专访北京具身智能机器人创新中心总经理熊友军:用于训练具身智能大模型的操作数据很稀缺 数据集建设非常重要
2024年08月26日 09:47
来源: 每日经济新闻
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  每经记者张蕊

  熊友军,现任北京具身智能机器人创新中心总经理,曾负责多项科技部创新基金项目、国家863计划项目。

  从事机器人相关技术研究近二十年的熊友军,领导开发了多款明星机器人产品。他还曾作为中国机器人代表团团长多次带队参加全球机器人大赛,获得8个世界冠军、6个亚军。

  参与创立北京具身智能机器人创新中心(曾用名:北京人形机器人创新中心,以下简称创新中心)是他的“二次创业”。

  2024世界机器人大会于8月21日至25日在北京举办,大会期间,熊友军接受了《每日经济新闻》(以下简称NBD)记者采访。

  熊友军在主论坛发表演讲每经记者张蕊摄

  人形机器人未来将成为人类劳动力的重要补充

  NBD:您觉得人形机器人在哪些场景会有比较大的优势?能否举例谈一谈。

  熊友军:我认为人形机器人作为一个通用的、多功能的机器人,在很多地方都具有优势。

  抛开价格不谈,首先,人形机器人未来将会成为人类劳动力的重要补充。从理论上来说,需要人的地方未来都可以用人形机器人。我看到有预测显示,到2030年,中国的劳动力将会大量减少,即使我们目前已经应用了大量的工业机械臂、专用机器人,仍然弥补不了劳动力短缺的问题。

  其次,很多工作对人是有伤害的,容易造成工伤。比如化工领域、医药领域有大量有毒有害的气体,有很多检测岗位需要用X射线去检测。我曾经到汽车厂看过检测过程,汽车装配好之后需要工人仰着脖子去检查装配点,一天要工作8个小时。还有很多装配要用大拇指去按压,时间长了就可能造成工伤。

  另外,很多工种都存在较大的危险,也不适宜人类从事。比如石油化工领域、生产鞭炮的企业等,都有易燃易爆物,这些领域存在大量的人形机器人市场需求。还有特高压变电站、地下煤矿等,也存在一定的安全风险,这些工作都可以用人形机器人来代替人类。

  这些领域恰恰也应该是人形机器人优先发展的领域,只是目前的技术还无法支撑人形机器人在这些领域的大量应用,一旦技术实现突破并逐渐成熟,我觉得量很快就能上去。所以马斯克预计未来人形机器人的发展进入成熟阶段以后,机器人数量和人类人口的比例至少是1:1,很可能达到2:1,机器人的数量将超过人的数量。这并不是说说而已,其背后有整套逻辑,也有大量的前期调研。

  为什么很多国外知名公司都在投资机器人公司,国内很多公司也开始投资,这都不是短视的决定,而是经过深思熟虑、市场调研的结果,企业会考虑到长远发展。

  当然,今天在论坛上我们其实也谈了很多关于伦理道德的问题,我认为未来也要考虑到这方面对社会的影响,产业向前推进一定是以人为本的,绝不能不考虑人的社会需求,这样是没有生命力的。

  熊友军接受采访每经记者张蕊摄

  人形机器人发展尚处早期诸多底层核心问题亟待解决

  NBD:您觉得当前人形机器人最亟需突破的技术是什么?

  熊友军:其实非常多,我觉得很难用一两句话去概括,因为人形机器人的发展即使到现在也还处于相对比较早期的阶段。

  例如人形机器人的运动控制技术,虽然我们已经看到现在有很多人形机器人可以翻跟头、快速跑,但是真正走入千变万化的日常生活或者工作场景中,还有很多稳定性、可靠性、应用性的问题需要解决。

  再例如人形机器人的“大脑”,现在人形机器人虽然有大模型、具身智能的加持,但是还不够智能。机器人跟人的自然交互能力、决策能力、任务规划能力等,确实还需要很长时间发展。

  当然,还有很多底层的核心问题需要解决。比如在具身智能方面,数据集的建设非常重要。传统的人工智能技术大量借用了移动互联网的数据,有非常多的文字、图片投喂给它去学习,从而使得人工智能技术飞速前进。

  具身智能也是一样的,需要大量的数据,但这些数据不再仅仅是文字、图片,还需要大量的操作数据。因为具身智能更多的是跟物理世界的交互,它需要去给你拿杯水,跟你去安装、装配、搬运,这都涉及大量的操作,需要很多行为上的数据,而这些数据是稀缺的。只有把这些数据建好之后,才能很好地训练具身智能大模型,真正让机器人有个聪明的“大脑”。

  现在国家引导像我们这样的创新中心把底层基础夯实,让企业做好应用和落地。大家通过分工和合作,共同促进人形机器人产业的发展。

  NBD:在人工智能与机器人技术融合的趋势下,人形机器人是不是能借助深度学习、自然语言处理等技术实现更高级别的智能交互?

  熊友军:当然,这是必须的,因为具身智能的发展离不开传统人工智能技术的进步,尤其在人机交互、任务规划方面,传统人工智能有非常大的优势。

(文章来源:每日经济新闻)

文章来源:每日经济新闻 责任编辑:65
原标题:专访北京具身智能机器人创新中心总经理熊友军:用于训练具身智能大模型的操作数据很稀缺 数据集建设非常重要
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