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[数码讨论]推出机器人大模型,英伟达能否复刻“AI芯片神话”?[5P] [复制链接]

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离线huozm32831

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人形机器人的时代,又近一步。
时隔五年,GTC重回线下,在这场堪称“AI界春晚”的开发者大会上,黄仁勋带来了诸多最新成果,包括下一代架构Blackwell、最强AI芯片B200等诸多“狠家伙”。
而就当整个AI行业的目光都盯在B200芯片之际,黄仁勋在演讲最后放出的Project GR00T项目,其实更值得拿出来介绍一番。
在演讲里,英伟达将该项目称为“人形机器人通用基础模型”,也就是所谓的“机器人大模型”。恰好在GTC大会召开前几天,OpenAI投资的Figure刚刚公布了一段视频,展示了OpenAI为其配置的“GPT大脑”。
如果说这次发布的Blackwell架构GPU产品,进一步拉大了英伟达与AI芯片公司之间的差距。而在人形机器人这件事上,英伟达要面临的竞争对手就强大得多。公布新模型,英伟达正式进军人形机器人
借着AI的东风,英伟达的上一个万亿市值来自GPU与算力。那么想要继续维持市值的高速增长,英伟达必须在维护“算力霸权”的同时,找到下一波浪潮。
作为本次GTC大会的最后一个重要部分,黄仁勋花费大量篇幅介绍英伟达在机器人领域的最新进展,包括“机器人大模型”Project GR00T(Generalist Robot 00 Technology)项目,以及另外两个机器人计划:Isaac Manipulator 和 Isaac Perceptor。

简单介绍一下,Project GR00T 是一种多模态人形机器人通用基础模型,作为机器人的大脑,该模型让机器人学习技能从而执行各种指令。该模型支持英伟达的新硬件 Jetson Thor,这是一款专为人形机器人设计的计算机,可以运行仿真工作流、生成式人工智能模型等。
而Isaac Manipulator加速库平台和Isaac Perceptor软件库则是机器人开发平台IsaacLab旗下整合的全新项目,前者用于辅助提升机械臂的灵敏度与精确度的加速库平台,后者用于提升服务机器人感知能力。
新东西看起来很多,其实我们可以理解成“一个模型+一个平台+N个部件”。
在过去,英伟达在机器人路线的布局其实相当丰富。首先是提供端到端IsaacLAb、Jetson机器人等开发平台,结合生成式AI来支持大规模训练、开发和部署AI机器 人,降低机器人开发门槛与开发成本。
其次是在具身智能大模型方面,英伟达陆续发布了Eureka、Voyager、MineDojo、VIMA等项目,这些都是相当成熟的多模态LLM。
就在上月,英伟达正式成立了一个全新的研究团队GEAR,全称为“通用具身智能体研究”(Generalist Embodied Agent Research),该部门由英伟达AI高级研究科学家、AI代理计划的负责人jim Fan以及他的老搭档Yuke Zhu教授共同领导。

该部门旨在构建适用于虚拟与物理世界的具身智能体的基础模型,致力于实现跨多模态、多场景的智能应用,并计划在未来让每一个能够移动的机器都将实现自主化,让机器人(模拟智能体)像iPhone一样无所不在。
算上这次发布的Project GR00T,英伟达算上在“大模型”这一环节完成了补齐。
除此以外,在投资方面,英伟达通过投资人形机器人初创公司FigureAI和机器人工厂Machina Labs拓展在机器人领域的布局。
同时英伟达还与众多海内外人形机器人公司有着相关合作,可见其未来借助机器人实现增长的决心。
能否复刻“AI芯片神话”?
人形机器人与其他特定场景下的机器人存在一个极大的不同之处,即应用场景的多元化,因此相比特定场景的机器人,人形机器人可以在家庭、工业等众多场景运行,背后将是巨大 的市场空间。
同时人形机器人作为一种新兴的智能终端, 也是AI技术重要的下游应用之一,美股头部科技公司纷纷押注人形机器人赛道。
但从目前的布局来看,大部分头部科技公司依然以大模型为主,例如谷歌发布的RT-2机器人模型、Meta发布的V-JEPA模型以及最近OpenAI与Figure合作机器人大模型等等。

图源 | 光大证券
相比之下,英伟达的布局更广,除了推出大模型以外,英伟达对比专业机器人公司拥有更加丰富且优质的训练数据。
这些数据,一部分来自英伟达庞大的生态伙伴,而另一方面,英伟达摸索一条获取数据的“新路”,即利用自身硬件“造”出数据。
值得一提的是,英伟达不光数据多,训练速度也快——在ISSAC平台的仿真环境下,该平台可以以比实时快1000倍的速度模拟现实,从而处理生成的海量数据。
在行业数据资源几近枯竭的背景下,英伟达靠着自身的硬件条件让AI大模型训练更加容易。相比之下,专业的机器人公司只能消耗来自网络的真实数据。
但大模型与数据都不是英伟达布局的最大野心,其最终目的还是打造机器人开发平台与生态,抢占产业链价值最高点。
这一点战略早在生成式 AI领域已经得到了验证,通过“拿捏”开发者从中赚取差价,英伟达成了AI圈内最大的赢家。
据悉,英伟达几乎可以涵盖目前市面上所有知名的人形机器人制造商,包括Figure AI、波士顿动力、1X Technologies以及国内的宇树科技和XPENG Robotics(小鹏旗下仿生机器人公司)等等,而它们也在本次GTC大会上集体登场为英伟达站台。
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只看该作者 沙发  发表于: 03-20
英伟达推出机器人大模型,能否复刻“AI芯片神话”引起广泛关注。在探讨这个问题之前,我们先来回顾一下英伟达的“AI芯片神话”。

英伟达的“AI芯片神话”主要指其在人工智能领域取得的成功。英伟达的图形处理器(GPU)原本主要用于游戏和图形设计等领域,但随着深度学习的兴起,GPU的并行计算能力被证明非常适合进行大规模的机器学习训练。英伟达借此机会,推出了专为深度学习设计的芯片——Tesla、Jetson等系列,迅速占领了人工智能计算市场,实现了从游戏芯片厂商到AI芯片巨头的华丽转身。

现在,英伟达推出机器人大模型,希望在机器人领域复制其在AI领域的成功。然而,这并非易事。机器人领域与AI领域有很大的不同,包括对实时性、稳定性、可靠性的高要求,以及对机械、电子、控制等多学科知识的综合需求。英伟达虽然在计算能力方面有优势,但在机器人领域仍面临许多挑战。

首先,机器人需要强大的感知、决策和控制能力,而不仅仅是计算能力。英伟达的芯片虽然在计算能力上有优势,但在感知、决策和控制方面的能力还有待提高。

其次,机器人需要高度的实时性和稳定性。机器人的控制往往需要在毫秒级的时间内完成,这对计算平台的实时性提出了很高的要求。此外,机器人的工作环境往往复杂多变,需要芯片具有很高的稳定性和可靠性。

再次,机器人需要高度的集成性和低功耗。机器人的应用场景往往对体积、重量和功耗有严格限制,这对芯片的集成度和功耗提出了很高的要求。

最后,机器人领域竞争激烈,既有谷歌、亚马逊、微软等科技巨头,也有波士顿动力、iRobot、安川电机等专业机器人公司,还有大量创新型创业公司。英伟达要想在这一领域取得成功,需要面对众多竞争对手。

总之,英伟达推出机器人大模型,虽然有其在AI芯片领域的成功经验,但在机器人领域仍面临许多挑战。能否复刻“AI芯片神话”,还需看英伟达如何应对这些挑战。
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