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    小米摸着特斯拉过河丨机械反动

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    2022-8-18 22:04:35 32 0

    作者 | 周有辉 周倩
    编纂 | 吴睿
    遐想乔帮主在时,总会在公布会快完结时傲娇来一句:「one more thing...」而后带来真实的最大惊喜:iMac、iPod、MacBook Pro、iPhone 4。而雷军不愧被大家调侃为雷布斯,在一周前小米的秋天公布会上,也在邻近开头时来了个“one more thing”:演示了小米的自动驾驶技术和人形机器人。
    不外得多人以为,雷布斯应该从此改名雷斯克,由于小米接踵规划自动驾驶和人形机器人的步调,类似度和大洋此岸的特斯拉有点高。两个月前,马斯克仅仅是宣告Tesla Bot原型机Optimus擎天柱将于9月底表态,就让A股机器人公司大涨特涨。而这次,雷军间接带来了人形机器人成品「CyberOne铁大」——一个颇接地气的名字,还在台前和铁大互动了一番。
    不外自动驾驶展现就无甚亮眼的地方。虽然完成了诸如被动变道超车、无维护掉头、自动绕行住手车辆、无人值守补能等功用,但仍有许多问题未解:
    Robotaxi典型的摄像头+激光雷达计划,怎么解决机械激光雷达的高企落地本钱还未知;在智能车路测示范区内、且非一镜究竟的视频演示,也无奈看出是不是能在非编排状况下解决城市繁杂路况的博弈问题……
    就像马斯克造完了车要去造火箭,雷军造完了手机要去造车、造机器人,硬件大佬们的寻求老是愈来愈大的「玩具」。自动驾驶和机器人这两件「one more thing」,小米到底「more」在哪儿?
    一、无功无过自动驾驶
    从视频看,小米发布的自动驾驶计划中规中矩,大约处在L2-L3的级别。市场广泛评估是,在官宣造车500天后,小米的自动驾驶效果根本是行业惯例程度。
    先画一下重点。视频最少泛起了两款测试车,据车身外观和内饰构造揣测,分别改装自比亚迪汉和宝马5系;测试场景有三:城市路途、高架和泊车场;凋谢路途场景测试在武汉智能网联汽车测试示范区内实现,完成了车路协同;停车场景测试在北京小米亦庄科技园,零碎先对全部泊车场构造实现了感知记忆。


    (小米测试车在城区自动环岛绕行)
    详细来看,感知计划是摄像头+激光雷达的组合,车身周围除了环顾ADAS摄像头,先后摆布还各有一颗补盲激光雷达,车顶主激光雷达为禾赛 Pandar十二8 ,是一款机械雷达。
    从机械雷达这个选择上看,小米的自动驾驶计划极可能先运用于Robotaxi。机械式激光雷达为目前Robotaxi罕用的主雷达配置,好比文远知行、百度Apollo、小马智行等。
    机械激光雷达的原理是360°旋转扫描,图象残缺无需拼接,从而给到车辆高品质的感知数据,便于算法优化。但恰是由于需求旋转,机械雷达也容易毁坏,且价钱低廉、拆卸繁杂,不好看。蔚来、小鹏等面向家用品牌的ADAS都采取了固态或半固态激光雷达。


    (禾赛 Pandar十二8 机械激光雷达)
    值得一提的是,感知计划也是小米最无奈学习特斯拉的部份。笃信誉摄像头代替人眼的马斯克偏向于用纯视觉计划,撑持这一点的是远超同侪的弱小研发才能和微小数据源。而激光雷达则是从物理角度补足,经过发射激光获得指标物地位轮廓等,疾速3D建模复原路况信息,造成处置应答计划。
    小米还展现了自动充电的构想,车位旁边的充机电器人,可自动伸出机械臂为车辆充电。值得一提的是,挪动充机电器人近期在一级市场造成了一个小热点,其解决的中心痛点是新动力车愈来愈多而充电桩的基建跟不上。虽然看起来产品状态只是把充电桩放在了挪动底盘上,但实际上要让电源、底盘和机械臂协作运行,仍有一定的技术和先发壁垒,因此不少投资人正在寻觅相似标的。


    (小米自动停车入位和自念头械充电)
    从这次交卷能看出,投资和收购是小米补技术课、缩短与竞争对手差距的次要形式——
    激光雷达方面,上文提到的禾赛是国际机械雷达市占前列的玩家,供应智行者、文远知行、Aurora等公司。小米在去年6月参预禾赛科技D轮融资后,随后又于十一月追加7000万美元的投资。
    中心软件部份,去年8月,小米以5亿元人民币全资收购自动驾驶守业公司Deepmotion深动科技,开创团队成员也悉数参加小米。深动科技的产品掩盖了高精度地图、多传感器融会感知模组、自主代客停车AVP功用等等。
    事实上,早在去年小米汽车业务立项后,雷军系资本——包罗小米团体、小米长江产业基金、顺为资本的投资畛域简直掩盖全部智能汽车上上游,除了下面两个畛域,还包罗芯片、自动驾驶零碎、能源电池、OEM等等。
    据IT桔子不彻底统计,2020年至今,小米在智能汽车畛域&自动驾驶畛域,累计投资为54次。
    在密集投资的同时代,小米自动驾驶团队的搭建也在迅速推动。去年6月,小米公布了自动驾驶研发相干岗位,随后一个月,雷军又在微博公布招聘广告,拟招聘500名自动驾驶技术人材。
    也就是说,到去年7月底,小米自动驾驶研发团队的搭建还未实现,据此推算,小米自动驾驶技术研发的时间实际上可能还缺乏一年。
    这是典型的雷军/小米式打法——深化供给链,经过投资入股或收购获取行业中心技术,以最疾速度攒生产品。
    不外,小米的自动驾驶固然也不是只凭买买买,其多年积攒的AI才能仍是失掉了很大水平的复用,而且曾经积淀进自研的软硬架构中。
    雷军当天演讲时表现,小米自动驾驶团队范围已超过500人,自动驾驶技术还失掉了人工智能试验室、小爱团队、手机相机部等多个协同团队的反对。小米汽车自动驾驶担任人叶航军就已经间接办理小米AIoT的“神经中枢”:小爱同窗。
    二、真正惊喜CyberOne
    比拟较自动驾驶的无功无过,公布会开头给雷军献花又合照的CyberOne才更有老乔“one more thing”的惊喜象征。


    (铁大登台)
    CyberOne,身高177厘米,体重52千克,由机电驱动。上半身运用了合作机器人这两年在小型化标的目的的技术积攒,下半身构造模仿了国外双足机器人公司Agility的产品Cassie,后者的研发灵感来自于鸵鸟的行走姿势。感知、交互等技术则运用了小爱原本的积攒。
    它的惊喜点在于研发快和本钱低。一名自称接近研发团队的知乎用户@Tianer提到,往年3月份时,CyberOne还只要一双不残缺的腿部构造。一名机器人从业者告知36氪,大家都以为这次公布会顶可能是“铁蛋(小米此前公布的机械狗)二号”,但没想到小米间接做出了可运转的双足人形机器人,而且把价钱压到了七十万。
    有人形机器人研发人员告知36氪,腰腿部是人形机器人的最大难关,下肢研发4-5年,上肢只用一年是正常景象;而从四足的机械狗到两足的人形,最难的是放弃均衡,这需求机械设计和软件算法的两重才能。
    小米人形机器人名目担任人向迪昀承受媒体采访时表现,人形机器人的难度和铁蛋不在一个level上。“小米经过在智能制作和以前CyberDog机器狗名目上的技术积攒,终究抉择下半身和上半身并行推动,(因此)名目停顿较快。”
    仿人的关节也是难点之一。近些年来合作机器人公司不少在致力霸占高密度扭矩关节,即用尽量小的硬件自重完成更大的“力”。钻研机构广泛以为,关节占人形零件本钱的三分之一至一半以上。
    36氪从业内人士处理解到,小米为了把高密度扭矩关节做好,往年1月份请来了合作机器人公司珞石科技(有初期投资人向36氪表现,珞石估值已达50亿元摆布)的原零碎工程师任赜宇。此后任赜宇始终从事仿人手臂的相干研发任务,珞石也具有自研加速器的相干技术积攒。
    CyberOne下肢构造则十分像美国公司Agility的Cassie机器人,机电的部署地位、连杆构造都根本类似。Cassie机器人也是目前尚有一定出货量的人形机器人,2021年大约卖出40~60台,单价25万美元。


    (Agility机器人)
    马斯克和雷斯克都深知,虽然「自动驾驶实质上就是有轮子的半感知机器人」,但一台能走能献花的人形机器人带来的品牌热度,比自动驾驶的陈词滥调多很多。从各种机能维度上看,小米的铁大寻求的大略率不是迫近人类,而是其AI技术的一次吸睛落地。
    从极首要的能源零碎来讲,机器人静止表示天花板——波士顿能源的Atlas是采取液压驱动,发作力更强,所以能力跑、跳、翻跟斗;小米用的则是机电驱动,更易管制,只有通电再加之编码器和加速器就能行为了,然而机电的功率很难驱动大型人形机器人实现繁杂的均衡行走。
    波士顿能源马克·莱伯特曾表现:“现阶段(2017年)机电驱念头构的功率程度基本缺乏以知足实用化机器人的机能需要。最高程度的机电和液压零碎之间依然有20-30倍的功率差距。”
    所以小米想做的,更像是在其“智能硬件生态”中,基于汽车和人形机器世间类似的软硬件技术栈,迭代下层的软件、算法和零碎架构。
    在人机交互层面,CyberOne能感知45种人类语义情绪,分辨85种环境语义,这部份才能恰是来自小爱同窗团队。据向迪昀引见,小爱团队很早就开始搭建情绪训练模型和环境语音语义模型,这方面技术对软硬件平台要求较高,尚未凋谢给公众用户,而初次运用在了CyberOne。
    另外一方面,人形机器人也需求感知周遭环境,并经过算法进行决策最初履行。其中就需求用到视觉辨认算法、激光雷达算法、传感器融会技术和SLAM导航等一整套技术,这在自动驾驶、自主挪动的机器人(如扫地机器人)、手机摄影和AR上都会有所运用。
    一名关注自动驾驶的美元基金投资人告知36氪,自动驾驶技术平移到机器人的技术,大略可以完成两三成的功用,而且这不是简略的复制挪用,而是基于面前技术原理的鉴戒。“就好像咱们学会了数学书上的例题,掌握理解题办法,就对比容易应战更高难度的标题问题。”
    不外,通用技术到详细产品依然有一道鸿沟。“剩下的七八成仍是需求从机器人自身特征和实际用处登程改进。”他表现。
    注:文章内动图均来自企业民间视频
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