Coatue以为，AI机器人是一股颠覆性的力气，有望成为人类历史上最大的科技浪潮之一，值得高度重视。
这篇陈述亮点许多，不只详尽剖析了现阶段AI机器人面临的应战，一起也对职业开展做出了合理展望，从出资的视点给出了专业定见。不管你是科技出资人、AI从业者、仍是对机器人感兴趣的朋友，都值得一读。
1961年，第一台工业机器人诞生于GM，用于轿车出产流水线多年的开展，机器人的形状渐渐的变多样，功用场景也丰厚了起来，有扫地机器人、四足机器人、人型机器人等。
以工业机器人为例，每万名制作业职工对应机器人的数量从2013年的53台增长到2022年的151台，CAGR到达12%。
机器人公司都会存在商业化困难的问题，加之前期本钱开支巨大，22-23年很多机器人公司破产倒闭。
上一代机器人更多是履行某些单一使命的，比方扫地机器人只担任扫地，农业无人机只担任灌溉农田，工业机器人只担任机械焊接等。
可是跟着AI泛化智能的出现，下一代机器人有望成为“通用机器人”，担任林林总总的使命与环境。
正如大言语模型让言语推理成为实际，空间大模型有望打破第四面墙，让AI真实了解物理国际，从而与之交互。
比照不同模态下的最大数据集，文本模态约15T tokens，图片模态有6B图文配对数据，视频模态有2.6B视听特征数据。
但是机器人模态只要240万个数据片段，比较其他模态而言，数据堆集远远不够。
已然数据是机器人开展的中心瓶颈，那么有什么方法可以快速堆集机器人练习数据呢？
望文生义，由试验人员操作机械手柄，长途操控机器人做出相同动作，以此来堆集数据。
仿真或许是现在最有或许做到规模化数据生成的途径，背面需求巨大的算力支撑。
曩昔一年中，Azure云平台上的A100显卡租借价格从6美金/小时下降到1.5美金/小时，降幅到达75%。
硬件本钱同样在快速下降，20年L3 LiDAR传感器的本钱在7400美金左右，现在现已腰斩到3200美金。
Coatue以为26-27年人型机器人的本钱就会下降到人类均匀薪酬以下，这无疑会对全球劳动力商场构成严重冲击。
比方宇树的H1机器人走路的速度到达3.3米/秒，而人类均匀走路的速度只要1.42米/秒。
无人驾驶轿车从L1到L2花了大约20年，而从L2到现在的L4只用了不到10年。
大模型开展如火如荼，我们都在等待着机器人范畴迎来自己的“ChatGPT时间”。
纵观曩昔20年，真实称得上科技范畴的“WOW!时间”的只要三次，分别是07年的iPhone、22年的ChatGPT、以及24年的无人驾驶。
首要，它们都在day 1带来了激动人心的use case，并经过口耳相传构成病毒式传达。
其次，使用本钱到达拐点，使得技能可以向商场群众遍及，构成正向的商业模型。
Coatue猜测，机器人并不会迎来所谓的“ChatGPT时间”，由于它尚不具有以上几点特征。
相反，Coatue以为机器人的遍及，会阅历由浅入深的三个阶段，走出一条共同的开展途径。
，指顾客直接享受机器人供给的服务，而非自己具有机器人，相似B2B2C的形式。比方你在咖啡厅享受一杯机器人拉花的咖啡，就归于这个阶段。
关于家庭人型机器人，才能生长途径依次为：扫地 - 煮饭 - 管家- 保姆。
关于户外人型机器人，使用场景生长途径依次为：库房 - 门店 - 消防- 手术。
环绕AI机器人，一个完好的生态圈正在构成，包含机器人开发工具、机器人练习数据集、机器人运维、空间大模型、机器人出产制作等。
Neuralink的脑机接口、SpaceX的卫星通信、Tesla的无人驾驶、xAI的大言语模型、Optimus的人型机器人，马斯克的这盘大棋正在逐步浮出水面，越来越明晰。
作为AI年代极少数具有机器人全栈才能的公司，Optimus的开展值得等待。