Şu anda Xpert.digital-Marktboom tarafından en büyük insansı robot çalışması: Robot prototiplerinden pratiğe kadar

Yönetim için: Uygunsuzluk Üstesinden Gel - Robotlar için entegre stratejiler neden liderliktir?

İnsansı robotik bir dönüm noktasında durur ve araştırma prototiplerinden ilk ticari uygulamalara, özellikle endüstriyel ortamlarda geçişi alır. Bu hızlı gelişme, yapay zeka (AI), özellikle somutlaştırılmış AI (somutlaştırılmış AI), büyük dil modelleri (büyük dil modelleri, LLM'ler) ve vizyon uzunluk eylem modelleri (VLA'lar) ve donanım alanındaki yenilikler yoluyla ilerleme ile önemli ölçüde desteklenmektedir. Piyasa tahminleri, 30 milyar dolardan 200 milyar doların üzerine kadar 30 milyar dolar arasında değişen tahminlerle önemli bir büyüme göstermektedir. Uygulama alanları çeşitlidir ve endüstriden sağlık hizmetlerine kişisel yardım sistemlerine kadar uzanır. Muazzam potansiyele rağmen, pil teknolojisi, manuel beceri (el becerisi), maliyet verimliliği, ölçeklenebilirlik ve etik yönetişim gibi alanlarda hala önemli zorluklar vardır. Düşen donanım maliyetlerinin yakınsaması, yapay zeka geliştirme ve emek yetersizliğinin artması, insansı robotların hızlandırılmış tanıtımını destekleyen bir tür “mükemmel fırtına” yaratır. Bu, hedeflenen endüstriyel uygulamalarda itfa edilmesine (yatırım getirisi, yatırım getirisi) yol açabilir, bazı muhafazakar tahminler tarafından tahmin edilenden daha hızlı elde edilebilir, bu da bu nişlerde daha hızlı benimseme döngülerine neden olur. Şirketler giderek otomasyon çözümlerini uygulamak için teşviklere sahip olacaklar ve insansı robotlar, çok yönlülükleri nedeniyle insan merkezli ortamlar için uyarlanabilir bir çözüm sunuyor.

Evrensel AI ve son derece uzmanlaşmış donanım bileşenlerinin (aktüatörler, sensörler) geliştirilmesine ikili odaklanma karmaşık bir etkileşime yol açar. Bir alandaki ilerlemeler, diğer taraftaki darboğazlarla yavaşlatılabilir, bu da pazar liderleri için bütünsel, entegre kalkınma stratejilerinin belirleyici olacağını gösterir. Örneğin, yüksek düzeyde gelişmiş bir AI, zayıf mekanik beceri veya pil darboğazları nedeniyle sınırlı bir çalışma süresini tam olarak telafi edemez. Tersine, gelişmiş donanım yeterli akıllı yazılım olmadan tam potansiyellerini geliştiremez. Tesla'nın dikey entegrasyon yaklaşımında olduğu gibi donanım ve yapay zeka geliştirebilen şirketlerin bu nedenle rekabet avantajı olabilir.

Bu on yıl (2025-2035), iş, toplumu ve günlük yaşamı değiştirme potansiyeline sahip insansı robotlar için dönüştürücü bir dönem seslendirmeyi vaat ediyor.

İçin uygun:

• En ünlü ve ünlü insansı robotların ilk on tanesi: Atlas, Sophia, Ameca, Digit, GR-1'den Phoenix'e ve Optimus'a

Teknolojik Atılımlar: İnsansı Robotlar Hayatımızı Nasıl Değiştirir?

Humanoid Robotics, 21. yüzyılın en dinamik ve potansiyel olarak dönüştürücü teknoloji alanlarından birine dönüştü. Yapay zeka, gelişmiş mekanik, elektronik ve malzeme bilimleri arayüzünde duran insansı robotlar, insanların çalışma, etkileşim ve yaşama şeklini değiştirmeyi vaat ediyor. Bu çalışma, mevcut stand, tarihsel gelişim, teknolojik temeller, çeşitli uygulamalar, pazar manzarası, 2025 ve ötesine kadar özel bir odaklanma ile insansı robotların gelecekteki gelişme perspektifinin kapsamlı bir analizini sunmaktadır.

İnsansı robotun tanımı

İnsansı bir robot, tanım gereği insan vücudunu dış formunda andıran ve tipik olarak bir gövde, baş, iki kol ve iki bacağına sahip bir robottur. Bu insan benzeri şekil sadece estetik bir özellik değildir, aynı zamanda insanlar için tasarlanmış araçlar ve ortamlarla etkileşim veya deneysel amaçlar gibi işlevsel amaçlara hizmet eder, örneğin iki bacaklı hareketin araştırılması).

Akademik tanımlar saf fiziksel benzerliğin ötesine geçer ve insansı robotların sadece insan görünümünü değil, aynı zamanda insan davranışını da taklit etmek için dikkatle inşa edildiğini vurgular. Bu, algı, karar verme ve etkileşim gibi fonksiyonların çoğaltılmasını içerir. Antropomorfik tasarımları nedeniyle, insan merkezli ortamlarda doğal avantajlar sunarlar, çünkü diğer robot formlarından daha fazla doğal etkileşim ve daha yüksek bir uyarlanabilirlik sağlarlar. İnsanlar için yaratılan odalarda hareket etme ve insanlar için geliştirilen araçlarla başa çıkma yeteneği, işlevlerinin ve artan faydalarının temel bir yönüdür.

“Humanoid” in kendisi evrime tabidir. Başlangıçta, odak güçlü bir şekilde fiziksel figür vardı. Bununla birlikte, son akademik düşünceler ve teknolojik ilerlemeler, bu odağı davranış ve bilişsel işlevlerin taklitine giderek daha fazla değiştirmektedir. Bu gelişme, yapay zekadaki ilerleme ile önemli ölçüde desteklenmektedir. Eğer insansı robotlar sadece insan görünmekle kalmaz, aynı zamanda giderek “hareket” ve “sonuçlandırılır”, bu etkileşim engellerini azaltır, aynı zamanda aldatma, duygusal bağlılık ve zekanın doğası ile ilgili daha derin etik sorular ortaya çıkarır.

Çalışmanın önemi ve kapsamı

İnsansı robotik kritik bir teknolojik sınırı temsil eder ve çeşitli bilimsel ve teknik disiplinlerin yakınsamasını somutlaştırır. Endüstrilerde devrim yapma, emek sıkıntısına karşı koyma, tehlikeli çalışmaya yardımcı olma ve günlük yaşamı iyileştirme potansiyelleri muazzamdır. İnsansı tasarımın “işlevsel amacı” - insan araçları ve çevreleriyle etkileşim - birincil bir ekonomik itici güç haline geliyor. Bu uyarlanabilirlik, şirketlerin insansı robotları, özel robotlar için fabrikaları veya depoları yeniden tasarlarken daha düşük bozukluklar ve sermaye masrafları ile mevcut çalışma süreçlerine entegre edebileceği anlamına gelir. Bu doğal avantaj, otomotiv endüstrisindeki ve lojistikteki pilot programların gösterdiği gibi güçlü bir satış argümanıdır ve kabul için güçlü bir katalizör görevi görür.

Bu çalışma, mevcut standın (yaklaşık 2025), tarihsel bağlamın, teknolojik temel bilgileri, uygulamaları, pazar manzarasını, zorlukları ve insansı robotların gelecekteki kalkınma yollarının kapsamlı bir analizini sağlamayı amaçlamaktadır. Araştırmacılar, geliştiriciler, siyasi kararlar, yatırımcılar, yatırımcılar ve genel halk için bu ortaya çıkan teknolojinin karmaşıklığını ve çok iyi etkilerini anlamaları için iyi bir kaynak olarak hizmet etmeyi amaçlamaktadır.

İnsansı Robotiklerin Tarihsel Gelişimi

İnsanlara benzeyen yapay varlıklara olan hayranlık, tarihe çok geri dönüyor ve insansı robotiklerin gelişimini önemli ölçüde şekillendirdi. Eski efsanelerden bugünün son derece gelişmiş makinelerine kadar, insan benzeri bir formda insan çabası, zeka ve hareketin bir başka arkı.

Erken kavramlar ve makineler

İnsan benzeri yapay varlıklar fikri, mekanik hizmetçiler yaratan Hephaistos veya heykeli hayata uyanan Pygmalion gibi antika mitlerde zaten bulunabilir. Erken mekanik yapılar, bu tür makineler, bu erken ilgiye tanıklık eder. Bunun örnekleri, 12. yüzyılda Çin mühendisi King-Shu TSE'nin (yaklaşık 400) veya Al-Jazarī'dan programlanabilir müzisyenler, saatleri, mekanik kuşları ve atlarını yenen hareketli insan figürlerine sahip Mısır su saatleridir. Leonardo Da Vinci'nin 15. yüzyılın sonlarından itibaren silah, kafaları ve çeneleri hareket ettirebilen mekanik bir şövalye eskizleri de bu kavram serisine aittir. Bu ilk örnekler, yapay varlıkların yaratılması için uzun süreli bir insan büyüsünü göstermektedir ve daha sonraki gelişmeler için kavramsal temel oluşturur.

Robot gelişiminin tarihsel kilometre taşları (1970 öncesi ve 20. yüzyılda önemli teorik/erken pratik adımlar)

Robot Gelişiminin Tarihsel Kilometre Taşları (1970 öncesi ve 20. yüzyılda önemli teorik/erken pratik adımlar)-görüntü: Xpert.digital

1970'den önce robotiklerin tarihsel gelişimi, çok sayıda kilometre taşı ve teorik ilerleme ile karakterizedir. Zaten MÖ 3500 civarında Hephaistos ve Pygmalion mitleri tarafından Yunan mitolojisinde, akıllı mekanizmalar ve yapay varlıkların ilk fikirleri tanımlandı. MÖ 1500 civarında Mısırlılar, mekanik otomasyonun ilk yaklaşımlarını temsil eden insansı figürlerle su saatleri geliştirdiler. MS 1206'da İsmail Al-Jazarī, müzisyen teknesi ile erken programlanabilir insansı robotlar inşa etti. Leonardo da Vinci, oturup baş ve kolları hareket ettirebilen mekanik bir şövalyenin 1495'inde tasarladı. 1769'da Wolfgang von Kempelen, gizli bir kişi tarafından kontrol edilmesine rağmen, satranç oynayabilen insansı bir makine olan “Şaft Türken” i geliştirdi.

1920/1921'de Karel čapek, “Rur” oyunundaki “Robot” adını “Robota” kelimesinden esinlenerek “Robota” terimini tanıttı. 1939 Dünya Sergisi'nde Westinghouse Electric, konuşabilen ve komutlara tepki verebilen “Elektro” robotunu sundu. 1940'larda George Devol, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek endüstriyel üretimi devrim yaratan “unimate” endüstriyel robotu geliştirdi. 1942'de Isaac Asimov, bilim kurgu öykülerinde, robotlarla başa çıkmanın etik kurallarında tanınmış “üç robot yasası” nı formüle etti.

1948'de Norbert Wiener, makinelerde ve canlılarda düzenlemeyi ve iletişimi ele alan ve böylece robotik gelişimini güçlü bir şekilde etkileyen çığır açan “Kybernetik” çalışmasını yayınladı. Aynı yıl William Gray Walter, çevresel değişikliklere tepki verebilen “Elmer” ve “Elsie” robotlarını yarattı. Son olarak, 1950'de Alan Turing, bir makinenin bir kişininkinden ayırt edilemeyen akıllı davranışlar gösterme yeteneğini incelemesi gereken Turing testi ile bir kavram sundu.

20. Yüzyıl: Modern Robotlara Ayrılma

20. yüzyıl, teorik temeller ve ilk pratik gerçekleşmelerle karakterize edilen modern robotiklerin başlangıcını işaret etti. “Robot” terimi, 1920/1921'de Karel čapek tarafından “Rossum'un evrensel robotu) oyununda, zorla çalıştırma anlamına gelen“ Rossum'un evrensel robotu) oyununda karakterize edildi. Daha önce bilinen bir insansı robot, 1939'da Westinghouse'un 1939'da Sesli Sesli Sesli Sesli Sesli Sesli olarak sunulduğu “Elektro” idi. “Üç Robot Yasası” ile önemli bir katkı (1942) ve aynı zamanda bir robot bilimi olarak “robotik” terimini, Kybernetik'in (1948) çalışmasıyla önemli teorik ve pratik vakıflar koydu. (1950) Makine Zekası'nın değerlendirilmesi için kavramsal bir çerçeve sundu, ilk endüstriyel robotun gelişimi, 1940'larda 1960'larda otomasyon teknolojisinde önemli bir adımdı ve robotiklerin yoğun bir edebi ve bilimsel incelemesi ile karakterize edildi.

1970'den sonra önemli kilometre taşları: fonksiyonel insansıcıların yükselişi

1970'den sonra, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen fonksiyonel insansı robotların dönemi başladı.

• Wabot-1 (1972-1973, Waseda Üniversitesi): Bu robot, dünyanın ilk tamamen işlevsel, akıllı insansı robotu olarak kabul edilir. “Kişisel bir robot” yaratmak amacıyla geliştirilen Wabot-1, Japonca bir insanla iletişim kurabildi, mesafeleri ve yapay gözleri ve kulakları olan nesnelere yöneltme ve elleriyle nesneleri kapmak ve taşıyabildi.
• Wabot-2 (1984, Waseda Üniversitesi): “Özel Robot” olarak tasarlanan Wabot-2, notları okuyabilen ve elektronik bir organda oynayabilen insansı bir müzisyendi.
• Honda E-Serisi (1986-1993) & P Serisi (1993-1997): Honda, iki ayaklı harekette öncü işler yaptı. E-Serisi temel araştırmalara hizmet ederken, P serisi daha gelişmiş prototiplere yol açtı. P2 (1996) ilk kendini düzenleyen, iki ayaklı robot ve P3 (1997) harici kablolar olmadan gidebilecek ilk tamamen bağımsız iki ayaklı insansı robottu.
• Asimo (2000, Honda): Hondas on birinci iki ayaklı insansı robot olarak Asimo, yarı otonom görevleri çalıştırabildi, etkileşim kurabildi ve gerçekleştirebildi. 2011 yılında geliştirilmiş bir versiyon sunuldu. Asimo, 2004 yılında Robot Onur Listesi'ne dahil edildi. Gelişme 2018'de durduruldu ve Asimo 2022 resmen “emekli”. Asimo gibi projelerin belirlenmesi mutlaka bir başarısızlığa işaret etmekle kalmaz, ancak genellikle daha pratik veya daha ekonomik olarak kârlı uygulamalara yönelik stratejik bir yeniden düzenlenir. Bu, araştırma ve geliştirme yatırımlarının giderek somut pazar ihtiyaçlarına ve karlılığa yönelik olması gerektiği bir piyasa olgunluğunu yansıtmaktadır.
• HRP Serisi (Japonya, AIST/Kawada): İnsansı Robotik Projesi (HRP) değiştirilmiş Honda P3 robotları başlattı ve bunları daha da geliştirdi. HRP-2 (2002) iki ayaklı bir robottu. HRP-4C “MIIM” (2009) şarkı söyleyip dans edebilen kadınsı tasarlanmış bir robottu.
• Actroid (2003, Osaka Üniversitesi/Kokoro): Bu robot gerçekçi bir silikon cilt ile karakterize edildi ve insan benzeri bir görünüme odaklandı.
• Hubo (2005, Kaist): Güney Kore'nin ilk yürüyen insansı robotuydu.
• NAO (2006, Aldebaran Robotics/SoftBank): Araştırma ve öğretimde kapsamlı dağılım bulan açık kaynak yaklaşımlarına sahip küçük, programlanabilir bir insansı robot.
• Atlas (2013-Today, Boston Dynamics): Başlangıçta DARPA Robotik Mücadelesi için geliştirilen Atlas, yürüme, koşma, atlama ve tersine çevrilme gibi karmaşık hareketler gerçekleştirebilen son derece dinamik bir insansı robottur. Nisan 2024'te geliştirilmiş beceriye sahip tamamen elektrikli bir versiyon sunuldu. DARPA Robotik Mücadelesi, afet senaryolarındaki insansı becerilerin sınırlarını genişleten ve şu anda ticari ürünlere dahil edilen yenilikleri teşvik eden önemli bir katalizör görevi gördü. Bu zorluklar için geliştirilen gelişmiş hareketlilik ve sağlamlık artık ticari veya standart robotların özellikleridir.
• Valkyrie (2013, NASA): DARPA Robotik Mücadelesi için de geliştirilen Valkyrie, insanlar tarafından yaratılan hasarlı çevrede kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve uzay görevleri için potansiyel liman.
• En son dikkate değer gelişmeler (2020'den sonra):
  • AMECA (Mühendisli Sanatlar, 2022): Son derece etkileyici yüzü ile bilinir.
  • Optimus (Tesla, 2022): İmalatta ve potansiyel olarak hanehalkında kullanılmak üzere geliştirilen çok amaçlı bir-hümanoid.
  • Unitree G1 (2024): Nispeten ucuz bir insansı robot.
  • Şekil 01/02 (Şekil AI): Endüstriyel pilot projelerinde zaten test edilmiş olan çok amaçlı-hümanoidler.

Tarihsel gelişim, üniversite tarafından yönlendirilmiş temel araştırmalardan (örneğin Waseda, Hondas'ın erken çalışma) belirli uygulama hedefleriyle (örneğin Teslas Optimus, lojistik için Aglies basamağı) ticari olarak güdümlü gelişmeye doğru önemli bir değişiklik göstermektedir. Bu, alanın artan olgunluğunu ve artan ekonomik karlılığını gösterir.

Çekirdek teknolojiler ve bileşenler

İnsansı robotların becerileri, çeşitli nükleer teknolojilerin ve bileşenlerin karmaşık bir etkileşimine dayanmaktadır. Bunlar, hareket ve yapı sağlayan mekanik sistemlerden çevrenin algılanmasına, sofistike yazılım ve AI mimarilerine, kontrol, öğrenme ve etkileşimi mümkün kılar. Bu alanların her birindeki gelişme, tüm insansı robotiklerin ilerlemesi için çok önemlidir.

Mekanik sistemler

Mekanik sistemler insansı robotların fiziksel temelini oluşturur ve hareket için aktüatörler, yapı için malzemeler ve çalışma için enerji sistemleri içerir.

Aktivite

Otomatik olarak, robottaki hareketten sorumlu motorlardır ve insan kaslarının ve eklemlerinin işlevini taklit eder. İdeal aktüatörler yüksek güç yoğunluğuna, düşük kütleye ve küçük boyutlara sahip olmalıdır.

• Elektrikli aktüatörler: En yaygın türlerdir ve tipik olarak daha küçüktür. Bununla birlikte, insan büyüklüğündeki eklemler için, yeterince mukavemet üretmek için eklem başına birkaç elektriksel aktüatör gerekebilir (örn. HRP-2). Kalıcı mıknatıslardaki ilerleme (örn. Neodim-demir bor) elektrik motorlarının güç yoğunluğunu önemli ölçüde arttırdı ve hidrolik sistemlere olan mesafeyi azalttı. Elektrik aktüatörleri yüksek verimlilik (%75-80), daha az sayıda bileşen ve hidrolik sistemlere kıyasla daha düşük bakım çabası ile karakterizedir. Elektrik aktüatörlerine yönelik eğilim, yeni Atlas gibi son derece dinamik robotlarla bile, sadece en üst düzey performansa değil, ticari karlılığı (verimlilik, bakım, maliyetler) kullanmayı amaçlayan bir piyasa olgunluğuna işaret ediyor. Bu, sanayicilere ve potansiyel olarak tüketici uygulamalarına girişini hızlandıracaktır.
• Hidrolik aktüatörler: Bunlar daha yüksek performans ve daha iyi tork kontrolü sunar, ancak çok hantal olabilir (örn. Orijinal Atlas). Elektrohidrolik aktüatörler (EHA) bu boyut problemini hafifletmek için bir çözümdür. Hidrolik sistemler yüksek darbe mukavemetine sahiptir, ancak daha düşük verimliliğe (%40-55) sahiptir ve daha fazla bakım gerektirir.
• Pnömatik aktüatörler: Gazların sıkıştırılabilirliğine dayanarak çalışırlar, iyi bilinen bir örnek McKibben kasıdır.

Örneğin Kawasaki, insansı robot Kaleido için yüksek şok direnci ve güç yoğunluğu sunması gereken bir elektrohidrolik aktüatör olan “Hidro Servo Kasını” geliştirir. Boston Dynamics'in yeni Atlas'ı sağlama kararı, ticarileştirme ve daha geniş uygulanabilirliğe yönelik bir eğilimi tamamen elektriksel olarak göstermektedir.

İnsansı robotlar için aktüatör teknolojilerinin karşılaştırmalı analizi

İnsansı Robotlar İçin Aktüatör Teknolojilerinin Karşılaştırmalı Analizi - Resim: Xpert.digital

İnsansı robotlar için aktüatör teknolojilerinin karşılaştırmalı analizi, elektrik aktörlerinin yüksek verimliliğe, iyi kontrole, düşük bakım gereksinimlerine ve kompaktlığa sahip olduğunu, ancak maksimum mukavemetle sınırlı olduğunu ve bunun aşırı ısınma örneklemleri ile HRP-2, Asimo ve yeni atlalar olduğunu göstermektedir. Hidrolik aktüatörler çok yüksek bir kuvvet, yüksek güç yoğunluğu ve sağlamlık sunar, ancak hacimli, verimsiz, sızıntılara duyarlıdır ve orijinal Atlas'ın gösterdiği gibi karmaşık çevre gerektirir. Pnömatik aktüatörler kolaylık, esneklik ve maliyet verimliliği ile etkileyicidir, ancak kontrol edilmesi zordur ve basınçlı hava beslemesine ihtiyaç duyar, bir örnek McKibben kasıdır. Elektrohidrolik aktüatörler (EHA), elektrik ve hidrolik sürücülerin güçlü yönlerini birleştirir, tamamen hidrolik sistemlerden daha kompakttır, ancak planlanan Kaleido'da olduğu gibi karmaşık ve potansiyel olarak pahalıdır.

Malzemeler ve Yapısal Tasarım

Hafif yapılar esneklik, enerji tasarrufu ve insansı robotların daha uzun pil ömrü için çok önemlidir. Yüksek yük ağırlığı oranı ve yapının yüksek bir sertliği arzu edilir. Evrimsel yapısal optimizasyon (ESO) yöntemleri, sertlik veya titreşim davranışını etkilemeden çerçeve yapılarının ağırlığını (%50.15 ile yapılan bir çalışmada) önemli ölçüde azaltmak için kullanılır. Magnezyum alaşımları ve plastik reçineler, Asimo gibi malzemeler olarak kullanılır.

Enerji Sistemleri (Piller)

Enerji arzı en büyük zorluklardan biridir. Lityum iyonları (Li-ion) ve lityum demir fosfat (Lifepo₄) yaygındır. Tesla Optimus, örneğin 2.3 kWh, 52V sistemini kullanırken, Unitree H1 15AH (0.864 kWh) pil kullanır. Valkyrie bataryası 1,8 kWh kapasiteye sahiptir ve yaklaşık bir saatlik bir çalışma sağlar.

Merkezi zorluklar, kısa çalışma sürelerine yol açan sınırlı enerji yoğunluğu, dinamik eylemler için gereken yüksek performans vergisi, yavaş yükleme hızı (endüstriyel uygulamalar genellikle ~ 20 saat, şu anda 4-6 saat çalışır) ve aşırı çevresel koşullar altında pillerin güvenliğidir. Daha yüksek enerji yoğunluğu vaat eden yarı katı durum ve katı hal pillerde ilerlemeler beklenir (örn. 500 WH/kg ile Xinwangda,> 330 Wh/kg ile farasis enerjisi,> 400 Wh/kg ile basılı). Hızlı şarj teknolojileri de çok önemlidir.

İçin uygun:

• İnsansı ayakta durma kontrolü: “ev sahibi” insansı-günlük yaşamda robotlar için atılım

Sensör ve algılama sistemleri

İnsansı robotlar güvenli ve etkili bir şekilde etkileşime girebilmek için çevrelerini tam olarak algılamalıdır. Algı, insanlarla ve çevredeki sorunsuz etkileşimin sağlanmasında temel bir rol oynamaktadır. Görsel sistemlere tek bağımlılık, karmaşık manipülasyonlar ve kafa karıştırıcı veya gizli ortamlarda güvenli etkileşimler için yeterli değildir. Bu nedenle, propriyosepsiyon ve dokunsal sensörler, insansı için sensör teknolojisinde bir sonraki önemli sınırlara dönüşür. Sürükleyici nesneler veya kesin kuvvetlerin kullanımı gibi görevlerdeki görsel algılamanın sınırları, bu diğer duyusal yöntemlerde önemli araştırma ve geliştirme çabaları yönlendirir. Bu alanlardaki başarı, yeni bir manipülatif yetenek seviyesi açacaktır.

Görsel sistemler

Kameralar (RGB, Derin Kameralar), LIDAR, Radar ve Ultrasonik Sensörler Çevre Kayıt, Nesne Tanıma ve Navigasyon için kullanılır. Tesla Optimus, kameralara (araçlarına benzer çok kameralı bir kurulum) güçlü bir şekilde güvenirken, Boston Dynamics LiDAR, derinlik ve RGB sensörlerinin atlası kullanır. Valkyrie, Carnegie Robotics Multisense SL sistemini (lazer, stereo, IR-yapılandırılmış ışık) ve ek tehlikeli kameraları kullanır.

İşitsel sistemler

Mikrofonlar konuşma tanıma ve ortam gürültüsünün kaydedilmesine hizmet eder.

Dokunsal sensörler

Bu, manipülasyon, nesne özelliklerinin tanınması (şekil, sertlik, yumuşaklık) ve güvenli etkileşim için çok önemlidir. Güç, basınç, tork, kayma ve sıcaklık sensörleri içerir. İnsan elinin yaklaşık 17.000 tetret reseptörü vardır; Bunu değiştirmek muazzam bir meydan okuma. Gelişmeler arasında esnek elektronik cilt (e-skins) ve gelişmiş AI algoritmaları bulunmaktadır. Sanctuary AI (Phoenix robotu), Meta AI (Geltight Technology ile Sakat 360) ve Duke Üniversitesi (Akustik Kullanarak Soniksense) gibi şirketler burada ilerleme kaydediyor. Dokunsal sensörler kör olanı, özellikle önemli olan çok önemli olan aşırı güç kullanımının kaydırılmasının ve kaçınmanın tespitini sağlar, çünkü birçok mevcut robot tutucu hala basit iki parmak veya emme sistemleridir.

Propriyo

Bu, kendi vücut pozisyonunuz ve görsel veya işitsel uyaranlar olmadan hareketinizin ve özellikle yumuşak robotlarla güçlü kontrolü eleştiren nokta. Bu biyolojik sistemler için bile bir zorluktur; Bu kapsamlı geri bildirim genellikle mevcut robotlarda eksiktir. Kinesoft Framework, örneğin, yumuşak robot ellerinde şekil tahmini için genişleme sensörü dizilerini kullanır.

Sensorus ve durum tahmini

Bayes filtreleri ve optimizasyon prosedürleri (maksimum bir posteriori, harita) gibi teknikler kullanılarak çoklu sensörlerden (çoklu sensör füzyon) verilerin kombinasyonu, güçlü bir dahili durum tahmini ve dış ortamın anlaşılması için çok önemlidir. Makine öğrenimi giderek daha fazla düzenli sistemlere tercih edilmektedir.

Yazılım, AI ve Kontrol Mimarileri

İnsansı robotların zekası ve davranışı karmaşık yazılım, ileri AI modelleri ve sofistike kontrol mimarileri tarafından belirlenir. Bireysel bileşenlerin (aktüatörler, sensörler, piller) geliştirilmesi, AI ve öğrenme tabanlı kontrol sistemlerinin gereksinimleri ile giderek daha fazla belirlenir. Bu, AI ilerlemesinin daha iyi donanım gerektirdiği ve daha karmaşık AI'nın donanımı iyileştirmesini sağladığı bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Tam vücut manipülasyonu veya çevik hareket gibi karmaşık görevler için AI modelleri, oldukça reaksiyonlu aktüatörler, yoğun duyusal geri bildirim (özellikle dokunsal) ve yeterli enerji gerektirir. Öğrenme tabanlı yaklaşımlar, örneğin ML uyumluluğu için tasarlanmış donanımdan (örneğin basit veri toplama, sağlam sensörler) yararlanır. Bu Koevolution, mevcut performans platolarının üstesinden gelmek için gereklidir.

Hareket ve dinamik denge

Dinamik dengeyi korumak, sıfır moment noktası (ZMP) gibi kavramlara dayanmaktadır. Model Öngörücü Kontrol (MPC) ve tüm vücut kontrolü (WBC), talepkar modelleri entegre etmek ve uyumlu hareketler üretmek için popüler yaklaşımlardır. Manuel koordinasyon çok emek yoğun olduğundan parametre seçimi bir meydan okuma olmaya devam etmektedir. Dittune gibi yöntemler otomatik koordinasyon için farklılaştırılabilir programlama kullanır. Öğrenme yaklaşımları (örn. Takviye öğrenimi) iki ayaklı hareket ve yaratılış için kullanılır.

Manipülasyon ve el becerisi

Tam vücut kontrolü (tüm vücut kontrolü) karmaşık görevler için çok sayıda serbestlik derecesini koordine eder. İnsan ince motor becerilerinin kopyası önemli bir araştırma alanıdır. Tam vücut manipülasyonu, yani etkileşim için herhangi bir vücut parçasının kullanılması büyük bir zorluktur. Örneğin, robot robotik robopanoptlar, tam vücut el becerisi için tam vücut görüşünü (21 kamera) kullanır. İnsan gösterilerini öğrenmek (taklit öğrenme) kilit bir yaklaşımdır.

Navigasyon ve çevre etkileşim

İzci planlaması, engellerden kaçınma ve kendini tutma tespiti karmaşık ortamlarda hareket için çok önemlidir. SLAM (eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama) takviye öğrenimi (RL) ile birlikte, mobil robotların navigasyonu yakınsamayı artırmak ve çarpışmaları azaltmak için kullanılır.

İnsan Robot Etkileşimi (HRI) ve Bilişsel Beceriler

LLM'ler ve Vizyon Dili Modelleri (VLMS), robotların mantıksal düşüncesini, bağlamın anlaşılmasını ve daha doğal, diyalog odaklı etkileşimleri mümkün kılar. Robotlar “kişilikler” ve meraklı davranışlarla donatılmıştır. Zorluklar, hatalara ve dilin illüstrasyonunun fiziksel eylemlere yol açabilecek dilin belirsizliğidir. LLM'lerin robot verileri (Vision Dili Eylem Modelleri-VLA) üzerinde ince ayarlanması umut verici bir yöndür.

Öğrenme paradigmaları ve yapay zeka modelleri

Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) için kural tabanlı sistemlerde bir değişiklik vardır. Takviye öğrenimi (RL), insan gösterilerinin taklit öğrenmesi gibi motor becerileri için kullanılır. SIM-Toal transferi verimli eğitim için çok önemlidir; Toddlerbot platformu, örneğin ML uyumluluğu ve veri toplama için geliştirildi. Nihai hedef, belirli ön planlama olmadan çeşitli görevlerde robotlar gibi öğrenme, mantıksal düşünme ve uyum sağlayabilecek yapay genel zeka (AGI). Bazı gelişmiş AI modellerinin, özellikle derin öğrenmede “kara kutu” doğası, güvenlik açısından kritik uygulamalar ve hata ayıklama için bir zorluktur. Bu, insansı kontrol sistemlerini açıklamak ve doğrulamak için yeni yaklaşımlar gerektirir. Yapay zeka benzeri görülmemiş beceriler sağlarken, özellikle insanlarla etkileşime giren veya tehlikeli ortamlarda çalışan robotlar için derin öğrenme modellerinin kararlar aldığını anlamanın zorluğu bir sorundur. Bu yorumlanabilirlik eksikliği, daha şeffaf AI veya daha sağlam doğrulama yöntemlerinde güvenlik sertifikasını ve sorun giderme ve araştırmayı engelleyebilir.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

İnsansı Robotların Uygulamaları (Sektörlere göre, Focus 2025 ile)

İnsansı robotlar, insan benzeri formları ve büyüyen becerileri ile geleneksel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen görevler için önceden hazırlanarak çeşitli sektörlerde giderek daha fazla kullanılıyor. 2025 yılına kadar, özellikle endüstriyel alanlarda, sağlık hizmetlerinde ve niş uygulamalarında test ve ilk uygulamada önemli ilerlemeler vardır. İnsan benzeri form çift kenarlı bir kılıçtır: insan ortamlarına ve insan-robot etkileşimine (HRI) entegrasyonu kolaylaştırır, ancak aynı zamanda şu anda karşılaması zor olan yüksek beceri ve zeka beklentileri de belirler. Beceriler antropomorfik vaat etmezse bu hayal kırıklıklarına yol açabilir. İnsan elinin inanılmaz bir becerisi var ve insan zekası son derece uyarlanabilir. Mevcut robotlar, gelişmelerine rağmen, yapılandırılmamış ortamlarda ince manipülasyon ve sağlam çalışma konusunda hala zorluklar yaşarlar. Görünüş ve gerçek performans arasındaki bu boşluk, dikkatle yönetilmezse kabulü ve algılanan yararı etkileyebilir.

İçin uygun:

• Yapay zekalı insansı robotlar: Tesla'dan Qinglong, Optimus Gen2, Leju Robotics'ten Kuavo ve ULS Robotics'ten dış iskelet robotları

Endüstriyel Otomasyon (Üretim ve Lojistik)

Endüstriyel otomasyonda, insansı robotlar montaj hatlarının rasyonalizasyonu, bakım ve muayene çalışmaları ve lojistik süreçleri vaat ediyor.

Üretim: İnsansı robotlar, insan işçilerine hassas görevlerde, ağır yükleri ve tekrarlayan faaliyetlerde yardımcı olur.

• Vaka çalışması: BMW & Şekil AI: Şekil 02 Robotlar, Güney Carolina'nın Spartanburg kentindeki BMW tesisinde, şasi montajı ve taşıma parçaları gibi görevler için kullanılmaktadır. 2024'teki ilk pilot projelere göre, kalıcı uygulama 2025'in başlarında gerçekleşti. Fonksiyonel yükseltmeler Kasım 2024'e kadar hareket hızında%400 artışa yol açtı, bu da robotların günde 1.000 bileşene kadar yerleştirebileceği anlamına geliyor. Şekil AI, önümüzdeki dört yıl içinde 100.000 ila 200.000 adet üretmeyi planlamaktadır (2025-2028).
• Vaka çalışması: Mercedes-Benz ve Apptronik: Apollo Robot Üretim Salonu'ndaki işçilere yardım etti.
• Tesla, kendi fabrikalarında şarj levhaları gibi görevler için Optimus robotlarını kullanmayı planlıyor, birkaç bin birim 2025'te anlamlı görevler üstleniyor.

Lojistik ve Depolama: Humanoid Robotlar Malzeme İşlemini, Envanter Yönetimi ile Toplama, Ambalaj ve Sıralama Süreçlerini Optimize eder.

• Vaka çalışması: Amazon ve Çeviklik Robotik: Amazon, araştırma ve geliştirme merkezlerinde ve depoların yanı sıra konteynerlerin işlenmesi ve geri dönüşümü için robot basamağını test eder. Rakip 8 saatlik katmanlar için tasarlanmıştır. Amazon ayrıca Apptronik'in Apollo'sunu da test ediyor.
• Humanoidler, malların kabulü ve taburcu, depolama, toplama, ambalaj, etiketleme, nakliye ve yükleme ve envanterde insan işini azaltabilir.
• 2025'in başlarında Idteechex, depolarda sadece sınırlı sayıda pilot proje (<100 insansı) kaydetti. 18-30 aylık test döngüleri nedeniyle 2025'in sonundan önce büyük ölçekli bir giriş (binlerce birim) beklenmiyor. Lojistik atılımının 2026-2027 için bekleniyor.

Konteyner işleme yoluyla Hastane Lojistik ve Rakip Moxi gibi şimdiye kadarki en başarılı uygulamalar, genel özerklik yerine nispeten yapılandırılmış ortamlarda belirli, tekrarlayan görevlere odaklanın. Bu, daha geniş bir kabul yolu gösterir: uzmanlaşmaya başlayın ve daha sonra artan teknolojik olgunluk ile genelleştirilir. Moxi teslimatları gerçekleştirir, rakam taşıyıcı konteyner. Bunlar açıkça tanımlanmış görevlerdir. Bu yaklaşım, tüm süreçli robotların vizyonunun aksine. Görevlere özgü insansı başarısı YG sağlar ve genel becerileri geliştirmek için veri üretir, bu da pozitif bir dolaşım yaratır. Bu kademeli yaklaşım, başlangıçtan itibaren eksiksiz bir yetenek uygulamaya çalışmaktan daha pratiktir.

Sağlık ve Geriatrik Bakım

Bu sektörde, insansı robotlar tıbbi personel, hasta bakımı, sosyal destek ve rehabilitasyon önlemleri için destek sunmaktadır.

Hastane lojistiği: Gizli robotikten Moxi 24'ten fazla sağlık sisteminde kullanılır ve personel tasarrufu ve tasarruf tasarrufu sağlayan neredeyse bir milyon teslimat (laboratuvar örnekleri, tüketim malzemeleri) gerçekleştirmiştir. ROI, personelin verimliliğinde ve azalmış tükenmişlik oranındaki artışta belirgindir. Hizmet olarak robotik (RAAS) modeli, muhtemelen küçük ve orta ölçekli şirketlerin (KOBİ'ler) ve yüksek ön yatırımların engelleyici maliyetleri temsil ettiği sektörlerde insansı kullanımı için belirleyici bir faktör olacaktır ve bu nedenle ilerici robotiklere erişim demokratikleşecektir. Yüksek satın alma maliyetleri büyük bir engeldir. RAAS modeli, yatırım giderleri (CAPEX) maliyetlerini işletme giderlerine (OPEX) kaydırarak giriş bariyerini düşürür. Moxi'nin sağlık hizmetlerindeki bu modelle başarısı karlılığını göstermektedir. İnsanoidler daha güçlü hale gelirse, RAAS daha küçük şirketlerin veya departmanların piyasaya penetrasyonunu hızlandırabilecek büyük ilk yatırımlar olmadan kullanmalarını sağlayabilir.

Yaşlı Bakım, Destek ve Yardım: Grace (Hanson Robotics), Pepper (SoftBank), Nadine, Paro, Elliq, Temi ve Toyota HSR gibi robotlar sosyal etkileşim, ilaç anıları, sağlık izleme ve günlük aktivitelerle destek sunar. Çalışmalar olumlu bağlılık ve duygusal destek göstermektedir.

Rehabilitasyon: Baxter ve NAO gibi insansı, inme hastaları ve çocuklar için tedavi asistanı olarak kullanılır, egzersizler ve hastaları barda tutar.

Cerrahi Yardım: DA Vinci Cerrahi Sistemi minimal invaziv operasyonları destekler.

Uzay Araştırmaları ve Tehlikeli Ortamlar

Uzay Araştırmaları: Astronotların Desteği, dıştan takma operasyonların uygulanması (EVAS), Habitatların Hazırlanması, ISS veya Gelecek Ay/Mars üslerinde bakım. Örnekler Nasas Robonaut 2 (uzayda ilk insansı), Valkyrie (Mars görevleri için tasarlanmış) ve DLR Robot Rollin 'Justin, Agile Justin ve Toro. İletişim gecikmeleri nedeniyle otonom operasyon çok önemlidir. Onarılabilirlik için modüler tasarım önemlidir (örn. Valkyrie).

Tehlikeli ortamlar (felaket koruması, nükleer alan): Tehlikeli arazide navigasyon, arama ve kurtarma, yardım mallarının teslimatı, toksik maddelerin işlenmesi, yangınla mücadele desteği. Örnekler: Boston Dynamics tarafından Atlas (bu tür görevler için tasarlanmış), molozların keşif, radyasyon ölçümü ve örneklenmesi için Fukushima Daiichi'de yer. Fukushima'da robotlar yakıt enkazının çıkarılmasını izlemek, dekontaminasyon ve hazırlamak için kullanılır.

Kişisel yardım ve bütçe uygulamaları

İnsansı robotlar gelecekte ev işlerini (temizlik, yemek pişirme, çamaşır yıkama) almalı, güvenlik sağlamalı ve refakatçi olarak hizmet etmelidir. Bu alan hala çok erken bir aşamada. 1x Technologies'den Neo Gamma, kahve ve pişirme yardımı (uzaktan kumandalı) gibi görevler için bir ev ortamında test edildi. Zorluklar yapılandırılmamış iç ortamlar, güvenlik, maliyetler ve gerekli genel zeka.

Eğitim, eğlence ve müşteri hizmetleri

Eğitim: İnteraktif öğretim asistanları, kişiselleştirilmiş öğrenme, özellikle nane konuları ve özel ihtiyaçları olan öğrenciler için. SoftBank Robotics'ten NAO yaygındır (70'den fazla ülkede> 13.000 adet) ve programlama, kültürel miras, matematiksel kavramlar öğretmek ve otizmli çocukları desteklemek için kullanılmaktadır. Çalışmalar, NAO'nun taahhüdü arttırdığını, ancak yüksek ortamlarda kullanıcı dostu sorunları olabileceğini göstermektedir.

Eğlence: Etkileşimli ev sahipleri, temalı parklarda, etkinliklerde ve medyada aktörler. Mühendisli Sanatlardan AMECA, gerçekçi yüz ifadeleri ile bilinir. Robothespian tiyatro performansları için kullanılır. Eğlence insansı pazarı önemli ölçüde büyümelidir.

Müşteri Hizmetleri ve Ağırlama: Resepsiyon personeli, bilgi asistanları, perakende satışlar, oteller ve bankalar. SoftBank Pepper, hastanelerde ve perakendede resepsiyon robotu olarak test edildi.

Up -and -Colcing ve Niş uygulamaları

Diğer uygulama alanları arasında askeri ve savunma (açıklama, ordunun bertarafı, eğitim simülasyonları), tarım ve inşaat yer almaktadır.

İnsansı robotların önemli uygulama ve uygunluk alanları (2025 itibariyle)

İnsansı robotların önemli uygulama ve uygunluk alanları (2025 itibariyle) - xpert.digital

Önemli uygulama alanları ve 2025'te insansı robotların uygunluğu çok sayıda alanı içerir. Endüstriyel üretimde robotlar montaj, parça taşımacılığı, kalite kontrolü ve hareketli ağır yükler gibi görevleri üstlenir. Şekil 02 (BMW), Apollo (Mercedes), Optimus (Tesla) ve HRP serisi gibi projelerle, ortalama ila yüksek olgunluk seviyesine ulaşmışlardır, ancak hala maliyetler, pil ömrü ve insanlara yakın güvenlik ile sınırlıdır. Lojistik ve depolama alanında, insansı robotlar toplama, sıralama ve nakliye için kullanılır. Amazon veya Cadebot ve Junobot'tan Digit ve Apollo gibi örnekler, dinamik çevre veya çeşitli nesnelerin işlenmesi gibi zorluklar olmasına rağmen pilotorizonları gösterir. Sağlık sisteminde, robotlar öncelikle Moxi gibi modellerin örnekleri ve ilacı teşvik ederek hemşirelik personelini rahatlatmak için kurulduğu hastane lojistiğinde bulunabilir. Grace ve biber gibi insansı geriatrik bakımda günlük yardımı desteklemektedir, ancak etik endişeler ve veri koruma konuları engeller olmaya devam etmektedir. Motive edici egzersizler, Baxter ve NAO dürtüleri gibi robotlar gibi rehabilitasyon için, ancak etkileşimi daha da uyarlamak için araştırmalar hala gereklidir. Cerrahi yardım alanında öncü bir öncü, yüksek hassasiyetle minimal invaziv müdahaleleri sağlayan, ancak sadece belirli uygulamalar için ve yüksek maliyetlerde kullanılabilen bu da Vinci Cerrahi Sistemidir.

Uzay araştırmalarında, Robonaut 2, Valkyrie veya Rollin 'Justin gibi robotlar, tehlikeli ortamlarda bakım ve habitat hazırlığı yapmak ve astronotlar için riskleri en aza indirmek için kullanılır. Bununla birlikte, özerklik, sağlamlık ve onarılabilirlikte zorluklar vardır. Atlas veya Spot gibi robotlar, afet koruması veya nükleer senaryolar gibi tehlikeli ortamlarda çalışırken önemli hizmetler gerçekleştirir. Kişisel yardım ve temizlik, Neo Gamma gibi prototiplerle deneysel olarak kalır, böylece yapılandırılmamış ortamlardaki maliyetleri, güvenlik ve esneklik hala engelleri temsil eder. Eğitimde, NAO ve Pepper gibi robotlar etkileşimli öğrenmeyi ve kişiselleştirilmiş desteği teşvik ederken, müfredata maliyetler ve entegrasyon hala zorluklardır. Eğlencede de, AMECA ve Robothespian gibi sistemler mevcut ve müze liderleri veya aktörler olarak yeni deneyimler sunuyor. Müşteri hizmetlerinde, 7/24 avantajı ile alım ve bilgiler üzerinde destekleyici bir etkiniz vardır, ancak sınırlı diyalog becerileri ve kabulü sorunlardır. Genel olarak, insansı robotlar muazzam bir potansiyel göstermektedir, ancak şu anda hala tüm spektrumlarını geliştirmek için teknolojik, finansal ve sosyal engellerle karşılaşmaktadır.

Piyasa Peyzajı ve Ticarileştirilmesi (2025 itibariyle)

İnsansı robotlar pazarı, 2025 yılında araştırma ve geliştirmeden ticari kullanımın başlangıcına kadar dinamik bir geçiş aşamasında yer almaktadır. Yerleşik teknoloji gruplarından çevik girişimlere kadar giderek artan sayıda şirket, bu umut verici sektörde yenilikleri ve pazar payları için mücadeleleri yönlendiriyor.

İnsansı robotlar için önde gelen şirketler ve platformlar

İnsansı robotların gelişimini ve ticarileştirilmesini ilerleten en önde gelen aktörler (yaklaşık 2025 itibariyle):

• Tesla: Optimus Gen 2 ile Tesla, kendi üretiminde ve potansiyel olarak genel yardım görevlerini kullanmayı hedefliyor.
• Boston Dynamics: Elektrik Atlası, olağanüstü hareket kabiliyeti ile bilinir ve araştırma, endüstriyel denetim ve afet koruması için daha da geliştirilmektedir.
• Şekil AI: Şekil 01, Şekil 02 modelleri ve ilan edilen Şekil 03 ile şirket, BMW'deki diğer şeylerin yanı sıra pilot projelerle endüstri ve lojistik için tüm amaçlı robotlara odaklanmaktadır.
• Çeviklik Robotik: Rakip Robot, lojistik uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır ve örneğin Amazon tarafından test edilir.
• Apptronik: Apollo, Mercedes-Benz ve Amazon ile ortaklıklarla endüstriyel uygulamalar ve lojistik için geliştirilmiştir.
• Unitree Robotik: G1 ve H1 gibi modellerle, araştırma, eğitim ve hafif endüstriyel görevler için daha çevik ve daha ucuz seçenekler sunar.
• Sanctuary AI: Robot Phoenix, çeşitli sektörlerdeki karmaşık görevler için bilişsel becerileri ve insan benzeri davranışları hedeflemektedir.
• 1x Teknoloji: NEO, hane halkında ve yardımcı görevlerde kullanılmak üzere tasarlanmıştır.
• PAL Robotics: Araştırma, sağlık ve hizmet uygulamaları için bir dizi robotla (Reem, Tiago, Talos, ARI) yerleşik bir Avrupalı ​​üretici.
• Honda: Asimo işe alınmış olmasına rağmen, şirketin mirası ve temel araştırması sektör için önemlidir.
• Mühendislik Sanatları: AMECA, öncelikle sosyal etkileşim ve müşteri hizmetleri için son derece gerçekçi yüz ifadeleri ve etkileşimli becerileri ile bilinir.
• UBTech Robotics: Farklı uygulamalar için Walker X gibi modellerle.
• Neura Robotik: 4NE-1, iç ve endüstriyel ortamlarda insan-robot işbirliği için tasarlanmıştır.
• Derin Robotik: DR01, endüstriyel hassas görevler için sağlam bir insansıdır.
• Fourier Zeka: GR-1 farklı bağlamlarda kullanılır.

Önde gelen insansı robot platformları (yaklaşık 2025)

Önde gelen insansı robot platformları (yaklaşık 2025) - resim: xpert.digital

Not: Veriler tahminlerdir veya mevcut bilgilere dayanır (Stand Q1/Q2 2025). “Ka” = ifade yok. DOF = Özgürlük Dereceleri (Özgürlük Dereceleri).

2025 yılında önde gelen insansı robot platformları, hem sanayicilerde hem de yerli ve bilimsel kullanımda kullanılabilecek çeşitli etkileyici modelleri içerir. Tesla'nın 1.73 m yüksekliği ve 20 kg'a kadar dinamik bir yükü olan Optimus Gen 2, Tesla FSD tabanlı bir yapay zeka ile donatılmıştır. 2025 yılında sınırlı bir üretim ile 20.000 ila 30.000 dolarlık bir hedef fiyat aranıyor. Elektrik Atlası ile Boston Dynamics, son derece gelişmiş dinamikler ve hassas kontrol ile karakterize edilen ve endüstriyel denetimler ve afet koruması için tasarlanmış bir modele öncülük eder. Şekil 02/03 ile Şekil AI, üretim, lojistik ve Openai entegrasyonları ve dilin gelişmiş bir anlayışını kullanan ve 150.000 USD'nin üzerinde bir fiyata mevcut olan tüm amaçlar için bir model sunmaktadır.

Çeviklik robotik basamağı, 250.000 dolardan daha az, lojistik ve depolama için ideal olan insan benzeri bir yürüyüş ve uyarlanabilir öğütücülerle parlıyor. Apptronik'ten Apollo, tasarımda modüler ve AI ile karmaşık görevler için zaten üretim ve sağlık hizmetlerinde kullanılmaktadır. Öte yandan, yaklaşık 16.000 USD fiyatı olan Inthee Robotics G1 gibi daha ucuz alternatifler, hafif endüstriyel ve eğitim tedavileri için çeviklik ve verimlilik sunmaktadır. Sanctuary AI'nın Phoenix, insan benzeri davranış ve ileri AI ile puan alırken, 1x teknolojilerinin NEO'si ev yardımı ve günlük uygulamalarda karakterize edilir. Her ikisi de hala pilot aşamada.

Sosyal etkileşimler ve eğlence için AMECA, 50'den fazla ömür boyu yüz ifadesi olan Mühendislik Sanatları tarafından geliştirildi ve zaten 100.000 ABD Doları'ndan elde edilebilir. Valkyrie ile NASA, aşırı koşullarda ortaya konan uzay araştırmaları için bir robot sağlarken, PAL robotiklerinden Taslos, sağlam ve tork kontrollü yapısı sayesinde araştırma ve endüstri için idealdir. Yukarıdaki robot platformları, teknoloji, AI entegrasyonu ve esneklikte dikkate değer bir ilerleme göstermektedir, burada her platform belirli gereksinimlere göre uyarlanmıştır ve böylece geniş bir uygulama alanını kapsamaktadır.

Yatırım ve finansman eğilimleri

İnsansı robot sektörü, finansman giderek daha az, ancak daha büyük turlara odaklanmaktadır. Bunun örnekleri, Şubat 2024'te NVIDIA, Jeff Bezos, Openai ve Microsoft gibi yatırımcılardan 675 milyon dolar alan Şekil AI, 400 milyon dolar ile fiziksel zeka ve 350 milyon dolar (Google tarafından desteklenmektedir) ile Apptronics. Openai ayrıca 1x teknolojiye 23.5 milyon dolar yatırım yaptı. İnsansı yeni başlayanlara küresel yatırımlar 2020'de yaklaşık 308 milyon dolardan 2024'te 1.1 milyar dolara yükseldi. Yatırımcılar özellikle ileri AI ile esnek, çok yönlü robotlara ve tıbbi robotik gibi büyüme güçlü alanlarda uygulamalara ilgi duyuyorlar. Aynı zamanda, özellikle Çin'de (“Çin 2025”, “14. Beş Yılı Plan”) ulusal girişimler, devlet desteği ve güçlü yerli tedarik zincirlerinin kurulması yoluyla robotik endüstriyi büyük ölçüde tanıtmaktadır.

Pazar büyüklüğü, büyüme tahminleri ve segmentasyon

Piyasanın insansı robotlar için büyümesi için tahminler, kesin sayılar analize bağlı olarak değişse bile sürekli olarak iyimserdir. Genel olarak, 2024'te aşamalı prototiplerin geliştirilmesinin 2025'te kitle üretiminin başlangıcını müjdelemesi ve 2026'da daha geniş ticari kabullere yol açması beklenmektedir. Piyasa tahminlerinin sadece farklı yöntemleri değil, aynı zamanda teknik engellerle ilgili temel belirsizlikler (bkz. Bölüm 6) (bkz. Bölüm 7). Daha iyimser tahminler genellikle AI'da hızlı kırık atılımlar ve maliyet azaltma varsayar. Son pazar büyüklüğü, bu faktörlerin nasıl gelişmesine bağlı olacaktır.

İnsansı Robotik için Pazar Büyüme Tahmininin Özeti

İnsansı Robotik için Pazar Büyüme Tahmininin Özeti - Xpert.digital

Piyasa Segmentasyonu:

• Bileşenden sonra: donanım (sensörler, aktüatörler, enerji kaynakları, kontrol sistemleri) ve yazılım (AI tabanlı).
• Hareketlilikten sonra: iki ayaklı (baskın, lojistik, sağlık, eğitim için uyarlanabilir) ve tekerlekler (istikrar, daha düşük maliyetler, seviyeler için). Bipedale robotları pazarı en hızlı büyüyor (CAGR% 54.47 2023-2028).
• Uygulamaya göre: endüstri (otomobil, lojistik lider), kişisel yardım ve bakım (önemli büyüme), araştırma, eğitim, eğlence, arama ve acil servisler, halkla ilişkiler, askeri.
• Bölgeye göre: Kuzey Amerika şu anda liderlik ediyor, ancak Asya-Pasifik'in (özellikle Çin) güçlü tedarik zincirleri ve devlet desteği nedeniyle en hızlı büyümeye ve potansiyel hakimiyete sahip olması bekleniyor. Avrupa'da çalışma yasaları ve sendikalar nedeniyle daha yavaş bir giriş bekleniyor. Jeopolitik boyut (KI'da ABD liderliği, Çin'in tedarik zincirindeki hakimiyeti) teknoloji standartlarında, odak ve pazar gelişiminde bölgesel bölünmeye yol açabilir ve potansiyel olarak farklı insansı “ekosistemler” yaratabilir. Amerika Birleşik Devletleri AI ve yüksek spesifik robotlar ile karakterizedir. Çin güçlü bir üretim tabanına sahiptir ve genellikle diğer ilk pazarları hedefleyen kendi insansı geliştirir. Bu, farklı geliştirme yollarına yol açabilir, ABD şirketleri gelişmiş AI kontrollü becerilere odaklanır ve Çinli şirketler üretim ve maliyet avantajlarında ölçek etkileri kullanırlar. Ticaret politikası ve ulusal güvenlik endişeleri bu farklılıkları daha da sıkabilir.

İnsansı robotik için pazar büyüme tahmini, farklı analistlere bölünmüş dinamik bir gelişme göstermektedir. Goldman Sachs, 2035 yılına kadar piyasayı 38 ila 154 milyar dolar olarak tahmin ediyor ve yapay zeka (AI) ilerlemesi, düşen maliyetler ve ana sürücü olarak geniş kamuoyunun kabulü. 2050 yılına kadar Morgan Stanley, dünya çapında 63 milyon adede ve ABD'de önemli bir ücret etkisi olan otomotiv endüstrisini aşan küresel bir pazar öngörüyor. Idteechex, 2025-2035 için yıllık % 32 büyüme, otomotiv endüstrisinde ve lojistiğinde teknolojik ilerleme ve maliyet azaltmalarının yönlendirilmesinden kaynaklanmaktadır. Technavio, 59.18 milyar ila 2029 piyasa hacmi bekliyor ve AI ve robotiklerde ilerleme nedeniyle kişisel yardım, bakım ve akıllı üretimden bir sürüş segmentleri olarak bahsediyor. Piyasa kum piyasaları, Kuzey Amerika ve Asya-Pasifik liderliğindeki 2029 yılına kadar yıllık %45.5 büyüme tahmin ediyor. SNS Insider, devlet finansman programlarının önemini vurgular ve 2032 yılına kadar büyümeyi 76.97 milyar dolara kadar görür, Kuzey Amerika önderlik eder ve en hızlı büyüme büyür. Roboticstomrow/Market.us, AI, makine öğrenimi ve robot mühendisliği ilerlemesi ile eğlence ve donanımda hızlanması 79,6 milyar dolarlık bir hacim bekliyor. Bain & Company, 2035 yılına kadar 38 ila 200 milyar doların üzerinde bir pazar öngörüyor ve üretim, sağlık ve üretken AI gibi alanlarda potansiyel görüyor. Buna karşılık, Forrester daha muhafazakar olmaya devam ediyor ve düzenleme, güvenlik ve pil verimliliği gibi zorluklar nedeniyle 2032 yılına kadar sadece 2 milyar dolar bekliyor. Genel olarak, teknoloji, yapay zeka ve otomasyon, verimlilik ve verimlilik için artan talep artışı teşvik edilmektedir.

İş Modelleri (örn. RAAS)

“Hizmet Olarak Robotik” (RAAS) modeli daha önemli hale geliyor. Şirketlerin yüksek ön yatırımlar yapmak yerine robot kiralamasını sağlar, bu da insansı robotları küçük ve orta ölçekli şirketler (KOBİ'ler) için de erişilebilir hale getirir. Doğrudan satış ve kiralama modelleri endüstriyel manzarayı değiştirecektir. RAAS'ın ortaya çıkışı sadece bir finansman modeli değil, giriş engellerini azaltarak ve böylece pazar tabanını büyük şirketlerin ötesine genişleterek KOBİ'lerde ve yeni sektörlerde kabulü önemli ölçüde hızlandırabilecek stratejik bir faktördür. Yüksek satın alma maliyetleri büyük bir engeldir. RAAS, yatırımı işletme maliyetlerine dönüştürür ve ilerici robotikleri daha erişilebilir hale getirir. Bu özellikle büyük yatırımlar alamayan KOBİ'ler için geçerlidir. Humanoidler RAAS yoluyla etkili bir şekilde kullanılabilirse, bu, satışın tamamen sermaye temelinde yapılması ve muhtemelen bazı muhafazakar evlat edinme tahminlerini aşmasından çok daha hızlı bir piyasa penetrasyonuna yol açabilir.

Rekabet dinamikleri ve pazar konumlandırma

Yarışma dikey olarak entegre geliştiriciler (örneğin Tesla, donanım ve AI dahili olarak) ve ortaklıklara dayanan şirketler (örneğin OpenAAI ile Şekil AI, Google ile Apptronik) arasında yapılır. ABD, AI eğitimine ve üst düzey uygulamalara yol açarken, Çin tedarik zincirleriyle hakim olur ve başlangıçta daha çok eğlence ve eğitime odaklanır, ancak endüstriyel sektörde hızla yetişir. Gartner Hype Cycle'a göre, 2024'teki insansı robotlar “İnovasyon Tetikleyicisi” nin aşamasına girdi, burada geniş kabul 10 yıldan fazla olabilir. Forrester, 2025 yılında insansı en iyi 10 teknolojiden biri olarak sınıflandırdı ve 2030'a kadar yıkıcı bir etki öngörüyor.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

İnsansı robotiklerde ve geleceğinde temel zorluklar

Hızlı ilerlemeye ve muazzam potansiyele rağmen, insansı robotik, geniş ve başarılı bir şekilde uygulanmayı mümkün kılmak için aşılması gereken bir dizi önemli teknik, ticari ve sosyal zorlukla karşı karşıya kalmaktadır.

Teknik zorluklar

Donanım Limitleri:

• Pil ömrü ve performans yoğunluğu: Kısa çalışma süreleri (genellikle sadece 2-5 saat) ve uzun yükleme süreleri sürekli çalışmayı sınırlar. Dinamik eylemler için gereken yüksek güç çıkışı zorludur.
• Dexterity ve Manipülasyon: İnce motor görevleri için insan el becerisinin kopyası ve çeşitli nesnelerin işlenmesi büyük bir engeldir. Mevcut tutucular genellikle hala çok kolaydır. Bunun için gelişmiş dokunsal sensörler gereklidir.
• Revoratör performansı: Aktüatörler için performans, hız, hassasiyet, verimlilik ve maliyetler arasındaki denge zordur.
• SensorBusTheit ve Entegrasyon: Gerçek koşullar altında güvenilir bir sensör performansı sağlamak ve farklı sensör türlerinden verilerin etkin bir şekilde kaynaşması zorlukları temsil eder.
• Genel ve güvenilirlik: Zorlu, yapılandırılmamış ortamlardaki robotların tutarlı ve sık başarısızlık olmadan çalışması sağlanmalıdır.

Yazılım ve AI karmaşıklığı:

• Genel zeka ve mantıksal düşünme: Çeşitli ve öngörülemeyen durumlarda insan benzeri uyarlanabilirlik, problem çözme becerileri ve sağduyu elde etmek temel bir sorundur. Mevcut AI sistemleri yine de “aptalca hatalar” yapabilir. “Genel zeka” nın zorluğu sadece teknik bir yapay zeka sorunu değil, aynı zamanda mekanik beceri ve duyusal keskinlik ile yakından ilişkilidir. Kötü fiziksel becerilere sahip son derece zeki bir robot sadece sınırlı kullanıma sahip olacak ve tam tersi olacaktır. Bu, ortak tasarım yaklaşımı gerektirir. Böylece bir robot gerçekten evrensel olarak kullanılabilir, AI çeşitli görevleri ve ortamları anlamalı ve bunları sonuçlandırabilmelidir. Bununla birlikte, bu görevlerin yürütülmesi, karmaşık arazide gezinerek farklı nesnelerin sürüklenmesi - karmaşık bir fiziksel etkileşim gerektirir. AI bir plan geliştirebilirse, ancak donanım (eller, bacaklar, sensörler) bunu güvenilir bir şekilde yapamaz veya çevreyi tam olarak algılayamazsa, zeka işe yaramaz. Bu, Ki- ve donanım gelişiminin tek başına çalıştırmak yerine yakın bir şekilde birleştirilmesi ihtiyacının altını çizmektedir.
• İnsan Robot Etkileşimi (HRI): Özellikle uzman olmayan kullanıcılarla doğal, sezgisel ve güvenli bir HRI'nin oluşturulması karmaşıktır. LLM'ler potansiyel gösterir, aynı zamanda yeni karmaşıklıklar da getirir.
• Öğrenme verimliliği ve SIM-SIM-APRIRE: Sınırlı gerçek verilerle karmaşık becerileri öğrenmeyi etkili bir şekilde öğrenebilen algoritmaların geliştirilmesi ve öğrenilmiş davranışı simülasyondan fiziksel robotlara güvenilir bir şekilde aktarmayı.
• Güvenlik ve öngörülebilirlik: Özellikle insanların hemen yakınında otonom sistemlerin güvenli bir şekilde çalışması ve davranışınızın öngörülebilirliği ve doğrulanabilirliği esastır. Bazı AI modellerinin “kara kutu” doğası burada endişe yaratıyor.

Ticarileştirme ve ölçeklenebilirlikte zorluklar

• Maliyetler: Yüksek birim maliyetler (20.000 ve 150.000 $ 'ın üzerinde model ve ekipmana bağlı olarak) ve toplam işletme maliyetleri (eğitim, bakım, yazılım dahil) bir engeldir. İnsan çalışması ile maliyet paritesi, düşük nitelikli faaliyetler için yaklaşıyor, ancak henüz evrensel olarak ulaşılamıyor. İnsanoidlerin yüksek maliyetleri bir bariyerdir, ancak toplam işletme maliyetleri ve değer vaadi (7/24 operasyon, tehlikeli görevler için güvenlik, işçilerin kıtlığının ele alınması gibi faktörler dahil) sonuçta YG'yi belirleyecektir. Birim fiyatına saf bir odaklanma yetersizdir. Bir robot 100.000 dolar için pahalı görünse de, ekonomik değeri birkaç insan katmanının yerini alırsa, sürekli olarak çalışır, hataları azaltır ve insanların istemediği veya istemediği görevleri yerine getirirse. ROI hesaplaması bütünsel olarak gerçekleşmeli ve verimlilik artışlarını, işçilik maliyetlerinin azalmasını, iyileştirilmiş güvenlik ve artan operasyonel esnekliği dikkate almalıdır. Bu farklılaştırılmış görüş, bir giriş düşünen şirketler için çok önemlidir.
• Yatırım Getirisi (YG): Özellikle mevcut özel otomasyon veya insan çalışmasına kıyasla şirketler için açık ve ikna edici bir YG'nin gösterilmesi bir zorluktur. Lojistik (18-30 ay) gibi sektörlerde uzun test döngüleri karar alma sürecini geciktirir.
• Üretim ve tedarik zinciri: Karmaşık insansı robotların seri üretiminin ölçeklendirilmesi, örneğin yüksek hassasiyetli vidaların düşük mevcudiyeti ile darboğazları karşılar. Özel bileşenlere ve küresel tedarik zincirlerine bağımlılık vardır. Özel bileşenler için üretim darboğazları (örn. Yüksek öngörülen vidalar, aktüatörler), insansı tedarik zincirinin yatırımlar ve yenilikler için önemli bir alan haline gelebileceğini göstermektedir. Bu potansiyel olarak yeni özel bileşen üreticilerinin geliştirilmesine veya önde gelen robot-OEM'ler aracılığıyla dikey entegrasyona yol açabilir. Humanoidlerin seri üretimi, birçok özel parça ile güvenilir bir arz gerektirir. Bu parçalar için mevcut tedarik zincirleri (örn. Hassas vidalar) artan ihtiyacı karşılayamazsa, bu tüm insansı üretimi kısıtlayacaktır. Bu, yeni şirketlerin bir bileşen tedarikçisi olarak veya Tesla gibi büyük aktörler için, maliyetleri sağlamak ve kontrol sağlamak için daha fazla bileşen üretimini dikey olarak entegre etme fırsatı yaratır.
• Mevcut çalışma süreçlerine entegrasyon: Robotların mevcut insan merkezli ortamlara uyarlanması ve büyük maliyetli dönüşümler olmadan çalışma süreçleri gereklidir.
• Kamuoyu Kabul ve Güven: İş kaybı, güvenlik, veri koruma ve insan benzeri makinelerin genel varlığı ile ilgili sosyal endişeler aşılmalıdır.
• Düzenleyici ve standardizasyon engelleri: İleri otonom insansı için açık, küresel olarak uyumlu bir düzenlemeler ve güvenlik standartları yoktur.

İnsansı robotikte önemli teknik ve ticari zorluklar

İnsansı Robotik'te Önemli Teknik ve Ticari Zorluklar - Resim: Xpert.Digital

İnsansı robotikteki önemli teknik ve ticari zorluklar, her biri belirli sorunları artıran ve teknolojinin kabulü üzerinde bir etkisi olan çeşitli kategorileri içerir. Donanım alanında, sınırlı pil çalışma süreleri ve verimliliği azaltan ve yüksek düşüş sürelerine yol açan uzun yükleme süreleri gibi zorluklar vardır. Çözüm yaklaşımları, daha yüksek enerji yoğunluğuna ve hızlı şarj teknolojilerine sahip pillerin geliştirilmesini içerir. Başka bir sorun, görevlerin çeşitliliğini sınırlayan yetersiz ince motor becerileri ve kapma. Dokunsal sensörlerde ve biyo -dizginlenmiş el tasarımlarında ilerlemeler burada olası yaklaşımlar sunmaktadır. Otomobiller ayrıca dinamikleri ve enerji tüketimini etkileyen performans, verimlilik, boyut ve maliyetleri birleştirme zorluğu ile karşı karşıyadır. Burada yeni konseptler ve daha kompakt aktüatörler burada geliştirilmektedir.

Yazılım tarafında, yapay zekanın (AI) genelleştirilmesinde merkezi bir engel vardır, çünkü insan benzeri zeka ve uyarlanabilirliğin elde edilmesi zordur. Esneklik eksikliği, robotların belirli görevlerle sınırlı kaldığı anlamına gelir. Takviye öğrenimi ve transfer öğrenimi gibi alanlardaki gelişmeler bu sorunları çözmeyi amaçlamaktadır. Doğal, sezgisel ve güvenli insan-robot etkileşimlerini (HRI) mümkün kılmak için diyalogları tanıyan ve duyguları tanıyan AI modellerinin kullanılması teşvik edilecektir. Aynı zamanda, otonom sistemlerde güvenlik ve öngörülebilirlik acil bir konudur, çünkü sözde “kara kutu” sorunu hem güvenlik endişelerini hem de sertifikasyon sorunlarını yaratır. Burada açıklanabilir AI ve sağlam test yöntemleri gereklidir.

Ticari alanda, yüksek satın alma maliyetleri ve açık bir yatırım getirisi (YG) kanıtlama zorluğu belirleyici engellerdir. Bu sorunlar yatırımları ve pazar penetrasyonunu engeller. Çözümler daha ucuz bileşenler, değer analizi için pilot projeler ve Hizmet AS (RAAS) modelleri olabilir. Bileşenlerde ve karmaşık üretim süreçlerindeki darboğazların neden olduğu ölçeklenebilirlik ve tedarik zinciri problemi, hızlı bir üretimi artırmayı zorlaştırır. Burada sağlam tedarik zincirleri ve bileşenlerin standardizasyonu burada aranmaktadır.

Sosyal olarak, kamuoyunun kabulünü etkileyen iş kaybı, güvenlik ve veri koruması konusunda endişeler vardır. Şeffaf iletişim, eğitim ve etik yönergeler önyargıları azaltmaya yardımcı olabilir. Benzer şekilde, tutarsız düzenleme veya tutarsız düzenleme, yasal belirsizlik ve engelleri yeniliğe getiren bir sorunu temsil eder. Bu nedenle, teknolojik gelişime ayak uyduran yasal çerçeve koşulları oluşturmak için uluslararası standartlar ve risk tabanlı düzenleyici yaklaşımlar gereklidir.

Etik, sosyal ve yönetişim sonuçları

İnsansı robotların ilerici gelişimi ve artan yayılması, derin etik, sosyal ve düzenleyici soruları gündeme getirmektedir. Bunlar işgücü piyasası ve güvenlik üzerindeki etkilerden veri koruma, sorumluluk ve insan ve makine arasındaki temel ilişkiye kadar uzanmaktadır. Etik tartışma, onu nasıl entegre etmemiz gerektiği sorusuna doğru inşa edip edemeyeceğimiz sorusundan giderek daha fazla ilerlemektedir. Bu, yaklaşan varışınızın artan tanınması ve reaktif yönetişim yerine proaktif ihtiyacını ifade eder. Daha önceki etik tartışmalar genellikle spekülatifti. Pilot projeler ve hızlı AI ilerlemesi göz önüne alındığında, sorular artık daha pratik ve acil. Kullanılabilecek bağlamda sorumluluk, önyargı ve veri koruma gibi somut konular gibi kaynaklar ve tartışmaktadır. Bu değişiklik, alanın olgunlaşmasını ve kısa vadeli sonuçların sosyal muayenesini gösterir.

Keretik Endişeler

• İşyerinde yer değiştirme ve ekonomik etkiler: Daha önce insanlar tarafından gerçekleştirilen görevlerin otomasyonu, özellikle düşük nitelikli alanlarda işsizliğe veya ücret durgunluğuna yol açabilir. Bu, yeniden eğitim programları ve sosyal güvenlik sistemleri gerektirir.
• Güvenlik ve Koruma: Güçlü, otonom robotlarla etkileşime giren insanların fiziksel güvenliği büyük önem taşımaktadır. Ayrıca siber güvenlik riskleri ve saldırılara yatkınlık da vardır.
• Gizlilik ve İzleme: Dairelerde, işyerlerinde ve kamusal alanda gelişmiş sensörler (kameralar, mikrofonlar) ile donatılmış robotların veri edinimi önemli miktarda veri koruma endişeleri biriktirir. Biyometrik izleme, yüz tanıma ve hareket analizi özellikle endişelidir.
• Özerklik, sorumluluk ve hesap verebilirlik: Otonom robotların hasara neden olması veya hatalar yapması karmaşıksa, sorumluluğun belirlenmesi karmaşıktır. Yapay zeka karar bulmasının “kara kutu” doğası bunu zorlaştırır.
• Prefabriklık ve ayrımcılık (önyargı): AI sistemleri, sağlık veya istihdam gibi alanlarda haksız veya ayrımcı tedaviye yol açabilecek eğitim verilerinden önyargıyı benimseyebilir ve sürdürebilir.
• İnsan-Robot Etkileşimi Etiği (HRI):
  • Aldatma ve Antropomorfizm: İnsan benzeri veya gösteren duygular görünen robotlar kullanıcıları yanıltabilir veya sağlıksız bağlar üretebilir.
  • Duygusal Bağımlılık: Özellikle savunmasız gruplar (yaşlı insanlar, çocuklar) için robotlara refakatçi veya duygusal destek olarak aşırı bağımlılık riski vardır.
  • İnsan etkileşiminin değiştirilmesi: Robotların gerçek insan temasını azaltabileceğine dair endişeler vardır.

İnsanoidler için etik normların evrimi, muhtemelen genel AI etiğinde devam eden tartışmaları (ve onlardan etkilenecektir), ancak fiziksel düzenlemenin ek karmaşıklığı ile yansıtacaktır. Bu fiziksel varlık, tamamen yazılım tabanlı AI'da mevcut olmayan doğrudan güvenlik ve HRI endişelerine yol açar. Yapay zeka için birçok etik ilke (önyargı, şeffaflık, hesap verebilirlik) doğrudan insansı için geçerlidir. Bununla birlikte, bir insansı fiziksel varlığı ve dünyada hareket etme yeteneği benzersiz riskler (fiziksel hasar) ve etkileşim dinamikleri (duygusal bağlama) getirir. Bu nedenle, insansı robotların etiği, genel yapay zeka etiğine dayanan, aynı zamanda genişleten özel bir odaklanma gerektirir.

İnsansı robotiklerde etik ve sosyal kaygılara genel bakış

İnsansı Robotik'teki Etik ve Sosyal Endişelere Genel Bakış - Resim: Xpert.digital

İnsansı robotikteki etik ve sosyal kaygılar çeşitli kategorilere ayrılabilir. Merkezi bir husus, insan çalışmalarının robotlar aracılığıyla otomasyonundan kaynaklanabilecek işyeri yerinden edilmesidir. Bu, işsizliğe, ücret durgunluğuna ve artan eşitsizliğe yol açabilir. Yeniden alma programları, sosyal güvenlik sistemleri, yeni meslekler için eğitim girişimleri ve koşulsuz bir temel gelir hakkındaki tartışmalar karşı önlemler olarak önerilmektedir. Bir başka endişe de güvenlik ve koruma, çünkü robotlar fiziksel tehlikelere neden olur veya siber güvenlik riskleri tarafından kötüye kullanılabilir. Yaralanmaları, maddi hasarı veya zararlı kullanımı önlemek için katı güvenlik standartları, başarısız güvenli mekanizmalar, güvenli programlama ve kapsamlı penetrasyon testleri gereklidir.

Gizlilik ve gözetim konuları, muazzam veri toplama yoluyla robotik sensörler aracılığıyla önem kazanır, çünkü gizlilik kaybını ve kişisel verilerin kötüye kullanılması riskini getirirler. Koruyucu önlemler, tahsis edilen gizlilik, veri minimizasyonu, anonimleştirme, şifreleme ve şeffaf veri yönergeleri ve GDPR gibi veri koruma yasalarına uyumu içerir. Otonom robotların özerkliği ve sorumluluğu, hatalar veya hasar durumunda, yasal belirsizlik, güven kaybı ve hasar düzenlemesinde zorluklara neden olabilecek sorumluluk hakkında sorular ortaya koymaktadır. Açık yasal çerçeve koşulları, "Blackbox" kayıtları ve "döngüdeki insan" olarak bilinen insan denetimi-esastır.

Buna ek olarak, AI sistemleri ayrımcılığa ve sosyal adaletsizliğe yol açabilecek önyargıları benimseyebilir ve güçlendirebileceğinden, önyargı ve adalet konusunda endişeler vardır. Bu, çeşitlendirilmiş eğitim verileri, önyargı tanıma ve azaltma için özel algoritmalar, etik yapay zeka geliştirme kılavuzları ve karar alma süreçlerinde şeffaflık gibi stratejileri içerir. Robotlar aracılığıyla duygusal bağımlılık veya aldatma da, özellikle de bu insanlar insan benzeri davranışı yanıltabilir ve duygusal bağları teşvik edebilirlerse bir sorundur. Robotların gerçek doğası, insan-robot etkileşimi (HRI) alanındaki etik tasarım ilkeleri ve antropomorfik aldatma stratejilerinin sınırlandırılması hakkında eğitim çok önemlidir.

Robotik tabanlı teknolojilere eşit olmayan erişim mevcut eşitsizlikleri daha da kötüleştirebileceğinden, sosyal adalet ve dijital boşlukla ilgili diğer sosyal etkilerle ilgilidir. Dijital yeterlilik, erişimi teşvik eden programlar ve uygun fiyatlı teknolojiler üzerine eğitim girişimleri uygun önlemlerdir. Sonuçta, ilerici otomasyon insan değerinin ve işinin yeniden tanımlanması bağlamındadır. Bu, kimlik krizlerini ve anlam sorularını tetikleyebilirken, insan faaliyetinin değeri ve amacı hakkında yeni sosyal anlatılar gereklidir. Yaratıcılığın teşviki, eleştirel düşünme ve sosyal becerilerin yanı sıra çalışmanın geleceği hakkında açık bir tartışma bu zorlukları karşılamak için önemli yaklaşımlardır.

Sosyal efektler

• İşin geleceği: İnsansı robotların entegrasyonu, çalışma rollerinin dönüşümüne yol açacak, yeni iş profilleri (örn. Robot bakımı, AI programlama, etik görevlisi) yaratacak ve yaşam boyu öğrenme ihtiyacının altını çizecektir. Aynı zamanda, önemli üretkenlik artışları ve ekonomik büyüme potansiyeli vardır.
• Sosyal Adalet ve Erişilebilirlik: Avantajlı robot teknolojilerine erişim eşit olmayan bir şekilde dağıtılırsa dijital boşluğu sıkma riski vardır. Aynı zamanda, robotlar engelli insanlar için erişilebilirliği artırma potansiyeli sunar. Potansiyel bir paradoks ortaya çıkıyor: İşgücü kıtlıklarını hafifletmek ve istenmeyen görevleri üstlenmek için insansı geliştirilmiş olsa da, yaygın girişleri bu teknolojilerin erişimine ve kontrolüne dayanan yeni sosyal tabakalaşma biçimleri yaratabilir. Bu, adil bir şekilde yönetilmezse dijital boşluğu derinleştirebilir. Humanoidler ücretleri kapatmayı vaat ediyor. Bununla birlikte, geliştirme ve kullanımları önemli sermaye ve uzman bilgi gerektirir. Bu üretkenliğe erişim -artış araçları varlıklı uluslar veya büyük şirketlerle sınırlıysa, bu dünya çapında ve şirketler içinde ekonomik eşitsizlikleri sıkılaştırabilir. Dijital boşluğun üstesinden gelmek, ilerici robotik çağında daha da kritik hale gelir.
• Kamu Algısı ve Güven: Kamu güveninin kurulması kabul için çok önemlidir. Veri kullanımındaki şeffaflık, açık iletişim ve güvenlik ve veri koruma endişelerinin ele alınması bunun için gereklidir. HRI beklentilerindeki kültürel farklılıklar ve robotların kabulü de rol oynamaktadır.
• Hemal Değer ve Partikasyonun Yeniden Tanımlanması: Robotlar daha fazla görev üstlenirse, insan çalışmasının, yaratıcılık ve sosyal ilişkilerin değeri hakkında sosyal tartışmalar yoğunlaşır.

Yönetişim ve Düzenleme

İnsansı robotların gelişimini ve kullanımını yönlendirmek için sağlam yasal ve etik çerçeve koşulları gerekmektedir. Mevcut uluslararası güvenlik standartları (örn. İşbirlikçi robotlar için ISO/TS 15066) gelişmiş insansı için daha da geliştirilmelidir. Şeffaflık, adalet, hesap verebilirlik, insan denetimi ve zarar görmeyen prensip gibi ilkeler merkezidir. Talep ile gizlilik ilkeleri ve veri koruma düzenlemeleri (örn. GDPR) ilgilidir. Küresel olarak uyumlu düzenlemelerin yaratılması, farklı kültürel değerler ve öncelikler nedeniyle bir zorluktur. AB AI Yasası, riske dayalı düzenlemenin bir örneği olarak hizmet vermektedir.

Fabrika Salonu'ndan Oturma Odasına: Uygulama-Yol Haritası Alanlarının Değişikliğinde Humanoidler (2025-2035 ve sonrası)

Önümüzdeki yıllar ve onlarca yıl, teknolojik atılımlar ve artan pazar kabulü tarafından yönlendirilen insansı robotiklerde sürekli ve hızlandırılmış gelişme vaat ediyor. Bununla birlikte, geniş tanıtım için yol haritası doğrusal değildir, ancak muhtemelen hype, hayal kırıklığı ve olası üretkenlikten (Gartner hype döngüsüne benzer) geçecektir. Farklı uygulamalar hızlı bir şekilde olgunlaşacaktır. Yapılandırılmış endüstriyel ortamlarda erken başarılar, daha karmaşık, yapılandırılmamış uygulamalar için finansman ve sürdürülebilir araştırma ve geliştirme sağlamak için çok önemli olacaktır. Gartner şu anda insansı “inovasyon tetikleyicisine” yerleştiriyor ve Forrester hızlı büyümesini öneminde buluyor. Tarihsel teknoloji kabulü genellikle bu döngüleri takip eder. İlk endüstriyel operasyonlar (otomobil, lojistik) belirleyici doğrulamalar ve gelir sağlayacaktır. Bu erken uygulamalar YG beklentileri için adalet yaparsa, bu, zaman çizelgesinde daha uzak olan yerli veya yüksek etkileşimli alanda daha zor zorluklarla başa çıkmak için gerekli olan diğer yatırımları yönlendirecektir.

Yeni Nesil Teknolojileri

• Sensörler: Görsel sistemlerde sürekli ilerleme (daha yüksek çözünürlük, daha iyi AI işleme), dokunsal sensörler (daha fazla duyarlılık, dayanıklılık, maliyet verimliliği) ve propriyosepsiyon bekleniyor. Multimodal sensorüzyon önemli bir rol oynayacaktır.
• Autatörler: Daha fazla enerji verimli, daha kompakt ve reaksiyon -quick elektrik aktüatörleri geliştirilmiştir. Yumuşak robotiklerdeki olası atılımlar esnek ve daha güvenli HRI'ya yol açabilir.
• Malzemeler: Daha hafif, daha güçlü ve daha dayanıklı malzemeler geliştirilmektedir. Odak aynı zamanda kendi kendini iyileştirme malzemeleri veya gömülü sensör fonksiyonlarına sahip malzemelerdir.
• Enerji Sistemleri: Daha yüksek enerji yoğunluğuna sahip piller (örn. Katı -durum pilleri), daha hızlı yükleme süreleri ve gelişmiş pil yönetim sistemleri (BMS) daha uzun çalışma süreleri ve artan güvenlik için çok önemlidir.
• Yapay zeka ve genel zeka: Yapay Genel Zeka (AGI) yönündeki ilerlemeler, robotların daha az veri ile daha karmaşık görevleri öğrenmesini, soyut düşünmelerini, bağlamları derinden anlamalarını ve sağduyu göstermesini sağlayacaktır. VLA'lar ve multimodal modeller daha sofistike hale gelir. AGI'nin insansı olarak uzun vadeli vizyonu, insan-ai ilişkilerinin temel yeniden düşünülmesini gerektirecek ve potansiyel olarak yeni işbirliği, ortak bağımlılık ve hatta bugünün perspektifinden tahmin edilmesi zor olan sosyal yapılara yol açacaktır. AGI, insan benzeri öğrenme ve düşünme ile robotları ima eder. Eğer insansı bunu başarırsa, sadece araçlardan daha fazlası haline gelirler; Ortak ve hatta özerk ajanlar olurlar. Bu, toplumdaki rolü, karar verme otoritesi ve “iş” ve “zekanın” doğası hakkında derin sorular ortaya çıkarır. Gerekli sosyal ayarlamalar, mevcut dar AI uygulamalarından çok daha kapsamlı olacaktır.

Giriş için öngörülen kilometre taşları ve programları

• Kısa vadeli (2025-2027):
  • Otomotiv endüstrisinde ve lojistikte artan pilot projeler. Tesla ve BYD 2025-2026'da binlerce birim kullanmayı planlıyor.
  • Bu sektörlerdeki belirli, açıkça tanımlanmış görevler için ilk ticari giriş.
  • Endüstriyel ortamlarda güvenilirliği, maliyetlerin azalması ve açık bir YG'nin kanıtını artırmaya odaklanın.
  • Lojistikte insansı kullanımının 2026-2027'de hız kaydetmesi bekleniyor.
• Orta vadede (2028-2033):
  • Endüstriyel ortamlarda daha karmaşık görevlere genişleme.
  • Diğer ticari hizmet ortamlarında daha geniş kabul (perakende, misafirperverlik) ve sağlık hizmetlerinde özel roller.
  • Erişilebilirliği artıran RAAS modellerinin olgunlaşması.
  • Beceri, pil ömrü ve AI becerilerinde önemli gelişmeler.
  • Belirli görevler için iç/kişisel yardımlarda sınırlı, izlenen kullanım potansiyeli.
• Uzun vadeli (2034-2040+):
  • Genel yardım görevleri için çok sayıda sektörde ve potansiyel olarak özel hanelerde yaygın giriş.
  • Otonom kararlar yetenekli ve güçlü yapılandırılmamış ortamlarda çalışabilen insansı robotlar.
  • Potansiyel olarak işgücü piyasasının önemli dönüşümlerine ve işin yeniden tanımlanmasına yol açan insan toplumuna yakın entegrasyon.
  • Morgan Stanley, 2040 yılına kadar ABD'de 8 milyon çalışan insansı ve 2050 yılına kadar 63 milyon tahmin ediyor.

Dönüştürücü potansiyel ve uzun vadeli görme

İnsansı robotlar, neredeyse tüm sektörlerde insan becerilerini genişletebilen tüm mevcut araçlar olarak görülür. İşgücü kıtlığı, yaşlanan nüfus, tehlikeli iş ve yaşam kalitesini iyileştirme gibi büyük sosyal zorluklarla başa çıkma potansiyeline sahiptirler. Birçoğu, kitlesel bir kabul ve yeni bir insan-makine işbirliğine yol açan robotik için “iPhone anını” görüyor. Ekonomik potansiyel, üretkenlik artışları ve GSYİH büyümesi beklentisi ile muazzamdır. Uzun vadeli vizyon, günlük yaşama sorunsuz bir şekilde entegre edilmiş, çok çeşitli görevler gerçekleştiren ve elbette insanlarla etkileşime giren robotları içerir. “Genel amaçlı insansı” gelişimi “evrensel bir fiziksel arayüz” arayışıdır. Bu elde edilirse, bu birçok fiziksel çalışma biçimini alabilir ve tüm -amaçlı bilgisayarlara benzer şekilde özel robotik donanım, özel aritmetik makineler aldı. Amaç, birçok görevi yerine getirebilen bir robottur. Tek bir insansı platform, şu anda birkaç özel robot veya insan işçisi gerektiren gelişmiş AI ve uyarlanabilir donanım yoluyla görevleri yerine getirebilirse, bu bir paradigma kaymasını temsil eder. Bu “evrensellik”, üretimde ölçekli etkilere yol açabilir ve robot pazarını ve iş ekonomisini temelden değiştirecek farklı özel otomasyon cihazlarına olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltabilir.

İçin uygun:

• İnsansı robotların karşılaştırılması: Tesla Optimus, Boston Dynamics Atlas, Agility Robotics Digit ve Unitree G1

Bilim kurgudan gerçekliğe: insansı robotların dönemi başlıyor

İnsansı robotik gelişiminin önemli bir noktasındadır. Yapay zeka, iyileştirilmiş donanım bileşenleri ve artan pazar talebinde önemli ilerlemelerden kaynaklanan bu insan benzeri makineler, saf araştırma nesnelerinden endüstri, sağlık ve ötesindeki gerçek sorunlar için somut çözümlere geçer. İnsanlarla sorunsuz bir şekilde çalışan ve insanlar için tasarlanmış çevredeki görevleri üstlenen robotların vizyonu gerçekliğe yaklaşıyor.

Analiz, özellikle aktivite, sensörler, enerji arzı ve AI tabanlı kontrol alanlarında teknolojik temellerin hızlı ilerleme kaydettiğini göstermiştir. Aynı zamanda, insan becerilerinin ve zekasının kopyasının karmaşıklığı, yüksek maliyetler, üretimin ölçeklenebilirliği ve güvenlik ve güvenilirlik garantisi hala önemli zorluklardır. Pazar, çeşitli tahminlerle kanıtlandığı gibi muazzam büyüme potansiyeli göstermektedir, ancak geniş ticari giriş hızı bu engellerin ne kadar etkili olduğuna bağlı olacaktır.

Etik ve sosyal çıkarımlar derindir ve proaktif bir tartışma gerektirir. İş yer değiştirme, veri koruma, sorumluluk ve güvenlik ile ilgili soruların yanı sıra insan-robot etkileşimi ve kamuoyunun kabulünün daha ince yönleri de ele alınmalıdır. Endüstri, bilim, hükümet ve halk arasında geniş bir işbirliğine dayanan sorumlu bir yenilik ve ileriye dönük bir yönetişim, insansı robotların gelişimi ve kullanımının toplumun kuyusuna hizmet etmesini sağlamak için gereklidir.

Özetle, insansı robotların önümüzdeki on yıllarda iş, toplumu ve günlük yaşamı değiştirme potansiyeline sahip olduğu söylenebilir. Bilim kurgudan günlük gerçekliğe giden yol hala zorluklarla doludur, ancak ilerlemenin dinamikleri açıktır. Bu teknolojilerin başarılı entegrasyonu, teknolojik hırs, ekonomik karlılık ve etik sorumluluk arasında dengeli bir ilişki gerektirecektir. Önümüzdeki yıllar, bu dönüştürücü potansiyelin tam olarak kullanılıp kullanılamayacağı ve nasıl özel uygulamalardan daha genel becerilere geçişin önemli bir kilometre taşı olacağı konusunda belirleyici olacaktır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus