电子发烧友网报道(文/吴子鹏)近日,初创公司Mentee Robotics展示了旗下首款人形机器人的原型Menteebot。相较于波士顿动力的电动Atlas,以及特斯拉的擎天柱(Optimus),Menteebot名声并不响。
不过,Mentee Robotics还是有名头的,因为它是Mobileye核心创始人Amnon Shashua的另一个创业项目,该公司的另外两位创始人分别为Mobileye首席技术官ShaiShalev-Shwartz、前FacebookAI研究总监LiorWolf。
Menteebot最大的特色是据称在所有操作层都接入了AI,注意这里面的区别,并不是围绕AI模型打造一个机器人的“大脑”,而是在所有操作层都利用AI赋能。
Mentee Robotics表示,Menteebot是一款“可以指导的个性化人工智能机器人”,具备与人类相似的平衡和控制能力。刚刚提到,和以往的人形机器人有所不同,Menteebot浑身都布满了AI,搭载有丰富的AI模型和AI算法,这让Menteebot能够更加受益于多模态AI模型的发展。同时,人类可以使用自然语言来控制它。
通过演示视频,Menteebot超强的AI能力至少表现在两个方面,其一是更加自然的沟通能力,其二是超强的运动能力。
先看沟通能力,Menteebot搭载了更加丰富的自然语言模型,这使得它的控制不再受限于既定的指令。过往,人形机器人在沟通时,存在模型内和模型外能力的差距,此前我们也提到这个问题,当某一项指令属于模型训练范围内时,人形机器人能够表现出超强的能力,不过当指令超出模型训练范围之后,人形机器人就会显得“不知所措”。
据悉,Menteebot可以与人类进行自然的对话和交流。用户只需通过自然语言向机器人发出命令,它便能理解并执行相应的任务。这其实要得益于Menteebot“大脑”模型中更加强大的人工智能算法、大型语言模型和软件。Mentee Robotics称,基于NeRF的实时三维映射和定位、复杂环境中的动态导航等技术,可实现复杂的推理,以完成任务和快速学习新任务。
Mentee Robotics特别提到,完成部署的Menteebot可以进行更高级的训练以应对复杂的任务或者场景,此时软件会不断模拟任务直到掌握为止,随后机器人便能在现实世界中完成任务。
再看运动能力,Menteebot能够完成更加复杂的行走姿态,比如奔跑、侧向行走,甚至转身;也能够执行非常精细的操作,它能够准确地将餐具递给人类,这得益于其手臂和手部的全方位运动能力和精确性。
为了提升Menteebot的行动力,Mentee Robotics在这款机器人上集成了尖端的Sim2Real学习,可实现逼真的步态和手部运动,具有与人类相同的平衡和控制力,在举起重物时还会调整步态。
Mentee Robotics表示,Menteebot机器人的量产版预计将于2025年第一季度部署,将由纯视觉传感、支持“前所未有的”灵活性的专用电动马达、完全集成的人工智能提供动力。预计将分为家用版和商业版两个版本。
通过在所有操作层都接入AI,Menteebot机器人展示了强大的能力,包括沟通和运动。但这其实也给模型和算法的部署提出了更高的要求,包括Menteebot“大脑”里的核心芯片以及其他执行单元里的芯片。
对于“大脑”里的核心芯片,首先要能够支持多模态的AI大模型部署,并且需要对未来融入进来的新模态留出部署空间。目前,应用于人形机器人的大模型包括图像识别模块、语音识别模块、文字转语音模块、对话系统模块、导航模块、多模态系统模块和强化学习模块等。核心芯片是这些模块的载体,对于上述模块,或者叫模态都需要能够支持,即便是汇总归结,核心芯片也需要能够完整支持视觉模块、导航模块、语言模块和决策模块这四大能力,这对核心芯片的算子丰富度提出了高要求。Menteebot发布之后,预计强化学习将上升为第五大基础模块,届时软件能力会不断增强,硬件冗余将成为一项重要的指标。
第二个就是执行单元如何强化AI能力,这就对MCU、FPGA等部件提出了新要求。就以MCU来说,当前这一产品类别一个重要的发展方向就是:能够在MCU上部署和执行AI程序。实际上,产业界早就开始尝试将AI部署在尽可能小的控制系统上,不过这个过程中也有很多挑战。
首先要将AI模型部署在MCU上,就需要将这些模型转化为C/C++代码,这就需要对模型进行非常精准的量化,既要能够保证模型的能力,同时也要尽量避免浮点运算。这对MCU编译器也有很高的要求,因为量化之后代码要部署到MCU里,需要经过编译器。
其次,当MCU运行AI模型之后,不能够过度占用片上资源,也不能有太高的功耗。低功耗是至关重要的,因为在一个系统内,MCU器件的数量有很多,太高的功耗会影响系统整体的续航能力。
有人可能会说,MCU AI大可不必,但是要实现即时的AI效果,这是非常有必要的。
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