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特斯拉人形機器人推動行業標準提升和技術路線多樣化

來源:億歐智庫     編輯:創澤   時間:2024/10/26   主題:其他 [加盟]

特斯拉:引L人形機器人浪潮,率先于汽車工廠應用驗證實用性,推動行 業標準提升和技術路線多樣化

2021 年 馬斯克在首屆特斯拉人工智能日 (AI DAY) 上首次發布特斯拉人形機器人(Tesla Bot)計夠,代號“空天柱” (Optimus)。2022年原型機亮相, 特斯拉強勢入局帶動國內企業加速入場。

2023 年 特斯拉發布Optimus-Gen2演示視頻, 其運動能力、平衡性與感知能力進—步提升,能夠實現二指拿雞蛋等動作,指尖觸覺傳感器與足部力傳感器的應用成為核心亮點。特斯拉人形機器人目前放在特斯拉汽車工宇進行實用性測試優化,馬 斯克在2023第四季度業績交流會提出2025年實現人形機器人部分交付,將持續推動商業化落地。




人形機器人在商用服務明確需求場景:科研教育、展覽講解

人形機器人的互動能力使其在商用服務中具有較好的應用前景,可以通過編程來促進機器人與人類的互動 ,目前展覽講解及科研場景已經落地

人形機器人在J端作業場景:復雜任務智慧生成與G精度操作 能力

人形機器人運動控制能力有限,真正應用需針對環境特點調整自身運動控制及任務執行能力,人形機器人本體安全防護能力、復雜任務智慧生成與G精度操作 能力還需攻克

人形機器人在工業L域明確需求場景:質量檢測及零部件組裝

汽車工廠將為先落地的應用場景,適合人形機器人實訓獲取G質量訓練數據;傳感器技術與人形機器人技術相通,技術接受度G,雙方合作實現協同效應

人形機器人應用落地場景:先工業制造后家庭服務場景

短期1-3年在商用服務L域,細分應用如展覽講解及科研教育已落地;中期3-5年在J端作業方面替代人工在危險/惡劣環境下執行任務;遠期5年以上適應復雜空間環境

智能機器人技術產業發展白皮書-由場景需求引導得出智能機器人的四大功能方向

就智能機器人的技術產業變革和我國智能機器人產業的未來發展方向展開,對不同場景的機器人通過 對面臨問題進行分析得到解決方案進而總結凝練得出共性需求

AI應用系列報告之人機交互AI人機交互系統模型與新商業-引L生產力革命

由LLM驅動的多模態人機交互方式如何引L生產力革命,Agent可能成為操作系統的主導,弱化應用形態和功能,應用程序可能轉變為服務提供商

2024 AI 大模型推動新一代具身智能機器人產業發展藍皮書-具身智能機器人產業主要研發成果、產品應用特點進行了詳細解析

從具身智能相關產業鏈企業近期表現與進展中,對行業未來熱門應用L域、需求空間及趨勢進行了預判,為應用端客戶提供選型參考,推動具身智能機器人產業發展

AI賦能,人形機器人產業提速,把握產業鏈受益機會,人形機器人成長空間非常廣闊

人形機器人是 AI+機械的大落地場景;樂觀情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 59%,形機器人在兩年投資回報期情形下將逐步實現從 B 端至 C 端的量產推廣

大模型賦能人形機器人,軟硬融合共創顛覆性產品 ,滿足生命健康、陪伴護理等G品質生活需求

人形機器人技術創新能力顯著提升,形成安全可靠的產業鏈供應鏈體系,構建具有國際競爭力的產業生態,綜合實力達到世界先進水平

國內外人形機器人產品梳理及未來發展趨勢探討-未來驅動方案(電機+減速器)

人形機器人廠商未來發展方向:電機扭矩提升成機器人創業公司重要競爭方向、感知能力復用是跨界車企首要任 務、大模型技術是互聯網企業布局人形機器人的突破口

人形機器人專題一:人形機器人供應鏈梳理-年度市場規模會有數萬億元

①技術實力強、已有成功經驗,未來參與人形機器人市場的確定性非常G的標的;②具有同源技術產品的廠商,可能會橫向拓展切入人形機器人產業鏈

大模型時代的智能運維AIOps--與小模型是關系及通用大模型底座該如何選擇

AIOps小模型數量眾多,在運維L域的表現參差不齊,需要解決技術挑戰,如運維語料不足,結構化數據處理,以及與現有AIOps工具的融合
資料獲取
機器人應用
== 資訊 ==
特斯拉人形機器人推動行業標準提升和技術路
人形機器人商業化落地難點:研發投入G、零
人形機器人商業模式:機器人本體,場景解決
人形機器人在商用服務明確需求場景:科研教
人形機器人在J端作業場景:復雜任務智慧生
人形機器人在工業L域明確需求場景:質量檢
人形機器人應用落地場景:先工業制造后家庭
人形機器人大模型相關研究及應用
人形機器人產業發展歷程,2027年部分場
中國工業機器人應用與趨勢研究報告:機器人
國際機器人聯合會(IFR)發布《2024
騰訊研究院2024人機友好空間探索報告-
2024中國AI Cloud行業趨勢報告
AI+智慧城市安全解決方案白皮書:安全需
優必選:國產人形機器人先鋒,估值為30倍
== 機器人推薦 ==
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