Bots en la industria: la evolución de la fusión entre automatización, inteligencia artificial y Web3

El panorama industrial emergente de la integración de la robótica, la IA y la Web3 se ha desarrollado desde la inteligencia incorporada hasta las posibilidades y desafíos de la economía mecanizada descentralizada. (Sinopsis: ¡El “salario de 1 billón de dólares” de Musk aprobado por los accionistas de Tesla!) 10 años deben cumplir el objetivo de la robótica de IA (Antecedentes agregados: cifrado, IA, robótica: cómo los virtuales logran la trinidad de la tecnología) Este informe de investigación independiente cuenta con el apoyo de IOSG Ventures, gracias a Hans (RoboCup Asia-Pacific) , Nichanan Kesonpat(1kx), Robert Koschig (1kx) , Amanda Young (Collab+ Currency) , Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital) y Jeffrey Hu (Hashkey Capital) proporcionar sugerencias valiosas para este artículo. También se buscó la retroalimentación de los equipos de proyecto de OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network y CodecFlow. Este artículo se esfuerza por ser objetivo y preciso, y algunos puntos de vista implican juicios subjetivos, que son inevitablemente sesgados, y se solicita amablemente a los lectores que lo entiendan. En primer lugar, el panorama de los robots: de la automatización industrial a la inteligencia humanoide La cadena tradicional de la industria robótica ha formado un sistema completo en capas de abajo hacia arriba, que cubre cuatro eslabones principales: componentes principales - sistema de control intermedio - fabricación completa de máquinas - integración de aplicaciones. Los componentes principales (controlador, servo, reductor, sensor, batería, etc.) tienen las barreras técnicas más altas, que determinan el límite inferior del rendimiento y el costo de toda la máquina; El sistema de control es el “cerebro y cerebelo” del robot, responsable de la planificación de la toma de decisiones y el control del movimiento; Toda la fabricación de la máquina refleja la capacidad de integración de la cadena de suministro. La integración y la aplicación del sistema determinan la profundidad de la comercialización, que se está convirtiendo en el nuevo núcleo de valor. De acuerdo con los escenarios y formas de aplicación, los robots globales están evolucionando a lo largo del camino de la “automatización industrial → la inteligencia de escena →inteligencia general”, formando cinco tipos principales: robots industriales, robots móviles, robots de servicio, robots especiales y robots humanoides Robots industriales: La única pista completamente madura en la actualidad, ampliamente utilizada en soldadura, ensamblaje, pulverización y manipulación y otros enlaces de fabricación. La industria ha formado un sistema de cadena de suministro estandarizado, con un margen de beneficio bruto estable y un claro retorno de la inversión. Entre ellos, la subcategoría de robots colaborativos (Cobots) hace hincapié en la cooperación hombre-máquina, la implementación ligera y sencilla, y es la que crece más rápido. Empresas representantes: ABB, Fanuc (Fanuc), Yaskawa, KUKA (KUKA), Universal Robots, Jieka, Aerobo. Robots móviles: incluidos los AGV (vehículos de guiado automático) y los AMR (robots móviles autónomos), que se han implementado a gran escala en el almacenamiento logístico, la distribución de comercio electrónico y el transporte de fabricación, y se han convertido en la categoría más madura de la cara B. Empresas representantes: Amazon Robotics, Jizhijia (Geek+), Quicktron, Locus Robotics. Robots de servicio: Para industrias como la limpieza, la restauración, la hostelería y la educación, es el segmento de más rápido crecimiento en el lado del consumidor. Los productos de limpieza han entrado en la lógica de la electrónica de consumo, y la distribución médica y comercial ha acelerado la comercialización. Además, está surgiendo un grupo más versátil de robots operativos (como el sistema de dos brazos de Dyna), más flexibles que los productos específicos para tareas, pero aún no tan versátiles como los robots humanoides. Empresas representantes: Cobos, Stone Technology, Purdue Technology, Keenon Intelligence, iRobot, Dyna, etc. Los robots especiales se utilizan principalmente en escenarios médicos, militares, de construcción, marinos y aeroespaciales, la escala del mercado es limitada pero el margen de beneficio es alto, las barreras son fuertes, dependen principalmente de los pedidos gubernamentales y empresariales, en la etapa de crecimiento del segmento vertical, los proyectos típicos incluyen cirugía intuitiva, Boston Dynamics, ANYbotics, NASA Valkyrie, etc. Robots humanoides: Vistos como la “plataforma de fuerza laboral universal” del futuro. Entre los representantes se encuentran Tesla (Optimus), Figure AI (Figure 01), Sanctuary AI (Phoenix), Agility Robotics (Digit), Apptronik (Apollo), 1X Robotics, Neura Robotics, Unitree, UBTECH, Zhiyuan Robot, etc. Los robots humanoides son la dirección fronteriza más preocupada en la actualidad, y su valor central es adaptar la estructura humanoide al espacio social existente, que se considera la forma clave de la “plataforma laboral general”. A diferencia de los robots industriales, que persiguen una eficiencia extrema, los robots humanoides enfatizan la adaptabilidad universal y las capacidades de migración de tareas, y pueden ingresar a fábricas, hogares y espacios públicos sin transformar el medio ambiente. En la actualidad, la mayoría de los robots humanoides todavía se encuentran en la etapa de demostración de tecnología, principalmente para verificar el equilibrio dinámico, las capacidades para caminar y operar. Aunque algunos proyectos han comenzado implementaciones a pequeña escala en escenarios de fábrica altamente controlados (como la Figura × BMW, Agility Digit), y se espera que más proveedores (como 1X) ingresen a la distribución temprana a partir de 2026, estos siguen siendo “escenarios estrechos, aplicaciones limitadas de una sola tarea”, en lugar del verdadero sentido del aterrizaje de mano de obra de propósito general. En general, la comercialización a gran escala aún está a varios años de distancia. Los principales cuellos de botella incluyen: problemas de control como la coordinación de múltiples grados de libertad y el equilibrio dinámico en tiempo real; El consumo de energía y la vida útil de la batería están limitados por la densidad de energía de la batería y la eficiencia de la unidad; El vínculo percepción-toma de decisiones que es fácil de perder estabilidad y difícil de generalizar en un entorno abierto; Lagunas de datos significativas (difícil de respaldar la capacitación en estrategia general); La migración transmórfica aún no ha sido superada; y las cadenas de suministro de hardware y las curvas de costos (especialmente fuera de China) todavía constituyen umbrales realistas, lo que dificulta la implementación de implementaciones a gran escala y de bajo costo. Se espera que el futuro camino de la comercialización pase por tres etapas: en el corto plazo, el Demo-as-a-Service es el pilar principal, apoyándose en pilotos y subsidios; A medio plazo, evoluciona hacia la robótica como servicio (RaaS) construir una ecología de tareas y habilidades. Con la nube de la fuerza laboral y los servicios de suscripción inteligentes como núcleo durante mucho tiempo, el enfoque del valor se ha desplazado de la fabricación de hardware a las redes de software y servicios. En general, los robots humanoides se encuentran en un período crítico de transición entre la demostración y el autoaprendizaje, y si pueden cruzar el triple umbral de control, costo y algoritmo en el futuro determinará si realmente pueden lograr la inteligencia encarnada. IA × robots: el amanecer de la era de la inteligencia incorporada La automatización tradicional se basa principalmente en la preprogramación y el control de tuberías (como la arquitectura DSOP de detección-plan-control), que solo puede funcionar de forma fiable en un entorno estructurado. El mundo real es más complejo y cambiante, y la nueva generación de inteligencia incorporada (Embodied AI) sigue otro paradigma: el aprendizaje a través de grandes modelos y representaciones unificadas, de modo que los robots tienen una “comprensión-predicción” de escenarios cruzados—…