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解惑天創天魁系列防爆人形機器人的熱點

發布時間: 2025-01-16 09:01:52 來源:新戰略機器人

核心提示: 我們基于對應用場景方向和技術進行謹慎深入的思考后,希望與大家分享關于人形機器人的若干觀點見解~

近期,天創機器人發布全球首款防爆人形機器人——天魁1號。我們基于對應用場景方向和技術進行謹慎深入的思考后,希望與大家分享關于人形機器人的若干觀點見解~

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Q:天創為什么要做人形機器人?

A:作為一家以機器人+AI算法為核心產品服務于能源、市政等行業的科技企業,我們的愿景始終是把最前沿的機器人技術引入到我們從事的工業智能運維領域。我們研發的天魁系列工業防爆重載人形機器人我們更愿意把他稱作工業危險環境下的可作業機器人。他是我們現有的工業巡檢機器人的下一個Level的產品,是我們在工業智能運維領域構建發現問題到解決問題的能力閉環的重要基礎。

Q:天魁防爆人形機器人與現在主流的通用人形機器人有什么區別?

A:我們一直在思考,作為一家toB的以場景落地為核心的機器人企業,我們如果做人形,什么樣才是客戶需要的。工業場景區別于一般的家庭、民用場景的,核心就是作業環境的復雜性和作業高精準性要求這兩點。那對于我們來說,必須首先提高機器人的防護能力,這是天創擅長的,我們8年來,一直在與復雜危險的工業場景打交道,積累了大量寬溫高濕、強磁多塵、易燃易爆等場景下機器人能長期可靠生存的結構設計經驗,所以我們第一點提出來設計一款高防護等級的甚至是防爆的人形機器人,這一點我們做到了,我們的天魁系列機器人應該是全球首個獲得IICT6級防爆認證的人形機器人,無論從運動結構、電源系統、電氣線路等,都做了大量特殊處理。第二點是高精準的作業能力,這點挑戰很大,這不但是結構問題,更核心的是多模態感知能力、力反饋和力控制、工業設備的識別和故障診斷能力等具身智能的高階AI應用問題,現在的大模型也沒有辦法完全支撐這類場景的作業應用。所以我們準備分幾步驟去解決,第一步是解決工業具身的定義問題,我們延用人形的仿生邏輯,也采用雙臂作業,但強化了末端負載,單臂水平全展開形態下末端負載可達15kg,這樣可以匹配工業場景的高扭矩、高負載作業要求。同時優化了腰部的結構,這一代機型采用了腰部折疊升降,使手臂垂直展開最高末端高度可達3m,可以大大提高工業現場頻繁的高位作業要求。還有就是底盤采用了我們擅長的輪式結構,使機器人行走的效率更高、續航更久。第二步我們采用遙操作+預訓練結合的方式,解決現階段在工業現場可作業的問題。我們設計了駕駛艙,通過駕駛艙可以快速駕駛機器人到達需要作業的現場,再通過駕駛艙的帶力反饋的遙操作器,操作機器人進行作業。這些作業的過程也會被全程記錄下來作為持續訓練機器人模型的樣本。對于一些環境明確、對象明確、任務明確的作業,比如開關閉合、閥門旋擰鉆孔等動作,也做了預訓練,可以由后臺人員在駕駛艙一鍵順控完成。那么未來,我們將通過機器人在現場不斷地人機協作作業,訓練其感知、運動控制、任務決策的能力,逐步實現完全的具身智能作業。

Q:天魁防爆人形機器人為什么采用輪式底盤,而不采用足式結構?

A:足式和輪式都各有優缺點,我們更多的是場景思維。在我們服務的工業現場,輪式可以覆蓋90%以上的作業場景,即便需要跨層的,一般現場也有工業電梯。而從用戶角度,可達問題更多需要的是可靠、經濟,用戶更關注作業能力本身,所以從一開始,我們就把研發的重心放在了腰部以上,重點公關雙臂的作業能力和負載能力。底盤采用了我們通用的四輪八驅防爆輪式架構,其具有長續航、多地形適應、多傳感器融合導航的能力,完全可以滿足我們在工業復雜環境下的可達問題。足式目前在行走穩定性、續航能力、防爆結構設計等還是存在一些挑戰的,可能更適合輕量化的C端場景。

Q:天魁防爆人形機器人到底可以應用在哪些工業場景?

A:我們天魁機器人,不但可以用于電力行業的很多就地開關的開合、管閥的操作,比如電網變電站內的倒閘、開關等作業,也可以用于海上風電升壓站內輸變電設備的遠程操作,還可以用于火電廠輸煤、化水、鍋爐等場景下的遙操作復雜檢修作業,甚至是核電站核島內微輻射場景下的代人檢修作業,更可以用于石油化工防爆場景下的部分閥門開關、電機啟停等作業,降低人員現場安全作業風險。理論上,工業復雜場景尤其是危險場景,都可以用我們天魁人形機器人進行代人現操作業,甚至未來是代人檢修。在一些應急救援場景下,比如排爆、破拆等也可以通過遠程遙操的方式進行代人作業。

Q:天創怎么看待人形機器人未來的發展?

A:人形機器人應用的確定性很強,但道路依舊會有很大曲折。人形機器人實際上不能算是一種結構創新,他也是現有技術的集大成。只是這些年AI技術發展迅猛,給人形機器人應用帶來了更多的想象空間。大模型和人形機器人的融合,可以大大提高人形機器人的多模態感知識別能力和交互能力,甚至能端到端的提高人形機器人的運動規劃和控制能力,但坦誠的講,離通用還有很長的距離。比如,現實物理世界人的任何一個小動作,如果人形機器人需要模仿并達到在不同場景下的泛化能力,都需要大量的預訓練。人形機器人要達到具身智能的能力,不僅僅是像大模型一樣找到scaling law,甚至在通用結構本身,還有很長的路要走。比如我們現在的關節電機,就遠遠無法達到人類肌肉的載重比,這就大大限制了機器人的作業能力。

還有就是人形的商業化落地問題。目前多數人形機器人定位為to C端的應用,比如家政、養老等。這是有天然矛盾的,to C場景雖然有容錯性,但是其對泛化能力的要求會更高,因為C端的場景更加不標準、不確定。還有成本問題,即便人形機器人的終端售價未來可以降到10萬元以內的區間,對于個人消費這還是偏高的,C端的付費能力對人形的大規模商業應用有制約。B端應用則相反,B端的付費能力更強,尤其是在一些復雜危險場景下,其對人的替代不單單是成本替代價值,更有安全附加值,這是B端客戶愿意溢價采購的核心。另外,B端場景作業的標準化、規范性也更強,雖然容錯性低,但是這對于現階段的基于Rule-based的AI訓練在B端垂直場景下顯然技術可實現性也更強。

所以,就天創視角,B端的人形機器人應用值得投入和堅持,甚至有可能比C端更早實現規模化落地。

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