Xpeng＆Figure AI：开发人类机器人的AI模型及其优势 - 图像：xpert.digital
Xpeng＆Figue AI：他们自己的AI技术的成功秘诀
从精确到独立性：机器人开发的新时代
您自己的类人体机器人AI模型的开发提供了几种战略和技术优势，在当前的项目（例如AI或Xpeng）中变得清晰：
1。更高的精度和域特异性适应
拥有AI模型可以为特定的机器人硬件量身定制优化，并使用方案。例如，图AI使用自己的神经网络对友善的实时分析（10 Hz），以便更准确地将运动与语音命令同步。使用Turing Chip（用于AI计算的40个内核），Xpeng依赖于基于硬件的模型，这些模型可以直接处理传感器数据，从而最大程度地减少了反应时间。
适合：
2。外部提供商的独立性
图AI结束OpenAI合作伙伴关系的步骤表明，自己的模型可以控制技术路线图。这避免了对第三方提供商的依赖性，其模型通常在通用而不是工业要求（例如工厂安全性）中进行优化。
3。通过垂直整合提高效率
您自己的AI和机器人硬件的结合会带来协同效果：
- 能源效率：Xpengs Turing Chip通过专业计算减少了功耗。
- 选择成本：避免自己的发展，并对宝马显示与图AI显示大规模生产计划的规模影响。
4。更快的学习和适应能力
拥有AI框架，例如NVIDIA/CMUSAP（模拟和现实的一致性），将运动序列的训练时间降低了52.7％。机器人可以通过模仿人类或AI产生的模拟来更快地学习新技能。
5.全球市场的竞争优势
Xpeng或Unitree之类的中国制造商已经通过技术主权占据主导地位。自己开发的AI模型使公司能够保护IP并提供差异化的产品 - 在工业应用竞赛中的决定性因素。
自主机器人：灾害援助和工厂的关键技术
尽管有优势，数据质量，安全证书和与云系统的集成仍然是关键的障碍。但是，诸如Neura机器人技术的“安全性KI”之类的项目表明，其他AI层如何最大程度地降低风险。
适合：
拥有AI模型，可以使用人类机器人钥匙因素的自主性，可伸缩性和专业化，以在工厂，护理或灾难援助中使用。
针对人类机器人的AI模型的开发为图AI和Xpeng战略和技术优势等公司提供了清晰的作用，这些公司在当前的项目中变得明确：
图AI：独立和工业精确性
AI结束了与OpenAI的合作，以开发自己的AI模型。这可以：
- 硬件优化的AI：具有量身定制的神经元网络的360度传感器（RGB摄像头，红外，深度传感器）的集成，以10 Hz分析图像数据，以实现精确的运动控制。
- 工业适用性：在宝马工厂斯巴达堡（Spartanburg）中，图02显示了AI在处理身体部位时如何在动态环境中做出自主决策。
- 成本效率：通过避免开放式许可并专注于大规模生产（目标：超过100万个单位），AI降低了单位成本。
XPeng：通过图灵芯片垂直整合
XPENGS类人生物机器人铁使用了40个内核Ki芯片，该芯片是专门用于机器人和自动驾驶的40个内核芯片：
- 实时处理：芯片处理传感器数据，减少潜伏期，并为复杂的握把和组装任务提供200度自由度。
- 可伸缩性：AI系统支持具有高达300亿参数的语言模型，可以转移到机器人，飞机和工业机器人。
- 能源效率：由于特定于域的计算，芯片比通用AI硬件少40％。
策略的比较
图AI和Xpeng的策略的比较揭示了它们整合现代AI技术的方法令人兴奋的差异。尽管AI专门研究主要用于工业机器人领域的AI模型的开发，但Xpeng遵循了另一种策略。这里的重点是AI芯片的集成，可以通过多种方式使用，这可以更广泛地使用。
两家公司在关键技术方面也采取了不同的方式。图AI依赖于高频传感器数据融合，该方法允许特别精确的数据处理和分析。另一方面，Xpeng用其强大的图灵芯片（配备40个内核）得分，因此提供了重要的计算能力。
两家公司的应用领域更加清楚地强调了这些差异。图AI专门从事汽车生产，例如与宝马等著名合作伙伴一起工作。另一方面，Xpeng更具用途：他的技术用于工厂自动化，物流甚至家庭中。
该比较表明，AI开发中的不同方法如何带来特定的优势和开放各个目标市场的独特机会。
通过自己的AI竞争优势
- 更快的迭代：图AI训练来自BMW插入物的工厂数据的模型，以最大程度地降低错误率。
- IP保护：Xpengs Turing Chip架构已获得专利，并防止模仿。
- 独立于云：两家公司都依靠边缘计算来减少实时场景中的默认风险。
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