这给我们进一步发展提供了广阔的空间。 Sonia Huang 我记得五年前有研究团队使用机械臂解决魔方问题。去年，这个领域似乎再次升温。为什么您认为现在是机器人技术的“时代”？有什么不同吗？我们听说OpenAI也重新进军机器人领域，大家都在加紧努力。
你认为有什么改变了吗？ Jim Fan 是的，我认为现在有几个关键因素与以前不同。首先是机器人硬件。从去年年底开始，我们看到了机器人硬件生态系统的崛起。有很多愚蠢的公司，比如特斯拉开发擎天柱、波士顿动力等等。
我们看到硬件变得更加强大，具有更好的灵活性和全身可靠性。另一个因素是价格下降。我们看到制造人形机器人的成本显着降低。例如， 。 2010年，NASA开发了一款名为Robonaut的人形机器人，如果我没记错的话，每个机器人的造价超过50万美元。
最近，一些公司已经设法将功能齐全的人形机器人定价 危地马拉手机号码数据 在 左右。美元，大致相当于汽车的价格。随着产品的成熟，其价格通常会随着原材料的价格而变化。对于人形机器人来说，原材料成本通常仅为汽车的 % 左右。
因此，未来几年我们可能会看到成本大幅下降。这使得这越便宜，这是人形机器人再次获得动力的另一个因素。第三个因素是基础模型。我们看到LLM（如GPT、Claude、Llama等）在解决推理和规划问题上表现非常好。
这些模型的泛化能力足够好，可以进行编码。我们提到的URAC项目使用这些语言模型的编程能力来开发新的机器人解决方案。多模态模型也有所增加，这提高了计算机视觉和感知能力。我认为这些成功也鼓励我们追求基本的机器人模型，因为我们可以利用这些顶级模型的泛化能力，并在它们之上添加动作层以生成最终驱动人形机器人的动作令牌。
这一切我都非常理解。您提到的许多研究进展，其中许多是您对 Centauril 等项目的贡献，以及 Nvidia 的工具（如 IXX 等）极大地加速了该领域的进展，特别是在传感器和更便宜的传感器设备领域， ETC。