2026 год станет началом и важным годом для роботизированного повествования. Робототехническая отрасль, вероятно, вскоре переживет свой момент GPT. Связанные с роботами проекты находятся на ранних стадиях и заслуживают внимания. 3G принес WeChat, 4G обеспечил успех Douyin, появление приложений убийц часто основывается на эволюции базовой инфраструктуры, хотя в большинстве случаев это не воспринимается широкой аудиторией. Эволюция роботов в основном зависит от трех условий: данные + модели + оборудование. —— Модель (мозг робота). Появление VLA в сочетании с самим роботом позволяет ему перейти от "выполнения предустановленных программ" к "восприятию - принятию решений - действию" в автономном замкнутом цикле. Кроме того, способность модели к обобщению значительно возросла, и теперь модель может обрабатывать сложные задачи, такие как складывание одежды. Некоторые открытые модели телесного интеллекта также делают эту технологию все более демократичной. —— Оборудование (тело робота) На данный момент домашние роботы могут выполнять задачи от прототипа до стадии опытного образца. Компоненты робота включают в себя примерно следующие части: система управления (мышление и вычисления), сенсорная система (визуальные и силовые датчики и т.д.), исполнительная система (моторы крутящего момента, тормоза, редукторы и т.д.), энергетическая система (литий-ионные батареи). В настоящее время стоимость оборудования все еще высока, поэтому большинство сценариев использования роботов все еще находятся в промышленной сфере. Промышленные сценарии также будут первыми местами, где роботы будут массово коммерциализированы. —— Данные (кровь робота) На данный момент существует несколько основных методов сбора данных для роботов: один - это удаленное управление реальными машинами, другой - это симуляция. Данные с высококачественных реальных машин являются ключевыми, но их сбор стоит очень дорого; представьте, сколько будет стоить каждому человеку купить Franka за 30 тысяч долларов для тренировки данных у себя дома. Поэтому отрасль использует технологии симуляции и модели для синтеза и прогнозирования данных, чтобы компенсировать нехватку данных с реальных машин. Можно искать хорошие проекты в этих трех областях. В этом году также может появиться множество мемов о роботах, будьте внимательны к возможностям.