FX168財經報社(北美)訊 2015年，當美國國防部啓動其機器人挑戰賽時，目標是開發能夠在災後恢復中協助人類操作員的地面機器人。每臺機器人被給予一個小時的時間來完成八項任務，包括駕駛汽車和爬樓梯。#2024年下半年市場展望#
近十年過去了，生成式AI正在加速這一學習曲線，推動類人機器實時掌握新任務。Apptronik的聯合創始人Jeff Cardenas表示：「對我們來說，終極目標是所謂的零樣本學習，或即是展示給機器人要做什麼，並且它能夠像你一樣完成該任務。」
這一願景正逐步變爲現實。上週，OpenAI支持的Figure公司揭示了其最新版本的類人機器人。根據公司聲稱，該機器人配備了視覺語言模型，能夠進行視覺推理和自我糾正已學行爲。
在6月，特斯拉（TSLA）在特斯拉投資者日展示了其Optimus機器人的更新版本，並展示了它在工廠車間中的活動。首席執行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）稱讚該機器人的潛力，表示它有能力將公司的市值推升至25萬億美元。
多年來，機器人技術已經被集成到工廠和倉庫中，以提高效率。但目前使用的機器主要限於從點A到點B移動，並處理一些任務。
能夠適應現有環境的類人機器人被長期視爲終極考驗，如果它們能夠在爲人類設計的空間內與人類合作的話。
Cardenas說：「如果你想要一個多功能的機器人，那麼擁有一個能夠融入我們環境的機器人而無需改變任何東西似乎很重要。今天，機器人價格的三到六倍用於將其整合到新的工作流程中。」
Nvidia的類人機器人雄心
Nvidia通過一個專門爲類人機器人打造的生態系統推動快速發展。該生態系統結合了高性能芯片以高速處理數據，並與Omniverse數字世界結合，讓用戶可以在現實世界中訓練機器人技能。
該公司今年早些時候宣佈了AI基礎模型的開發。就在上個月，Nvidia推出了「NIM微服務」，這是一個視覺訓練平臺，允許生成式AI模型在3D中對周圍環境進行視覺解釋。
Nvidia機器人和邊緣計算副總裁Deepu Talla表示：「以前，當我們做一個AI模型以完成特定任務時，我們必須用特定數據來訓練它……如果你需要那個AI模型做不同的事情，你需要重新訓練那個模型。」Nvidia的生態系統現在使得機器人能夠使用文本和語音輸入進行訓練，除了實時演示外。
這些進展幫助Apptronik（Nvidia合作的一家機器人公司）大幅提升了發展速度。該公司最近在其奧斯汀總部取得了一個重要里程碑，其類人機器人Apollo通過視覺學習自主完成了任務。據公司稱，一個曾經需要幾千小時訓練的任務現在只需10小時。
Cardenas說：「如果我們建立了一個包含人在這些環境中執行任務的大數據集，並且我們有與人類相同形態的機器人，那麼這將使我們能夠讓機器人隨着時間推移完成廣泛的任務。」
這一潛力吸引了創紀錄的投資。根據CB Insights的數據，類人機器人公司在2024年上半年籌集了近7.93億美元。
（圖片來源：finance.yahoo ）
高盛預測，到2035年，該市場將達到380億美元。
Ark Invest的研究、自動化技術和機器人總監Sam Korus表示：「如果你有一個真正能做任何人類能做的事情的機器人，那將從根本上改變我們所知的經濟，對吧？然後人類勞動就不再受限。」
科技領袖們迅速提醒，更多的類人機器人不一定意味着更少的工作崗位。然而，高盛的報告估計，這些機器可能會取代汽車製造業和危險工作（如災難救援和核反應堆工作）中5%到15%的現有工作。該需求可能推動全球需要110萬到350萬臺機器。
類人機器人已經開始邁入現實。馬斯克表示，兩個Optimus機器人正在特斯拉的弗裏蒙特工廠工作，他預計明年將部署幾千個。亞馬遜（AMZN）已與總部位於俄勒岡的Agility合作，在測試設施中使用其Digit機器人。Apptronik正在與梅賽德斯-奔馳合作，將Apollo整合到其生產線中。
Talla展望了超越工業用途的類人機器人未來。他預計，如果公司能夠擴展規模並將成本降至每臺1萬美元，類人機器人將像智能手機和電動車一樣普及。
他說：「它需要經濟實惠，需要智能，並且需要安全。如果這三項條件都滿足，那麼沒有理由每個家庭不擁有至少一個類人機器人。」