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榮耀標識Coatue最新報告：具身智能永遠不會有ChatGPT時刻
Coatue的最新報告深入探討了具身智能——即機器人技術的發展現狀與未來趨勢。報告指出，盡管機器人技術取得了顯著進步，但它不會迎來一個類似ChatGPT的突破性時刻。相反，它將以一種更為漸進和分散的方式，逐漸滲透到我們的日常生活和工作中。本文將帶您深入了解Coatue的洞見，探討機器人技術如何在全球范圍內引發生產力的革命性增長。
2022 年，ChatGPT 的推出展示了 LLM 如何從根本上改變我們處理數字信息的方式。自那以后，頂尖人才和 500 多億美元的資本匯聚在一起，形成了人工智能革命，打造了未來的模型、工具和應用程序。
隨著這場數字化運動，我們開始看到人工智能應用于物理世界。創始人和技術人員已經開始將人工智能應用到機器人技術中，并取得了巨大的早期成果，這引發了人們對潛在“機器人時刻”的質疑。
鑒于人工智能解鎖的機器人技術發展速度，我們相信有一條實現通用機器人的道路，這將使機器人技術在我們的家庭、企業和行業中得到大規模應用。機器人技術本身看起來不像是 ChatGPT 時刻，但我們確實相信機器人技術的進步將在全球范圍內帶來巨大的生產力增長，并極大地改變與體力勞動相關的日常生活。
01.機器人的過去和現在
自20世紀 60 年代以來，機器人就一直在工作，以減輕體力勞動。Roomba 等消費設備甚至在我們的家中也變得很受歡迎。然而，工業和消費機器人技術歷來以線性速度增長，尚未實現指數級普及。盡管有炫目的演示，但機器人項目在不同環境和成本方面仍面臨挑戰。
當今的機器人還沒有弄清楚如何進行零樣本、可泛化的學習。隨著類人機器人等外形尺寸的發展和機器人的通用性（自適應而非預編程），我們相信這項技術正在跨越鴻溝并進入主流。
02.新時代的曙光：通用機器人
機器人在基本能力方面落后于人類，這令人驚訝。
一般來說，單一用途的機器人被編程為能夠很好地執行一項特定功能；我們在全球的工業用例中都看到了這一點。然而，它們無法將學習到的行為轉化為新任務和環境，也無法即時實現復雜的推理。與數字世界中的其他模式不同，機器人技術嚴重受限于缺乏高質量的訓練數據，這是實現通用智能的主要限制因素。
幸運的是，過去幾年的開放研究加速了生成大量可擴展訓練數據的進程。與此同時，隨著硬件變得更加實惠，投入成本持續下降。
競賽已經開始，來自Figure和Tesla等公司的 20 多種新型人形機器人正在開發中，以突破機器人通用性。
03.機器人技術不會有 ChatGPT 時刻
創始人、投資者和記者們都想知道，機器人領域是否會迎來類似 ChatGPT 的盛會——一個讓主流感受到人工智能機器人潛力的“WOW！”時刻。
我們認為，由于采用的物理限制、高昂的前期擁有成本以及生態系統的新生，機器人不可能擁有 ChatGPT 時刻。
相反，我們看到機器人技術正在更緩慢地跨越鴻溝，隨著機器人能力的快速成熟，當我們在咖啡店或人們家中與機器人互動時，每個人都會體驗到自己獨特的機器人時刻。
04.我們預計通用機器人浪潮將成為技術領域最大的浪潮之一
我們看到一個蓬勃發展的機器人生態系統正在興起。過去十年，隨著領先的學術和 AV 人才在整個堆棧中成立新公司，投資者已經投入了 40 多億美元來資助下一代機器人初創公司。
與 LLM 一樣，我們預計機器人技術將受益于加速研究、可訪問計算和可用資本方面的順風；然而，我們認為數據稀缺、供應鏈限制和硬件限制等一些不利因素仍將構成巨大挑戰。
無論公司采取合作還是垂直整合的方式，我們都相信軟件將在硬件之上的生態系統中推動差異化價值。我們對Skild和Physical Intelligence (π)等這一層級的公司能夠釋放出什么感到興奮。
參考材料
https://www.coatue.com/blog/perspective/robotics-wont-have-a-chatgpt-moment
更多有關機器人的視頻請在 Coatue 官方發布的文檔中查看
本文由人人都是產品經理作者【汪仔8951】，微信公眾號：【深思SenseAI】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。
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