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服務機器人在實現高度通用性和泛化性過程中面臨的挑戰-環境的泛化性,任務的泛化性,構型的泛化性

來源:普渡機器人 德勤      編輯:創澤      時間:2025/4/27      主題:其他   [加盟]

從技術角度來看 ,服務機器人的通 用性受限于多個維度的泛化性壁壘 ,這些壁壘 在商業化進程中制約了服務機器人的廣泛落 地 ,共同構成了服務機器人在實現G度通用性和泛化性過程中面臨的復雜挑戰。

• 單一操作對象的泛化性:服務機器人往往需要抓取和操作各種形狀、材質和重量的對象。在 這一過程中,針對不同對象的操作能力具有很高的技術挑戰。以餐飲場景為例,機器人的抓 取技能需要適應如瓷杯、不銹鋼杯和紙杯等各 種不同的杯型和材質,增加了操作的復雜性。

• 操作工具的泛化性:例如在工業場景中,機器人需要使用不同工具完成任務,例如,裝配過 程中需要不同類型的螺絲刀、焊槍等。實現操 作工具的泛化性要求機器人具備適應多種工具 并靈活使用的能力,這對于傳統服務機器人來 說依然是一個技術挑戰。

• 環境的泛化性:服務機器人在不同的環境中執 行任務時,需要適應環境的多變性。干凈的桌 面與雜亂的工作區域對機器人的操作要求截然 不同,而這些環境因素的變化會直接影響機器 人任務的順利進行,進而影響服務機器人賦能 千行百業的能力。

• 任務的泛化性:服務機器人通常被設計用于特 定任務,但用戶往往希望機器人能夠執行多樣 化的操作。因此,實現更廣泛的任務泛化性也 是一個難題 ,從而影響機器人的實用性。例 如,清潔、搬運、引導等每種任務都有其特定 的操作流程和要求,機器人需要具備跨任務的 學習和執行能力,這是實現任務泛化性的關鍵 挑戰。

• 不同構型的泛化性:服務機器人的多樣形態導致了很難通過一套通用的算法。但是,為滿足 各類形態的特殊需求而進行的個性化設計會造 成J大的技術挑戰和經濟負擔,這直接限制了 通用機器人的實現潛力。機器人的形態變化越 多,其所需的操作算法與策略就越多樣化,維 護統一性和靈活性變得J為復雜。

泛化性是實現通用具身服務機器人的重要挑戰, 這些挑戰涉及到機器人的感知、認知、操作和 學習等多個方面 ,需要通過人工智能、機器學 習和機器人技術的不斷進步逐步解決這些挑 戰 ,推動通用具身服務機器人向更廣泛的應用 場景邁進。



服務機器人落地面臨的機遇與挑戰:行業生態的開放性挑戰,通用性與泛化性壁壘

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商用服務機器人行業進入下半場階段的特點:多技術棧融合,全球化與本地化結合,專用邁向通用

打造多元化的產品矩陣,實現服務的全面覆蓋和優化升級;多技術棧融合以完成更復雜的任務;全球化與本地化結合以適應當地的市場特點和文化差異

商用服務機器人發展趨勢:從專用邁向通用

通過 打造全面的產品矩陣為用戶提供清潔、配送、 迎賓引導等復合型的產品組合,確保在同一場 景中多種機器人之間能夠實現完美的調度與協 作,從而提升用戶體驗的一致性

促進服務機器人需求釋放的因素:關鍵技術支持,政策大力推動,產業發展轉型

關鍵技術支持,機器人的移動,操作,交互等技術迎來高速發展;人口結構改變,通過服務機器人技術來應對勞動力的缺乏問題;大力推動制造業、服務業等各行業的智能化轉型升級

服務機器人行業發展趨勢分析2025

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人形機器人“大腦”,神機妙算,加速進化,進入小批量量產階段,算法端智能水平提升,產業處于快速發展階段

報告深入分析了具身智能技術的發展歷程、核心技術亮點、當前面臨的挑戰以及未來投資趨勢;報告也提及了人形機器人行業面臨的三大風險

智元機器人:號角催征,攻勢漸濃,累計下線1000臺,定義G1-G5具身智能演進路線

智元機器人在G2路線已實現了一系列zero-shot 和few-shot的通用原子技能,原子能力模型已經在多個實際場景中得到了商業應用,發布了具身智能G1-G5 技術路線圖

2025“機器人+人工智能”工業應用研究報告,物流配送占比約四分之一,質量管理占比約22%

報告多面分析了“機器人+人工智能”的工業應用情況,包括研究背景、技術趨勢、應用現狀和未來展望

智能機器人產業研究報告2025-驅動因素,發展現狀和發展問題與建議

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2025人形機器人產業發展藍皮書-從研發走向量產及商業化,2029年全球市場規模將達324億美元

人形機器人作為新質生產力,正逐步從研發走向量產及商業化;人形機器人產業前景廣闊,還需適應多場景需求,并克服行業標準缺失、倫理爭議等障礙,預計2029年全球市場規模將達324億美元;

機器人商業化飛輪模型:大量制造—場景打磨—快速迭代

機器人行業商業化形成了“大量制造—場景打磨—快速迭代”的飛輪模型,汽車工廠是人形機器人最有可能率先大批量應用的場景,智能駕駛與人形機器人被認為是具身智能的兩個終端應用

國內機器人產品布局方向:工業、家庭、泛通用

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資料獲取

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