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商業(yè)化之困，如何破局？
ChatGPT的橫空出世，在全球范圍內(nèi)掀起新一輪AI熱潮，然而想實現(xiàn)真正的“通用人工智能”(AGI)必須扎根于物理世界，理解并掌控客觀存在的各種實體。具身智能概念，因此再度火熱，大模型也逐漸下沉現(xiàn)實。
盡管谷歌的PaLM-E、斯坦福的VoxPoser都取得了可喜進(jìn)展，能夠直接理解自然語言指令并拆解為一系列動作，但在真正的產(chǎn)業(yè)化落地上，具身智能仍面臨諸多障礙亟待突破。
通用大腦，解碼萬億級市場
有鹿機(jī)器人正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生。
公司創(chuàng)始人陳俊波，是浙江大學(xué)計算機(jī)系博士，曾任阿里云搜索部門反作弊算法方向負(fù)責(zé)人、淘寶數(shù)據(jù)實驗室算法負(fù)責(zé)人、菜鳥ET實驗室算法負(fù)責(zé)人、阿里達(dá)摩院自動駕駛實驗室的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人。阿里的配送機(jī)器人“小蠻驢”就是達(dá)摩團(tuán)隊的作品。
2023年，陳俊波出走創(chuàng)業(yè)，與前阿里巴巴機(jī)器人CEO谷祖林、前浙江網(wǎng)新恒天軟件副總裁王建成立有鹿機(jī)器人，聚焦于大模型與具身智能的融合創(chuàng)新。
要讓具身智能真正落地，必須跨越幾道坎：首先是大模型與現(xiàn)實物理世界的融合，通過模型直接感知和操控客觀實體；其次是在海量真實場景數(shù)據(jù)中訓(xùn)練模型，不斷迭代優(yōu)化；再者是將先進(jìn)技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)無縫對接，滿足生產(chǎn)和應(yīng)用的實際需求。
而要想訓(xùn)練出真正可用的具身智能大模型，必須獲取大量真實物理世界的數(shù)據(jù)，這又必須建立在商業(yè)化的基礎(chǔ)之上。因此，有鹿機(jī)器人將目光放在為各類專業(yè)設(shè)備提供“通用智能大腦”上，專注機(jī)器人形態(tài)的泛化升級，這在中國擁有得天獨厚的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。
我國是制造業(yè)大國，總體規(guī)模連續(xù)14年居世界首位，但大多數(shù)制造企業(yè)缺乏人工智能技術(shù)積累，難以為自身產(chǎn)品研發(fā)專屬智能系統(tǒng)。
有鹿機(jī)器人瞄準(zhǔn)的，正是這個巨大市場缺口。
未來，輪式機(jī)器人、復(fù)合式機(jī)器人以及新興人型機(jī)器人等，預(yù)計總體市場規(guī)模將達(dá)到萬億級別。而有鹿所倡導(dǎo)的“通用大腦+專業(yè)設(shè)備”模式，能最大限度降低企業(yè)的智能化改造成本，提升投入產(chǎn)出比，為企業(yè)的智能升級鋪平坦途。
順應(yīng)上述思路，有鹿機(jī)器人聯(lián)合阿里云通義千問，在2023年共同發(fā)布LPLM-10B(Large Physical Language Model)大模型，解決了傳統(tǒng)具身模型延遲高、準(zhǔn)確率低、泛化能力差等缺陷，可以實現(xiàn)在跨模態(tài)、跨場景、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)中提取出許多共性信息，通用性極強(qiáng)。
今年3月，有鹿機(jī)器人推出了基于LPLM-10B的Master 2000通用具身智能大腦。該產(chǎn)品可以直接對接傳統(tǒng)設(shè)備，賦予其智能化能力，并且即插即用。
憑借出色的性能，有鹿機(jī)器人很快斬獲了一筆來自頭部清潔設(shè)備制造商的超千萬元訂單，這也是嚴(yán)格意義上具身智能領(lǐng)域的首筆高額訂單。據(jù)悉，目前產(chǎn)品已開始量產(chǎn)交付。
超億元融資為商業(yè)化護(hù)航
近日，公司宣布完成超1億元融資，由李開復(fù)博士創(chuàng)辦的創(chuàng)新工場、阿里巴巴聯(lián)合創(chuàng)始人吳泳銘創(chuàng)辦的元璟資本、BV百度風(fēng)投共同投資。
并且投資方對有鹿機(jī)器人的估值不僅在于短期收益，更看重具身智能巨大的長期發(fā)展前景。
按照陳俊波的設(shè)想，有鹿的使命是為每一臺傳統(tǒng)設(shè)備配備一顆“通用智能大腦”，讓機(jī)器變“聰明”，憑借LPLM技術(shù)的通用性優(yōu)勢，完全可以撬動萬億級商機(jī)。
此外，有鹿機(jī)器人還將著手開放自身品牌，助力合作伙伴實現(xiàn)品牌智能化升級?？梢灶A(yù)見，未來有鹿機(jī)器人將與更多制造業(yè)伙伴加深合作，共同打造具身智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游生態(tài)，加速推動整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。
寫在最后
從理論到實踐，從實驗室到工業(yè)級應(yīng)用，想要讓大模型真正落地，攻克商業(yè)化是必由之路。
事實上，具身智能被普遍視為大模型技術(shù)在物理世界落地的重要方向。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，基于大模型的具身智能在交互理解、多模態(tài)感知、跨領(lǐng)域泛化等方面具有天然優(yōu)勢，被寄予厚望能夠成為通向AGI的關(guān)鍵一步。
然而對于具身智能而言，當(dāng)前的技術(shù)突破只走了一半路，接下來如何與傳統(tǒng)制造業(yè)對接，構(gòu)建可持續(xù)的商業(yè)模式，才是決定性一步。
有鹿機(jī)器人先鋒性地提出了“通用大腦+專業(yè)設(shè)備”的可行路徑。
通過賦予LPLM大模型一種普適的認(rèn)知結(jié)構(gòu)和行為規(guī)范，使其能作為各種不同形態(tài)機(jī)器人的基礎(chǔ)模型加以應(yīng)用，并與現(xiàn)有生產(chǎn)線無縫集成，使智能化改造的成本將大幅下探，也利于產(chǎn)品在更廣闊領(lǐng)域內(nèi)快速普及。
這種“共享型智能”模式具有天然的護(hù)城河優(yōu)勢。
新創(chuàng)企業(yè)往往資金有限，很難同時具備大模型研發(fā)和工業(yè)產(chǎn)品制造的雙重能力；而像汽車、工程機(jī)械這些傳統(tǒng)制造業(yè)巨頭，又缺乏算法建模的基因，難以短期內(nèi)掌控大模型技術(shù)。
有鹿的“組合拳”無疑正中下懷。
若能繼續(xù)保持技術(shù)領(lǐng)先，并在更多垂直領(lǐng)域落地商業(yè)化，有鹿機(jī)器人或?qū)缪菡麄€具身智能生態(tài)的樞紐角色，成為一股不可忽視的新興力量。
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