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所有操作層都接入AI,Menteebot給人形機器人發展帶來新思路

Felix分析 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:吳子鵬 ? 2024-04-22 07:54 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/吳子鵬)近日,初創公司Mentee Robotics展示了旗下首款人形機器人的原型Menteebot。相較于波士頓動力的電動Atlas,以及特斯拉的擎天柱(Optimus),Menteebot名聲并不響。

不過,Mentee Robotics還是有名頭的,因為它是Mobileye核心創始人Amnon Shashua的另一個創業項目,該公司的另外兩位創始人分別為Mobileye首席技術官ShaiShalev-Shwartz、前FacebookAI研究總監LiorWolf。

Menteebot最大的特色是據稱在所有操作層都接入了AI,注意這里面的區別,并不是圍繞AI模型打造一個機器人的“大腦”,而是在所有操作層都利用AI賦能。

全身布滿AI的Menteebot

Mentee Robotics表示,Menteebot是一款“可以指導的個性化人工智能機器人”,具備與人類相似的平衡和控制能力。剛剛提到,和以往的人形機器人有所不同,Menteebot渾身都布滿了AI,搭載有豐富的AI模型和AI算法,這讓Menteebot能夠更加受益于多模態AI模型的發展。同時,人類可以使用自然語言來控制它。

通過演示視頻,Menteebot超強的AI能力至少表現在兩個方面,其一是更加自然的溝通能力,其二是超強的運動能力。

先看溝通能力,Menteebot搭載了更加豐富的自然語言模型,這使得它的控制不再受限于既定的指令。過往,人形機器人在溝通時,存在模型內和模型外能力的差距,此前我們也提到這個問題,當某一項指令屬于模型訓練范圍內時,人形機器人能夠表現出超強的能力,不過當指令超出模型訓練范圍之后,人形機器人就會顯得“不知所措”。

據悉,Menteebot可以與人類進行自然的對話和交流。用戶只需通過自然語言向機器人發出命令,它便能理解并執行相應的任務。這其實要得益于Menteebot“大腦”模型中更加強大的人工智能算法、大型語言模型和軟件。Mentee Robotics稱,基于NeRF的實時三維映射和定位、復雜環境中的動態導航等技術,可實現復雜的推理,以完成任務和快速學習新任務。

Mentee Robotics特別提到,完成部署的Menteebot可以進行更高級的訓練以應對復雜的任務或者場景,此時軟件會不斷模擬任務直到掌握為止,隨后機器人便能在現實世界中完成任務。

再看運動能力,Menteebot能夠完成更加復雜的行走姿態,比如奔跑、側向行走,甚至轉身;也能夠執行非常精細的操作,它能夠準確地將餐具遞給人類,這得益于其手臂和手部的全方位運動能力和精確性。

為了提升Menteebot的行動力,Mentee Robotics在這款機器人上集成了尖端的Sim2Real學習,可實現逼真的步態和手部運動,具有與人類相同的平衡和控制力,在舉起重物時還會調整步態。

Mentee Robotics表示,Menteebot機器人的量產版預計將于2025年第一季度部署,將由純視覺傳感、支持“前所未有的”靈活性的專用電動馬達、完全集成的人工智能提供動力。預計將分為家用版和商業版兩個版本。

Menteebot給人形機器人硬件創新帶來啟示

通過在所有操作層都接入AI,Menteebot機器人展示了強大的能力,包括溝通和運動。但這其實也給模型和算法的部署提出了更高的要求,包括Menteebot“大腦”里的核心芯片以及其他執行單元里的芯片。

對于“大腦”里的核心芯片,首先要能夠支持多模態的AI大模型部署,并且需要對未來融入進來的新模態留出部署空間。目前,應用于人形機器人的大模型包括圖像識別模塊、語音識別模塊、文字轉語音模塊、對話系統模塊、導航模塊、多模態系統模塊和強化學習模塊等。核心芯片是這些模塊的載體,對于上述模塊,或者叫模態都需要能夠支持,即便是匯總歸結,核心芯片也需要能夠完整支持視覺模塊、導航模塊、語言模塊和決策模塊這四大能力,這對核心芯片的算子豐富度提出了高要求。Menteebot發布之后,預計強化學習將上升為第五大基礎模塊,屆時軟件能力會不斷增強,硬件冗余將成為一項重要的指標。

第二個就是執行單元如何強化AI能力,這就對MCUFPGA等部件提出了新要求。就以MCU來說,當前這一產品類別一個重要的發展方向就是:能夠在MCU上部署和執行AI程序。實際上,產業界早就開始嘗試將AI部署在盡可能小的控制系統上,不過這個過程中也有很多挑戰。

首先要將AI模型部署在MCU上,就需要將這些模型轉化為C/C++代碼,這就需要對模型進行非常精準的量化,既要能夠保證模型的能力,同時也要盡量避免浮點運算。這對MCU編譯器也有很高的要求,因為量化之后代碼要部署到MCU里,需要經過編譯器。

其次,當MCU運行AI模型之后,不能夠過度占用片上資源,也不能有太高的功耗。低功耗是至關重要的,因為在一個系統內,MCU器件的數量有很多,太高的功耗會影響系統整體的續航能力。

有人可能會說,MCU AI大可不必,但是要實現即時的AI效果,這是非常有必要的。

結語

Menteebot的發布堪稱人形機器人行業的黑馬,和電動Atlas一樣讓人震撼。在所有操作層都接入AI,這是一個先進的理念,也需要芯片作為核心硬件能夠更好地應對,其中高性能計算芯片需要支持多模態,且強化學習模塊預計將上升為核心模塊;MCU AI對于即時性的提升是很有幫助的,但也很有挑戰性。
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