雅虎香港財經 Nvidia人形機械人逐漸成形 未來世界可能一人一台
Nvidia的生態系統，現在使機械人可以透過文字和語音輸入進行訓練，而毋須真人示範。
當美國國防部於2015年開始其機械人挑戰賽時，其既定目標是開發能夠在人類協助下，幫助災難復原的地面機械人。每個機械人有一個小時完成八項任務，其中包括開車和爬樓梯。
近十年後，生成式人工智能正在加速這一學習曲線，推動人型機械人即時執行新任務。
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Apptronic聯合創辦人Jeff Cardenas說：「我們的目標是所謂的零樣本學習，毋須向機器人示範，它可以像您一樣去完成任務。」
這一願景正在慢慢成為現實。上周，OpenAI支援的Figure推出了最新版本的人形機械人。根據該公司的說法，該機械人配備了視覺模型，使機器能夠進行視覺推理和自我糾正學習行為。
6月，特斯拉（TSLA）在投資者日展示了其Optimus機械人的更新版本，並展示了它在工廠車間漫遊的情況。行政總裁馬斯克（Elon Musk）吹捧這款機械人的潜力，稱它有能力將公司的市值推高到25萬億美元。
多年來，機械人科技已被整合到工廠車間和倉庫之中以提升效率。但目前使用的機器在很大程度上僅限於從A點移動到B點，並處理小量任務。
長遠以來，能夠適應環境的人形機械人一直被視為終極考驗，它們能否在人類建造的空間與人類一起工作？
Cardenas說：「如果你擁有一個能夠適應環境的多功能機械人，那麼你就不必改變任何東西，這似乎很重要。如今，僅僅將機械人整合到新的工作流程，就花費了機械人價格的三到六倍。」
Nvidia人形機械人的野心
Nvidia（NVDA）正在透過專門為人形機械人構建的生態系統來推動其快速發展。它將高速處理數據的高性能GPU與Nvidia Omniverse相結合，後者是一個數碼世界，允許用戶在現實世界訓練機械人應用的技能。
該公司在今年早些時候宣佈開發實體人工智能基礎模型。就在上個月，Nvidia推出了「NIM微服務」軟件科技，為不同的應用程式提供生成式人工智能模型，其中一些模型能夠用3D視覺分析周圍的環境。
Nvidia機械人和邊緣運算副總裁Deepu Talla表示：「以前，當我們為完成特定任務製作人工智能模型時，我們必須使用該任務的特定數據對模型進行訓練……如果你需要該人工智能模型做不同的事情，你需要重新訓練該模型。」
Nvidia的生態系統現在使機械人可以透過文字和語音輸入進行訓練。
這些進步有助於加速Apptronik的開發，Apptronik是Nvidia與之合作的少數機械人公司之一。該公司最近在總部實現了一個重要的里程碑，其人形機械人Apollo透過視覺學習自主執行了訓練任務。有人看到這台機器撿起了一雙襪子和一頂帽子，將其裝進一個盒子。據該公司稱，曾經需要數千小時才能完成的任務，現在只需要10個小時即可完成。
Cardenas說：「如果我們建立人類在這些環境中執行任務的大數據集，並且我們擁有與人類形態相同的機械人，那麼我們就可以擁有能夠執行各種任務的機械人。」
這種潜力吸引了投資者破紀錄的資金。根據CB Insights的數據顯示，2024年上半年，人形機械人公司籌集了近7.93億美元。
高盛預計，到2035年，人形機械人的市場將達到380億美元。
Ark Invest的研究、自主科技和機械人技術總監Sam Korus說：「如果你擁有一個可以做人類任何事情的機械人，這就會從根本改變我們所認知的經濟，對吧？這樣一來，人類勞動力就不再受到限制了。」
科技領袖們很快警告說，更多的人形機械人並不一定意味著人類的工作減少。然而，高盛的一份報告估計，在汽車製造業以及災難救援和核反應堆等危險工作中，這些機器可能取代5%至15%的現有工作。該報告稱，這項需求可能會推動全球銷售增加110萬至350萬台。
人型機械人已經開始向現實邁出第一步。馬斯克表示，兩台Optimus機械人正在特斯拉的弗里蒙特工廠工作，他預計明年將部署數千台。亞馬遜（AMZN）與總部位於俄勒岡州的Agility合作，在測試設施中使用其Digit機械人。Apptronik正在與Mercedes Benz合作，將Apollo整合到其生產線中。
Talla看到了超越工業用途的人形機械人未來。他預計，如果公司能夠擴大規模並將每台機器的成本降至1萬美元，那麼人形機械人將像智能手機和電動汽車一樣無處不在。
他說：「它需要符合經濟效益，需要充滿智慧，而且需要安全。如果能夠滿足這三個條件，那麼每個家庭就沒有理由不擁有至少有一台或多台人形機械人。」
撰文：Akiko Fujita
內容譯自Yahoo財經
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