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从 PaDY 到 智能缝纫:IEEE RAS 主席 Kosuge的「六年之约」丨GAIR 2025
2019年GAIR大会,2010-2011 IEEE RAS主席Kazuhiro Kosuge作为机器人专场的首位演讲嘉宾,发表了题为 《Co-worker Robot PaDY》 的开场演讲,整场演讲紧扣工业协作机器人和AI技术融合的主题,分析了当前机器人领域面临的挑战,以及各行业对机器人的需求所带来的发展机遇。 自那以后,Kosuge教授一直沿着这一方向扩展,将协作机器人技术从刚性工业装配延伸至更具挑战性的柔性制造领域。在即将召开的GAIR 2025大会上,Kosuge教授将会带来他的最新研究成果:基于AI的智能缝纫系统。这一研究延续了其团队对物理人机交互(pHRI)的深刻理解,旨在解决全球服装制造业面临的劳动力短缺与自动化瓶颈问题。...
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GDPS 2025|宇树、智元首次同台,上海如何以「应用」领跑具身智能竞赛?
一次关于「什么样的机器人才算真正有用」的集体求解。 作者丨王晓然 编辑丨马晓宁 大模型的兴起给具身智能带来了前所未有的发展,在实验室场景里,机器人的抓取、开箱、简单装配等短 — 中期操作任务的平均成功率落在 90%–98% 区间。 然而,实验室的成果,不一定是工程化的成功。对于具身智能的落地,一个本质问题是:当下的机器人究竟能在多大程度上服务于真实的生产、生活场景? 昨日开幕的全球开发者先锋大会(GDPS 2025),想到了一个办法去客观地评价和衡量这个问题。作为全球首个全面对标世界技能大赛的具身智能赛事,GDPS 2025 可以称得上该领域中一个前所未有的检验场。 与通常聚焦于歌舞、运动等表演性项目的机器人赛事不同,GDPS 2025 将赛场直接设在了真实的应用环境中 — — 要求机器人在嘈杂的工厂里完成精密装配、在医院中安全辅助康复训练、在家庭场景下灵活处理日常任务。 当全球顶尖具身智能开发团队汇聚黄浦江畔,他们挑战的并非实验室参数极限,而是上海这座超级城市抛出的源自工厂流水线、医院病房与家庭客厅的真实需求。...
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具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
仿真合成数据是通往具身智能的必经之路。 作者丨岑峰 编辑丨马晓宁 如果说大模型的出现引爆了通用人工智能的想象,那么,具身智能则让 AI 拥有了可以感知、决策和行动的“身体”。而这一切的背后,都离不开一个至关重要的“生命线” — — 数据。 近日,雷峰网主办了一场主题为《具身智能数据:赋能感知、决策与控制的智能之源》的线上圆桌论坛,邀请了香港大学助理教授李弘扬、光轮智能联合创始人兼总裁杨海波、艾欧智能联合创始人、技术总监高飙三位重量级嘉宾,共同深入探讨了具身智能从数据采集、合成到闭环学习的全过程,为行业揭示了构建具身智能“生命线”的核心挑战与解决路径。 具身智能数据面临的挑战比传统 AI 领域更为严峻。嘉宾们一致认为,数据是构建“机器人基础模型”(Robotic Foundation Model)最关键的一环,但目前行业面临三大核心挑战:数据稀缺性与泛化能力、物理真实性与规模化短缺、商业与数据飞轮的脱钩。 针对真机数据的稀缺性和高门槛,嘉宾们分享了各自的独特解决方案: 李弘扬教授团队发布的 AgiBot World...
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2025 上半年具身智能融资复盘:金额超 200 亿、头部收敛趋势明显、传统制造业巨头增多
作者丨丁莉 编辑丨陈彩娴 聚身智能成为新机遇?资本兴趣又面向何方? 时间进入7月,半个月来,国内具身智能领域共发生16起融资事件,几乎平均每天一起。仅7月8日一天内,就有6家公司官宣获得了新一轮投资。 将时间线进一步拉长,今年以来截至7月16日,AI科技评论以“具身智能”为标签在IT桔子上检索到融资事件共计130件。其中,已明确公布的融资金额共计96.68亿元;另有98件未公布明确金额的融资事件,从千万级到数亿元不等,如果再算上这一部分,预估整个具身智能领域上半年的总融资超过了 200亿人民币,甚至更多。 相关数字已远远超过 2024 年全年的 90 起融资 — — 89.33亿元融资金额。 去年涌向大模型的科技投资,今年开始掉转方向拥抱具身智能,但钱具体流向了哪里? AI科技评论梳理出的上半年融资金额与轮次最多、估值增长最突出的13家具身智能赛道头部公司,大多都选择了大脑与本体“两条腿走路”;在它们的资方构成中,大厂和传统制造巨头充当了重要角色。 资本日渐向头部企业聚拢,或将倒逼创新收敛,并把行业提前带到洗牌期。 Press enter or click to...
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飞轮“倒转”,灵巧手厂商困在夹缝里
技术远未成熟,但价格鏖战已过早升级。 作者丨丁莉 编辑丨陈彩娴 “关于灵巧手,你可以认为所有 demo 都是假的。一切都是过拟合的结果,自主完成任务的能力基本不存在。从业者和非从业者对技术进展的认知差距过大,需要一些可视化的东西来弥合这种鸿沟。”一位业内人士告诉AI科技评论。 这一说法后来得到了多方认同。放眼刚刚过去的 WAIC 和 WRC 两个大会,预编程仍是主流。 今年以来,具身智能的焦点突然从本体延伸至灵巧手——上游零部件、下游本体纷纷下场,灵巧手初创公司遭受两面夹击。 投资者也多方下注,主要押注三个特征:最AI、最像人手、最早量产。 但智能不足仍是最大痛点。 此外,何为最像人手?商用客户到底在哪里?围绕这些问题仍争议不断。环境一片嘈杂,所有争议又最终指向另一个问题——降本。 作为上游部件,理想的状态本应该是“规模量产—数据涌现—技术迭代—成本下降”,但飞轮跑不开就是死循环。本征资本的邢大地指出,灵巧手行业的残酷之处在于,场景需求和竞争优势不明确,市场很容易红海化,“这样的项目几乎是必死的”。 2024...
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