公開：2025年2月6日 /更新：2025年2月6日 - 著者： Konrad Wolfenstein
Xpeng＆Figure AI：ヒューマノイドロボットとその利点のための独自のAIモデルの開発 - Xpert.Digital
Xpeng＆Figure AI：独自のAIテクノロジーの成功した秘密
精度から独立へ：ロボット開発の新しい時代
ヒューマノイドロボットの独自のAIモデルの開発は、図AIやXPENGなどの現在のプロジェクトで明らかになるいくつかの戦略的および技術的な利点を提供します。
1。高精度とドメイン固有の適応が高い
独自のAIモデルにより、特定のロボットハードウェアと使用シナリオのテーラーメイドの最適化が可能になります。たとえば、図AIは、音声コマンドとより正確に動きを同期させるために、カマラデート（10 Hz）の実際の分析に独自のニューラルネットワークを使用しています。チューリングチップ（AI計算用の40カーネル）により、XPENGはセンサーデータを直接処理するハードウェアベースのモデルに依存して、反応時間を最小限に抑えます。
に適し：
2。外部プロバイダーの独立性
Openaiパートナーシップを終了する図AIのステップは、独自のモデルがテクノロジーロードマップを制御することを示しています。これにより、第三のパーティプロバイダーへの依存関係が回避されます。このモデルは、産業要件ではなく一般的な（工場のセキュリティなど）で最適化されることがよくあります。
3。垂直統合により効率が向上します
独自のAIとロボットハードウェアの組み合わせは、相乗効果につながります。
- エネルギー効率：XPENGSチューリングチップは、特殊な計算を通じて消費電力を削減します。
- コストを選択します。独自の開発を避け、図AIを使用した大量生産の計画をBMWがどのように示すかについてスケール効果を有効にします。
4.より速い学習と適応能力
NVIDIA/CMUS ASAP（シミュレーションと現実のアライメント）などの独自のAIフレームワークは、運動シーケンスのトレーニング時間を52.7％削減します。ロボットは、人間またはAI生成されたシミュレーションを模倣することにより、新しいスキルをより速い例をより速く学ぶことができます。
5。グローバル市場における競争上の利点
XpengやUnitreeなどの中国のメーカーは、すでに技術的な主権を通じて支配的です。自動開発されたAIモデルにより、企業はIPを保護し、差別化された製品を提供できます。
自律ロボット：災害援助と工場のための重要な技術
利点にもかかわらず、データ品質、セキュリティ証明書、クラウドシステムとの統合は依然として重要なハードルのままです。ただし、Neura Roboticsの「Safety-KI」などのプロジェクトは、追加のAIレイヤーがリスクを最小限に抑える方法を示しています。
に適し：
独自のAIモデルは、工場、ケア、または災害援助で使用するためのヒューマノイドロボットキー要因の自律性、スケーラビリティ、および専門化を促進します。
ヒューマノイドロボット向けの独自のAIモデルの開発は、現在のプロジェクトで明らかになるAIやXPENG戦略的および技術的利点などの企業を提供します。
図AI：独立と産業の精度
図AIは、OpenAIとのコラボレーションを終了し、独自のAIモデルを開発しました。これにより：
- ハードウェア最適化AI：正確な動きの制御を実現するために10 Hzで画像データを分析するテーラー製ニューロンネットワークと360度のセンサー（RGBカメラ、赤外線、ディープセンサー）の統合。
- 産業的適合性：BMWプラントスパルタンバーグでは、図02は、身体の部分を処理する際の例のために、AIが動的環境で自律的な決定をどのように行うかを示しています。
- コスト効率：Openaiライセンスを回避し、大量生産（目標：100万台以上）に焦点を当てることにより、図AIは単位コストを削減します。
XPENG：チューリングチップを介した垂直統合
XPENGSヒューマノイドロボットIronは、ロボット工学と自律運転用に特別に開発された社内40カーネルKIチップを使用しています。
- リアルタイム処理：CHIPはセンサーデータを直接処理し、レイテンシを減らし、複雑なグリッピングおよびアセンブリタスクのために200の自由度を可能にします。
- スケーラビリティ：AIシステムは、最大300億パラメーターを持つ言語モデルをサポートし、Robotaxis、航空機、産業用ロボットに転送できます。
- エネルギー効率：ドメイン固有の計算により、チップは一般的なAIハードウェアよりも40％少ない電力を消費します。
戦略の比較
図AIとXPENGの戦略の比較は、最新のAIテクノロジーを統合するためのアプローチの刺激的な違いを明らかにしています。図AIは、主に産業ロボットの分野で使用される独自のAIモデルの開発を専門としていますが、XPENGは別の戦略に従います。ここでは、AIチップの統合に焦点が当てられています。これは、さまざまな方法で使用でき、より広範な使用を可能にします。
両社はまた、主要なテクノロジーでは異なる方法を進めています。図AIは、特に正確なデータ処理と分析を可能にする方法である高周波センサーデータ融合に依存しています。一方、Xpengは、40のコアを備えた強力なチューリングチップで得点し、したがって重要なコンピューティング能力を提供します。
両社の適用領域は、これらの違いをさらに明確に強調しています。図AIは、たとえばBMWなどの有名なパートナーを使用して、自動車の生産と作業を専門としています。一方、Xpengはより多用途です。彼のテクノロジーは、工場の自動化、物流、さらには家庭でも使用されています。
この比較は、AI開発におけるさまざまなアプローチが特定の利点につながり、それぞれのターゲット市場で独自の機会を開く方法を示しています。
独自のAIによる競争上の利点
- より速い反復：図AIは、BMWインサートの工場データでモデルを訓練し、エラー率を最小限に抑えます。
- IP保護：XPENGSチューリングチップアーキテクチャは特許を取得し、模倣から保護します。
- クラウド独立：両社はエッジコンピューティングに依存して、リアルタイムシナリオのデフォルトリスクを軽減します。
に適し：
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