今日热点！人形机器人进厂：万亿前景待解锁，落地仍存挑战

人形机器人进厂：万亿前景待解锁，落地仍存挑战

北京 - 6月12日，特斯拉人形机器人擎天柱进入工厂的消息引发广泛关注。马斯克对人形机器人市场描绘的万亿蓝图令人振奋，但国内人形机器人产业现状却呈现出“冰与火之歌”的景象。

擎天柱展现强劲实力

在特斯拉工厂的视频中，擎天柱展现了流畅的行走、抓取、搬运等动作，甚至还能完成“金鸡独立”等高难度技巧。这些动作对于传统工业机器人来说并不容易，但对于人形机器人来说却只是基本操作。

擎天柱的强劲实力得益于特斯拉在人工智能、电机控制、传感器等领域的多年积累。马斯克表示，擎天柱的目标成本只有2万美元，这将使其具备极高的性价比，并有望成为未来工业生产的主力军。

人形机器人市场潜力巨大

人形机器人由于其外形与人类相似，能够在更广泛的场景中完成作业，因此被视为未来智能制造的重要发展方向。根据国际咨询机构IDC的预测，全球人形机器人市场规模将在2026年达到26亿美元，2030年将突破70亿美元。

在汽车、电子、食品、医药等行业，人形机器人都有望发挥重要作用。例如，在汽车制造领域，人形机器人可以完成汽车装配、焊接、喷涂等工作；在电子制造领域，人形机器人可以完成电路板组装、元件测试等工作；在食品加工领域，人形机器人可以完成食品分拣、包装等工作；在医药领域，人形机器人可以完成药物制剂、手术辅助等工作。

国内企业积极布局

近年来，国内人形机器人产业发展迅速。优必选、宇树科技、猎豹机器人等企业纷纷推出人形机器人产品，并积极布局产业链上下游。

例如，优必选推出了Walker系列人形机器人，已经在汽车制造、物流、医疗等行业得到应用。宇树科技推出了ATOM系列人形机器人，可以完成包括搬运、码垛、组装等在内的多种作业。猎豹机器人推出了猎豹-小雪人形机器人，可以进行舞蹈表演、互动娱乐等。

落地挑战依然存在

尽管人形机器人市场潜力巨大，但其落地仍面临诸多挑战。

成本高是人形机器人落地的一大障碍。目前，人形机器人的价格普遍较高，难以满足大规模应用的需求。例如，特斯拉擎天柱的成本虽然只有2万美元，但对于中小企业来说仍然是一笔不小的开支。

技术难是人形机器人落地的另一大障碍。人形机器人涉及机器人控制、人工智能、传感、材料等多项技术，对技术研发能力要求高。例如，人形机器人需要具备感知周围环境、识别物体、自主规划路径等能力，这些都需要先进的技术支持。

标准缺失也是人形机器人落地的一大难题。目前，人形机器人产业尚处于发展初期，相关标准尚未完善，这导致人形机器人的兼容性和安全性难以得到保障。

未来展望

尽管人形机器人落地仍面临诸多挑战，但其发展前景依然广阔。随着技术的进步和成本的下降，人形机器人有望在未来几年内得到更广泛的应用。

为了推动人形机器人产业发展，建议相关部门加大政策扶持力度，鼓励企业加大研发投入，完善相关标准，促进产业链协同发展。同时，还需要加强人才培养，为人形机器人产业发展提供充足的人才储备。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。