Obecnie największe badanie robotyki humanoidalne autorstwa Xpert.Digital-Mararktboom z przodu: od prototypów robotów po ćwiczenie

W przypadku zarządzania: Zwycięzcie niedopasowania - dlaczego zintegrowane strategie dla robotów są przywództwem

Robotyka humanoidalna stoi w punkcie zwrotnym i przenosi się z prototypów badawczych do pierwszych wdrożeń komercyjnych, szczególnie w środowiskach przemysłowych. Ten szybki rozwój jest znacznie promowany przez postęp w sztucznej inteligencji (AI), w szczególności ucieleśnionej AI (ucieleśniona AI), dużych modelach językowych (modele dużych języków, LLM) i modele działań długości wizji (VLA), a także poprzez innowacje w obszarze sprzętowym. Prognozy rynkowe wskazują na znaczny wzrost, a szacunki wynoszą od 30 miliardów dolarów do ponad 200 miliardów dolarów do 30 miliardów dolarów. Obszary zastosowań są zróżnicowane i rozciągają się od przemysłu na opiekę zdrowotną na systemy pomocy osobistej. Pomimo ogromnego potencjału nadal istnieją znaczące wyzwania w obszarach takich jak technologia akumulatorów, umiejętności ręczne (zręczność), efektywność kosztowa, skalowalność i etyczne zarządzanie. Konwergencja spadających kosztów sprzętu, poprawa sztucznej inteligencji i rosnący brak siły roboczej tworzy rodzaj „doskonałej burzy”, która sprzyja przyspieszonym wprowadzeniu humanoidalnych robotów. Może to prowadzić do amortyzacji (zwrot z inwestycji, ROI) w ukierunkowanych zastosowaniach przemysłowych można osiągnąć szybciej niż przewidywane przez niektóre konserwatywne szacunki, co z kolei spowodowałoby szybsze cykle adopcyjne w tych niszach. Firmy będą coraz częściej motywowani do wdrażania rozwiązań automatyki, a roboty humanoidalne oferują dostosowalne rozwiązanie dla środowisk skoncentrowanych na ludziach ze względu na ich wszechstronność.

Podwójne skupienie się na rozwoju uniwersalnych AI i wysoce wyspecjalizowanych komponentów sprzętowych (siłowniki, czujniki) prowadzi do złożonej interakcji. Postępy w jednym obszarze można spowolnić przez wąskie gardła w drugim, co wskazuje, że holistyczne, zintegrowane strategie rozwoju dla liderów rynku będą decydujące. Na przykład wysoce rozwinięta sztuczna inteligencja nie może w pełni zrekompensować złych umiejętności mechanicznych lub ograniczonego czasu operacji z powodu wąskich gardeł akumulatorów. I odwrotnie, zaawansowany sprzęt nie może rozwinąć pełnego potencjału bez wystarczającego inteligentnego oprogramowania. Firmy, które mogą opracowywać sprzęt i sztuczną inteligencję razem, podobnie jak w przypadku podejścia do integracji pionowej Tesli, mogą zatem mieć przewagę konkurencyjną.

Ta dekada (2025-2035) obiecuje, że zabrzmi transformacyjna era dla robotów humanoidalnych, które mogą zmienić pracę, społeczeństwo i życie codzienne.

Nadaje się do:

• Pierwsza dziesiątka najbardziej znanych i znanych robotów humanoidalnych: od Atlas, Sophia, Ameca, Digit, GR-1 przez Phoenix po Optimus

Przełom technologiczny: jak roboty humanoidalne zmieniają nasze życie

Robotyka humanoidalna rozwinęła się w jedno z najbardziej dynamicznych i potencjalnie transformacyjnych dziedzin technologicznych XXI wieku. Stojąc na interfejsie sztucznej inteligencji, zaawansowanej mechaniki, elektroniki i nauki materialnej, roboty humanoidalne obiecują zmienić sposób, w jaki ludzie pracują, wchodzą w interakcje i żyć. Badanie to oferuje kompleksową analizę obecnego stanowiska, rozwoju historycznego, fundamentów technologicznych, różnorodnych zastosowań, krajobrazu rynkowego, centralnych wyzwań i przyszłej perspektywy rozwoju robotów humanoidalnych, ze szczególnym naciskiem na okres do 2025 r. I później.

Definicja robota humanoidalnego

Robot humanoidalny jest z definicji robotem, który przypomina ludzkie ciało w jego formie zewnętrznej i zwykle ma kadłub, głowę, dwie ramiona i dwie nogi. Ten kształt podobny do człowieka jest nie tylko cechą estetyczną, ale często służy celom funkcjonalnym, takim jak interakcja z narzędziami i środowiskami zaprojektowanymi dla ludzi lub celów eksperymentalnych, na przykład badając dwukierunkową lokomocję).

Definicje akademickie wykraczają poza czyste podobieństwo fizyczne i podkreślają, że roboty humanoidalne są starannie konstruowane w celu nie tylko naśladowania ludzkiego wyglądu, ale także ludzkiego zachowania. Obejmuje to replikację funkcji, takich jak postrzeganie, podejmowanie decyzji i interakcja. Ze względu na ich antropomorficzny projekt oferują nieodłączne zalety w środowiskach skoncentrowanych na ludziach, ponieważ umożliwiają bardziej naturalną interakcję i wyższą zdolność adaptacyjną niż inne formy robota. Zdolność do poruszania się w pokojach stworzonych dla ludzi i radzenia sobie z narzędziami opracowanymi dla ludzi jest podstawowym aspektem ich funkcjonalności i rosnącej korzyści.

Definicja samej „humanoidów” podlega ewolucji. Pierwotnie skupiono się na postaci fizycznej. Jednak ostatnie względy akademickie i postęp technologiczny coraz częściej skupiają się na imitacji zachowania i funkcji poznawczych. Rozwój ten jest znacznie promowany przez postęp w sztucznej inteligencji. Jeśli roboty humanoidalne nie tylko wyglądają na ludzkiego, ale także coraz bardziej „działają” i „końcowe”, to zmniejsza bariery interakcji, ale jednocześnie rodzi głębsze pytania etyczne dotyczące oszustwa, emocjonalnego przywiązania i natury inteligencji.

Znaczenie i zakres badania

Robotyka humanoidalna stanowi krytyczną granicę technologiczną i ucieleśnia zbieżność różnych dyscyplin naukowych i technicznych. Ich potencjał rewolucjonizowania branż, przeciwdziałania niedoborowi siły roboczej, pomocy w niebezpiecznej pracy i poprawie życia codziennego jest ogromny. „Cel funkcjonalny” projektowania humanoidalnego - interakcja z ludzkimi narzędziami i środowiskami - jest przekształcanie się w główny kierowca ekonomiczny. Ta zdolność adaptacyjna oznacza, że ​​firmy mogą zintegrować humanoidalne roboty z istniejącymi procesami pracy z niższymi zaburzeniami i wydatkami inwestycyjnymi, niż w przypadku przeprojektowania fabryk lub magazynów dla wyspecjalizowanych robotów. Ta nieodłączna zaleta jest silnym argumentem sprzedaży, jak pokazują programy pilotażowe w branży i logistyce motoryzacyjnej, i działa jako silny katalizator akceptacji.

Niniejsze badanie ma na celu przedstawienie kompleksowej analizy obecnego stanowiska (ok. 2025 r.), Kontekstu historycznego, podstaw technologicznych, zastosowań, krajobrazu rynkowego, wyzwań i przyszłych ścieżek rozwoju robotyki humanoidalnej. Ma to służyć jako dobrze uznany zasób dla naukowców, programistów, decydentów politycznych, inwestorów i ogółu społeczeństwa, aby zrozumieć złożoność i dalekie implikacje tej rozwijającej się technologii.

Historyczny rozwój robotyki humanoidalnej

Fascynacja sztucznymi istotami, które przypominają ludzi, wraca daleko do historii i znacząco ukształtowała rozwój humanoidalnej robotyki. Od starożytnych mitów po dzisiejsze wysoce rozwinięte maszyny, dalszy łuk starania człowieka, inteligencji i ruchu w formie ludzkiej.

Wczesne koncepcje i maszyny

Idea sztucznych istot ludzkich można już znaleźć w zabytkowych mitach, takich jak hefaistos, które stworzyły mechanicznych sług lub Pygmalion, których posąg obudził się do życia. Wczesne konstrukcje mechaniczne, a więc maszyny, zeznań na temat tego wczesnego zainteresowania. Przykładami tego są egipskie zegary wodne z ruchomymi ludzkimi postaciami, które pokonały godziny, mechowe ptaki i konie chińskiego inżyniera King-Shu (ok. 400 pne) lub programowalni muzycy z Al-Jazarī w XII wieku. Szkice Leonarda da Vinci mechanicznego rycerza z końca XV wieku, który był w stanie poruszać broń, głowy i szczęki, również należą do tej serii koncepcji. Te wczesne przykłady pokazują długą ludzką fascynację tworzeniem sztucznych istot i położyły podstawę koncepcyjną dla późniejszych osiągnięć.

Historyczne kamienie milowe rozwoju robotów (przed 1970 r. I ważne teoretyczne/wczesne praktyczne kroki w XX wieku)

Historyczny rozwój robotyki przed 1970 r. Charakteryzuje się licznymi kamieniami milowymi i postępem teoretycznym. Już około 3500 rpne W mitologii greckiej przez mity o Hefaistos i Pygmalionie opisano pierwsze idee inteligentnych mechanizmów i sztucznych istot. Około 1500 rpne Egipcjanie opracowało zegary wodne z humanoidami, które reprezentowały pierwsze podejście automatyzacji mechanicznej. W 1206 r. Ismail al-Jazarī skonstruował wczesną formę programowalnych humanoidalnych robotów ze swoją łodzią muzykiem. Leonardo da Vinci zaprojektował w 1495 szkice reklamowe mechanicznego rycerza, który był w stanie usiąść i poruszać głową i ramionami. W 1769 r. Wolfgang von Kempelen opracował „wałek Türken”, maszynę z zlikwidowaną humanoidą, która mogła grać w szachy, chociaż była kontrolowana przez ukrytą osobę.

W latach 1920/1921 Karel čapek przedstawił w swojej sztuce termin „robot”, zainspirowany czeskim słowem „robota”, co oznacza „siłę przymusową”. Na World Exhibition w 1939 r. Westinghouse Electric przedstawił robota „Elektro”, który mógł mówić i reagować na polecenia. W latach czterdziestych George Devol opracował robot przemysłowy „UNITHate”, który zrewolucjonizował produkcję przemysłową poprzez automatyzację powtarzających się zadań. W 1942 r. Izaak Asimov sformułował dobrze znane „trzy prawa robotyki” w swoich opowieściach science fiction, etycznych wytycznych dotyczących radzenia sobie z robotami.

W 1948 r. Norbert Wiener opublikował swoją przełomową pracę „Kybernetik”, która dotyczyła regulacji i komunikacji w maszynach i żywych rzeczach, a zatem silnie wpłynął na rozwój robotyki. W tym samym roku William Gray Walter stworzył autonomiczne roboty „Elmer” i „Elsie”, które były w stanie zareagować na zmiany środowiskowe. Wreszcie w 1950 r. Alan Turing przedstawił koncepcję testu Turinga, który powinien zbadać zdolność maszyny do wykazywania inteligentnego zachowania, którego nie można odróżnić od osoby.

XX wiek: odejście do współczesnej robotyki

XX wiek był początkiem współczesnej robotyki, charakteryzujący się teoretycznymi fundamentami i początkowymi praktycznymi realizacjami. Termin „robot” został scharakteryzowany w latach 1920/1921 przez Karela čapka w swojej sztuce „Universal Robot Rossum), pochodzący od czeskiego słowa„ Robota ”, co oznacza przymusową pracę. Wcześniej znanym humanoidalnym robotem było„ Elektro ”, które zostało przedstawione w 1939 r. Na nowojorskiej wystawie World Westinghouse i było możliwe do reakcji na głos, a na proste stwierdzenia. Issov”, który został przedstawiony w 1939 r. Ważny wkład w etyczną dyskusję z jego „trzema prawami robotyki” (1942) i popularyzował termin „robotyka” jako nauka o tym, jak w tym miejscu pracy (1948 r. Norbert Wiener). Zaproponował ramy koncepcyjne do oceny inteligencji maszynowej.

Ważne kamienie milowe po 1970 roku: wzrost funkcjonalnych humanoiderów

Po 1970 r. Rozpoczęła się era funkcjonalnych robotów humanoidalnych, które były w stanie wykonać coraz bardziej złożone zadania.

• WABOT-1 (1972–1973, Waseda University): Ten robot jest uważany za pierwszy na świecie w pełni funkcjonalny, inteligentny humanoidalny robot. Opracowany w celu stworzenia „osobistego robota”, Wabot-1 był w stanie iść, komunikować się z osobą po japońsku, mierzyć odległości i wskazówki do przedmiotów sztucznymi oczami i uszami, a także chwytanie i transport przedmiotów rękami.
• Wabot-2 (1984, Waseda University): Zaprojektowany jako „specjalny robot”, Wabot-2 był muzykiem humanoidalnym, który mógł czytać oceny i grać na organach elektronicznych.
• Honda E-Series (1986-1993) i P Series (1993-1997): Honda wykonała pionierskie prace w lokomocie dwunożnej. E-seria obsługiwała podstawowe badania, a seria P doprowadziła do bardziej zaawansowanych prototypów. P2 (1996) był pierwszym samowystarczalnym robotem i P3 (1997) pierwszym całkowicie niezależnym dwunożnym robotem humanoidalnym, który mógłby przechodzić bez kabli zewnętrznych.
• ASIMO (2000, Honda): Jako jedenastowy dwunożny robot humanoidalny Hondas, ASIMO był w stanie biegać, wchodzić w interakcje i wykonywać zadania półautonomiczne. Ulepszona wersja została zaprezentowana w 2011 roku. ASIMO został włączony do Galerii Sław Robot w 2004 r. Rozwój został przerwany w 2018 r. I ASIMO 2022 oficjalnie „na emeryturze”. Ustanowienie projektów takich jak ASIMO niekoniecznie sygnalizuje porażkę, ale często strategiczne wyrównanie w kierunku bardziej praktycznych lub bardziej opłacalnych ekonomicznych zastosowań. Odzwierciedla to dojrzałość rynkową, w której inwestycje badań i rozwoju coraz częściej muszą być ukierunkowane na potrzeby rynku konkretnego i rentowność.
• Seria HRP (Japonia, AIST/KAWADA): Projekt humanoidalny Robotics (HRP) rozpoczął zmodyfikował roboty Hondy P3 i dalej je opracował. HRP-2 (2002) był robotem dwunożnym. HRP-4C „Miim” (2009) był kobiecym robotem, który mógł śpiewać i tańczyć.
• Actroid (2003, Osaka University/Kokoro): Ten robot charakteryzował się realistyczną silikonową skórą i skupił się na ludzkim wyglądzie.
• Hubo (2005, Kaist): był pierwszym robotem humanoidalnym w Korei Południowej.
• Nao (2006, Aldebaran Robotics/Softbank): mały, programowalny robot humanoidalny z podejściami open source, które znalazły rozległe dystrybucję w badaniach i nauczaniu.
• Atlas (2013-Today, Boston Dynamics): Pierwotnie opracowany dla Darpa Robotics Challenge, Atlas jest wysoce dynamicznym robotem humanoidalnym, który może wykonywać złożone ruchy, takie jak chodzenie, bieganie, skok i odwracanie. W kwietniu 2024 r. Zaprezentowano w pełni elektryczną wersję o ulepszonych umiejętności. Darpa Robotics Challenge działał jako ważny katalizator, który rozszerzył granice umiejętności humanoidalnych w scenariuszach katastrof i promowała innowacje, które są obecnie włączone do produktów komercyjnych. Zaawansowana mobilność i solidność opracowana dla tych wyzwań są teraz cechami robotów komercyjnych lub standardowych.
• Valkyrie (2013, NASA): Opracowany również dla Darpa Robotics Challenge, Valkyrie został zaprojektowany do użytku w uszkodzonym otoczeniu stworzonym przez ludzi i poręczy potencjał misji kosmicznych.
• Najnowsze niezwykłe osiągnięcia (po 2020 r.):
  • AMECA (Inżynieria Arts, 2022): Znana ze swojej niezwykle ekspresyjnej twarzy.
  • Optimus (Tesla, 2022): uniwersalny ludzki-ludzki, który jest opracowywany do stosowania w produkcji i potencjalnie w gospodarstwie domowym.
  • Unitree G1 (2024): stosunkowo niedrogi robot humanoidalny.
  • Rysunek 01/02 (Rysunek AI): Allpose-Humanoids, które są już testowane w projektach pilotażowych przemysłowych.

Rozwój historyczny pokazuje znaczącą zmianę w stosunku do badań podstawowych kierowanych przez uniwersytety (np. Waseda, Hondas Early Work) w kierunku rozwoju komercyjnego o określonych celach zastosowania (np. Teslas Optimus do produkcji, cyfra logistyki). Wskazuje to na rosnącą dojrzałość pola i rosnącą rentowność ekonomiczną.

Podstawowe technologie i komponenty

Umiejętności robotów humanoidalnych oparte są na złożonej interakcji różnych technologii i elementów nuklearnych. Obejmują one systemy mechaniczne, które zapewniają ruch i strukturę, po postrzeganie środowiska, po wyrafinowane oprogramowanie i architektury AI, umożliwiają kontrolę, uczenie się i interakcje. Rozwój w każdym z tych obszarów ma kluczowe znaczenie dla postępu całej humanoidalnej robotyki.

Systemy mechaniczne

Systemy mechaniczne stanowią fizyczny fundament robotów humanoidalnych i obejmują siłowniki do ruchu, materiały do ​​struktury i systemów energetycznych do działania.

Działalność

Autorzy to silniki odpowiedzialne za ruch w robotu i naśladują funkcję ludzkich mięśni i stawów. Idealne siłowniki powinny mieć wysoką gęstość mocy, niską masę i małe wymiary.

• Siłowniki elektryczne: są najbardziej rozpowszechnionym gatunkiem i zazwyczaj mniejsze. Jednak w przypadku stawów w ludzkim rozmiarze może być wymagane kilka siłowników elektrycznych na złącze do wygenerowania wystarczającej siły (np. HRP-2). Postęp w magnesach stałych (np. Bor neodymu) znacznie zwiększył gęstość mocy silników elektrycznych i zmniejszyła odległość do układów hydraulicznych. Siłowniki elektryczne charakteryzują się wysoką wydajnością (75–80%), niższą liczbą komponentów i niższym wysiłkiem konserwacyjnym w porównaniu z układami hydraulicznymi. Trend wobec siłowników elektrycznych, nawet przy wysoce dynamicznych robotach, takich jak nowy Atlas, sygnalizuje dojrzałość rynkową, której celem jest wykorzystanie rentowności komercyjnej (wydajność, utrzymanie, koszty), a nie tylko na najwyższą wydajność. To przyspieszy wprowadzenie do przemysłowców i potencjalnie w aplikacjach konsumenckich.
• Siłowniki hydrauliczne: oferują one wyższą wydajność i lepszą kontrolę momentu obrotowego, ale mogą być bardzo nieporęczne (np. Oryginalne atlas). Siłowniki elektrohydrauliczne (EHA) są rozwiązaniem, aby złagodzić ten problem wielkości. Systemy hydrauliczne mają dużą wytrzymałość uderzenia, ale mają niższą wydajność (40–55%) i wymagają większej konserwacji.
• Siłowniki pneumatyczne: działają na podstawie ściśliwości gazów, dobrze znanym przykładem jest mięsień McKibben.

Na przykład Kawasaki opracowuje „mięsień hydro serwo”, siłownik elektrohydrauliczny, który ma oferować wysoką odporność na wstrząs i gęstość mocy dla swojego humanoidalnego robota Kaleido. Decyzja Boston Dynamics o uczynieniu nowego Atlasu w pełni elektrycznym wskazuje na tendencję do komercjalizacji i szerszego zastosowania.

Analiza porównawcza technologii siłowników dla robotów humanoidalnych

Analiza porównawcza technologii siłowników dla robotów humanoidalnych pokazuje, że podmioty elektryczni mają wysoką wydajność, dobrą kontrolę, niskie wymagania dotyczące konserwacji i zwięzłość, ale mają maksymalną wytrzymałość, a przegraniami są HRP-2, ASIMO i nowe Atlas. Siłowniki hydrauliczne oferują bardzo wysoką siłę, wysoką gęstość mocy i solidność, ale są nieporęczne, nieefektywne, podatne na wycieki i wymagają złożonych peryferii, jak pokazuje oryginalny atlas. Pneumatyczne siłowniki z łatwością, elastycznością i efektywnością kosztową, ale są trudne do kontrolowania i potrzebują zasilania sprężonego powietrza, przykładem jest mięsień McKibben. Siłowniki elektrohydrauliczne (EHA) łączą siły napędów elektrycznych i hydraulicznych, są bardziej zwarte niż systemy czysto hydrauliczne, ale złożone i potencjalnie drogie, podobnie jak w przypadku planowanego Kaleido.

Materiały i projekt konstrukcyjny

Lekkie struktury są kluczowe dla elastyczności, oszczędzania energii i dłuższej żywotności baterii humanoidalnych robotów. Pożądane są stosunek masy obciążenia i wysoka sztywność struktury. Metody ewolucyjnej optymalizacji strukturalnej (ESO) są stosowane w celu znacznego zmniejszenia wagi struktur szramu (w badaniu o 50,15%) bez wpływu na sztywność lub zachowanie wibracyjne. Stopy magnezu i żywice z tworzywa sztucznego są stosowane jako materiały, na przykład w ASIMO.

Systemy energetyczne (baterie)

Zaopatrzenie w energię jest jednym z największych wyzwań. Jony litowe (litowe fosforan żelaza (LifePo₄) są powszechne. Tesla Optimus używa na przykład systemu 2,3 ​​kWh, 52V, podczas gdy urządzenie H1 używa baterii 15AH (0,864 kWh). Bateria Valkyrie ma pojemność 1,8 kWh i umożliwia działanie około godziny.

Centralne wyzwania to ograniczona gęstość energii, która prowadzi do krótkiego czasów operacyjnych, wysokiego podatku od wydajności wymaganych do dynamicznych działań, powolnej prędkości ładowania (zastosowania przemysłowe często działają ~ 20 godzin, obecnie więcej 4-6 godzin) oraz bezpieczeństwo baterii w skrajnych warunkach środowiskowych. Oczekiwane są zaliczki w bateriach pół-stałych i stałych, które obiecują wyższą gęstość energii (np. Xinwangda z 500 WH/kg, energia Farasis z> 330 WH/kg, objęcie> 400 WH/kg). Kluczowe są również technologie szybkiego ładowania.

Nadaje się do:

• Humanoidalne Stojąc Kontrola: Naucz się wstawać z „gospodarzem” humanoidów-przełom dla robotów w życiu codziennym

Systemy czujników i percepcji

Roboty humanoidalne muszą dokładnie postrzegać swoje otoczenie, aby móc bezpiecznie i skutecznie współdziałać. Percepcja odgrywa fundamentalną rolę w umożliwieniu bezproblemowej interakcji z ludźmi i okolic. Jedyna zależność od systemów wizualnych nie jest wystarczająca dla złożonych manipulacji i bezpiecznych interakcji w mylących lub ukrytych środowiskach. Dlatego propriocepcja i czujniki dotykowe przekształcają się w kolejne ważne granice technologii czujników dla humanoidów. Granice postrzegania wizualnego w zadaniach takich jak chwytliwe obiekty lub stosowanie precyzyjnych sił napędzają znaczące wysiłki badawcze i rozwojowe w tych innych modalnościach sensorycznych. Sukces w tych obszarach otworzy nowy poziom zdolności manipulacyjnych.

Systemy wizualne

Kamery (RGB, głębokie kamery), czujniki lidarowe, radarowe i ultradźwiękowe są wykorzystywane do rejestracji środowiska, rozpoznawania obiektów i nawigacji. Tesla Optimus silnie opiera się na kamerach (konfiguracja wielu aparatów podobnych do jego pojazdów), podczas gdy atlas Boston Dynamics Lidar, głębokość i czujniki RGB. Valkyrie korzysta z wielosensownego systemu SL Carnegie Robotics (laser, stereo, światło ustrukturyzowane IR) i dodatkowe niebezpieczne kamery.

Systemy słuchowe

Mikrofony służą rozpoznawaniu mowy i rejestrowaniu szumu otoczenia.

Czujniki dotykowe

Ma to kluczowe znaczenie dla manipulacji, rozpoznawania właściwości obiektu (kształt, sztywność, miękkość) i bezpieczna interakcja. Obejmuje to wytrzymałość, ciśnienie, moment obrotowy, poślizg i czujniki temperatury. Ludzka ręka ma około 17 000 receptorów tetretowych; Zastąpienie tego jest ogromnym wyzwaniem. Postępy obejmują elastyczną skórę elektroniczną (e-skryty) i zaawansowane algorytmy AI. Firmy takie jak Sanctuary AI (Phoenix Robot), Meta AI (Digit 360 with Gelsight Technology) i Duke University (Soniksense przy użyciu akustyki) postępują tutaj. Czujniki dotykowe umożliwiają niewidomym na niewidomych, wykrywanie poślizgu i unikanie nadmiernego użycia siły, co jest szczególnie ważne, ponieważ wiele obecnych chwytaków robotów jest nadal prostych systemów dwóch palców lub ssących.

Proprioception

Jest to sens dla własnej pozycji ciała i ruchu bez bodźców wizualnych lub słuchowych i ma krytyczne znaczenie dla solidnej kontroli, szczególnie w przypadku miękkich robotów. Jest to wyzwanie nawet dla systemów biologicznych; W obecnych robotach często brakuje tej obszernej informacji zwrotnej. Kinesoft Framework wykorzystuje na przykład tablice czujników rozszerzeń do oszacowania kształtu w miękkich rękach robota.

Czujnik i szacunki państwa

Połączenie danych z wielu czujników (fuzja wielu czujników) przy użyciu technik takich jak filtry i procedury optymalizacji Bayesa (maksimum Posteriori, Map) ma kluczowe znaczenie dla solidnego szacunku stanu wewnętrznego i zrozumienia środowiska zewnętrznego. Uczenie maszynowe jest coraz bardziej preferowane od regularnych systemów.

Oprogramowanie, sztuczna inteligencja i architektury kontroli

Inteligencja i zachowanie robotów humanoidalnych są określane przez złożone oprogramowanie, zaawansowane modele AI i wyrafinowane architektury kontrolne. Opracowanie poszczególnych elementów (siłowniki, czujniki, akumulatory) jest coraz bardziej określane przez wymagania AI i systemów sterowania opartych na nauce. Stwarza to pętlę sprzężenia zwrotnego, w której postęp AI wymaga lepszego sprzętu i umożliwia bardziej złożoną sztuczną inteligencję poprawy sprzętu. Modele AI dla złożonych zadań, takich jak manipulacja pełnym ciałem lub lokomocja zwinna, wymagają wysoce reakcyjnych siłowników, gęstego sprzężenia zwrotnego sensorycznego (szczególnie dotykowego) i wystarczającej energii. Podejścia oparte na uczeniu się korzyści na przykład ze sprzętu zaprojektowanego pod kątem kompatybilności ML (np. Proste pozyskiwanie danych, solidne czujniki). Ta koewolucja jest niezbędna do przezwyciężenia obecnych płaskowyżów wydajności.

Lokomocja i równowaga dynamiczna

Utrzymanie równowagi dynamicznej opiera się na pojęciach takich jak punkt zerowy (ZMP). Kontrola predykcyjna modelu (MPC) i kontrola całego ciała (WBC) są popularnymi podejściami do integracji wymagających modeli i generowania zgodnych ruchów. Wybór parametrów pozostaje wyzwaniem, ponieważ koordynacja ręczna jest bardzo pracująca. Metody takie jak Dittune wykorzystują różniczne programowanie do automatycznej koordynacji. Podejścia do uczenia się (np. Uczenie się wzmocnienia) są używane do dwukierunkowanej lokomocji i tworzenia.

Manipulacja i zręczność

Kontrola całego ciała (kontrola całego ciała) koordynuje liczne stopnie swobody dla złożonych zadań. Replika umiejętności motorycznych ludzkich jest ważnym obszarem badań. Manipulacja całego ciała, tj. Zastosowanie dowolnych części ciała do interakcji, jest poważnym wyzwaniem. Na przykład robot Robotic Robopanoptes wykorzystuje wizję całego ciała (21 kamer) do zręczności całego ciała. Uczenie się demonstracji międzyludzkich (naśladowanie) jest kluczowym podejściem.

Nawigacja i interakcja otaczająca

Planowanie zwiadowcze, unikanie przeszkód i wykrywanie samookaleczenia są kluczowe dla ruchu w złożonych środowiskach. SLAM (jednoczesna lokalizacja i mapowanie) W połączeniu z uczeniem się wzmocnienia (RL) nawigacja robotów mobilnych służy do poprawy konwergencji i zmniejszenia zderzeń.

Interakcja ludzkiego robota (HRI) i umiejętności poznawcze

LLM i modele w języku wizji (VLM) poprawiają logiczne myślenie robotów, zrozumienie kontekstu i umożliwiają bardziej naturalne interakcje zorientowane na dialog. Roboty są wyposażone w „osobowości” i ciekawe zachowanie. Wyzwania to dwuznaczność języka, co może prowadzić do błędów i złożoności ilustracji języka z działaniami fizycznymi. Drobne strojenie LLM na danych robotów (modele działania języka wizji-VLA) jest obiecującym kierunkiem.

Paradygmaty uczenia się i modele AI

Nastąpiła zmiana systemów opartych na regułach do uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia się (DL). Uczenie się wzmocnienia (RL) jest wykorzystywane do umiejętności motorycznych, podobnie jak naśladowanie naukowych demonstracji międzyludzkich. Transfer SIM-Real ma kluczowe znaczenie dla wydajnego szkolenia; Platforma ToddlerBot została opracowana na przykład dla kompatybilności ML i pozyskiwania danych. Ostatecznym celem jest sztuczna inteligencja ogólna (AGI), która umożliwiłaby uczenie się roboty, logiczne myślenie i adaptację w różnych zadaniach bez konkretnych preprogramów. „Czarna skrzynka” niektórych zaawansowanych modeli AI, szczególnie w głębokim uczeniu się, stanowi wyzwanie dla zastosowań o kluczowym znaczeniu bezpieczeństwa i debugowaniu. Wymaga to nowych podejść do wyjaśnienia i weryfikacji w systemach kontroli humanoidalnych. Podczas gdy AI umożliwia bezprecedensowe umiejętności, trudność zrozumienia, w jaki sposób modele głębokiego uczenia się podejmują decyzje, jest problemem, szczególnie w przypadku robotów, które wchodzą w interakcje z ludźmi lub pracują w niebezpiecznych środowiskach. Ten brak interpretacji może utrudniać certyfikację bezpieczeństwa i rozwiązywanie problemów i badanie bardziej przejrzystych sztucznej inteligencji lub bardziej solidnych metod walidacji.

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Zastosowania robotów humanoidalnych (według sektorów, z Focus 2025)

Roboty humanoidalne są coraz częściej stosowane w różnych sektorach, z ich ludzką postacią i rosnącymi umiejętnościami predestynacji ich do zadań, które tradycyjnie były wykonywane przez ludzi. Do 2025 r. Występuje znaczny postęp w testowaniu i pierwszym wdrażaniu, szczególnie w obszarach przemysłowych, opiece zdrowotnej i niszowych. Ludzka forma jest obosiecznym mieczem: ułatwia integrację z ludzkim środowiskiem i interakcją ludzką-robot (HRI), ale także stawia wysokie oczekiwania dotyczące umiejętności i inteligencji, które obecnie trudno jest spełnić. Może to prowadzić do rozczarowań, jeśli umiejętności nie obiecują antropomorficznego. Ludzka ręka ma niesamowite umiejętności, a ludzką inteligencję jest niezwykle przystosowalna. Obecne roboty, choć się poprawiają, nadal mają trudności z drobną manipulacją i solidnym działaniem w nieustrukturyzowanych środowiskach. Ta luka między wyglądem a faktyczną wydajnością może wpłynąć na akceptację i postrzeganą korzyść, jeśli nie jest starannie zarządzana.

Nadaje się do:

• Roboty humanoidalne AI: Qinglong, Optimus Gen2 od Tesli, Kuavo od Leju Robotics i roboty egzoszkieletowe od ULS Robotics

Automatyzacja przemysłowa (produkcja i logistyka)

W automatyzacji przemysłowej roboty humanoidalne obiecują racjonalizację linii montażowych, prac konserwacyjnych i kontroli, a także procesów logistycznych.

Produkcja: roboty humanoidalne pomagają ludzkim pracownikom w zadaniach precyzyjnych, podnośnych ciężkich obciążeniach i powtarzających się działaniach.

• Studium przypadku: BMW i rysunek AI: Rysunek 02 roboty są używane w zakładzie BMW w Spartanburgu w Południowej Karolinie, do zadań takich jak montaż podwozia i części transportu. Według pierwszych projektów pilotażowych w 2024 r. Stałe wdrożenie miało miejsce na początku 2025 r.. Ulepszenia funkcjonalne doprowadziły do ​​400%wzrostu prędkości ruchu do listopada 2024 r., Co oznacza, że ​​roboty mogą umieszczać do 1000 elementów dziennie. Rysunek AI planuje wyprodukować 100 000 do 200 000 sztuk w ciągu najbliższych czterech lat (2025-2028).
• Studium przypadku: Mercedes-Benz & Actronik: The Apollo Robot Assisted Workers w hali produkcyjnej.
• Tesla planuje wykorzystać optymusowe roboty do zadań, takich jak arkusze ładowania we własnych fabrykach, z kilkoma tysiącami jednostek używanych do wykonywania znaczących zadań w 2025 r. BYD ma na celu wykorzystanie 1500 humanoidów w 2025 r., Z skalowaniem do 20 000 do 2026 r.

Logistyka i magazynowanie: roboty humanoidalne optymalizują obsługę materiałów, zarządzanie zapasami, a także procesy wybierania, pakowania i sortowania.

• Studium przypadku: Robotyka Amazon i Agility: Amazon testuje cyfrę robota pod kątem kontenerów obsługi i recyklingu w swoich ośrodkach badań i rozwoju, a także magazynów. Cyfra została zaprojektowana do 8-godzinnych warstw. Amazon testuje również Apollo Apptronika.
• Humanoidy mogą zmniejszyć pracę ludzką w akceptacji towarów i rozładowania, przechowywania, zbierania, opakowania, etykietowania, wysyłki i ładowania i zapasach.
• Na początku 2025 r. Idteechex zarejestrował tylko ograniczoną liczbę projektów pilotażowych (<100 humanoidów) w magazynach. Wprowadzenie na dużą skalę (tysiące jednostek) nie oczekuje się przed końcem 2025 r. Ze względu na 18-30-miesięczne cykle testowe. Przełom w logistyce jest oczekiwany dla lat 2026-2027.

Jak dotąd najbardziej udane zastosowania, takie jak MOXI w logistyce szpitalnej i cyfry podczas obsługi obsługi kontenerów, skupiają się na określonych, powtarzających się zadaniach w stosunkowo ustrukturyzowanych środowiskach zamiast ogólnej autonomii. Wskazuje to ścieżkę do szerszej akceptacji: zacznij specjalizować się, a następnie uogólnianie wraz ze wzrostem dojrzałości technologicznej. Moxi wykonuje dostawy, cyfrowe przesuwa pojemnik. Są to jasno określone zadania. Takie podejście jest sprzeczne z wizją wszystkich robotów. Sukces humanoidów specyficznych dla zadań zapewnia ROI i generuje dane w celu poprawy ogólnych umiejętności, co powoduje pozytywny krążenie. To stopniowe podejście jest bardziej praktyczne niż próba wdrożenia pełnej zdolności do ukończenia od samego początku.

Opieka zdrowotna i opieka geriatryczna

W tym sektorze roboty humanoidalne oferują wsparcie dla personelu medycznego, opiekę nad pacjentem, wsparcie społeczne i środki rehabilitacyjne.

Logistyka szpitalna: MOXI z starannej robotyki jest stosowane w ponad 24 systemach opieki zdrowotnej i przeprowadziła prawie milion dostaw (próbki laboratoryjne, materiały konsumpcyjne), co oszczędza oszczędność personelu i oszczędności. ROI jest widoczne ze wzrostem wydajności i zmniejszonym wskaźnikiem wypalenia personelu. Model robotyki jako usługi (RAAS) będzie prawdopodobnie decydującym czynnikiem wprowadzania małych i średnich firm (MŚP) oraz do stosowania humanoidów w sektorach, w których wysokie inwestycje wstępne reprezentują koszty wygórowane, a tym samym demokratyzować dostęp do postępowej robotyki. Wysokie koszty akwizycji są poważną przeszkodą. Model RAAS obniża barierę wejściową, zmieniając koszty wydatków inwestycyjnych (CAPEX) na wydatki operacyjne (OPEX). Sukces Moxi w tym modelu w opiece zdrowotnej pokazuje jego rentowność. Jeśli humanoidy stają się potężniejsze, RAA mogą umożliwić mniejszym firmom lub działom korzystanie z nich bez masowych początkowych inwestycji, które mogą przyspieszyć penetrację rynku.

Opieka osób starszych, wsparcie i pomoc: roboty takie jak Grace (Hanson Robotics), Pepper (SoftBank), Nadine, Paro, Elliq, Temi i Toyota HSR oferują interakcje społeczne, wspomnienia leków, monitorowanie zdrowia i wsparcie przy codziennych zajęciach. Badania wykazują pozytywne zaangażowanie i wsparcie emocjonalne.

Rehabilitacja: humanoidy, takie jak Baxter i NAO, są stosowane jako asystenci terapeutyczni dla pacjentów z udarem udaru mózgu i dzieci, ćwiczenia ołowiu i trzymanie pacjentów w barze.

Pomoc chirurgiczna: System chirurgiczny DA Vinci obsługuje minimalnie inwazyjne operacje.

Badania kosmiczne i niebezpieczne środowiska

Badania przestrzeni: Wsparcie astronautów, wdrażanie operacji zaburtowych (EVA), przygotowanie siedlisk, utrzymanie na podstawie ISS lub przyszłych baz Moon/Mars. Przykładami są Nasas Robonaut 2 (First Humanoid in Space), Walkirie (zaprojektowany dla misji Marsa) i robot DLR Rollin 'Justin, Agile Justin i Toro. Autonomiczne działanie ma kluczowe znaczenie ze względu na opóźnienia komunikacyjne. Ważna jest modułowa konstrukcja zdolności do naprawy (np. Walkiria).

Niebezpieczne środowiska (ochrona katastrof, obszar jądrowy): nawigacja w niebezpiecznym terenie, poszukiwania i ratowanie, dostarczanie towarów pomocy, obsługa toksycznych materiałów, wsparcie w walce przeciwpożarowej. Przykłady: Atlas Boston Dynamics (zaprojektowany do takich zadań), miejsce w Fukushima Daiichi do eksploracji, pomiaru promieniowania i próbkowania gruzu. W Fukushimie roboty służą do monitorowania, odkażania i przygotowywania usuwania odpadów paliwa.

Pomoc osobisty i wnioski budżetowe

Roboty humanoidalne powinny przyjmować pracę domową (sprzątanie, gotowanie, pranie) w przyszłości, zapewniać bezpieczeństwo i służyć jako towarzysz. Obszar ten jest nadal na bardzo wczesnym etapie. Neo Gamma z 1x Technologies został przetestowany w środowisku domowym pod kątem zadań takich jak kawa i pomoc w gotowaniu (zdalne sterowane). Wyzwania to nieustrukturyzowane środowiska krajowe, bezpieczeństwo, koszty i wymagana ogólna inteligencja.

Edukacja, rozrywka i obsługa klienta

Edukacja: interaktywni asystenci dydaktyczni, spersonalizowana nauka, szczególnie dla przedmiotów mięty i studentów o specjalnych potrzebach. NAO z SoftBank Robotics jest szeroko rozpowszechniony (> 13 000 jednostek w ponad 70 krajach) i jest wykorzystywany do nauczania programowania, dziedzictwa kulturowego, koncepcji matematycznych i wspierania dzieci z autyzmem. Badania pokazują, że NAO zwiększa zaangażowanie, ale może mieć problemy przyjazne dla użytkowników w głośnych środowiskach.

Rozrywka: interaktywni gospodarze, aktorzy w parkach tematycznych, wydarzenia i media. AMECA z Inżynierii Arts jest znana z realistycznych wyrazów twarzy. Robothespian jest używany do występów teatralnych. Rynek humanoidów rozrywkowych powinien znacznie rosnąć.

Obsługa klienta i gościnność: personel recepcji, asystenci informacyjne, konsjerż w handlu detalicznym, hotele i banki. Pieprz Softbank został przetestowany jako robot recepcyjny w szpitalach i w handlu detalicznym.

Up -i -nadchodzące i niszowe aplikacje

Inne dziedziny aplikacji obejmują wojsko i obronę (wyjaśnienie, usuwanie rozporządzenia, symulacje szkoleniowe), a także rolnictwo i budownictwo.

Ważne obszary zastosowania i przydatności robotów humanoidalnych (od 2025 r.)

Ważne obszary zastosowania i przydatność robotów humanoidalnych w 2025 r. Obejmują wiele dziedzin. W produkcji przemysłowej roboty podejmują takie zadania, jak montaż, transport części, kontrola jakości i ruchome ciężkie obciążenia. Dzięki projektom takimi jak rysunek 02 (BMW), Apollo (Mercedes), Optimus (TESLA) i seria HRP osiągnęły one średnio do wysokiego poziomu dojrzałości, ale nadal są ograniczone kosztami, żywotnością baterii i bezpieczeństwa w pobliżu ludzi. W logistyce i magazynowaniu roboty humanoidalne są używane do zbierania, sortowania i transportu. Przykłady, takie jak Digit i Apollo z Amazon lub Cadebot i Junobot, pokazują pilotoryzony, chociaż istnieją wyzwania, takie jak dynamiczne otoczenie lub obsługa różnych obiektów. W systemie opieki zdrowotnej roboty można znaleźć przede wszystkim w logistyce szpitalnej, w których tworzone są modele takie jak MOXI w celu zwolnienia personelu pielęgniarskiego poprzez promowanie próbek i leków. Humanoidy, takie jak Grace i Pepper, wspierają codzienną pomoc w opiece geriatrycznej, ale problemy etyczne i problemy z ochroną danych pozostają przeszkodami. W przypadku rehabilitacji, takich jak ćwiczenia motywujące, roboty takie jak impulsy Baxter i NaO, ale badania są nadal konieczne w celu dalszego dostosowania interakcji. Pionierem w dziedzinie pomocy chirurgicznej jest ten system chirurgiczny Da Vinci, który umożliwia minimalnie inwazyjne interwencje dzięki wysokiej precyzji, ale można go używać tylko do określonych zastosowań i przy wysokich kosztach.

W badaniach kosmicznych roboty, takie jak Robonaut 2, Valkyrie lub Rollin 'Justin, są wykorzystywane do wykonywania konserwacji i przygotowywania siedlisk w niebezpiecznych środowiskach oraz do zminimalizowania ryzyka dla astronautów. Niemniej jednak istnieją wyzwania związane z autonomią, solidnością i zdolnością do naprawy. Roboty takie jak Atlas lub Spot wykonują ważne usługi podczas pracy w niebezpiecznych środowiskach, takich jak ochrona katastrof lub scenariusze jądrowe. Pomoc osobistą i sprzątanie pozostają eksperymentalnie z prototypami, takimi jak Neo Gamma, przy czym ich koszty, bezpieczeństwo i elastyczność w nieustrukturyzowanych środowiskach nadal reprezentują przeszkody. W edukacji roboty takie jak NAO i Pepper promują interaktywne uczenie się i spersonalizowane wsparcie, podczas gdy koszty i integracja z programami nauczania są nadal wyzwaniami. Również w rozrywce systemy takie jak Ameca i Robothespian są obecne i oferują nowe doświadczenia jako liderzy lub aktorzy muzeum. W obsłudze klienta masz wspierający wpływ na odbiór i informacje z przewagą 24/7, ale ograniczone umiejętności dialogowe i akceptacja to problemy. Ogólnie rzecz biorąc, roboty humanoidalne wykazują ogromny potencjał, ale obecnie nadal napotykają przeszkody technologiczne, finansowe i społeczne w celu rozwoju pełnego spektrum.

Krajobraz rynkowy i komercjalizacja (od 2025 r.)

Rynek robotów humanoidalnych znajduje się w 2025 r. W dynamicznej fazie przejścia od badań i rozwoju do początku użytku komercyjnego. Rosnąca liczba firm, od ustalonych grup technologicznych po zwinne start-upy, napędza innowacje i walczy o udział w tym obiecującym sektorze.

Wiodące firmy i platformy dla robotów humanoidalnych

Najwybitniejsi aktorzy, którzy rozwijają rozwój i komercjalizację robotów humanoidalnych, obejmują (od około 2025 r.):

• TESLA: Dzięki Optimus Gen 2 Tesla ma na celu wykorzystanie własnej produkcji i potencjalnie w zakresie ogólnych zadań pomocy.
• Boston Dynamics: The Electric Atlas jest znany z niezwykłej mobilności i jest dalej opracowywany do badań, kontroli przemysłowej i ochrony katastrof.
• Rysunek AI: Z ​​rysunkiem 01, Rysunek 02 i ogłoszonym rysunku 03 firma koncentruje się na wszystkich robotach dla przemysłu i logistyki, z projektami pilotażowymi, między innymi w BMW.
• Agility Robotics: Digit Robot jest specjalnie zaprojektowany do aplikacji logistycznych i jest testowany na przykład przez Amazon.
• Apptronik: Apollo jest opracowywany do zastosowań przemysłowych i logistyki, z partnerstwami z Mercedes-Benz i Amazon.
• Robotyka Unitree: z modelem takimi jak G1 i H1, oferuje bardziej zwinne i tańsze opcje badań, edukacji i lekkich zadań przemysłowych.
• Sanctuary AI: Robot Phoenix ma na celu umiejętności poznawcze i zachowanie ludzkie dla złożonych zadań w różnych sektorach.
• Technologia 1x: NEO jest przeznaczony do użytku w gospodarstwie domowym i do zadań asystentów.
• PAL Robotics: Ustanowiony europejski producent z wieloma robotami (Reem, Tiago, Talos, ARI) do badań, opieki zdrowotnej i aplikacji serwisowych.
• Honda: Chociaż Asimo został zatrudniony, dziedzictwo i podstawowe badania firmy pozostają ważne dla branży.
• Inżynieria sztuki: AMECA jest znana z niezwykle realistycznego wyrazu twarzy i umiejętności interaktywnych, głównie z interakcji społecznych i obsługi klienta.
• Robotyka Ubtech: z modelami takimi jak Walker X dla różnych aplikacji.
• Neura Robotics: 4NE-1 jest przeznaczony do współpracy ludzkiej-robot w środowiskach domowych i przemysłowych.
• Głęboka robotyka: DR01 jest solidnym humanoidem do przemysłowych zadań precyzyjnych.
• Inteligencja Fouriera: GR-1 jest używany w różnych kontekstach.

Wybitne platformy robotów humanoidalnych (ok. 2025)

Uwaga: Dane są oszacowaniami lub są oparte na dostępnych informacji (stoisko Q1/Q2 2025). „Ka” = bez stwierdzenia. DOF = stopnie swobody (stopnie swobody).

Wybitne platformy robotów humanoidalnych w 2025 r. Obejmują różne imponujące modele, które można stosować zarówno u przemysłowców, jak i w zastosowaniu krajowym i naukowym. Optimus Gen 2 Tesli, o wysokości 1,73 mi i dynamicznym ładowności do 20 kg, jest wyposażony w sztuczną inteligencję opartą na Tesli FSD. Przy ograniczonej produkcji w 2025 r. Poszukiwana jest cena docelowa od 20 000 do 30 000 USD. Dzięki atlasowi elektrycznemu Boston Dynamics prowadzi model, który charakteryzuje się wysoce rozwiniętą dynamiką i precyzyjną kontrolą i jest przeznaczony do inspekcji przemysłowych i ochrony katastrof. Dzięki rysunku 02/03 Figury AI oferuje model produkcji, logistyki i wszystkich celów wykorzystujących integrację OpenAI oraz zaawansowane zrozumienie języka i jest dostępne w cenie ponad 150 000 USD.

Cyfra Agility Robotics, która kosztuje mniej niż 250 000 $, świeci z ludzkim chodem i adaptacyjnymi szlifierami, idealnymi do logistyki i magazynowania. Apollo z Apptronik, modułowy projekt i do złożonych zadań z AI, jest już wykorzystywany w produkcji i opiece zdrowotnej. Z drugiej strony tańsze alternatywy, takie jak Untree Robotics G1, z ceną około 16 000 USD, oferują zwinność i wydajność lekkich zabiegów przemysłowych i edukacyjnych. Phoenix Sanctuary Ai wynosi z ludzkich zachowań i zaawansowaną sztuczną inteligencją, podczas gdy NEO 1X Technologies charakteryzuje się pomocą gospodarstwa domowego i codziennych zastosowań. Oba są nadal w fazie pilotażowej.

W przypadku interakcji społecznych i rozrywki AMECA została opracowana przez Inżynierię sztuki z ponad 50 na całe życie wyrazem twarzy i jest już dostępna w wysokości 100 000 USD. Dzięki Valkyrie NASA zapewnia robota do badań kosmicznych określonych na temat ekstremalnych warunków, podczas gdy Taslos z PAL Robotics jest idealny do badań i branży dzięki solidnej i konstrukcji skonfrowanowanej przez moment obrotowych. Powyższe platformy robotów pokazują niezwykły postęp w technologii, integracji AI i elastyczności, w której każda platforma jest dostosowana do określonych wymagań, a tym samym obejmuje szerokie pole zastosowania.

Trendy inwestycyjne i finansowe

Sektor robotyki humanoidalnej przyciąga znaczne inwestycje kapitałowe ryzyka, w którym finansowanie coraz bardziej koncentruje się na mniejszej liczbie, ale większych rundach. Przykładami są figury AI, która otrzymała 675 milionów dolarów w lutym 2024 r. Od inwestorów takich jak Nvidia, Jeff Bezos, Openai i Microsoft, Intelligence Physical z 400 milionami dolarów i aptronics z 350 milionami dolarów (obsługiwane przez Google). Openai zainwestował również 23,5 miliona dolarów w 1x technologie. Globalne inwestycje w humanoidalne start-upy wzrosły z około 308 milionów dolarów w 2020 r. Do 1,1 miliarda dolarów w 2024 r. Inwestorzy czują się szczególnie przyciągani do elastycznych, wszechstronnych robotów z zaawansowaną sztuczną inteligencją i zastosowania w obszarach, takich jak robotyka medyczna. Jednocześnie inicjatywy krajowe, zwłaszcza w Chinach („Made in China 2025”, „14. Pięć lat, plan”), masowo promują przemysł robotyczny poprzez wsparcie rządowe i ustanowienie silnych krajowych łańcuchów dostaw.

Wielkość rynku, prognozy wzrostu i segmentacja

Prognozy dotyczące rozwoju rynku robotów humanoidalnych są konsekwentnie optymistyczne, nawet jeśli dokładne liczby różnią się w zależności od analizy. Ogólnie rzecz biorąc, oczekuje się, że rozwój progresywnych prototypów w 2024 r. Zostanie zwiastunem początku masowej produkcji w 2025 r. I doprowadzi do szerszej akceptacji komercyjnej w 2026 r., To szerokie rozprzestrzenianie się prognoz rynkowych nie tylko odzwierciedlają różne metody, ale także zasadnicze niepewność w odniesieniu do prędkości, z którymi przeszkody techniczne (patrz rozdział 6) może zostać przeznaczone i szerokie akceptację społeczną (patrz sekcja 7). Bardziej optymistyczne prognozy często przyjmują szybkie przełomowe przełamy w AI i redukcję kosztów. Ostateczny rozmiar rynku zdecydowanie zależy od rozwoju tych czynników.

Podsumowanie prognozy wzrostu rynku dla robotyki humanoidalnej

Segmentacja rynku:

• Po komponencie: sprzęt (czujniki, siłowniki, źródła energii, systemy sterowania) i oprogramowanie (oparte na AI).
• Po mobilności: Bipedal (dominujący, elastyczny dla logistyki, opieki zdrowotnej, edukacji) i kół (stabilność, niższe koszty, poziomy). Rynek Bipedale Robots staje się najszybciej (CAGR 54,47% 2023-2028).
• Według aplikacji: przemysł (samochodowa, wiodąca logistyka), pomoc osobistą i opieka (znaczący wzrost), badania, edukacja, rozrywka, wyszukiwanie i służby ratunkowe, public relations, wojsko.
• Według regionu: Ameryka Północna prowadzi obecnie, ale oczekuje się, że Azja-Pacyfik (zwłaszcza Chiny) będzie miał najszybszy wzrost i potencjalną dominację z powodu silnych łańcuchów dostaw i wsparcia państwa. W Europie oczekuje się wolniejszego wprowadzenia z powodu przepisów dotyczących pracy i związków. Wymiar geopolityczny (przywództwo USA w Dominacji KI vs. Chin w łańcuchu dostaw) może prowadzić do regionalnego podziału standardów technologicznych, skupienia i rozwoju rynku i potencjalnie tworzenia różnych „ekosystemów” humanoidów. Stany Zjednoczone charakteryzują się sztuczną inteligencją i robotami o wysokiej specyficznej. Chiny mają silną bazę produkcyjną i szybko rozwijają własne humanoidy, które często mają na celu inne pierwsze rynki. Może to prowadzić do różnych ścieżek rozwoju, przy czym amerykańskie firmy koncentrują się na zaawansowanych umiejętnościach kontrolowanych przez AI, a chińskie firmy stosują efekty skali w produkcji i korzyści. Polityka handlowa i obawy dotyczące bezpieczeństwa narodowego mogą jeszcze bardziej zaostrzyć te różnice.

Prognoza wzrostu rynku dla robotyki humanoidalnej pokazuje dynamiczny rozwój, który jest podzielony przez różnych analityków. Goldman Sachs szacuje rynek na 38 do 154 miliardów dolarów do 2035 r., Z postępem sztucznej inteligencji (AI), spadającymi kosztami i szerokiej akceptacją publiczną jako głównego kierowcy. Do 2050 r. Morgan Stanley przewiduje globalny rynek, który przekracza przemysł motoryzacyjny, z do 63 milionów sztuk na całym świecie i znaczącym wpływem na wynagrodzenie w Stanach Zjednoczonych. Idteechex widzi roczny wzrost o 32 % w latach 2025-2035, napędzany postępami technologicznymi i obniżeniem kosztów w branży motoryzacyjnej i logistyce. Technavio spodziewa się wielkości rynku od 59,18 miliarda do 2029 r. I wspomina o pomocy osobistej, opieki i inteligentnej produkcji jako segmentach jazdy ze względu na postęp w sztucznej inteligencji i robotyce. Rynki rynkowe prognozują roczny wzrost o 45,5 %do 2029 r., Kierowany przez Amerykę Północną i Azją Pacyfiku, z rosnącym popytem w opiece zdrowotnej, detalicznej i gościnności. SNS Insider podkreśla znaczenie programów finansowania państwowego i widzi wzrost do 76,97 miliarda dolarów do 2032 r., A Ameryka Północna jest wiodąca i najszybciej rozwija się. RoboticStomorrow/Market.us spodziewa się, że wolumen w wysokości 79,6 miliarda dolarów przyspieszy rozrywkę i sprzęt poprzez postępy w AI, uczenie maszynowe i inżynieria robotyki. Bain & Company przewiduje rynek od 38 do ponad 200 miliardów dolarów do 2035 r. I dostrzega potencjał w takich obszarach, jak produkcja, opieka zdrowotna i AI generatywne. Natomiast Forrester pozostaje bardziej konserwatywny i oczekuje tylko 2 miliardów dolarów do 2032 r., Ze względu na takie wyzwania, jak regulacja, bezpieczeństwo i wydajność baterii. Ogólnie rzecz biorąc, promowany jest wzrost postępu technologii, sztucznej inteligencji i rosnącego popytu na automatyzację, wydajność i wydajność.

Modele biznesowe (np. RAAS)

Model „Robotyka jako usługa” (RAAS) staje się ważniejszy. Umożliwia firmom dzierżawę robotów zamiast dokonywać wysokich wstępnych inwestycji, co sprawia, że ​​roboty humanoidalne są również dostępne dla małych i średnich firm (MŚP). Bezpośrednie modele sprzedaży i leasingu zmieni krajobraz przemysłowy. Pojawienie się RAA jest nie tylko modelem finansowym, ale czynnikiem strategicznym, który może znacznie przyspieszyć akceptację w MŚP i nowych sektorach, zmniejszając bariery wejściowe, a tym samym rozszerzanie bazy rynkowej poza duże firmy. Wysokie koszty akwizycji są poważną przeszkodą. RAA przekształca inwestycje w koszty operacyjne i sprawia, że ​​progresywna robotyka jest bardziej dostępna. Jest to szczególnie istotne dla MŚP, które nie mogą sobie pozwolić na duże inwestycje. Jeśli humanoidy można skutecznie stosować za pośrednictwem RAA, może to prowadzić do znacznie szybszej penetracji rynku, niż gdyby sprzedaż została dokonana wyłącznie na podstawie kapitału i prawdopodobnie przekroczą niektóre konserwatywne prognozy adopcji.

Dynamika konkurencji i pozycjonowanie rynkowe

Konkurs odbywa się między zintegrowanymi pionowo programistami (np. Tesla, sprzęt i AI wewnętrznie) a firmami, które polegają na partnerstwach (np. Figury AI z OpenAai, Actronik z Google). USA prowadzą do szkolenia AI i wysokiej klasy zastosowań, podczas gdy Chiny dominują z łańcuchami dostaw i początkowo koncentrują się bardziej na rozrywce i edukacji, ale szybko nadrabiają zaległości w sektorze przemysłowym. Według Gartnera Hype Cycle roboty humanoidalne w 2024 r. Weszły w fazę „wyzwalacza innowacji”, w której szeroka akceptacja może być za ponad 10 lat. Forrester sklasyfikował humanoida w 2025 r. Jako jedną z 10 najważniejszych technologii i przewiduje destrukcyjny efekt do 2030 r.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Kluczowe wyzwania w humanoidalnej robotyce i ich przyszłości

Pomimo szybkiego postępu i ogromnego potencjału robotyka humanoidalna stoi przed wieloma znaczącymi wyzwaniami technicznymi, komercyjnymi i społecznymi, które należy pokonać, aby umożliwić szerokie i udane wdrożenie.

Wyzwania techniczne

Limity sprzętowe:

• Żywotność baterii i gęstość wydajności: krótki czas pracy (często tylko 2-5 godzin) i długi czas ładowania ograniczają ciągłe działanie. Wymagane jest wysokie moc wyjściowa wymagana do dynamicznych działań.
• Zręczność i manipulacja: replika umiejętności ludzkiej ręki do drobnych zadań motorycznych i obsługi różnych przedmiotów jest poważną przeszkodą. Obecne chwyty są często zbyt łatwe. Zaawansowane czujniki dotykowe są do tego niezbędne.
• Wydajność rewatora: równowaga między wydajnością, szybkością, precyzją, wydajnością i kosztami dla siłowników pozostaje trudna.
• Sensorbustheit i integracja: Zapewnienie wiarygodnej wydajności czujnika w rzeczywistych warunkach i skuteczne połączenie danych z różnych rodzajów czujników reprezentuje wyzwania.
• Ogólna i niezawodność: Należy zapewnić, że roboty w wymagających, nieustrukturyzowanych środowiskach działają konsekwentnie i bez częstych niepowodzeń.

Złożoność oprogramowania i AI:

• Ogólna inteligencja i myślenie logiczne: osiągnięcie zdolności adaptacyjnych podobnych do człowieka, umiejętności rozwiązywania problemów i zdrowy rozsądek w różnorodnych i nieprzewidywalnych sytuacjach jest podstawowym problemem. Obecne systemy AI mogą nadal popełniać „głupie błędy”. Wyzwanie „ogólnej inteligencji” jest nie tylko technicznym problemem AI, ale ściśle związanym z umiejętnościami mechanicznymi i ostrością sensoryczną. Bardzo inteligentny robot o słabych umiejętnościach fizycznych będzie miał wyłącznie ograniczone użycie i odwrotnie. Wymaga to podejścia współczynnika. Aby robota mogła być używana naprawdę powszechnie, jego sztuczna inteligencja musi zrozumieć różne zadania i środowiska i być w stanie je zakończyć. Jednak wykonanie tych zadań wymaga wyrafinowanej interakcji fizycznej - chwytania różnych obiektów, nawigacji w złożonym terenie. Jeśli sztuczna inteligencja może opracować plan, ale sprzęt (ręce, nogi, czujniki) nie mogą tego niezawodnie zrobić lub nie może dokładnie dostrzec środowiska, inteligencja jest bezużyteczna. Podkreśla to potrzebę ścisłego połączenia rozwoju KI- i sprzętu zamiast obsługi ich w izolacji.
• Interakcja ludzkiego robota (HRI): Tworzenie naturalnego, intuicyjnego i bezpiecznego HRI, szczególnie u użytkowników nie specjalistycznych, jest złożone. LLM wykazują potencjał, ale także przynoszą nowe złożoności.
• Wydajność uczenia się i przeniesienie SIM-REAL: Opracowanie algorytmów, które mogą skutecznie nauczyć się uczyć złożonych umiejętności z ograniczonymi prawdziwymi danymi i niezawodnie przeniesionymi wyuczonymi zachowaniem z symulacji do robotów fizycznych.
• Bezpieczeństwo i przewidywalność: gwarancja bezpiecznego działania autonomicznych systemów, szczególnie w bezpośrednim sąsiedztwie ludzi, a przewidywalność i weryfikowalność twojego zachowania są niezbędne. Natura niektórych modeli AI „czarnej skrzynki” powoduje troskę.

Wyzwania w komercjalizacji i skalowalności

• Koszty: Wysokie koszty jednostkowe (w zależności od modelu i sprzętu między 20 000 a ponad 150 000 USD) i całkowite koszty operacyjne (w tym szkolenie, konserwacja, oprogramowanie) są przeszkodą. Parytet kosztów w pracy ludzkiej zbliża się do niektórych czynności o niskiej kwalifikowanej, ale nie została jeszcze osiągnięta powszechnie. Wysokie koszty humanoidów stanowią barierę, ale całkowite koszty operacyjne i obietnica wartości (w tym czynniki takie jak działanie 24/7, bezpieczeństwo niebezpiecznych zadań, zajmowanie się niedoborem pracowników) ostatecznie określi ROI. Czysty nacisk na cenę jednostkową jest nieodpowiedni. Chociaż robot wydaje się drogi za 100 000 USD, jego wartość ekonomiczna może być znaczna, jeśli zastąpi kilka ludzkich warstw, ciągle pracuje, zmniejsza błędy i wykonywać zadania, których ludzie nie mogą lub nie chcą. Obliczanie ROI muszą odbywać się holistycznie i uwzględniać wzrost wydajności, obniżył koszty pracy, poprawę bezpieczeństwa i zwiększoną elastyczność operacyjną. Ten zróżnicowany pogląd ma kluczowe znaczenie dla firm, które rozważają wprowadzenie.
• Zwrot z inwestycji (ROI): Demonstracja jasnego i przekonującego ROI dla firm, zwłaszcza w porównaniu z istniejącą specjalistyczną automatyzacją lub pracą ludzką, jest wyzwaniem. Długie cykle testowe w branżach, takich jak logistyka (18-30 miesięcy) opóźniają proces decyzyjny.
• Łańcuch produkcyjny i dostaw: skalowanie masowej produkcji złożonych robotów humanoidalnych spotyka się wąskie gardła, na przykład przy niskiej dostępności śrub o wysokiej zawartości. Istnieje zależność od specjalistycznych komponentów i globalnych łańcuchów dostaw. Wąskie gardła produkcyjne dla wyspecjalizowanych komponentów (np. Wysokie śruby, siłowniki) wskazują, że łańcuch dostaw samego humanoidów może stać się ważnym obszarem inwestycji i innowacji. Może to potencjalnie doprowadzić do opracowania nowych wyspecjalizowanych producentów komponentów lub do integracji pionowej poprzez wiodące robot-OEM. Masowa produkcja humanoidów wymaga niezawodnej dostawy z wieloma specjalnymi częściami. Jeśli istniejące łańcuchy dostaw dla tych części (np. Precyzyjne śruby) nie mogą pokryć rosnących potrzeb, ograniczy to całą produkcję humanoidalną. Stanowi to dla nowych firm możliwość wejścia na rynek jako dostawcę komponentów lub dla dużych podmiotów, takich jak Tesla, aby zintegrować więcej produkcji komponentów w celu zapewnienia podaży i kontrolowania kosztów.
• Integracja z istniejącymi procesami pracy: Konieczna jest dostosowanie robotów do istniejących środowisk skoncentrowanych na ludziach i procesów pracy bez większych kosztownych konwersji.
• Akceptacja publiczna i zaufanie: należy pokonać obawy społeczne dotyczące utraty pracy, bezpieczeństwa, ochrony danych i ogólnej obecności maszyn podobnych do ludzkich.
• Przeszkody regulacyjne i standaryzacyjne: nie ma jasnych, globalnie zharmonizowanych przepisów i standardów bezpieczeństwa zaawansowanych autonomicznych humanoidów.

Ważne wyzwania techniczne i komercyjne w humanoidalnej robotyce

Ważne wyzwania techniczne i komercyjne w robotyce humanoidalnej obejmują różne kategorie, z których każda podnosi określone problemy i mają wpływ na akceptację technologii. W dziedzinie sprzętu istnieją wyzwania, takie jak ograniczony czas działania baterii i długie czasy ładowania, które zmniejszają wydajność i prowadzą do wysokich spóźnień. Podejścia do rozwiązania obejmują rozwój akumulatorów o wyższej gęstości energii i technologiach szybkiego ładowania. Kolejnym problemem są nieodpowiednie umiejętności motoryczne i chwytanie, co ogranicza różnorodność zadań. Postępy w czujnikach dotykowych i wzornictwach w bioinspirowanych rękach oferują możliwe podejścia tutaj. Autorzy stają również przed wyzwaniem łączenia wydajności, wydajności, wielkości i kosztów, co wpływa na dynamikę i zużycie energii. Rozwijają się nowe koncepcje i bardziej kompaktowe siłowniki.

Po stronie oprogramowania istnieje centralna przeszkoda w uogólnianiu sztucznej inteligencji (AI), ponieważ inteligencja podobna do ludzkiej i zdolność adaptacyjna są trudne do osiągnięcia. Brak elastyczności oznacza, że ​​roboty pozostają ograniczone do określonych zadań. Postępy w takich obszarach, jak uczenie się wzmocnienia i uczenie się transferu mają na celu rozwiązanie tych problemów. Aby umożliwić naturalne, intuicyjne i bezpieczne interakcje Human-Robot (HRI), promowane zostanie zastosowanie modeli AI, które rozpoznają dialog i rozpoznawanie emocji. Jednocześnie bezpieczeństwo i przewidywalność w systemach autonomicznych jest pilnym tematem, ponieważ tak zwany problem „czarnej skrzynki” stwarza zarówno obawy dotyczące bezpieczeństwa, jak i problemy z certyfikacją. Wymagane są tutaj wyjaśnione AI i solidne metody testowe.

Na obszarze komercyjnym wysokie koszty akwizycji i trudności z udowodnieniem wyraźnego zwrotu z inwestycji (ROI) są decydującymi przeszkodami. Problemy te hamują inwestycje i penetrację rynku. Rozwiązania mogą być tańsze komponenty, projekty pilotażowe do analizy wartości i modeli robotyki as-a-service (RAAS). Problem skalowalności i łańcucha dostaw spowodowany przez wąskie gardła w komponentach i złożone procesy produkcyjne utrudniają zwiększenie szybkiej produkcji. Poszukiwane są tutaj solidne łańcuchy dostaw i standaryzację komponentów.

Społecznie istnieją obawy dotyczące utraty pracy, bezpieczeństwa i ochrony danych, które wpływają na akceptację publiczną. Przezroczysta komunikacja, wykształcenie i wytyczne etyczne mogą pomóc w zmniejszeniu uprzedzeń. Podobnie brak lub niespójne regulacje stanowi problem, który przynosi niepewność prawną i przeszkodę w innowacjach. Międzynarodowe standardy i podejścia regulacyjne oparte na ryzyku są zatem niezbędne do stworzenia prawnych warunków, które dotrzymują tempa rozwoju technologicznego.

Implikacje etyczne, społeczne i zarządzające

Postępowy rozwój i rosnące rozprzestrzenianie się robotów humanoidalnych rodzą głębokie pytania etyczne, społeczne i regulacyjne. Obejmują one wpływ na rynek pracy i bezpieczeństwo po ochronę danych, odpowiedzialność i podstawowy związek między człowiekiem a maszyną. Debata etyczna coraz częściej odchodzi od pytania, czy możemy ją zbudować, w kierunku pytania, w jaki sposób powinniśmy ją zintegrować. Oznacza to rosnące uznanie nadchodzącego przybycia i potrzebę proaktywnego zamiast reaktywnego, zarządzania. Wcześniejsze dyskusje etyczne były często spekulacyjne. Z uwagi na projekty pilotażowe i szybkie postępy AI pytania są teraz bardziej praktyczne i pilne. Źródła takie jak i omawiają konkretne tematy, takie jak odpowiedzialność, stronniczość i ochrona danych w kontekście, które można użyć. Ta zmiana wskazuje na dojrzewanie dziedziny i badanie społeczne krótkoterminowych konsekwencji.

Kernetowe obawy

• Przesiedlenie w miejscu pracy i skutki ekonomiczne: automatyzacja zadań, które były wcześniej wykonywane przez ludzi, może prowadzić do bezrobocia lub stagnacji płac, szczególnie na obszarach o niskiej wykwalifikowaniu. Wymaga to przekwalifikowania programów i systemów zabezpieczenia społecznego.
• Bezpieczeństwo i ochrona: bezpieczeństwo fizyczne osób, które wchodzą w interakcje z potężnymi, autonomicznymi robotami, ma największe znaczenie. Istnieją również ryzyko bezpieczeństwa cybernetycznego i podatność na ataki.
• Prywatność i monitorowanie: pozyskiwanie danych przez roboty wyposażone w zaawansowane czujniki (kamery, mikrofony), w apartamentach, w miejscach pracy i w przestrzeni publicznej, gromadzi znaczne obawy dotyczące ochrony danych. Szczególnie martwi się śledzenie biometryczne, rozpoznawanie twarzy i analiza ruchu.
• Autonomia, odpowiedzialność i rozliczalność: Określenie odpowiedzialności, jeśli roboty autonomiczne powodują szkody lub popełniają błędy są złożone. „Czarna skrzynka” odkrycie decyzyjnej AI sprawia, że ​​jest to dodatkowe.
• Prefabryczność i dyskryminacja (stronniczość): Systemy AI mogą przyjmować i utrwalić stronniczość na podstawie danych szkoleniowych, co może prowadzić do niesprawiedliwego lub dyskryminującego leczenia w takich obszarach, jak opieka zdrowotna lub zatrudnienie.
• Etyka interakcji ludzkich-robot (HRI):
  • Oszustwo i antropomorfizm: roboty, które wydają się ludzkie lub pokazują emocje, mogą wprowadzać w błąd użytkowników lub generować niezdrowe więzi.
  • Zależność emocjonalna: istnieje ryzyko nadmiernej zależności od robotów jako wsparcia towarzyszącego lub emocjonalnego, szczególnie w przypadku grup wrażliwych (osób starszych, dzieci).
  • Zastąpienie interakcji człowieka: Istnieją obawy, że roboty mogą zmniejszyć prawdziwy kontakt międzyludzki.

Ewolucja norm etycznych dla humanoidów prawdopodobnie odzwierciedla trwające debaty w ogólnej etyce AI (i będzie ich wpływa), ale z dodatkową złożonością fizycznego wcielenia. Ta fizyczna obecność prowadzi do bezpośrednich problemów bezpieczeństwa i HRI, które nie są dostępne w sztucznej inteligencji opartej na oprogramowaniu. Wiele etycznych zasad AI (stronniczość, przejrzystość, rozliczalność) dotyczy bezpośrednio humanoidów. Jednak fizyczna obecność humanoidu i jego zdolność do działania na świecie powodują unikalne ryzyko (uszkodzenie fizyczne) i dynamikę interakcji (wiązanie emocjonalne). Dlatego etyka robotów humanoidalnych wymaga wyspecjalizowanego skupienia się, która opiera się na ogólnej etyce AI, ale także ją rozszerza.

Przegląd obaw etycznych i społecznych w humanoidalnej robotyce

Etyczne i społeczne obawy w robotyce humanoidalnej można podzielić na kilka kategorii. Centralnym aspektem jest przemieszczenie miejsca pracy, które może wynikać z automatyzacji pracy ludzkiej przez roboty. Może to prowadzić do bezrobocia, stagnacji płac i rosnącej nierówności. Programy przekwalifikowania, systemy zabezpieczenia społecznego, inicjatywy edukacyjne dotyczące nowych zawodów oraz dyskusja na temat bezwarunkowego dochodu podstawowego są proponowane jako środki zaradcze. Kolejnym problemem jest bezpieczeństwo i ochrona, ponieważ roboty powodują niebezpieczeństwa fizyczne lub mogą być niewłaściwie wykorzystywane przez ryzyko bezpieczeństwa cybernetycznego. Aby zapobiec obrażeniom, uszkodzeniu majątku lub szkodliwego użytku, wymagane są ścisłe standardy bezpieczeństwa, bezpieczne mechanizmy, bezpieczne programowanie i kompleksowe testy penetracji.

Tematy prywatności i nadzoru zyskują na znaczeniu poprzez czujniki robotyczne poprzez masowe pozyskiwanie danych, ponieważ przynoszą one utratę prywatności i ryzyko niewłaściwego wykorzystania danych osobowych. Środki ochronne obejmują prywatność, minimalizacja danych, anonimowość, szyfrowanie, a także przejrzyste wytyczne dotyczące danych oraz zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO. Autonomia i odpowiedzialność autonomicznych robotów rodzą pytania dotyczące odpowiedzialności w przypadku błędów lub szkód, co może powodować niepewność prawną, utratę zaufania i trudności w regulacji szkód. Wyraźne ramy prawne, zapisy „Blackbox” i nadzór człowieka-zwany również „człowiekiem w pętli”-są niezbędne.

Ponadto istnieją obawy dotyczące uprzedzeń i uczciwości, ponieważ systemy AI mogą przyjąć i wzmacniać uprzedzenia, które mogą prowadzić do dyskryminacji i niesprawiedliwości społecznej. Obejmuje to strategie takie jak zróżnicowane dane szkoleniowe, specjalne algorytmy rozpoznawania i redukcji uprzedzeń, wytyczne dotyczące opracowania etycznego AI i przejrzystość w podejmowaniu decyzji. Problemem jest również zależność emocjonalna lub oszustwo przez roboty, zwłaszcza jeśli ci ludzie mogliby wprowadzić w błąd zachowanie podobne do człowieka i promować więzi emocjonalne. Kluczowe są tutaj edukacja na temat prawdziwej natury robotów, zasad projektowania etycznego w dziedzinie interakcji ludzkiej (HRI) oraz ograniczenie antropomorficznych strategii oszustwa.

Dalsze skutki społeczne dotyczą sprawiedliwości społecznej i luki cyfrowej, ponieważ nierówny dostęp do technologii opartych na robotykach może zaostrzyć istniejące nierówności i stworzyć „elitę robota”. Inicjatywy edukacyjne dotyczące kompetencji cyfrowych, programów promujących dostęp i niedrogie technologie to odpowiednie środki zaradcze. W końcu progresywna automatyzacja jest w kontekście redefinicji ludzkiej wartości i pracy. Może to wywołać kryzysy tożsamości i kwestie znaczenia, podczas gdy nowe narracje społeczne o wartości i celu działalności ludzkiej są konieczne. Promowanie kreatywności, krytycznego myślenia i umiejętności społecznych, a także otwarta dyskusja na temat przyszłości pracy są ważnymi podejściami do sprostania tym wyzwaniom.

Efekty społeczne

• Przyszłość pracy: Integracja robotów humanoidalnych doprowadzi do transformacji ról pracy, stworzyć nowe profile pracy (np. Utrzymanie robota, programowanie sztucznej inteligencji, oficer etyki) i podkreśli potrzebę uczenia się przez całe życie. Jednocześnie istnieje możliwość znacznego wzrostu wydajności i wzrostu gospodarczego.
• Sprawiedliwość społeczna i dostępność: istnieje ryzyko zaostrzenia luki cyfrowej, jeśli dostęp do korzystnych technologii robotów jest nierównomiernie rozłożony. Jednocześnie roboty oferują potencjał poprawy dostępności dla osób niepełnosprawnych. Pojawia się potencjalny paradoks: podczas gdy humanoidy są opracowywane w celu złagodzenia niedoborów siły roboczej i podejmowania niepożądanych zadań, ich powszechne wprowadzenie może stworzyć nowe formy stratyfikacji społecznej oparte na dostępie i kontroli tych technologii. Może to pogłębić lukę cyfrową, jeśli nie jest ona uczciwa. Humanoidy obiecują zbliżyć płace. Jednak ich rozwój i wykorzystanie wymagają znacznej wiedzy kapitałowej i specjalistycznej. Jeżeli dostęp do tych narzędzi wzmacniających wydajność ogranicza się do zamożnych narodów lub dużych firm, może to zaostrzyć nierówności ekonomiczne na całym świecie i w ramach firm. Przezwyciężenie luki cyfrowej staje się jeszcze bardziej krytyczne w erze progresywnej robotyki.
• Percepcja publiczna i zaufanie: ustanowienie zaufania publicznego ma kluczowe znaczenie dla akceptacji. Przejrzystość korzystania z danych, jasnej komunikacji i rozwiązywania problemów związanych z bezpieczeństwem i ochroną danych jest do tego niezbędna. Rola odgrywają również różnice kulturowe w oczekiwaniach HRI i akceptacji robotów.
• Redefinicja wartości hemalowej i partykacji: Jeśli roboty podejmują więcej zadań, nasila się dyskusje społeczne na temat wartości pracy ludzkiej, kreatywności i relacji społecznych.

Zarządzanie i regulacja

Warunki ram prawnych i etycznych są wymagane do kierowania rozwojem i stosowaniem humanoidalnych robotów. Istniejące międzynarodowe standardy bezpieczeństwa (np. ISO/TS 15066 dla robotów współpracy) należy dalej opracować dla zaawansowanych humanoidów. Zasady takie jak przejrzystość, uczciwość, rozliczalność, nadzór człowieka i zasada braku dywizji są centralne. Ważne są zasady dotyczące prywatności po projekcji i przepisy dotyczące ochrony danych (np. RODO). Tworzenie globalnie zharmonizowanych przepisów stanowi wyzwanie ze względu na różne wartości kulturowe i priorytety. Ustawa UE AI służy jako przykład regulacji opartych na ryzyku.

Od hali fabrycznej po salon: humanoidy w zmianie obszarów aplikacji-roadmap (2025-2035 i później)

Nadchodzące lata i dekady obiecują ciągły i przyspieszony rozwój robotyki humanoidalnej, napędzany przełomami technologicznymi i rosnącą akceptacją rynku. Jednak mapa drogowa do szerokiego wprowadzenia nie jest liniowa, ale prawdopodobnie przejdzie przez szum, rozczarowanie i możliwą wydajność (analogiczny do cyklu szumu Gartnera). Różne aplikacje dojrzewają szybko. Wczesne sukcesy w ustrukturyzowanych środowiskach przemysłowych będą miały kluczowe znaczenie dla zabezpieczenia finansowania oraz zrównoważonego badań i rozwoju w celu uzyskania bardziej złożonych, nieustrukturyzowanych zastosowań. Gartner umieszcza obecnie humanoidy na „spust innowacji”, a Forrester stwierdza swój szybki wzrost. Akceptacja technologii historycznej często podąża za takimi cyklami. Początkowe operacje przemysłowe (samochodowe, logistyki) zapewnią decydujące walidacje i dochody. Jeśli te wczesne wnioski oddają sprawiedliwość oczekiwaniom ROI, spowoduje to dalsze inwestycje, które są niezbędne do sprostania trudniejszym wyzwaniom w obszarze krajowym lub wysokiej interaktywnym, które są dalej na harmonogramie.

Technologie następnej generacji

• Czujniki: Oczekiwane są ciągły postęp w systemach wizualnych (wyższa rozdzielczość, lepsze przetwarzanie AI), czujniki dotykowe (większa czułość, trwałość, efektywność kosztowa) i propriocepcja. Kluczowa rola odgrywa multimodalną sensoruzję.
• Autoory: opracowywane są bardziej efektywne energię, bardziej zwarte i reakcyjne podmioty elektryczne. Możliwe przełom w aktualizatorach Soft-Robotics mogą prowadzić do elastycznego i bezpieczniejszego HRI.
• Materiały: Opracowywane są lżejsze, mocniejsze i bardziej trwałe materiały. Nacisk kładziony jest również na własne materiały lub materiały z wbudowanymi funkcjami czujnika.
• Systemy energetyczne: Baterie o wyższej gęstości energii (np. Baterie z stałym punktem), szybszy czas ładowania i ulepszone systemy zarządzania akumulatorami (BMS) są kluczowe dla dłuższych czasów pracy i zwiększonego bezpieczeństwa.
• AI i Inteligencja Ogólna: postęp w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) umożliwi roboty uczenie się bardziej złożonych zadań z mniejszymi danymi, abstrakcyjnie, głębokie zrozumienie kontekstów i okazywanie zdrowego rozsądku. WLA i modele multimodalne stają się bardziej wyrafinowane. Długoterminowa wizja AGI w humanoidach będzie wymagała fundamentalnego przemyślenia relacji między ludźmi-AI i potencjalnie prowadzi do nowych form współpracy, współzależności, a nawet struktur społecznych, które są trudne do przewidzenia z dzisiejszej perspektywy. AGI implikuje roboty z uczeniem się i myślenia człowieka. Jeśli humanoidy to osiągną, stają się czymś więcej niż tylko narzędziami; Stają się partnerami, a nawet autonomicznymi agentami. Rodzi to głębokie pytania o jego rolę w społeczeństwie, jego autorytecie podejmującym decyzję i naturze „pracy” i „inteligencji”. Niezbędne korekty społeczne byłyby znacznie szersze niż w przypadku obecnych wąskich zastosowań AI.

Prognozowane kamienie milowe i harmonogramy wprowadzenia

• Krótkoterminowe (2025-2027):
  • Zwiększenie projektów pilotażowych w branży i logistyce motoryzacyjnej. Tesla i BYD planują wykorzystać tysiące jednostek w latach 2025-2026.
  • Pierwsze komercyjne wprowadzenie do konkretnych, jasno określonych zadań w tych sektorach.
  • Skoncentruj się na poprawie niezawodności, zmniejszeniu kosztów i dowodzie wyraźnego ROI w środowiskach przemysłowych.
  • Oczekuje się, że stosowanie humanoidów w logistyce odnotuje prędkość w latach 2026-2027.
• W średnim okresie (2028-2033):
  • Ekspansja do bardziej złożonych zadań w środowiskach przemysłowych.
  • Szersza akceptacja w innych środowiskach usług komercyjnych (detaliczna, gościnność) i wyspecjalizowanych ról w opiece zdrowotnej.
  • Dojrzewanie modeli RAAS, co zwiększa dostępność.
  • Znaczna poprawa zręczności, żywotności baterii i umiejętności AI.
  • Potencjał ograniczonego, monitorowanego wykorzystania w pomocy krajowej/osobistej dla określonych zadań.
• Długoterminowe (2034-2040+):
  • Powszechne wprowadzenie w wielu branżach i potencjalnie w prywatnych gospodarstwach domowych w celu uzyskania ogólnej pomocy.
  • Roboty humanoidalne, które są zdolne do autonomicznych decyzji i mogą działać w silnie nieustrukturyzowanych środowiskach.
  • Ścisła integracja ze społeczeństwem ludzkim, co potencjalnie prowadzi do znacznych transformacji rynku pracy i przedefiniowania pracy.
  • Morgan Stanley prognozuje 8 milionów pracujących humanoidów w Stanach Zjednoczonych do 2040 r. I 63 miliony do 2050 r.

Potencjał transformacyjny i długoterminowy

Roboty humanoidalne są postrzegane jako wszystkie narzędzia, które mogą poszerzyć ludzkie umiejętności w prawie wszystkich sektorach. Mają potencjał do rozwiązywania wielkich wyzwań społecznych, takich jak niedobory siły roboczej, starzenie się populacji, niebezpieczna praca i poprawa jakości życia. Wielu widzi „moment iPhone'a” dla robotyki, co prowadzi do masowej akceptacji i nowej ery współpracy ludzkiej maszyny. Potencjał ekonomiczny jest ogromny, a perspektywa wzrostu wydajności i wzrostu PKB. Długoterminowa wizja obejmuje roboty, które są płynnie zintegrowane z życiem codziennym, wykonują szeroki zakres zadań i oczywiście wchodzą w interakcje z ludźmi. Rozwój „humanoidów ogólnego celu” jest dążeniem do „uniwersalnego interfejsu fizycznego”. Jeśli to zostanie osiągnięte, może to przybierać wiele form fizycznej pracy i wyspecjalizowanego robotycznego sprzętu, podobnie jak wszystkie komputery zurpowe, zebrały wyspecjalizowane maszyny arytmetyczne. Celem jest robot, który może wykonywać wiele zadań. Jeśli pojedyncza platforma humanoidalna może wykonywać zadania za pośrednictwem zaawansowanej sztucznej inteligencji i elastycznego sprzętu, który obecnie wymaga kilku wyspecjalizowanych robotów lub ludzkich pracowników, stanowi to zmianę paradygmatu. Ta „uniwersalność” może prowadzić do skali efektów w produkcji i znacznie zmniejszyć potrzebę różnych rodzajów specjalistycznych urządzeń automatycznych, które zasadniczo zmieniłyby rynek robotyki i gospodarkę roboczą.

Nadaje się do:

• Porównanie robotów humanoidalnych: Tesla Optimus, Boston Dynamics Atlas, Agility Robotics Digit i Unitree G1

Od science fiction do rzeczywistości: zaczyna się era humanoidalnych robotów

Robotyka humanoidalna jest w kluczowym punkcie jej rozwoju. Prowadzone przez znaczący postęp w sztucznej inteligencji, ulepszonymi komponentami sprzętowymi i rosnącym zapotrzebowaniem rynku, te ludzkie maszyny przenoszą się z czystych obiektów badawczych do namacalnych rozwiązań prawdziwych problemów w branży, opiece zdrowotnej i nie tylko. Wizja robotów, które płynnie współpracują z ludźmi i podejmują zadania w otoczeniu zaprojektowanych dla ludzi, zbliża się do rzeczywistości.

Analiza wykazała, że ​​fundamenty technologiczne, szczególnie w obszarach aktywności, czujników, dostaw energii i kontroli opartej na AI, robią szybkie postępy. Jednocześnie złożoność repliki ludzkich umiejętności i inteligencji, wysokie koszty, skalowalność produkcji oraz gwarancja bezpieczeństwa i niezawodności są nadal znaczącymi wyzwaniami. Rynek wykazuje ogromny potencjał wzrostu, o czym świadczą różnorodne prognozy, ale szybkość szerokiego wprowadzenia komercyjnego będzie zależeć od skuteczności te przeszkody.

Implikacje etyczne i społeczne są głębokie i wymagają proaktywnej dyskusji. Należy rozwiązać pytania dotyczące przemieszczenia pracy, ochrony danych, odpowiedzialności i bezpieczeństwa, a także bardziej subtelnych aspektów interakcji ludzkiej i akceptacji publicznej. Odpowiedzialna innowacja oparta na szerokiej współpracy między przemysłem, nauką, rządem i społeczeństwem, a także na przyszłościowe zarządzanie są niezbędne, aby rozwój i wykorzystanie robotów humanoidalnych służyły studni społeczeństwa.

Podsumowując, można powiedzieć, że roboty humanoidalne mogą zmienić pracę, społeczeństwo i życie codzienne w nadchodzących dziesięcioleciach. Ścieżka od science fiction do codziennej rzeczywistości jest nadal utwardzona wyzwaniami, ale dynamika postępu jest niewątpalna. Pomyślna integracja tych technologii będzie wymagała zrównoważonego związku między ambicjami technologicznymi, rentownością ekonomiczną i odpowiedzialnością etyczną. Nadchodzące lata decydują się na to, czy i jak ten potencjał transformacyjny może zostać w pełni wykorzystany, przy czym przejście ze specjalistycznych zastosowań do bardziej ogólnych umiejętności będzie kluczowym kamieniem milowym.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus