地表最强机器人Figure 02发布,每天工作20小时,人形机器人竞赛升级!

2024-08-08

Figure AI刚刚发布了其最新款机器人:Figure 02。

用一个2分钟的视频,展示了机器人整体构造、运动控制能力及AI赋能下工厂实训的效果。

整体来看,第二代机器人比上一代的软硬件能力都得到了提升:

外形

Figure 02身高5英尺6英寸,体重70公斤,安全搬运或操作的最大重量为20kg,移动速度达到1.2米/秒,动力系统为电动。

集成布线:

Figure 02可见的电线现在被更好地隐藏起来,用于电力和计算通信的集成布线允许隐藏电线,提高了机器人的可靠性,并实现紧凑的封装。

视野:

Figure 02配备六个RGB摄像头,为机器人提供对外界的视野。

机械特性:

  • 肩部关节:50 Nm扭矩,148度运动范围。

  • 膝盖:150 Nm扭矩,135度运动范围。 

  • 髋部:150 Nm扭矩,195度运动范围。

  • 手部:第四代人形手,拥有10根手指和16个自由度,每根手指由一个集成单元驱动,该单元包括传感器和电机,据Figure所说,这将赋予机器人“类似人类的力量”。

续航:

对内置在机器人躯干中的 2.25 千瓦时定制电池包的改进,使得机器人续航能达到5小时。

对话功能:

Figure与OpenAI合作,人们能够通过内置的扬声器和麦克风与机器人交谈,类似于ChatGPT的语音对话功能。

CPU/GPU:

与前一代相比,Figure 02 在板载计算能力和 AI 推理方面提升了 3 倍。这使得机器人能够完全自主地执行现实世界的 AI 任务。

1、训练成果:已入宝马工厂打工

Figure 02 机器人背后公司Figure AI成立于2022年,目前估值26亿美元。

公司在一份公开声明中曾表示:“Figure的目标是创造不仅能够提高生产力和效率,还能改善人类生活质量的机器人。Figure 02的高级功能使公司更接近实现这一愿景。”

该公司产品研发的速度极快:

最早于2023年3月发布概念视频;

2023年10月展示了行走能力;

2024年1月,Figure 01一段“10小时内学会煮咖啡”的视频引发了热议,它只用了10个小时进行端到端训练,便自主完成打开机器盖、放入咖啡、启动机器的全过程;

2024年3月,在宣布与OpenAI展开合作的13天后,Figure发布了由OpenAI大模型加持的Figure 01的演示视频。

紧接着,该公司的定制版Figure 01交付南卡罗来纳州的一家宝马工厂,在那里,AI模型训练的数据被收集了起来。

在视频演示中我们可以看到,Figure 01完全展现出了在工业环境中运行的能力,还能学习执行基本任务。

阿德科克还表示:“希望Figure 02能够实现每天近20小时的有效工作时间。”

短短一年半时间内,Figure人形机器人完成了从概念到原型,再到商业化应用的跳跃,在本体系统、现实场景运行的数据采集、模型构建和商业化上实现了闭环。

而作为 Figure 02 最大的竞争对手,马斯克的 Optimus 擎天柱机器人,也很早被下放到特斯拉工厂工作,并表示“到明年年底,特斯拉工厂内将‘有1000多个,甚至数千个擎天柱机器人’在实际运行中。”

2、人形机器人竞赛升级

尽管人形机器人一直是科幻故事的梦想,由于设计昂贵、限于研究环境,它们的商业化进程一直较慢。

2024年是人形机器人发展的加速之年。

随着生成性 AI、大型语言模型(LLMs)和多模态 AI 模型的发展,这一领域正在迅速变化。这些模型可以快速分析实时视频和音频输入,并以类似人类的声音和动作进行响应。

而根据国际机器人协会预测,2021年至2030年,全球人形机器人市场的年化复合增长率将达到71%;到2030年,其产业规模可达万亿美金左右,其中我国人形机器人市场规模有望达到8700亿元。

马斯克认为,地球上存在一个超过10亿个人形机器人的市场(超过每人一个),因此他的目标是利用特斯拉、xAI来主导这一市场或至少分一杯羹。

除了特斯拉、Figure AI,英伟达也通过 Project GR00T 展示了使用 Apple Vision Pro 头显训练 AI 的进展,人类远程操作员可以通过头戴设备来引导机器人完成正确的动作。

波士顿动力(Boston Dynamics)则展示了其 Atlas 人形机器人的更新版本,该机器人用电动机替换了原来的液压执行器,这使得机器人更便宜、更安静、更可靠并且更坚固。

中国的宇树科技,其面向行业级、消费级的多数四足机器人产品已实现量产,并在今年5月发布一款名为Unitree G1的新型人形机器人,定价9.9万元起。

目前,国内外人形机器人已进入汽车生产车间、物流仓储间,可以完成一些基础性的工作。随着机器人运动机能进一步提升,落地场景将会从车间的单一的基础劳动过渡到复杂的柔性任务,逐步向服务业迈进,最终走进千家万户。

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