倫敦2024年3月5日 /PRNewswire/ -- 自機器人領域的機器學習 (ML) 普及以來，ML 驅動的工作負載變得相當多元。隨著生成式人工智能 (GenAI) 技術不斷發展，基礎模型有望取代或增強現有機器學習和深度學習模型，從而創造出更強大穩定的機器人。因此，Omdia 預計全球機器人人工智能晶片組市場可達 8.66 億美元，推動 GenAI 在機器人領域發展。
自 2022 年 Google 展示用於機器人應用的變壓器 RT-1 以來，多間公司都為推動 GenAI 在機器人領域的普及付出巨大努力。除 Googl 以外，Meta、OpenAI 及豐田等公司亦紛紛在機器人應用中試用或測試各種基礎模型。CloudMinds 和 OrionStar 等中國服務機器人供應商已開發自家基礎模型，並計劃整合至客戶端軟件系統。
然而，GenAI 需要大量資源。大多數行業都在雲端部署 GenAI，因為模型需要大型圖形處理器 (GPU) 叢集進行訓練和推理。相反，機器人傾向局部處理，通常用於優先考慮實時控制和超低延遲響應的任務和重要業務應用程式。Omdia 應用智能首席分析師蘇廉節表示：「雖然 NVIDIA 的 GPU 仍然是雲端基礎設施和機器人的首選 AI 晶片組架構，但 Qualcomm、Intel 及 AMD 等非 GPU 供應商已推出針對設備機器人應用的人工智能系統單晶片 (SoC) 或專用人工智能晶片組，例如機器視覺、導航與地圖構建及功能安全。」
GenAI 普及帶來另一個令人雀躍的發展，即是人形機器人的普及。由於人形機器人是最接近人類外形的機器人類型，許多技術機器人專家會認為整合類人 GenAI 與人形機器人合適亦不意外。在這股浪潮中，Agility Robotics、Boston Dynamics、Figure、Fourier Intelligence、Tesla 及 UBTech 等公司推出各種用於工業和服務領域的人形機器人。不過技術仍處於起步階段，相信未來五年不會見大規模推廣。無人搬運車 (AGV) 及自主移動機器人 (AMR) 仍是普及 GenAI 較成熟的因素。
Su 總結：「產業不應著眼於炒作，而是集中精力做好數據及技術基礎，而機器人供應商則應透過各種模型優化技術，擴展機器人的低功耗 GenAI 功能，強調實時控制和性能，支持計算與連接的融合。對於機器人用戶而言，開發特定領域的 GenAI 模型，並嚴格審查道德、保安、安全和性能將大力推動 GenAI 機器人普及。」
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