机器人的价值,最开始是在工业领域的普及而受到全球认可的。尤其是,主要需求领域的汽车与电子制造产业中,机器人的安装使用,带动了生产效率的大幅增长。新一代信息通信技术的发展,催生了移动互联网、大数据、云计算、工业可编程控制器等的创新和应用,推动了制造业生产方式和发展模式的深刻变革。德国 “工业4.0”战略旨在通过深度应用信息技术和网络物理系统等技术手段,将制造业向智能化转型。
伴随德国工业4.0时代的到来,一方面,生产制造领域的工业机器人将成为智能制造的主力军,因为制造业是机器人的主要应用领域。在生产过程自动化中 大量采用了机器人,例如,如今的汽车产业、电子制造产业的大规模量产技术中,大量采用着各种机器人;另一方面,Google等互联网企业向机器人产业的涉 足,为机器人产业环境带来了剧变。这些变化,将使机器人开始应用大数据实现自律化,使机器人之间的实现网络化,物联网时代也将随之真正到来,机器人也将不 断地升级为智能机器人。
目前,日本在机器人生产、应用、主要零部件供给、研究等各方面依然在全世界处于遥遥领先的优势,依然保持“机器人大国”地位。数据显示,2012 年,日本机器人产值约为3400亿日元,占据全球市场份额的50%,安装数量(存量)约30万台,占全球市场份额的23%。而且,机器人的主要零部件,包 括机器人精密减速机、伺服电机、重力传感器等,占据90%以上的全球市场份额。
但是,我国工业机器人主要集中应用于汽车、电子信息等行业,主要是嵌入到大规模的生产线中的工业机器人。未来的机器人,将更多的应用于三品产业(食 品、化妆品、医药品)行业,以及更广泛的制造领域、各种各样应用环境的服务领域、中小企业等。为此,未来的机器人发展,不是那种大型的用于焊接与喷漆的生 产线专用机器人,而是研发更小的、广泛应用的机器人,同时适用于中小企业的性价比较高的机器人。也就是,要根据各种领域的实际需求,灵活改变机器人。
为了加速机器人的普及应用,机器人供应商、系统集成商、用户之间的关系需要重新定位。与以往不同,这三者完全可以形成一种可共赢、可获取高附加值的关系。届时,他们能够发挥各自的创造力,形成凝聚力与竞争力,一边兼顾成本结构,一边共同致力于提升竞争力所需的技术开发。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。