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谷歌VS Figure AI VS成都:人形机器人的“脑”力角逐
机器人大讲堂· 2025-04-22 16:28
全球人形机器人产业技术革命 - 全球人形机器人产业正迎来"大脑"技术革命,2025年初美国Figure AI、谷歌DeepMind和成都人形机器人创新中心先后发布通用具身智能大模型,争夺产业标准话语权 [1] 谷歌DeepMind技术路径 - 谷歌DeepMind发布基于Gemini 2.0的机器人AI模型Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER,目标构建通用机器人生态 [1] - Gemini Robotics在泛化性、交互性和灵巧性三方面提升:泛化能力比现有模型提高一倍,能处理训练中未遇到的任务;语言理解能力优秀,可实时调整路径;能精确操作复杂多步骤任务 [1][3] - Gemini Robotics-ER专注于增强空间推理能力,如识别咖啡杯把位置并规划安全接近路径 [5] Figure AI技术路径 - Figure AI发布Helix端到端视觉-语言-动作通用控制模型,泛化能力、动作精度与实时性显著提升,已在宝马工厂试点 [5] - Helix采用"系统1+系统2"双系统架构:S2解析指令并规划任务目标,S1以毫秒级响应生成动作;具备跨物体泛化能力,可直接部署在低性能芯片上;支持多机器人协作,共享神经网络权重和实时环境感知数据 [5][7] 成都创新中心技术路径 - 成都人形机器人创新中心发布Raydiculous—1系统,国内首个基于3DSGs的自主跨空间任务规划推理执行系统,突破单一场景限制 [9] - Raydiculous—1具有跨场景、长视野、轻量型特点:通过3DSGs实现跨空间连续任务执行;采用长视野任务规划引擎分解复杂任务;模块化设计降低算力需求,硬件成本仅为同类方案1/3 [10][12][15] 技术路径对比 - 谷歌依赖云端算力打造通用机器人生态,Figure AI专注工业场景实时响应,成都方案侧重家庭服务等民生领域轻量化本地部署 [16] - 核心差异:算力需求方面谷歌需千卡集群而成都成本优势显著;联网需求方面谷歌需联网而Figure与成都减少云端依赖;规划能力方面成都具备长视野跨空间优势 [17] - 三家均采用"规划-执行"分层策略,致力于提升机器人日常事务与家务劳动能力 [17] 产业竞争格局 - 人形机器人"大脑"技术是算法竞赛与国家高端制造能力的试金石,中国通过根技术创新可能绕开欧美技术霸权开辟万亿美元级市场 [18] - 产业生态涉及工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人及核心零部件企业 [23][24][25]
机器人马拉松“名场面”刷屏!“宇树摔倒”引热议,最新回应……
环球网资讯· 2025-04-20 09:40
全球首个人形机器人半程马拉松赛事 - 全球首届人形机器人半程马拉松在北京亦庄举行,20支赛队完成21.0975公里赛程 [1] - 比赛设置冠亚季军及完赛奖、最佳耐力奖、最佳人气奖等专项奖,奖牌为机器人形状 [14] - 冠军天工队用时2小时40分42秒未更换机器人,亚军小顽童队更换一次机器人用时3小时37分50秒,季军行者二号队更换两次机器人用时4小时25分56秒 [14] 参赛机器人技术表现 - 天工Ultra机器人身高1.8米,配速7-8千米/时,通过优化运动控制算法增强关节协调能力 [23] - 部分机器人出现故障:美女机器人"幻幻"开跑即罢工,有机器人头部掉落但继续比赛 [6] - 机器人存在续航告急和关节过热问题,需人类队友喷射冷却液 [15] - 机器人步态差异明显,高个子不一定比小个子有优势 [11] 参赛企业动态 - 天工Ultra机器人将时速从6千米/时提升至12千米/时,搭载"慧思开物"智能平台 [23] - 宇树科技G1机器人由第三方客户参赛,官方回应称不同操作团队表现差异大 [17][19][21] - 北职大"0306"小巨人机器人虽体型最小但能与观众互动 [4] 行业影响与公众反应 - 比赛吸引大量观众,人类选手表示更关注机器人表现而非个人成绩 [13] - 媒体评论认为尽管机器人步态不完美,但公众表现出极高热情和包容度 [25] - 赛事被视为人形机器人技术发展的重要里程碑,体现科技创新潜力 [25]