Humanoidrobotite süsteemide tehniline areng ja turuküpsus USAs

Turu ülevaade ja humanoidrobotite olulisus

USA tööturg seisab silmitsi struktuurilise paradoksiga: samal ajal kui füüsilise tööjõu nõudlus sellistes sektorites nagu logistika, tootmine ja hooldus kasvab, väheneb korduvate ja füüsiliselt nõudlike tööde jaoks saadaolev tööjõu pakkumine. Selle makromajandusliku pinge sees on humanoidrobotite arendamine arenenud puhtalt teadusuuringutele orienteeritud teemast kapitalimahukaks turuosa pärast toimuvaks võidujooksuks. USA juhtivate süsteemide – Tesla (Optimus), Figure AI, Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), Apptronik (Apollo) ja Sanctuary AI (Phoenix) – võrdlemise olulisus tuleneb mitte ainult nende erinevatest tehnoloogilistest lähenemisviisidest, vaid ka nende potentsiaalist automatiseerida inimestele ehitatud olemasolevaid infrastruktuure ilma kulukate muudatusteta.

Erinevalt spetsialiseeritud tööstusrobotitest, mis töötavad turvapuurides, on nende humanoidsüsteemide eesmärk otsene kooseksisteerimine inimtöötajatega. Aastad 2024 ja 2025 tähistasid pöördepunkti: nägemis-keele-tegevuse mudelite (VLA) ja täiustatud närvivõrkude integreerimine laiendas puhtalt motoorset juhtimist semantilisele dimensioonile. Robotid ei ole enam mõeldud lihtsalt programmeeritud radade järgimiseks, vaid pigem juhiste mõistmiseks ja ettenägematutele takistustele reageerimiseks. Nende kuue konkurendi analüüs näitab aga, et tee universaalse "üldotstarbelise robotini" pole kaugeltki ühetaoline. Selle asemel on tekkimas radikaalselt erinevad filosoofiad täiturmehhanismide, tunnetuse ja kommertsialiseerimisstrateegiate osas.

Sobib selleks:

• „Füüsiline tehisintellekt“ ja tööstus 5.0 ning robootika – Saksamaal on parimad võimalused ja eeldused füüsilise tehisintellekti valdkonnas

Tehnoloogiline lähenemine ja universaalse intelligentsuse poole püüdlemine

Vaatamata kuue ettevõtte erinevale tehnoloogilisele DNA-le on võimalik tuvastada põhimõttelisi ühisjooni, mis määratlevad robootika praegust ajastut. Kõik uuritud süsteemid põhinevad kahejalgsel liikumisel. See disainiparadigma ei ole valitud esteetilistel põhjustel, vaid pragmaatilisest vajadusest liikuda vertikaalselt organiseeritud keskkondades – treppide, kitsaste vahekäikude ja riiulitega.

Teine ühine element on nihe jäikadest reeglistikest andmepõhiste õppemeetodite poole. Olgu selleks siis teleoperatsioon (inimeste kaugjuhtimine treeningandmete kogumiseks) või simulatsioon virtuaalkeskkondades (näiteks NVIDIA Isaac Lab): kõik tootjad püüavad lahendada nn Moraveci paradoksi, mis väidab, et väga keerulised kognitiivsed ülesanded on tehisintellekti jaoks sageli lihtsamad kui väikelapse lihtsad motoorsed oskused.

Lisaks on kõigil süsteemidel sarnased energiapiirangud. Praegune akutehnoloogia piirab autonoomiat segakoormuse korral tavaliselt nelja kuni viie tunnini, mistõttu on tööstuslik vahetustega töö logistiliselt keeruline. Selle energiaprobleemi lahendamine kiirlaadimise või vahetussüsteemide abil on peamine ühine eesmärk. Lõppkokkuvõttes on üldeesmärk identne: luua süsteem, mille piirkulud kipuvad lähenema elektrienergia kuludele ja mis käsitleb tööjõudu kui "tarkvararakendust", mida saab riistvarale soovi korral alla laadida.

Süstemaatiline hindamine: arhitektuur, tunnetus ja füüsis

Kuue süsteemi objektiivseks võrdlemiseks on vajalik jaotus peamiste tehniliste kriteeriumide järgi: ajamid, manipuleerimine, kognitiivne arhitektuur ja energiakontseptsioon.

Täiturmehhanismide osas on selgelt näha elektrifitseerimise suundumust. Kui Boston Dynamics tugines aastaid hüdraulikale, siis uus Atlas tähistab üleminekut täiselektrilistele ajamitele, mis on vaiksemad, puhtamad ja energiatõhusamad. Tesla, Apptronik, Figure ja Agility järgivad samuti seda teed. Sanctuary AI on erand, mis jätkab oma manipulaatorites (kätes) miniatuurse hüdraulika kasutamist, et saavutada suurem võimsustihedus ja kiirus, mida elektrimootorid selles paigaldusruumis sageli veel pakkuda ei suuda.

Kätega manipuleerimise osas on selge erinevus logistikaspetsialistide ja generalistide vahel. Agility Robotics väldib oma Digit-robotis teadlikult viieliigeselisi käsi, eelistades kastide (kottide) jaoks optimeeritud haardepatju. See vähendab keerukust ja kulusid. Seevastu Tesla, Figure ja Sanctuary investeerivad suuresti osavatesse kätesse, millel on kuni 22 vabadusastet, et jäljendada inimese peenmotoorikat.

Kognitiivne arhitektuur on ehk kõige tugevam eristav tegur. Tesla tugineb radikaalsele otsast lõpuni lähenemisviisile, kus videoandmed tõlgitakse otse juhtimiskäsklusteks, mida treenitakse ettevõtte tohutu sõidukipargi ja teleoperatsioonide abil. Figure AI ja Boston Dynamics seevastu teevad ulatuslikku koostööd väliste tehisintellekti partneritega (vastavalt OpenAI ja nende enda AI Institute ning NVIDIA), et integreerida loomuliku keele mõistmine ja planeerimine. Sanctuary AI keskendub suuresti andmete hankimisele teleoperatsioonide abil („Carbon AI“), et õpetada robotile keerulisi ülesandeid inimese demonstratsiooni abil.

Profiilianalüüs: Tesla (Optimus)

Tugevdama

Tesla suurim eelis ei seisne mitte robootikas endas, vaid vertikaalses integratsioonis ja tootmise sügavuses. Autotööstuse tehnoloogiatele ligipääsuga – alates akuelementidest (4680) kuni järelduskiipideni (FSD-arvutid) – saab Tesla kulusid agressiivsemalt alandada kui ükski konkurent. Optimuse robot saab otseselt kasu "täielikult isejuhtiva" tarkvara edusammudest, eriti visuaalses navigatsioonis ilma LiDAR-ita. Teine ainulaadne müügiargument on tohutu koolitusmaht: Tesla plaanib oma tehastes (gigatehastes) kasutusele võtta tuhandeid seadmeid, luues suletud andmeahela (andmeratta), mida idufirmadel on raske korrata. Uusima põlvkonna (3. põlvkond) käsitsi juhitav robot, millel on 22 vabadusastet, on suunatud peaaegu iga tööriista juhtimisele, mida inimene kasutaks.

Nõrgenema

Suurim nõrkus seisneb teadete ja tegelikkuse lahknevuses. Ajagraafikutest jäädakse regulaarselt mööda ning avalikud demonstratsioonid toimuvad sageli kontrollitud tingimustes, mis ei kajasta reaalse tehasekeskkonna ettearvamatust. Lisaks on süsteem "suletud aed": kliendid sõltuvad täielikult Tesla tarkvaraökosüsteemist. Kriitikud juhivad tähelepanu ka sellele, et puhtalt visuaalne lähenemine (ilma sügavusanduriteta nagu LiDAR) võib madala kontrastsusega või halvasti valgustatud tööstuskeskkondades oma füüsikaliste piirideni jõuda, kuigi Tesla seda eitab.

Profiilianalüüs: joonis AI (joonis 02)

Tugevdama

Figure AI on silma paistnud oma äärmiselt kiire iteratsioonikiiruse ja kõrgetasemeliste partnerluste poolest. Koostöö OpenAI-ga võimaldab Figure 02-l teostada kõnetöötlust ja arutluskäiku, mida praegu peetakse turuliidriks. Robot suudab reaalajas "rääkida ja kuulata", vähendades interaktsioonibarjääri. Riistvara disain on äärmiselt puhas ja masstootmiseks optimeeritud, integreeritud juhtmestiku ja eksoskeletilaadse struktuuriga, mis lubab vastupidavust. Lisaks demonstreerib BMW pilootprojekt Spartanburgis varajast valideerimist autotööstuses, mis on üks raskemaid täpsuse testimispaiku.

Nõrgenema

Noore ettevõttena puudub Figure'il aastakümnete pikkune mehhatroonikakogemus, mis on konkurentidel nagu Boston Dynamics. Riistvara pikaajaline vastupidavus pideva koormuse all on endiselt tõestamata. Lisaks kujutab väliste tehisintellekti mudelite (OpenAI) kasutamine endast strateegilist riski: API, kulude või tehisintellekti mudelite kättesaadavuse muudatused võivad otseselt mõjutada robotipargi funktsionaalsust. Tasakaal muljetavaldava demojõudluse ja pideva töö 99,9% töökindluse karmi reaalsuse vahel pole veel lõplikult saavutatud.

Profiilianalüüs: Agility Robotics (Digit)

Tugevdama

Agility Robotics järgib valdkonna kõige pragmaatilisemat lähenemisviisi. Digit ei ole "inimene, kes tahab saada", vaid spetsiaalne tööriist materjalivoogude jaoks. Selle jalad, mis on linnu kombel tahapoole suunatud, võimaldavad tal vajadusel kokku voltida ja riiulitele tõhusamalt ligi pääseda. Tänu partnerlusele Amazoniga ja "RoboFabi" loomisele on Agility saavutanud edumaa nii turustamisel kui ka laiendamisel. Keskendudes standardiseeritud konteinerite (kottide) tõstmisele ja transportimisele, vähendatakse tehnilist keerukust drastiliselt, kuna keerulisi manipuleerimisi pole vaja. See teeb Digitist vaieldamatult kõige usaldusväärsema süsteemi, mis praegu logistikarakenduste jaoks saadaval on.

Nõrgenema

See spetsialiseerumine on ka selle suurim nõrkus. Digit ei ole peaaegu võimeline täitma logistikaväliseid ülesandeid, mis nõuavad osavust, näiteks montaažitööd või tööriistade käsitsemist. Kui turg liigub universaalsete robotite poole, mis suudavad paindlikult vahetada lao- ja montaažitöö vahel, võib Agility disain jõuda ummikusse. Lisaks tundub selle jalgade arhitektuuri tõttu inimestele sageli vähem intuitiivne liikumine kui antropomorfsetel süsteemidel, mis võib mõjutada sotsiaalset aktsepteerimist segameeskondades.

Profiilianalüüs: Boston Dynamics (Atlas)

Tugevdama

Hüdrauliliselt elektriajamilt uues Atlases elektriajamile üleminekuga on Boston Dynamics muutnud oma aastakümneid kestnud juhtpositsiooni juhtimisteoorias kaubanduslikult elujõuliseks formaadiks. Uuel Atlasel on liigesed, mille liikumisulatus ületab inimese füsioloogiat (nt torso ja liigeste 360-kraadine pöörlemine). See võimaldab liikumisi, mis on inimestest tõhusamad, kuna robot ei pea "ümber pöörama", vaid lihtsalt oma suunda muutma. Integratsioon Hyundai gruppi mitte ainult ei taga kapitali, vaid pakub ka ideaalset testimiskeskkonda. Autopargi haldustarkvara "Orbit" on Spot-robotite kaudu juba turul tõestanud oma tõhusust.

Nõrgenema

Vaatamata oma tehnilisele särale on Boston Dynamicsil ajalooliselt olnud raskusi uurimisprojektide kasumlikeks toodeteks tõlkimisega. Hiline üleminek elektrilisele platvormile tähendab, et erinevalt Agilityst puuduvad ettevõttel endiselt pikaajalised reaalmaailma andmed klientide keskkondades. Lisaks peab ettevõte kiiresti järele jõudma kõrgetasemelise tehisintellekti (semantilise mõistmise) valdkonnas, kuna selle fookus on pikka aega olnud peamiselt madala taseme juhtimisel (tasakaal, dünaamika). Partnerlussuhted Toyota Research Institute'i ja NVIDIA-ga on mõeldud selle lõhe ületamiseks, kuid integratsiooniprotsess on keeruline.

Profiilianalüüs: Apptronik (Apollo)

Tugevdama

Apptronik positsioneerib Apollot robootika „iPhone'i hetkena“, keskendudes tugevalt ohutusele ja modulaarsusele. Peamine ainulaadne müügiargument on vahetatav akusüsteem. Kui teised robotid vajavad tundidepikkust laadimist, siis Apollo saab teoreetiliselt töötada ööpäevaringselt käsitsi akuvahetusega. Disain on selgelt mõeldud olema sõbralik ja kahjutu, suurendades inimestevaheliste interaktsioonide aktsepteerimist. Lisaks võimaldab modulaarsus Apollo ülakeha paigaldada statsionaarsele alusele, muutes selle sobivaks konveieritöödeks, kus jalgu pole vaja. See vähendab klientide investeerimiskulusid.

Nõrgenema

Võrreldes Tesla ressursside või Figure AI hinnanguga on Apptronik rahaliselt vähem agressiivne. Turul, kus mastaabisääst määrab hinna, võib see olla puuduseks. Ligikaudu 25 kg kandevõime on küll kindel, kuid piiratud võrreldes spetsiaalsete tõsteseadmetega. Enda positsioneerimine puhaste logistikarobotite ja tipptasemel tehisintellekti robotite "vahele" kannab endas ohtu mitte saada üheski nišis domineerivaks ("jäädakse keskele kinni").

Profiilianalüüs: Sanctuary AI (Phoenix)

Tugevdama

Sanctuary AI eristub teistest oma kompromissitu keskendumise poolest inimkäele. Põhiidee on, et roboti intelligentsus avaldub peamiselt tema võimes maailma manipuleerida. Hüdraulika abil oma kätes saavutab Phoenix osavuse ja jõukontrolli, mis on sageli parem kui puhtalt elektrilistel kätel. "Carbon AI" juhtimissüsteem on loodud õppima ja järk-järgult automatiseerima mis tahes mõeldavat ülesannet teleoperatsiooni abil. See teeb Phoenixist potentsiaalselt kõige mitmekülgsema roboti keerukate montaažiülesannete jaoks (nt väikeste osade sorteerimine, jootmine, laboritööd), mida tema vähem osavad konkurendid ei suuda täita.

Nõrgenema

Hüdraulika, isegi miniatuurse lahendusena, kaasneb lekete oht ja vajab rohkem hooldust. Hüdraulikasüsteemi puhas käitamine puhasruumis või kontorikeskkonnas on tehniliselt keeruline. Lisaks on teleoperatsiooni lähenemisviis äärmiselt andmemahukas. Pole selge, mitu miljonit tundi inimlikku demonstratsiooni on vaja täieliku autonoomia saavutamiseks. Seni kuni tsüklis on vaja inimest (piloodi abi), pole ärimudel vaevalt elujõuline, kuna tuleb arvestada piloodi palgakulude ja roboti kuludega. Täieliku autonoomia peale panustamine imiteerimise kaudu on riskantne ja aeganõudev.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Juurutamise stsenaariumid: spetsialiseerumine vs. üldistamine

Nende süsteemide valik sõltub suuresti konkreetsest "kasutusjuhtumist".

Intralogistika ja laonduse jaoks, kus peamine eesmärk on transportida standardkonteinereid punktist A punkti B, on Agility Robotics (Digit) praegu kõige tõhusam valik. Integratsioon ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) süsteemidega on hästi välja töötatud ja süsteem on spetsiaalselt selleks otstarbeks kohandatud. Apptronik (Apollo) pakub head alternatiivi, kui vahetustega töö nõuab sagedast akuvahetust või kui robot peab täitma ka statsionaarseid ülesandeid konveieril.

Autotööstuses ja keerukates montaažiprotsessides, kus on vaja lehtmetalli hoida, kruvisid sisestada või kaableid paigaldada, domineerivad Tesla (Optimus), Figure AI ja Boston Dynamics (Atlas). Siin on üliolulised nõuded kogu kere liikuvusele ja digitaalsesse tehasesse integreerimisele. Tesla hinnaeelis võib lõpuks otsustavaks osutuda, samas kui Atlas saab kitsastes ruumides oma üliinimliku väledusega punkte koguda.

Sanctuary AI (Phoenix) sobib ideaalselt peenmanipulatsioonideks ja laboritöödeks, mis nõuavad kombatavat tagasisidet ja osavust. Erineva kõvaduse, tekstuuri või haprusega esemete käsitsemise stsenaariumid (nt ringlussevõtu sorteerimine või tekstiilitöötlus) saavad kasu käte hüdraulilisest täpsusest.

Sobib selleks:

• Generatiivne füüsiline tehisintellekt ja robotite põhimudelid: robootika transformatsioon õppesüsteemide kaudu

Tee skaleerimiseni

Võrdlev analüüs näitab, et visioon universaalsest robotist, mis hommikul kohvi teeb ja pärastlõunal autosid keevitab, on alles tuleviku küsimus. Praegune turg on lahknemise faasis: tootjad optimeerivad oma süsteeme konkreetsete vertikaalsete turgude (logistika vs. tootmine) jaoks, et oma klientidele võimalikult kiiresti investeeringutasuvust (ROI) teenida.

Tehnoloogiliselt on hüdrauliliste ja elektriliste ajamite vaheline lahing suures osas otsustatud elektriliste kasuks, nišierandiks on vaid suure jõudlusega käed. Tegelik kitsaskoht nihkub nüüd riistvaralt (mis on üha enam "piisavalt hea") tehisintellekti jaoks andmekvaliteedi poole. Siin on Tesla oma autopargi strateegia kaudu ja Figure/Sanctuary oma simulatsiooni- ja teleoperatsioonitorustike kaudu panustanud erinevatele positsioonidele.

Otsustajate jaoks tähendab see järgmist: parimat robotit pole olemas. On vaid kõige sobivam süsteem määratletud protsessi jaoks. Need, kes täna investeerivad, ostavad vähem valmistooteid ja rohkem juurdepääsu kiiresti õppivale tarkvaraplatvormile. Lähiaastatel toimub konsolideerumine, kus ellu jäävad tõenäoliselt need pakkujad, kes ei suuda küll kõige tähelepanuväärsemaid manöövreid teha, kuid kes suudavad kõige igapäevasema kastide transpordiga kõige usaldusväärsemalt ja kulutõhusamalt hakkama saada.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus