飛象原創(chuàng)（魏德齡/文）“你想買一個(gè)掃地機(jī)器人，還是買一個(gè)機(jī)器人掃地�！边@句在機(jī)器人大會(huì)上某嘉賓的發(fā)言，乍聽是一個(gè)消費(fèi)選擇問(wèn)題，實(shí)際上卻是一個(gè)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展困局。
如今，很多機(jī)器人早已擁有了健全的形體，甚至還能在各大展會(huì)場(chǎng)所跑跑龍?zhí)�，跳個(gè)舞、扮個(gè)萌，或沖上一杯咖啡，但看似擬人化的背后，卻有著大量的人工心血，跳不出“有多少人工，才有多少智能”的窠臼，另一方面人工智能盡管火熱異常，但正在失效的摩爾定律也滲透出了它的瓶頸所在。
機(jī)器人的算力需求
實(shí)際上，無(wú)論是掃地機(jī)器人還是咖啡師機(jī)器人，都是一種機(jī)械化無(wú)思維的存在，它與理想中的機(jī)器人最大的差距就在于“思維”�！叭恕边@一名詞的關(guān)鍵很大程度上在于“大腦”的存在，除了完成基本的生存任務(wù)，還能思考哲學(xué)，創(chuàng)造藝術(shù)。進(jìn)而才能具備舉一反三的能力，于是不止會(huì)在家中掃地，還能做飯洗碗。
本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，每個(gè)智慧個(gè)體的存在，也是一種端側(cè)智能的有力證明。大腦不僅擁有超越云端AI的思考能力，還能快速對(duì)于各種情況進(jìn)行響應(yīng)，而這是當(dāng)前依賴于云端AI所無(wú)法做到的。機(jī)器人的本質(zhì)在于需要具有類似或超越人的運(yùn)動(dòng)能力、計(jì)算能力、感知決策能力的機(jī)電系統(tǒng)。機(jī)器人的計(jì)算、感知、決策都是為運(yùn)動(dòng)而服務(wù)。
這就意味著機(jī)器人同樣對(duì)于時(shí)延極為敏感，不然拌蒜摔跤將可能會(huì)成為工作中的常態(tài)�；趯�(shí)時(shí)性的要求，機(jī)器人將不太能夠接受云端AI，具身智能與邊緣智能將會(huì)在機(jī)器人的發(fā)展中產(chǎn)生融合，一方面機(jī)器能夠通過(guò)感知和交互與環(huán)境，以第一人稱視角進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)。另一方面會(huì)將計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用等核心能力下沉到靠近數(shù)據(jù)源，使終端在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行智能分析、處理和執(zhí)行。
以當(dāng)前市場(chǎng)上的一些機(jī)器人解決方案為例，已經(jīng)開始內(nèi)置有算力更高的處理器，同時(shí)強(qiáng)調(diào)AI引擎的能力，并且集成高性能圖形引擎。以期通過(guò)端側(cè)AI能力，來(lái)為機(jī)器人帶來(lái)更高的思考能力，來(lái)實(shí)現(xiàn)本地化快速反應(yīng)的效果。
然而，不少市場(chǎng)分析均指出，距離人形機(jī)器人的爆發(fā)奇點(diǎn)依舊相距甚遠(yuǎn)，當(dāng)前該品類的價(jià)格區(qū)間為50萬(wàn)以上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于“低智”的掃地機(jī)器人。而即便是50萬(wàn)的產(chǎn)品，也很難達(dá)到所謂“人”的要求，這與如今的技術(shù)瓶頸存在很大關(guān)系。
算力有限模型缺失
無(wú)論是云端AI還是端側(cè)AI，都正在讓摩爾定律失效，盡管AI的性能擁有可見性的飆升，但不妨重溫下該定律的全部描述：“半導(dǎo)體芯片上集成的晶體管數(shù)量每隔18到24個(gè)月翻一番，性能提升一倍，價(jià)格下降一半的現(xiàn)象�！比缃馎I性能提升的背后，并不意味著價(jià)格或是成本會(huì)相對(duì)進(jìn)行下降，代工制程升級(jí)的成本水漲船高，云端AI的提升方式也更多依賴于更多的GPU數(shù)量，并對(duì)應(yīng)了更大的能耗。
也就是說(shuō)，AI提升的代價(jià)背后，是更高的成本，而機(jī)器人又存在著對(duì)于AI算力的渴望。此外，端側(cè)AI的算力本身還有著很長(zhǎng)的路要走，盡管目前在本地同樣可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于70億，甚至是130億參數(shù)的大模型的運(yùn)行，但對(duì)于實(shí)際工作生活中的意義，依舊不能和ChatGPT 4o這樣的云端AI所相提并論，演示意義大于現(xiàn)實(shí)意義。
智力水平不夠的結(jié)果，導(dǎo)致了如果當(dāng)前生硬的將端側(cè)AI算力內(nèi)嵌于擬人類別機(jī)器人的話，會(huì)找不到合理的市場(chǎng)應(yīng)用空間，出現(xiàn)高不成低不就的局面。部分人士認(rèn)為有限的智力或許適合于兒童陪伴類的早教機(jī)器人，但此舉會(huì)對(duì)兒童成長(zhǎng)過(guò)程中的身心健康產(chǎn)生什么樣的影響則頗令人擔(dān)憂，并存在道德倫理上的問(wèn)題。
除了算力跟不上的問(wèn)題外，針對(duì)機(jī)器人領(lǐng)域的通用大模型也處在缺失的狀態(tài)，如果說(shuō)開篇所提到的傳統(tǒng)機(jī)器人控制是小腦的話，大模型將會(huì)在未來(lái)賦予機(jī)器人真正的大腦，讓機(jī)器人不僅能夠快速學(xué)習(xí)某些特定技能，還能實(shí)現(xiàn)交互、預(yù)測(cè)性判斷，并持續(xù)優(yōu)化機(jī)器人的運(yùn)行軌跡和運(yùn)行方式，利用AI反哺機(jī)器本體，實(shí)現(xiàn)二次性能提升。從而才能打破“有多少人工，才有多少智能”的魔咒。
能否有模型的出現(xiàn)也將決定了人形機(jī)器人走進(jìn)家庭的進(jìn)度，據(jù)業(yè)內(nèi)人士預(yù)測(cè)，盡管何時(shí)能夠出現(xiàn)合適的模型不容樂(lè)觀，但模型出現(xiàn)后，短則三年時(shí)間，將有望實(shí)現(xiàn)該品類機(jī)器人的普及。
另外，如同電能作為新能源時(shí)的情況一樣，AI在最初的應(yīng)用過(guò)程中，在工作效率上將不一定帶來(lái)明顯提升，而是需要系統(tǒng)的整體更新迭代，這也是目前很多廠商在談?wù)揂I的同時(shí)，也在努力進(jìn)行生態(tài)的構(gòu)建，如數(shù)據(jù)共享與脫敏機(jī)制、更友善的開發(fā)套件、異構(gòu)且解耦合的設(shè)計(jì)等。
顯然，在掃地機(jī)器人已經(jīng)走進(jìn)眾多家庭的當(dāng)下，何時(shí)能指揮機(jī)器人掃地卻仍有點(diǎn)看不到具體的時(shí)間表，然而一旦突破奇點(diǎn)，只差大腦的鋼鐵之軀將會(huì)蘇醒，一切都將迅猛爆發(fā)。
