大模型带动智能化发展 仿生机器人赛道的未来和机会_BTC:CHA

随着传感技术、运动控制和计算机仿真与机器人技术的深度融合,机器人对于复杂外界环境的感知能力大幅提升,其处理实际问题的自主性、稳定性、可靠性也大幅提升。在技术发展和市场需求的驱动下,服务机器人的体积更小、交互更为灵活;其服务领域和服务对象不断拓展,并进一步向各应用场景下沉;从发展趋势来看,服务机器人正由“感知智能”向“认知智能”迈进,仿生机器人等新兴方向创新活跃,仿人机器人研发再度迎来突破。

仿生机器人是指模仿生物,从事生物特点工作的机器人。北京理工大学和中关村智友研究院发布的报告将仿生机器人划分为三类:仿人机器人、四足机器人和科研探索型机器人。其中,仿人机器人和四足机器人因其产业化落地的可行性而备受科技行业关注。

近日,在北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会的指导下,由中关村智友研究院主办、中国机械工业联合会与中国机器人产业联盟参与协办的《Tech Link智友科学家前沿论坛——仿生机器人技术创新与应用》在京圆满闭幕。与会科学家与创业者对智能仿生机器人的产业现状和技术研发展开了发散性思考。

美众议院金融服务委员会通过《区块链监管确定法案》:7月27日消息,美国众议员Tom Emmer发推表示,他提出的《区块链监管确定法案》(Blockchain Regulatory Certainty Act)刚刚在美国众议院金融服务委员会获得通过,该法案将奥巴马政府时期制定、特朗普政府时期重新制定的关键财政部指导方针编入法律,以确保加密领域的开发商和非托管服务提供商(矿工、验证者、钱包提供商)不被视为货币转移者(Money Transmitters),并且不受与托管加密货币交易所相同级别的监管。

金色财经注:该法案已通过美国众议院金融服务委员会,下一步将交由美国众议院投票。[2023/7/27 16:01:07]

仿人机器人行业发展的三个关键难题

仿人机器人是智能机器人的一种高级形态,它具备人的外形特点,特别是拥有复杂的多体动力学系统。该机器人的主要特点是,无需改变人类工作、生活的环境,就能够使用工具,完成拟人化的多种任务。此外,仿生机器人具备拟人的运动能力、环境适应能力和作业能力,因此行业对仿生机器人的期待是:去人不能去的地方,做人不能做的事情。

分析师:投资者的投资组合都应该包括股票、黄金、现金以及BTC和ETH:金色财经报道,著名交易员和市场分析师 Michael van de Poppe 在推特上发布了一份资产清单,每个投资者的投资组合都应该包括这些资产,以便为不可预见的市场逆风做好准备。

其中包括房地产和股票、黄金、白银和铀等商品、现金以及BTC?和ETH等加密货币。这位市场专家还强调了投资者在一致的基础上定期重新平衡其投资组合的重要性,以确保为任何市场情况做好准备。[2023/5/24 15:21:56]

北京理工大学机电学院教授,博导,北京理工大学智能机器人研究所所长余张国认为,衡量仿人机器人的核心能力有三个方面,运动能力、环境适应能力、多任务作业能力三方面,这也是仿人机器人领域需要突破的三大关键点。

运动能力方面,国内科研单位还需要突破驱动部件的限制,同时在平衡控制方面采取一些措施,解决机器人在运动过程中的平衡稳定问题。仿生机器人的运动过程实际上是一个与摔倒抗争的过程。作业方面,当下的仿人机器人运动能力和驱动部件的开发主要依靠工业组拼模式,国内仍通过专用部件开发模式来提高机器人的运动性能。

以太坊ERC-20日均转移量、唯一地址数、日均验证智能合约数量等多个链上指标出现普涨:金色财经报道,最新链上指标表明以太坊使用量和网络活动正在增加,对资产需求和 ETH 价格产生了积极影响。根据 Etherscan 统计,上周 ERC-20 Token 日均转移数量突破 100 万笔,过去六个月内翻了一番;以太坊唯一地址数也达到 2.21 亿的历史新高,过去六个月增长了约 10%;此外,以太坊网络的日均交易量稳定在 100 万笔左右,表明在过去三个月中网络使用和活动并没有随着价格下降;以太坊网络上日均验证智能合约数量较去年同期增加了约 140%,据 Etherscan 数据,目前以太坊每天大约有 600 份新合约得到验证。(beincrypto)[2023/1/30 11:36:52]

环境适应方面,仿人机器人不能仅保持“走”、“跑”、“跳”这样的单一运动模态。而是要具有行走、跳跃、摔倒保护等多变的模态。

Yearn核心开发者提示以太坊客户端的各个更新版本:9月2日消息,根据Yearn核心开发者banteg转发的推特用户@SomerEsat的提示,目前以太坊质押共识客户端的更新版本如下,Lighthouse的v3.1.0版本、Nimbus的v22.8.2版本、Teku的v22.9.0版本,@SomerEsat建议所有主网用户在UTC时间9月6日11:34:47(北京时间9月6日19:34:47)Bellatrix升级之前更新。

此前消息,V神提醒用户需在信标链硬分叉前更新客户端。[2022/9/2 13:04:06]

在多任务作业能力方面,目前的仿人机器人在智能化层面还没有较大突破,未来行业也要将人和机器人的智能结合起来,提高智能作业的能力。

四足机器人的落地仍有关键技术障碍

北京工业大学副教授,智同工大智能传动研究院副院长纪姝婷指出,仿生移动机器人可以被广泛应用于外太空探索、军事侦察、战争冲突、灾难救援等诸多危险环境中。目前,美国军方在仿生移动机器人领域的研究成果显著,他们已经研发了全自动轮式车辆、腿足式机器人、外骨骼机器人等针对不同场景的仿生机器人产品。俄罗斯、日本等国也在加大对仿生机器人的开发投入。

CryptoQuant分析师:近期加密市场反弹由做市商推动:7月24日消息,CryptoQuant分析师DanLim发文表示,通过参考价格上涨或下跌时UTXO(UnspentTransactionOutput)值的分布变化,可以推测出市场是由巨鲸还是散户投资者推动。

近期加密市场反弹期间,UTXO值的分布趋势如下:10~100BTC:无变化100~1KBTC:减少1K~10KBTC:减少超过10KBTC:显著上升

这意味着市场的上涨是因为持有超过1万枚BTC的巨鲸买入BTC,亦即近期的反弹是由做市商而非散户投资者推动。但DanLim补充称目前不清楚做市商买入是为了启动牛市还是短暂反弹。[2022/7/24 2:33:58]

尽管仿生移动机器人行业的发展如火如荼,但是该板块的经济创收能力并不尽如人意。2020年韩国现代对波士顿动力发起的收购价格是1万亿韩元,而7年前谷歌收购波士顿动力的价格却是30亿美元。

“波士顿动力的技术的确先进,但是目前常见的四足机器人存在的主要问题是,在未知的非结构地形条件下,其运动能力的稳定性、负载能力、耐用能力、制造成本、可靠性和轮式或履带式机器人相比仍有不足。”纪姝婷认为,解决这一问题的关键是作为机器人核心部件的关节驱动器。关节驱动器直接决定了机器人运动的平衡性、稳定性和抗干扰能力。目前仿生机器人的主要驱动方式有三种。

第一种是液压驱动,这种方式的功率很高,承载能力强,但是噪音非常大。第二种是串联弹性驱动。该方法是将电机和减速器之间放入了一个弹性元件,用它和编码器精确地测量力或力矩。这种方式采用的减速机传动比比较大,但是它的反向驱动能力并不好,还需要额外加装一些传感器,这会增加它的体积和重量,降低关节驱动器的功率密度。第三种是半直驱驱动。麻省理工学院提出的Cheetah采用了该模式,通过电流环方案实现力控。这种关节采用的是行星齿轮减速器,传动比一般低于10,且没有额外传感器,具有很高的反向驱动能力和齿轮传动效率。

目前主流的关节驱动器多采用谐波齿轮减速器、摆线齿轮减速器、行星齿轮减速器。其中,谐波减速器传动比一般会大于30,传动平稳且质量轻,具有很高的定位精度和重复定位精度,但是谐波减速器传动效率比较低,和同体积的其他减速器相比,其承载力不高,反向驱动能力较低。摆线齿轮减速器适用于腿足式机器人,其抗冲击能力更强,可靠性更高,且该减速器传动比适用范围最广,相应的承载力较高。但是摆线齿轮减速器因为设计和制造难度较大,其应用并不广泛。而行星减速器的传动比较小,反向驱动能力更大,传动效率也更高。

纪姝婷表示,目前智同工大技术研究院等国内企业正在攻克减速器的设计和研发难题。

仿生机器人行业的未来发展趋势

论坛上,北京理工大学和中关村智友研究院联合编著的《仿生机器人行业报告》正式发布。北京理工大学和载人航天工程办公室的博士后佘浩田介绍称,该报告包含五个部分,形成了三个核心观点:

第一,机器人时代来临,而仿人和四足机器人是其中比较具有成长性的细分赛道。

第二,仿人机器人带来有别于传统工业机器人产业链的差异化需求,相比于工业机器人,仿人机器人对系统的零部件需求更为精密。目前该领域的关键技术难点是运动控制、高扭矩密度的驱动单元研究、环境感知能力、人机交互能力等;

第三,无框力矩电机与精密减速器将更具成长空间。

针对仿人机器人和四足机器人领域,报告认为,未来仿人与四足机器人会与人工智能紧密结合,以ChatGPT为代表的人工智能技术将推动人机交互和环境感知技术的发展。其次,仿人机器人在感知、决策、控制方面提出了更高的要求,随着仿人机器人的产业化预期提高,对专用芯片的需求也会不断提高。此外,随着电机技术的发展,电机直驱将是未来仿人和四足机器人的发展趋势。

报告同时提到,目前产业化方面,仿人和四足机器人还面临很多挑战,例如,应用场景方面,两种机器不仅需要在实际应用场景里高效运行,还需要解决稳定性、可靠性、安全性的问题。此外,产业还需要推动关键技术的突破来加速产业化落地,在可扩展性方面,两种机器人需要在特殊场景内进行定制化开发,进而达到机器人适应不用应用场景的目的。

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