訂閱
糾錯(cuò)
加入自媒體

人形機(jī)器人:為何靈巧手是邁不過去的門檻?

上篇海豚君對(duì)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)做了詳細(xì)梳理之后,本篇重點(diǎn)研究一下靈巧手,海豚君關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵問題:

1)探討靈巧手為何重要?

2)靈巧手的產(chǎn)業(yè)瓶頸到底在哪里?

3)這些瓶頸的解決意味著怎樣的風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會(huì)?

4)靈巧手未來的方向是什么,可能的商業(yè)化路徑?

廢話不多,直接上正題:

一、為什么要關(guān)注靈巧手?

對(duì)于人形機(jī)器人,馬斯克及特斯拉曾反復(fù)強(qiáng)調(diào)靈巧手的難度及價(jià)值。在此前多個(gè)Optimus人形機(jī)器人的演示視頻中,我們也可以看到,市場期待也是手部動(dòng)作的進(jìn)展。

同時(shí),人形機(jī)器人整機(jī)廠,尤其是中國大陸整機(jī)廠商,一年多以來運(yùn)動(dòng)控制上炫技頻頻,從只會(huì)轉(zhuǎn)手絹,迅速進(jìn)化為跳舞打拳樣樣精通,動(dòng)作流暢度已經(jīng)讓大部分人類自嘆不如了。但我們是否有注意到,這些炫酷動(dòng)作主要集中在身體關(guān)節(jié),基本上沒有用到手。

這當(dāng)然不是手不重要,反而說明手部動(dòng)作的實(shí)現(xiàn)難度遠(yuǎn)大于身體關(guān)節(jié)。

手有多重要呢?我們可以想象一下,一臺(tái)只裝了假手的人形機(jī)器人,不管身體關(guān)節(jié)如何靈活,如果它沒有靈巧的雙手,那么相較于輪、足機(jī)器人,甚至最普通的工業(yè)/協(xié)作機(jī)器人,也強(qiáng)不到哪里去。

所以手,其實(shí)是人形機(jī)器人上最關(guān)鍵的部位。但從產(chǎn)業(yè)化的角度,手的實(shí)現(xiàn)難度的確很大。

舉個(gè)簡單的例子:當(dāng)人類決定用手抓取東西時(shí),依據(jù)是什么信息呢?

首先是視覺信息,我們用眼睛看到一個(gè)物品,然后,我們可以利用獲取到的視覺信息,疊加我們的思考,來判斷這個(gè)東西的位置、距離、種類以及性質(zhì)等。

然后我們開始實(shí)施抓取動(dòng)作,在這個(gè)過程中,觸覺開始發(fā)揮作用。首先,我們的手指開始接觸這個(gè)物品,然后,我們通過手指的觸覺神經(jīng),來獲取這個(gè)物品的重量、軟硬、溫度以及摩擦力等信息,最后我們開始實(shí)施抓取,可以想象,對(duì)于光滑的或者粗糙的物品,我們抓取它們的方式顯然是不同的。

另外,這里觸覺所獲取信息的精細(xì)度也與視覺不同,比如對(duì)于一根纖細(xì)的動(dòng)物毛發(fā),我們通過視覺可能很難捕捉到它,但如果用手指觸摸,卻能很容易感受到它的存在。

圖:Optimus抓取雞蛋及應(yīng)用觸覺傳感器

來源:特斯拉,海豚研究

通過以上表述,我們能夠簡單理解靈巧手的難度了,那么要想使得靈巧手實(shí)現(xiàn)這樣的能力,瓶頸又在哪里?

二、靈巧手的瓶頸在哪里?

這里我們分為硬件和軟件兩部分。簡單來說,硬件難點(diǎn)在硬件集成多模態(tài)感知融合,軟件在大模型算法架構(gòu)數(shù)據(jù)量積累。

1、硬件角度,難點(diǎn)主要體現(xiàn)在高空間集成和多模態(tài)感知

(1)空間集成難度大

例如在特斯拉Optimus 2.5方案中,需要在極小空間內(nèi)塞下20多個(gè)自由度所需要的零部件,包括電機(jī)、齒輪箱、微型滾珠絲杠以及腱繩等,且這些零部件需要滿足高功率密度、高精度、高可靠性、高壽命以及低成本等要求。

(2)對(duì)感知要求高,需大量且多模態(tài)的傳感器,其中難點(diǎn)最大的還是觸覺

這里涉及到傳感器,尤其是觸覺傳感器。關(guān)于傳感器,我們在此前的人形機(jī)器人報(bào)告中談到過,一方面需要滿足高精度要求(要求數(shù)據(jù)一致性,且不能有性能漂移),一方面需要將不同知覺信息融合,那么就對(duì)多模態(tài)感知融合能力要求極高,這需要克服不同模態(tài)的固有差異。

以上是硬件障礙,但這只是一方面,軟件同樣存在障礙,且這個(gè)障礙可能需要更長的時(shí)間來解決。

2、軟件角度,主要在大模型算法架構(gòu)和數(shù)據(jù)量的積累

這里我們可能會(huì)產(chǎn)生疑問:靈巧手只是一個(gè)執(zhí)行器總成,是硬件,與軟件有什么關(guān)系呢?其實(shí)不完全是這樣的:

(1)算法:瓶頸之一

人形機(jī)器人的算法仍然處在動(dòng)態(tài)演進(jìn)階段,技術(shù)路線尚未收斂。但整體而言,在大腦部分,采用端到端大模型是普遍認(rèn)知,盡管采用何種類型、何種架構(gòu)的大模型還未有共識(shí)。

與大腦相對(duì)應(yīng)的是小腦,大腦負(fù)責(zé)感知-推理-決策,小腦負(fù)責(zé)接收命令并執(zhí)行,這是通常我們從概念上所理解的,人形機(jī)器人的算法架構(gòu)。

那么問題是,既然大腦需要大模型,小腦需大模型嗎,或只使用傳統(tǒng)算法就足夠滿足需求?以及,這里的大腦和小腦要被放置在哪里,是在云端還是人形機(jī)器人頭部或身體中央,還是可以將一部分配置在手部之類的邊緣端?就以上問題,目前并沒有形成標(biāo)準(zhǔn)解法。

那么對(duì)應(yīng)靈巧手而言,它就不再是一個(gè)純硬件,而是需要有軟件植入其中,且這里的軟件大概率不只是一個(gè)傳統(tǒng)的、小型的運(yùn)動(dòng)控制算法。也就是說,人形機(jī)器人所面臨的算法挑戰(zhàn)也正是靈巧手所面臨的算法挑戰(zhàn),這是其一。

其二,在人形機(jī)器人的整套算法體系當(dāng)中,對(duì)于靈巧手的控制是核心難點(diǎn)之一。如果想讓靈巧手模仿人類手實(shí)施抓取動(dòng)作,正如上文談到,需要以多模態(tài)的感知輸入為基礎(chǔ),那么這對(duì)算法的多模態(tài)信息的融合能力要求極高。

總之,靈巧手的研發(fā)必須與算法深度融合,絕不僅僅是一個(gè)孤立的模塊。

(2)數(shù)據(jù)量:幾乎是目前面臨的最大瓶頸

人類動(dòng)作的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注極其復(fù)雜且成本高昂,對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的要求極高,而目前人形機(jī)器人所積累的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。

這里做個(gè)對(duì)比,我們可以想象在智能駕駛領(lǐng)域,行業(yè)能夠收集到的數(shù)據(jù)量等級(jí),然后再與人形機(jī)器人相比較,目前新能源汽車全球年銷量即將突破2000萬輛,顯然相較于機(jī)器人,智能駕駛能夠積累的數(shù)據(jù)量要多得多。

但即便如此,智能駕駛卻還沒有完全走向成熟。與此同時(shí),人形機(jī)器人的感知更復(fù)雜、執(zhí)行更復(fù)雜,所需要的數(shù)據(jù)體量預(yù)計(jì)也會(huì)遠(yuǎn)大于智能駕駛。那么可以想象,數(shù)據(jù)量對(duì)行業(yè)構(gòu)成了多大的限制。

而數(shù)據(jù)量瓶頸,主要制約的是靈巧手的能力。我們在上文已經(jīng)談到,身體關(guān)節(jié)的復(fù)雜動(dòng)作,人形機(jī)器人已經(jīng)能夠在一定條件下實(shí)現(xiàn),但手還差得很遠(yuǎn)。

當(dāng)然,除使用真實(shí)世界數(shù)據(jù)以外,仿真等方式也可被用來做訓(xùn)練,但這卻更能體現(xiàn)靈巧手的瓶頸,因?yàn)榉抡鏀?shù)據(jù)有明顯邊界。

目前隨著英偉達(dá)Isaac Sim等平臺(tái)的物理引擎越來越逼真,人形機(jī)器人絕大部分的基礎(chǔ)步態(tài)訓(xùn)練的確可以在虛擬世界進(jìn)行,且成本已有所降低,但是諸如材質(zhì)摩擦性質(zhì)等差異微妙的長尾場景,以及涉及復(fù)雜交互的場景,仿真仍然很難完美模擬,而這些場景主要涉及靈巧手的操作。

表:幾種訓(xùn)練方式的優(yōu)劣勢對(duì)比

以上是我們對(duì)靈巧手行業(yè)的簡要分析,接下來讓我們把視角轉(zhuǎn)向硬件環(huán)節(jié)的投資機(jī)會(huì)。

三、哪些硬件比較重要,它們涉及哪些上市公司?

靈巧手在硬件上的技術(shù)路線并未收斂,各家整機(jī)廠商仍在探索。而領(lǐng)頭羊,或者說起燈塔作用的,仍然是特斯拉的Optimus。此前特斯拉展示的Optimus 最新版本,在執(zhí)行器上大體采用電機(jī)+行星齒輪箱+微型絲杠+腱繩的結(jié)構(gòu),那么我們以此為基礎(chǔ)對(duì)硬件進(jìn)行一番梳理。

表:執(zhí)行器技術(shù)路線比較

(一)首先,我們先來拆解一下這個(gè)結(jié)構(gòu):在這個(gè)靈巧手結(jié)構(gòu)當(dāng)中,每只手的手部有22個(gè)自由度,自由度可以理解為關(guān)節(jié),在這其中有17個(gè)是主動(dòng)自由度,就是說這些自由度由執(zhí)行器去主動(dòng)控制,也就是上文所說的電機(jī)+行星齒輪箱+微型絲杠+腱繩的結(jié)構(gòu)。

圖:靈巧手以及手腕的自由度

來源:特斯拉,海豚研究

其中:

1、電機(jī):動(dòng)力單元,提供原始動(dòng)力,它們被布置在手臂位置,早期版本是采用6個(gè)空心杯電機(jī),但考慮到2.5版本已經(jīng)增加到17個(gè)主動(dòng)自由度,所以使用的電機(jī)大概率遠(yuǎn)超6個(gè),根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈信息,既可能采用空心杯電機(jī),也可能采用無刷齒槽電機(jī)。

2、行星齒輪箱:也在手臂位置,與電機(jī)連接,也可以叫做行星減速器,用來減速并增加扭矩,與身體旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)的作用類似。

3、微型絲杠:連接行星齒輪箱,將旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為直線運(yùn)動(dòng),同樣在手臂位置。為什么有行星齒輪箱了還要配置絲杠?主要是基于體積、精度、壽命等因素考慮。

4、腱繩模塊:連接絲杠螺母和手指,穿過手掌,將絲杠產(chǎn)生的直線拉力傳導(dǎo)到手指,這當(dāng)中,主動(dòng)關(guān)節(jié)和被動(dòng)關(guān)節(jié)都需要通過腱繩來連接。

那么靈巧手關(guān)節(jié)的驅(qū)動(dòng)過程顯而易見:接收到小腦發(fā)出的指令后,電機(jī)開始轉(zhuǎn)動(dòng),動(dòng)力傳導(dǎo)到行星齒輪箱,再傳導(dǎo)到微型絲杠,再傳導(dǎo)到腱繩,最后傳導(dǎo)到手指,在這里,腱繩類似于人類手部分布在手掌和手指位置的肌腱。

圖:Optimus的手臂

來源:特斯拉,海豚研究

另外還有各類傳感器,其中觸覺傳感器在較早版本中主要分布在五指指尖,每只手有5個(gè),最新版本預(yù)計(jì)已經(jīng)把覆蓋范圍擴(kuò)展到整個(gè)手掌,數(shù)量上看預(yù)計(jì)遠(yuǎn)大于5個(gè)。

(二)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)和硬件,以及相關(guān)公司

1、觸覺傳感器

關(guān)于觸覺傳感器,我們在此前的人形機(jī)器人報(bào)告中已經(jīng)做過分析,此處不再贅述,僅談?wù)勎磥淼淖兓。一方面,觸覺傳感器的面積和數(shù)量預(yù)計(jì)將繼續(xù)增加,由指尖擴(kuò)展到整個(gè)手掌;同時(shí),技術(shù)路線也在變化,可能由壓阻式進(jìn)化為壓阻式和電容式相結(jié)合的混合方案。

不過有一點(diǎn)值得提示,目前即便是精度較高的電容式方案,想要還原紋理等極精細(xì)的接觸力學(xué)數(shù)據(jù),還是存在困難,所以技術(shù)路線還有可能進(jìn)一步演進(jìn)。

2、執(zhí)行器硬件:電機(jī)、行星齒輪箱和微型絲杠

上篇文章也已經(jīng)談過,這里也僅談?wù)効赡艿淖兓何磥黼姍C(jī)可能由空心杯電機(jī)過渡到無刷有齒槽電機(jī)即微型無框電機(jī),主要基于降本目的,但再往后電機(jī)方案仍可能發(fā)生變化;絲杠可能由微型滾珠絲杠進(jìn)化為行星滾柱絲杠,主要基于精度、負(fù)載以及壽命要求。

3、腱繩

腱繩是特斯拉最新方案的重要組件,腱繩的主要難點(diǎn)在材料:從腱繩所發(fā)揮的功能我們可以看到,其與其他零件的最大差異在于,它不是剛性的,而是可以發(fā)生形變的,這會(huì)導(dǎo)致以下問題:

(1)可能發(fā)生蠕變,即會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變形且不可恢復(fù);(2)在驅(qū)動(dòng)過程中會(huì)產(chǎn)生彈性形變,導(dǎo)致遲滯效應(yīng);(3)會(huì)磨損甚至斷裂,影響負(fù)載能力,影響壽命。

目前,主要采用金屬或高分子纖維材料(典型如UHMVPE),其中UHMWPE被產(chǎn)業(yè)認(rèn)為是更適合于量產(chǎn)的方向。

UHMWPE產(chǎn)品目前最領(lǐng)先的是荷蘭皇家帝斯曼集團(tuán),其他生產(chǎn)商主要是美國霍尼韋爾國際公司、日本東洋紡織株式會(huì)社、三井化學(xué)株式會(huì)社等,中國大陸有部分企業(yè)也取得一些進(jìn)展,處于驗(yàn)證階段,包括南山智尚、同益中、恒輝安防等。

表:不同方案腱繩材料對(duì)比

圖:某種腱繩混合方案的工作機(jī)制示意

來源:《Finger Unit Design for Hybrid-Driven Dexterous Hands》, Chong Deng, et al., Dolphin Research

4、總成環(huán)節(jié)

此前我們在三花智控的報(bào)告中談過,特斯拉傾向于將執(zhí)行器總成環(huán)節(jié)交給供應(yīng)商來生產(chǎn),而不是采購零部件自己組裝,靈巧手同樣也是總成思路。

目前已經(jīng)有多家中國大陸企業(yè)在推進(jìn)與特斯拉在靈巧手上的合作。根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈反饋的信息,目前進(jìn)展較快的包括新劍傳動(dòng)(手部絲杠及手部總成)、浙江榮泰(手部絲杠及手部總成)等,其他有潛力的還包括特斯拉的總成供應(yīng)商如拓普集團(tuán)、三花智控等。

5、獨(dú)立開發(fā)靈巧手的公司

人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的確加速了靈巧手低成本方案的成熟落地。但靈巧手作為一個(gè)完整模塊,并不完全依附于人形機(jī)器人本體而存在,試想靈巧手安裝在輪足機(jī)器人上、機(jī)器狗背上、甚至工業(yè)機(jī)械臂上,也能實(shí)現(xiàn)一定功能。

全球有多家公司選擇專注于靈巧手的研發(fā)和生產(chǎn),我們簡單梳理這些公司,盡管它們基本都未上市,但以之為參考,可以觀察靈巧手技術(shù)的演化和收斂方向。

表:靈巧手公司梳理

(三)風(fēng)險(xiǎn)在哪里?

1、技術(shù)路線未收斂

靈巧手的技術(shù)路線并未收斂,換句話說,目前靈巧手的技術(shù)方案仍滿足不了需求。對(duì)于硬件相關(guān)公司來說,如果技術(shù)路線最終確定,那的確會(huì)帶來投資機(jī)會(huì),但如果技術(shù)路線被拋棄,那自然會(huì)面臨預(yù)期落空的風(fēng)險(xiǎn)。

那么當(dāng)前時(shí)點(diǎn),我們?yōu)槭裁催要做上述硬件環(huán)節(jié)的分析呢?因?yàn)橹挥兄懒耸鞘裁春蜑槭裁,才能前瞻地判斷未來可能的變化?/p>

舉例來說,對(duì)于特斯拉最新的靈巧手方案,大量的執(zhí)行器都集中在手臂,這可有效減小手部體積,從而大幅增加自由度。但與此同時(shí),這又會(huì)增加結(jié)構(gòu)復(fù)雜度,造成控制延遲,以及帶來熱積聚等一系列問題。

那么往后看,為了解決這些問題,靈巧手和整機(jī)公司也許會(huì)做出這樣的選擇:暫時(shí)犧牲靈巧手的部分手指自由度,那么這將不利于某些執(zhí)行器零件;增加熱管理的硬件配置,那么這將有利于供應(yīng)熱管理模塊的公司,等等。

這里結(jié)合上文分析,對(duì)于硬件的迭代方向,我們認(rèn)為可以重點(diǎn)總結(jié)為以下幾點(diǎn):

(1)成本要繼續(xù)降低,對(duì)于目前的靈巧手方案,成本仍是制約因素;

(2)要有足夠靈敏和足夠精確的感知能力,這是大模型算法能夠有效應(yīng)用的前提;

(3)集成度和性能都要滿足,所以執(zhí)行器技術(shù)方案還需要權(quán)衡,不只是硬件迭代,整個(gè)動(dòng)力傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)也存在不確定性;

(4)材料還需要進(jìn)一步開發(fā),需要同時(shí)滿足柔性、準(zhǔn)確性以及壽命要求;

(5)熱管理可能是一個(gè)增量環(huán)節(jié);

(6)需要關(guān)注不同環(huán)節(jié)的相互影響,例如腱繩的問題是否可通過其他環(huán)節(jié)來補(bǔ)足,比如通過算法糾錯(cuò),或者通過增加位置傳感器的反饋來提高準(zhǔn)確度等。

2、供應(yīng)鏈還未收斂

目前投資市場和資本市場對(duì)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的預(yù)期顯而易見,但考慮到眾多主機(jī)廠商并未上市,于是部分硬件公司就成為了市場流動(dòng)性的蓄水池。

這里問題在于,按照特斯拉給予的預(yù)期,如果進(jìn)展符合規(guī)劃,那么2026年產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入量產(chǎn)階段,這將導(dǎo)致供應(yīng)鏈?zhǔn)諗匡L(fēng)險(xiǎn):

我們可以看到,對(duì)于人形機(jī)器人每個(gè)硬件環(huán)節(jié),前期參與研發(fā)和驗(yàn)證的硬件公司均有多家,但如果進(jìn)入量產(chǎn)階段,整機(jī)廠商在每個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)際供應(yīng)商可能并沒有這么多,經(jīng)驗(yàn)上一般在2-3家,那么在進(jìn)入量產(chǎn)階段后,最終未進(jìn)入供應(yīng)鏈的硬件企業(yè)將面臨預(yù)期落空風(fēng)險(xiǎn)。

四、最后,不談具體環(huán)節(jié)和公司,我們想結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈的最新進(jìn)展,對(duì)行業(yè)做一些展望

1、首先,未來靈巧手真的是人形機(jī)器人身上必不可少的的模塊嗎?

從任務(wù)泛化和環(huán)境適配的角度講,人形機(jī)器人的末端硬件,做成五指手的形狀也就是靈巧手,幾乎是必然選擇。

我們可以想象,人形機(jī)器人的遠(yuǎn)期空間在于,它們將能夠替代人類任何形式的勞動(dòng),而這些勞動(dòng)所依附的工具,本身都是基于人類的生理特性來適配的?赡苡腥苏f,給機(jī)器人裝上一個(gè)鍋鏟,它就可以直接炒菜,為什么還要費(fèi)勁給它裝一只手,再讓這只手拿著鍋鏟炒菜呢,這豈不是多此一舉?

完全不是,因?yàn)槭质且粋(gè)媒介,它的作用是連接萬千工具,它就像底層代碼,或者說像人類的語言,沒有手的存在,機(jī)器人的通用性自然無從談起。

另一方面,從數(shù)據(jù)獲取和模型訓(xùn)練的效率來看,靈巧手也具備必然性。

通過上文的分析我們可以了解,靈巧手乃至人形機(jī)器人的最大瓶頸之一在于數(shù)據(jù)量,而怎么獲取這個(gè)數(shù)據(jù)呢?最可靠的仍然是來自現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)。而獲取這些數(shù)據(jù)的最可靠方式,就是直接觀察和模仿人類的行為。

如果人形機(jī)器人的末端不是靈巧手,那么這個(gè)模仿就無從談起。通過靈巧手,人形機(jī)器人的動(dòng)作可以與人類動(dòng)作達(dá)成最直接的映射關(guān)系,這樣的數(shù)據(jù)利用和學(xué)習(xí)的效率最高,最終動(dòng)作的遷移也會(huì)更自然和準(zhǔn)確。

2、但反過來說,從商業(yè)化的角度講,靈巧手是一個(gè)馬上可以商業(yè)化的產(chǎn)品嗎?

我們認(rèn)為初期階段,靈巧手的應(yīng)用仍將首先集中在限定性場景,如特斯拉Optimus可能將靈巧手首先應(yīng)用在特斯拉內(nèi)部工廠以進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和訓(xùn)練;以及某些非成本敏感領(lǐng)域,如科研教育等。而要想真正實(shí)現(xiàn)通用性場景的應(yīng)用,還需要一定的時(shí)間。

因?yàn)樯衔恼勥^,靈巧手的最大瓶頸來自于數(shù)據(jù)量,而數(shù)據(jù)的最可靠準(zhǔn)確的來源是現(xiàn)實(shí)世界,那么這個(gè)數(shù)據(jù)積累過程是無法被繞過的,至少從現(xiàn)階段看,一定需要足夠的場景和足夠的時(shí)間。

然而,盡管在此過程中,完整的靈巧手方案仍然需要持續(xù)打磨,但某些中間形態(tài),卻可能首先達(dá)到商業(yè)化應(yīng)用的條件,或許是兩指,或許是三指,或者較少的自由度,或者某些欠驅(qū)動(dòng)方案,或者相對(duì)簡化的感知硬件,以滿足某些半通用性半專用性的場景。

圖:Robotiq的三指夾爪

來源:Robotiq,海豚研究

圖:Barrett Technology的BarrettHand三指手

來源:Barrett Technology,海豚研究

關(guān)于這種“場景降維”,我們可以類比汽車自動(dòng)駕駛的演進(jìn)路徑——在自動(dòng)駕駛的萌芽階段,部分公司選擇直接將L4/L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛作為實(shí)現(xiàn)目標(biāo),而有的公司則選擇了一條漸進(jìn)式路徑,先布局L2/L3級(jí)別的輔助駕駛,作為行業(yè)的入場券,以現(xiàn)金流反哺產(chǎn)品研發(fā)迭代。

另外,最近兩年,在自動(dòng)駕駛還未成熟的前夜,無論是特斯拉,還是中國大陸新能源汽車企業(yè),選擇首先推出某些場景化的輔助駕駛服務(wù),例如高速NOA、城市通勤NOA、全場景NOA等。

在有限的場景里,通過技術(shù)簡化和功能限制,來實(shí)現(xiàn)一些可商用的、有一定商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品;同步地,利用這些產(chǎn)品的商業(yè)化,積累數(shù)據(jù)來進(jìn)一步迭代算法,以逐步逼近終極產(chǎn)品。那么這也是一條可以兼顧現(xiàn)金流可持續(xù)性和產(chǎn)品迭代的可行路徑。

<全文完>

- END -

/轉(zhuǎn)載開白

本文為海豚研究原創(chuàng)文章,如需轉(zhuǎn)載請獲得授權(quán)。

/免責(zé)聲明及一般披露提示

本報(bào)告僅作一般綜合數(shù)據(jù)之用,旨在海豚研究及其關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)之用戶作一般閱覽及數(shù)據(jù)參考,並未考慮接獲本報(bào)告之任何人士之特定投資目標(biāo)、投資產(chǎn)品偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力、財(cái)務(wù)狀況及特別需求投資者若基於此報(bào)告做出投資前,必須諮詢獨(dú)立專業(yè)顧問的意見。任何因使用或參考本報(bào)告提及內(nèi)容或信息做出投資決策的人士,需自行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。海豚研究毋須承擔(dān)因使用本報(bào)告所載數(shù)據(jù)而可能直接或間接引致之任何責(zé)任或損失。本報(bào)告所載信息及數(shù)據(jù)基於已公開的資料,僅作參考用途,海豚研究力求但不保證相關(guān)信息及數(shù)據(jù)的可靠性、準(zhǔn)確性和完整性。

本報(bào)告中所提及之信息或所表達(dá)之觀點(diǎn),在任何司法管轄權(quán)下的地方均不可被作為或被視作證券出售邀約或證券買賣之邀請,也不構(gòu)成對(duì)有關(guān)證券或相關(guān)金融工具的建議、詢價(jià)及推薦等。本報(bào)告所載資訊、工具及資料並非用作或擬作分派予在分派、刊發(fā)、提供或使用有關(guān)資訊、工具及資料抵觸適用法例或規(guī)例之司法權(quán)區(qū)或?qū)е潞k嘌芯考埃蚱涓綄俟净蚵?lián)屬公司須遵守該司法權(quán)區(qū)之任何註冊或申領(lǐng)牌照規(guī)定的有關(guān)司法權(quán)區(qū)的公民或居民。

本報(bào)告僅反映相關(guān)創(chuàng)作人員個(gè)人的觀點(diǎn)、見解及分析方法,並不代表海豚研究及/或其關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)的立場。

本報(bào)告由海豚研究製作,版權(quán)僅為海豚研究所有。任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人未經(jīng)海豚研究事先書面同意的情況下,均不得(i)以任何方式製作、拷貝、複製、翻版、轉(zhuǎn)發(fā)等任何形式的複印件或複製品,及/或(ii)直接或間接再次分發(fā)或轉(zhuǎn)交予其他非授權(quán)人士,海豚研究將保留一切相關(guān)權(quán)利。

       原文標(biāo)題 : 人形機(jī)器人:為何靈巧手是邁不過去的門檻?

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

發(fā)表評(píng)論

0條評(píng)論,0人參與

請輸入評(píng)論內(nèi)容...

請輸入評(píng)論/評(píng)論長度6~500個(gè)字

您提交的評(píng)論過于頻繁,請輸入驗(yàn)證碼繼續(xù)

  • 看不清,點(diǎn)擊換一張  刷新

暫無評(píng)論

暫無評(píng)論

    人工智能 獵頭職位 更多
    掃碼關(guān)注公眾號(hào)
    OFweek人工智能網(wǎng)
    獲取更多精彩內(nèi)容
    文章糾錯(cuò)
    x
    *文字標(biāo)題:
    *糾錯(cuò)內(nèi)容:
    聯(lián)系郵箱:
    *驗(yàn) 證 碼:

    粵公網(wǎng)安備 44030502002758號(hào)