來源：北京商報
大模型技術已經(jīng)成為機器人(9.530, 0.03, 0.32%)智能化的核心。8月21日，2024世界機器人大會開幕，3天主論壇和26場專題論壇聚焦前沿技術、產業(yè)動向和創(chuàng)新成果，大模型是熱門話題。
“可以把大模型看成一個大號計算器，不斷計算下一個詞的概率，但是卻能夠涌現(xiàn)出智能”，獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛當天的類比很接地氣。當大模型與機器人深度融合，機器人的形態(tài)雖不會發(fā)生變化，但擁有了更深入的感知、理解和推理能力。在工業(yè)4.0時代，這種不可見的變化會打開哪些天花板？大模型和機器人，哪種驅動關系更容易實現(xiàn)？出自機器人從業(yè)者的答案更有信服力。
“大模型讓機器人像上過大學”
一直到ChatGPT出現(xiàn)，人工智能技術的天花板才真正突破。這個突破意味著什么？
“就像小孩子突然有一天開口叫媽媽，語言能力突飛猛進了”，傅盛舉了個例子，大模型加上機器人呢？“簡單說就是機器人會更懂這個世界�！�
在他看來，機器人要做好新質生產力工具，就要跟大模型緊密結合。有這樣一種說法，未來機器人就是一個新物種，CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）對應人類的大腦，大語言模型讓機器人如同上過大學。區(qū)別在于，人類的知識來自于書籍，機器人來自于自己的學習，人類的能源來自于食物，機器人來自于電力。
一般來說，機器人領域被分為工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人三種。獵戶星空的產品主要是服務機器人，最近在做的端模一體，即將終端和大模型結合起來，就是所謂的大模型機器人。
結合具體場景更容易理解，“比如遞送類機器人，忙時送餐、閑時攬客，沒有大語言模型時實現(xiàn)這個功能非常復雜，現(xiàn)在直接告訴機器人，它就能完成”，傅盛舉例道。
遠舢智能科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李小龍也提到了端模一體化，強調了技術層面上的困難，“怎么把模型放到端側，甚至放到設備的PLC（可編程邏輯控制器）層面做智能控制”。
遠舢智能科技處在智能制造賽道，李小龍就以此為例，“過去的制造叫批量制造，今天很多制造涉及柔性制造，需要通過大模型的預測能力和控制的精確度能力。在這個賽道，未來做傳統(tǒng)的PLC沒有更多的生存空間，這不是替代的關系，更多是整個控制模式的升級，就是把大模型放到PLC層面，直接做設備控制”。
通用大模型不是必選
根據(jù)IDC最新報告，2023年中國大模型平臺及相關應用市場規(guī)模17.65億元。反觀機器人領域，2024年6月工業(yè)機器人產量約5.3萬套，同比增長12.4%，預測2024年中國工業(yè)機器人市場規(guī)模將超過700億元。
之所以提到工業(yè)機器人，是因為多年來工業(yè)機器人市場規(guī)模最大，高出服務機器人和特種機器人，工業(yè)也是最早從信息化往智能化方向發(fā)展的場景，在工業(yè)場景下機器人是形態(tài)多元化、本體多樣化、模塊化的。
這背后是專用和通用的區(qū)別，專用的機器人側重于整體的效率包括工序、任務單一化，通用機器人未來隨著具身智能的發(fā)展，將會越來越走入千行百業(yè)，千家萬戶。具體到大模型，可簡單對應小參數(shù)的大模型和通用大模型。
“應用根據(jù)機器人應用場景選擇大模型，要么是一個小參數(shù)模型，要么是本地和服務端相互協(xié)調，優(yōu)勢是推理成本很低，還解決了隱私問題”，這是傅盛的看法。
穿山甲機器人股份有限公司董事長宋育剛同意這個觀點，“作為小企業(yè)，不需要通用大模型，不需要很大的參數(shù)。聚焦垂直領域的話，用小參數(shù)模型解決一些特殊的、特定場景的問題，效果反而更好”。
適合非標品
既然大模型機器人是硬件+軟件的結合，不同背景的公司選擇的路徑自然各異，階段性產品和最終目標的差距也在所難免。
“Waymo和特斯拉的例子就很有代表性”，小雨智造聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王文林類比，一個專注在自動駕駛，技術做不到某個程度覺得不可用，另一個先賣車，技術慢慢升級。
回到大模型和機器人，王文林認為，“如果用大模型驅動機器人，落地的周期相對會更長。先走上機器人賽道，再加上大模型，慢慢拓展應用范圍，我認為可能性會更高一些”。
2023年1月才成立的小雨智造適合回答路徑選擇這個問題。按照王文林的說法，公司核心技術是一腦多形的具身智能機器人，在與北京商報記者的交流中，他也強調，“公司的目標是通用機器人”。
不過，當下小雨智造主要賦能聚焦在智能焊接機器人，“傳統(tǒng)的自動化行業(yè)四大家族已經(jīng)能夠完全實現(xiàn)成熟的自動化生產，但對于非標品，對于柔性要求特別大的產品，反而沒有一個很好的解決方式，這正好是大模型的優(yōu)勢，更智能、更柔性”，王文林說。
北京微鏈道愛科技有限公司總經(jīng)理張宇的觀點有相似之處，“每個項目都是獨立的，每做一個項目都要做大量數(shù)據(jù)的采集、標注，相當于每個項目是重新來，這種情況下這個商業(yè)邏輯不能跑下去，這樣就沒辦法走下去，真正能掙錢的AI一定是可塑造性的大模型”，他更愿意在通用大模型后面加上關鍵詞“可塑造”。
北京商報記者 魏蔚
