní výrobného výkonu, zvyšovaní bezpečnosti práce a zlepšovaní pohodlia služieb neprekonateľné. Jej väčšia ekonomická a sociálna hodnota vyžaduje v budúcich aplikáciách neustále preskúmavanie a rozširovanie.

Prekonať kľúčové úzke miesto

Zhao Gang verí, že v súčasnosti sa pre inkarnovanú inteligenciu musia prekonať tri základné technologické úzke miesta. Prvým je prekonanie technologického úzkeho miesta základných modelov a postupné vytváranie vizuálno-jazykových modelov akcií a svetových modelov koncovým-koncovým spôsobom na základe existujúcich veľkých jazykových modelov, čím sa výrazne zlepšia schopnosti vnímania, uvažovania, predikcie a vykonávania akcií inkarnovaných agentov vo vzťahu k fyzickému svetu; druhým je prekonanie úzkeho miesta výkonu kľúčových komponentov tela, ako sú čipy na odvodzovanie, vysokokvalitné harmonické reduktory, šesťrozmerné krútiace snímače, multimodálne snímače, duté mikromotory atď.; tretím je prekonanie úzkeho miesta vysokokvalitných reálnych dátových sád a poskytnutie viac reálnych dát prostredia pre predtrénovanie modelov.

Nasledujúcich 3 až 5 rokov bude kritickou fázou pre rozsiahly vývoj „inkarnovanej inteligencie“, uviedol Pu Songtao. Z technologického hľadiska sa schopnosti inteligencie ďalej zvýšia; z priemyselného hľadiska sa paralelne budú vyvíjať diverzifikácia tvarov strojov a vysokokvalitný vývoj kľúčových komponentov, čo povedie k širšej škále tvarov výrobkov. Súťaž o kľúčové komponenty však bude intenzívnejšia; z aplikačného hľadiska sa bude naďalej preskúmavať využitie v rôznych oblastiach a scenároch. Nájsť účinné aplikačné scenáre v určitých fázach a vytvoriť realizovateľné obchodné modely je smerom spoločných úsilií v odvetví.

Čou Ke-li analyzoval, že zosobnená inteligencia urobí v budúcnosti významný pokrok v prenikaní do scén, technologickej architektúre a priemyselnej forme. Prenikanie do scén sa rozšírilo od „nebezpečného opakovania“ po „spoločníctvo v každodennom živote“, čím zahŕňa väčšinu vysokorizikových pozícií v priemyselnom sektore, pričom miera prenikania domácich servisných robotov presiahla 30 %; technologická architektúra sa vyvíja od „modulárnosti“ k „integrácii“, pričom hlboká integrácia rozhodovania a vykonávania je riadená end-to-end veľkými modelmi; priemyselná forma sa modernizuje od „inteligencie jediného stroja“ k „spolupráci skupín“, pričom dokončenie spolupráce cez rôzne scenáre stovkou robotov sa stane normou.

Scenáre zohrávajú dôležitú podporujúcu úlohu pri rozsiahlej aplikácii nových technológií a výrobkov. Správy uvádzajú, že Ministerstvo priemyslu a informačných technológií bude podporovať vstup priemyselných robotov a humanoidných robotov do tovární, pričom sa bude uprednostňovať ich praktické využitie v segmentovaných scenároch, ako sú zváranie, montáž, náter a manipulácia. Zameranie bude kladené na podporu robotických výrobkov v komplexných a náročných výrobných prostrediach, napríklad v baníctve, pri civilných výbušninách a v núdzových opatreniach, a na zvýšenie úrovne inteligentných prevádzok v nebezpečných a náročných prostrediach.