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連人形機器人公司自己都認為,這項技術炒過頭了
連人形機器人公司自己都認為,這項技術炒過頭了連人形機器人公司自己都認為,這項技術炒過頭了
多格魯索茲說：“完全雙足的人形機器人就是我們這個時代的Newton。”
Weave制造折疊衣物的機器人，壹些舊金山的自助洗衣店正在使用這種機器人。但即便是那些自家機器人產品已初步找到市場的創始人，也認為鼓吹“技術已經成熟”的觀念存在風險。
Persona AI的首席執行官尼古拉斯·拉德福德(Nicolaus Radford)在峰會的主題演講中說：“我認為，對於我們討論的時間表和普及進度，我們必須有壹種責任感。”
多位公司高管稱，目前真正適合人形機器人的崗位范圍非常有限，包括執行簡單的重復性任務，如搬運箱子。Persona正在為壹家造船公司制造壹個焊接機器人，拉德福德說，這類工作由於危險性高、招工困難，非常適合實現機器人化。但他說，至於機器人管家這樣的應用，市場仍然相當遙遠。
人形機器人公司領導和工程師們這種謹慎的、甚至可以說是拾足悲觀的展望，與壹些科技界大佬的預測形成鮮明對比。
埃隆·馬斯克(Elon Musk)預測，對人形機器人的需求將是無窮無盡的，並表示特斯拉的目標是到2030年每年生產100萬台該公司的Optimus機器人。英偉達(Nvidia)首席執行官黃仁勳(Jensen Huang)曾表示，他相信世界正站在“萬物皆可機器人化”的門檻上。黃仁勳在1月份的壹個播客節目中說：“人形機器人，使其成為可能的技術即將出現。”
像馬斯克和黃仁勳這樣的樂觀主義者認為，他們的預測背後是多種趨勢的融合。數以拾億計美元正被投入數據中心，以訓練用於驅動未來機器人的AI模型。許多國家的人口老齡化意味著工人將會減少，同時需要照顧的老年人群體在不斷增長。各國政府也把機器人視為從海外奪回制造業工作崗位的壹種手段。
除了宏觀經濟趨勢，電池和電機技術的進步意味著機器人越來越善於模仿人類的動作，並且可以工作更長的時間。本月早些時候，最熱門的機器人初創公司之壹Figure AI的首席執行官發布了壹段視頻，視頻中該公司最新的人形機器人以壹種與人類驚人相似的方式慢跑。
麥肯錫的凱爾卡說，數拾家機器人初創公司正在吸引巨額投資，今年約有50億美元投資於人形機器人。
人形機器人峰會上展出的由Booster Robotics公司開發的Booster T1人形機器人和Fourier GR-3。
為許多機器人公司提供咨詢的FEV Consulting預測，到2035年，將有大約100萬個人形機器人投入使用。阻礙其擴張的是機器人訓練數據的缺乏，許多初創公司讓佩戴虛擬現實頭戴設備的人類來訓練機器人。有些公司則在試驗使用工作場所的叁維模型以加快這壹過程。
但FEV的經理多米尼克·博默(Dominik Boemer)說，沒人能確定機器人從折疊襯衫發展到包攬多種家務需要多少訓練量。
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多位公司高管稱，目前真正適合人形機器人的崗位范圍非常有限，包括執行簡單的重復性任務，如搬運箱子。Persona正在為壹家造船公司制造壹個焊接機器人，拉德福德說，這類工作由於危險性高、招工困難，非常適合實現機器人化。但他說，至於機器人管家這樣的應用，市場仍然相當遙遠。
人形機器人公司領導和工程師們這種謹慎的、甚至可以說是拾足悲觀的展望，與壹些科技界大佬的預測形成鮮明對比。
埃隆·馬斯克(Elon Musk)預測，對人形機器人的需求將是無窮無盡的，並表示特斯拉的目標是到2030年每年生產100萬台該公司的Optimus機器人。英偉達(Nvidia)首席執行官黃仁勳(Jensen Huang)曾表示，他相信世界正站在“萬物皆可機器人化”的門檻上。黃仁勳在1月份的壹個播客節目中說：“人形機器人，使其成為可能的技術即將出現。”
像馬斯克和黃仁勳這樣的樂觀主義者認為，他們的預測背後是多種趨勢的融合。數以拾億計美元正被投入數據中心，以訓練用於驅動未來機器人的AI模型。許多國家的人口老齡化意味著工人將會減少，同時需要照顧的老年人群體在不斷增長。各國政府也把機器人視為從海外奪回制造業工作崗位的壹種手段。
除了宏觀經濟趨勢，電池和電機技術的進步意味著機器人越來越善於模仿人類的動作，並且可以工作更長的時間。本月早些時候，最熱門的機器人初創公司之壹Figure AI的首席執行官發布了壹段視頻，視頻中該公司最新的人形機器人以壹種與人類驚人相似的方式慢跑。
麥肯錫的凱爾卡說，數拾家機器人初創公司正在吸引巨額投資，今年約有50億美元投資於人形機器人。
人形機器人峰會上展出的由Booster Robotics公司開發的Booster T1人形機器人和Fourier GR-3。
為許多機器人公司提供咨詢的FEV Consulting預測，到2035年，將有大約100萬個人形機器人投入使用。阻礙其擴張的是機器人訓練數據的缺乏，許多初創公司讓佩戴虛擬現實頭戴設備的人類來訓練機器人。有些公司則在試驗使用工作場所的叁維模型以加快這壹過程。
但FEV的經理多米尼克·博默(Dominik Boemer)說，沒人能確定機器人從折疊襯衫發展到包攬多種家務需要多少訓練量。
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