머스크는 휴머노이드 로봇의 발전을 발표했는데, '겉보기에 유용할 것'인가?

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다. 사진 출처@visualChina

기사│디지털 플래닛

최근 테슬라 옵티머스는 소셜미디어에 휴머노이드 로봇 옵티머스의 최신 진행 상황을 담은 영상을 공개했다. 데이터에 따르면 로봇은 이제 독립적으로 물체를 분류할 수 있으며 신경망 훈련은 완전히 엔드투엔드입니다. 즉, 비디오 입력에서 직접 정보를 얻고 제어 명령을 출력합니다

또한 Optimus는 이제 컬러 블록을 색상별로 자율적으로 정렬하고 외부 간섭에 반응하여 오류를 독립적으로 수정할 수 있습니다. 영상 말미에는 옵티머스가 '요가' 퍼포먼스도 선보이며 파워풀한 움직임과 균형 능력을 과시했다.

테슬라 옵티머스의 제조 규모는 수백만 대에 달할 것으로 예상된다. 양산 단가는 자동차에 비해 훨씬 낮을 것으로 예상되며, 가격도 대당 2만 달러(약 14만 2천 위안) 미만일 수 있다. 테슬라의 목표는 하루라도 빨리 실전에 투입될 수 있는 휴머노이드 로봇을 만드는 것이기 때문에 로봇을 설계할 때 회사의 자동차 설계와 동일한 시스템을 활용해 비용을 줄이고 생산량을 최대한 늘린다.

그러나 투자업계에서는 머스크의 프로젝트가 “또 하나의 돈 버는 프로젝트”라는 비판을 받아왔다. 중국의 관련 산업 발전은 어떻습니까? 응용 전망은 어떻습니까?

휴머노이드 로봇은 과대평가되나요?

머스크의 휴머노이드 로봇은 옵티머스(Optimus)라고 불리며, 중국 이름은 옵티머스 프라임(Optimus Prime)입니다. 업계 내에서는 Tesla 자동차 다음으로 또 다른 중요한 혁신으로 간주되며 인공지능과 로봇공학의 최신 성과를 나타냅니다

기술적인 관점에서 머스크의 휴머노이드 로봇은 높은 수준의 인공지능, 머신비전, 모션컨트롤 등을 갖추고 있습니다. 휴머노이드 로봇에는 휴머노이드 기계 구조, 고급 센서 및 알고리즘, 자가 학습 및 자가 최적화가 가능한 지능형 시스템이 필요합니다. 머스크의 로봇회사가 개발한 로봇은 이미 걷기, 물건 잡기 등 인간과 유사한 많은 행동을 수행할 수 있으며, 앞으로는 요리, 청소 등 더욱 복잡한 작업을 수행할 것으로 예상된다.

과거 자본시장에서는 구체화된 지능에 대한 열풍이 불었습니다. 그러나 객관적으로 보면 휴머노이드 로봇의 개념은 기존의 체화된 지능과는 여전히 다르다. 자본시장에서 휴머노이드 로봇은 기존의 구현지능 개념과 다르다

체화된 지능이라는 개념은 지능과 신체의 결합을 강조하며, 인간의 신체와 행동을 시뮬레이션하여 더욱 지능적인 효과를 얻습니다. 이 개념은 지난 몇 년간 서비스 로봇, 드론, 자율주행 등 다양한 분야에 점차 적용되고 있다.

재작성된 내용은 다음과 같습니다. 이에 비해 휴머노이드 로봇은 적용 가능성이 더 넓으며 공장, 병원, 가정 및 기타 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 동시에 휴머노이드 로봇은 더 많은 비즈니스 가치를 유치하기 위한 비즈니스 입구 역할도 할 수 있습니다. 자본시장에서는 휴머노이드 로봇이라는 개념이 발전 잠재력이 큰 신흥 분야로 평가되어 자본의 주목을 받기도 합니다

또한 휴머노이드 로봇은 위험하고 반복적이거나 지루한 작업을 완료하기 위해 다양한 분야에서 인간을 대체하여 생산 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 휴머노이드 로봇은 외과 수술에서 의사를 보조하고 환자의 재활 훈련을 돕는 등 의료 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이러한 관점에서 휴머노이드 로봇은 "좋지만 쓸모없다"고 간주되지 않습니다.

휴머노이드 로봇은 "특수종"으로 간주됩니다

인터넷에 연결되어야 하는 모든 것들에 비하면 휴머노이드 로봇은 확실히 다릅니다. 신경망은 완전히 기본적으로 실행됩니다. 이렇게 하면 데이터를 외부 서버나 클라우드로 전송할 필요가 없어 데이터 유출 및 개인 정보 침해 위험이 줄어듭니다. 이는 많은 애플리케이션 시나리오, 특히 중요한 정보나 중요한 인프라와 관련된 애플리케이션 시나리오에 중요합니다.

또한 이 디자인은 네트워크 대기 시간으로 인한 문제를 방지합니다. 이전에는 신경망을 계산하고 훈련하려면 일반적으로 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요했습니다. 과거에는 원격 서버에 대한 네트워크 연결을 통해 이러한 작업을 수행하면 네트워크 지연이 길어질 수 있었습니다. 이제 로컬로 실행하여 신경망의 처리 속도와 응답 시간을 개선하여 이 지연을 줄일 수 있습니다

따라서 이는 휴머노이드 로봇이 안정적인 네트워크 연결이 없을 수 있는 다양한 환경에서 작업할 수 있다는 결과를 가져옵니다.

휴머노이드 로봇은 기존 로봇 시나리오를 수행할 수 있기 때문에 로봇 산업에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 인간의 작업을 시뮬레이션하고 생산 라인에서 취급, 조립, 제품 품질 확인과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 로봇 산업을 더욱 역동적으로 만듭니다

자동화된 생산 라인에서 이러한 종류의 로봇은 생산 라인에서 고강도 및 반복 작업을 수행할 수도 있습니다. 또한 검사 중에 비정상적인 상황을 감지하고 적시에 보고할 수 있어 생산 안전성과 안정성이 향상됩니다.

원격 모니터링 및 유지보수 기능이 있어 사람이 닿지 않는 곳에 도달할 수 있으며, 제조 실행 시스템과 원활한 통합을 이루고, 장비 유지보수 및 수리 작업을 지원합니다

휴머노이드 로봇과 머스크의 레이아웃

현재 뉴스에 따르면 Optimus 휴머노이드 로봇은 Tesla의 슈퍼컴퓨터 시스템인 Dojo를 두뇌로 사용하며 슈퍼 컴퓨팅 능력을 갖추고 있습니다. 시각적 인식 측면에서 Optimus는 주로 Tesla FSD의 컴퓨터 모듈과 솔루션을 사용하며 최대 250m의 모니터링 거리를 갖춘 8개의 Autopilot 카메라를 갖추고 있습니다. 이러한 카메라는 머신비전 기술을 통해 주변 환경에 대한 자세한 정보를 획득하고 이를 식별, 분류, 추적할 수 있습니다.

또한 옵티머스는 목, 손, 다리, 몸통 등 40개의 전기 기계식 액추에이터를 사용하여 다양한 움직임을 수행할 수 있습니다. 손에는 12개의 전기 기계식 액추에이터가 있어 거의 인간 수준의 손재주에 도달할 수 있습니다. 이러한 전기 기계식 액추에이터의 모션 제어는 환경을 감지하고 적응하며 자율적인 결정과 실행을 내릴 수 있는 Tesla의 머신 비전 기술과 알고리즘을 통해 달성됩니다.

그 중 주목할만한 관계는 도장과 옵티머스의 관계

Dojo 슈퍼컴퓨터는 AI 분야에서 Tesla의 최신 발전입니다. 그 핵심은 매우 강력한 컴퓨팅 성능과 초고속 대역폭을 갖춘 Dojo 인터페이스 프로세서를 통해 상호 연결되어 있습니다. 9조 배에 도달할 수 있습니다.

Dojo 슈퍼컴퓨터 시스템은 주로 자율 주행 기술의 요구 사항을 해결하기 위해 설계되었습니다. FSD(Tesla의 자율 주행 시스템)와 긴밀하게 통합되어 있으며 대규모 센서 데이터를 처리하고 신경망 훈련을 통해 자율 주행 기술을 향상시킬 수 있습니다.

이제 휴머노이드 로봇인 옵티머스는 화면에 FSD 칩을 내장해 얼굴에 정보를 표시해 AI 시스템을 자동차와 공유한다. 카메라가 정보를 수집한 후 식별, 예측 및 계획을 위해 Tesla의 신경망을 통해 정보를 처리할 수 있습니다. Optimus 휴머노이드 로봇의 움직임 실행은 40개의 전기 기계 액추에이터를 통해 구현됩니다. 이러한 전기 기계 액추에이터는 몸 전체에 장착된 40개의 전기 기계 액추에이터에 의해 제어되며, 발은 힘 피드백 감지 시스템을 통해 부드럽고 민첩한 보행을 달성할 수 있습니다. 각각은 12개의 전기 기계 액추에이터를 사용하여 섬세한 인간 작업을 수행합니다.

테슬라가 수집한 데이터는 이 휴머노이드 로봇에 사용될 수 있습니다. 이론적으로 이 조합은 미래에 상상의 여지가 큽니다

다양한 인간 행동과 작업을 수행할 수 있는 "디트로이트: 비컴 휴먼" 게임의 로봇과 일부 유사점이 있습니다. 이제 옵티머스는 인간과 같은 외모와 신체 구조를 갖고 있으며, 걷고, 물건을 운반하고, 도구를 조작하는 등의 작업을 수행할 수 있으며, 땅에서 펜을 집는 등 섬세한 작업도 수행할 수 있습니다.

물리적, 기계적 원리를 더 많이 적용하고 재료 강도, 운동학, 역학 등의 발전을 결합하면 Optimus는 언젠가 게임에서 설명하는 그대로의 모습이 될 수 있습니다.

위 내용은 머스크는 휴머노이드 로봇의 발전을 발표했는데, '겉보기에 유용할 것'인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!