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我可以和大家讲一讲银河通用目前能够掌控的一些场景。比如,在人流密集区,像是北京的王府井,上海的外滩,杭州西湖,又或者成都的春熙路,面对大量的游客,以及各式各样的饮品、文创雪糕等等,我们的机器人可以完成从取货到交付的过程。这其间有视觉引导,同时还要能听得懂人类的语言。在行动过程中,要能够自如转身,根据不同高度的货架,还要随时蹲下或者站起。对于悬挂着的商品,它还要懂得从旁边轻轻摘下来。对于瓶装商品,要懂得进行伸手抓取。而在实现这一整套细致入微的需求中,我们在技术上是自主的。
我知道,大家对于人形机器人的期待不只是在零售仓中卖货。从现阶段到未来,我们也在思考并规划如何做到从单一技能到技能集合的跨越,再到能够自如地实现更加广泛的各种技能。目前,导航、抓取、放置,这个技能合集形成了我们的第一代基模。在这个基模之上,我们还希望人形机器人能够很好地处理各种桌面物体、货架物体,以及深框中的物体。目前,我们已经在全国落地了几十家完全由银河通用机器人运营的智慧药仓,让机器人发挥着自己快速准确抓药的能力。
我们会一步一步拓展自身的能力边界。不过对于具身智能而言,或许并不会呈现一个“ChatGPT Moment”。并不会有那么一天,在这一天之前,你的人形机器人还什么都不会干,在这一天之后,伴随某项关键技术的突破,它就什么都会干了。我个人认为,这样的变化不会是在某一天突然发生的。它还是需要一个漫长的过程,让数据不断积累,让模型实现场景的闭环部署,随后迎来硬件的交替迭代升级,最终构成一个可以服务于某个行业的产品,从而再向相似的任务中进行扩散。所以我并不认为会出现大批体力劳动者在某一年忽然集体失业的情况,因为具身智能的发展过程是渐进的、缓慢的。当然,从另一个角度来讲,或许再经过耐心发展的十几年,我们就真的可以实现从年产机器人上百台,到为全国提供一亿劳动力的宏大跨越。
我们选择从零售入手,一方面是因为这个行业的劳动力需求大。在海外有很多上货、理货的场景都是非常需要人的。在国内,围绕着小区15分钟半径内的前置仓,也有着极大劳动力部署的需求。另一方面,也是因为零售业的容错率相对还是比较高的——即便真的意外掉落了商品,也不会造成太大的麻烦。在模型达到99%准确率的情况下,完全可以商用于零售。但如果换成自动驾驶这样的行业,99%的准确率就无法商用了。因为一旦出事,往往就是大事。
@HASHKFK