2026年はロボット物語の出発点であり、大きな年となるでしょう。 ロボットトラックはまもなくGPTの瞬間を迎えるでしょう。 関連するロボティクスプロジェクトは非常に初期段階であり、注目に値します。 3GはWeChatをもたらし、4GはDouyinを作り、キラーレベルのアプリの登場は基盤となるインフラの進化に基づいていることが多いですが、多くの場合、後者は一般に簡単には認識されません。 ロボットの進化は主に3つの条件、すなわちデータ+モデル+ハードウェアに依存しています。 - モデル(ロボット脳)。 VLAの出現はロボットのオントロジーと組み合わされ、「事前設定プログラム実行」から「知覚・意思決定・行動」の自律的なクローズドループへとシフトします。 さらに、モデルの一般化能力が大幅に向上し、服の折りたたみなど複雑なロングテール作業も扱えます。 また、一部のオープンソースの身体化されたインテリジェンスモデルもこの技術を民主化しています。 - ハードウェア(ロボットボディ) 現在、家庭用ロボットは試作機から試験生産までの段階を完成させることができます。 ロボットの構成要素はおおよそ以下の部分です。制御システム(思考と計算)、感知システム(視覚感知や力感知など)、実行システム(トルクモーター、ブレーキ、減速など)、電力システム(リチウムバッテリー)です。 現状ではハードウェアコストが依然として高価であるため、ロボット使用シナリオの多くはまだ工業化されたものです。 産業シーンはまた、ロボットが初めて大規模に商業化される場所でなければなりません。 - データ(ロボットの血) 現在、ロボットのデータ収集にはいくつかの主流の方法があり、1つは実機による遠隔操作、もう1つはシミュレーションです。 高品質な実機データが核ですが、収集コストは非常に高額です。自宅でデータトレーニングをするために3万ドルのフランカを買うのがどれほど高額か想像してみてください。 そのため、業界はシミュレーション技術やモデルを通じてデータを統合・予測し、実際の機械データ不足を補っています。 これら三つの側面から見つかる良いプロジェクトです。 今年はロボットのミームも多数あるかもしれないので、待ち伏せにも注意してください。