抽象的芯片是重建人形机器人的成本线。作者|李元的编辑的人形机器人郑Xa在平台上进行了高潜水。 Yushu 2024推出了超过99,000个Bipedo机器人，在价格方面也令人震惊。 2025年，有40,000个Bipedo机器人和100,000个两臂智能机器人。美国银行预测，到2030年，人形机器人的硬件成本将下降70％。降低成本的逻辑非常明显。 2025年，摩根士丹利（Morgan Stanley）的报告发现，除了“大脑”（即芯片）之外，人类机器人身体的几乎所有部分都可以在中国出生，只是它仍然基于高端IA芯片。但是，最后一个堡垒也崩溃了。 6月11日，出生于Horizon的Sattatot Potago Robot Company推出了SOC SOC SOC的首个集成机器人开发套件，用于机器人和智能场景Incorporated：RDK S100。 Camote机器人以前曾推出过两个机器人芯片。它提供了这样的机器人作为扫地机器人，割草机和其他草切割机，计算机功率少于10个上衣。现在启动的RDK S100首次将计算机功率提高到上层，这使得首次遵守使用高水平的智能机器人。在演示中，使用RDK S100连接到机器人的红薯机器人，并使用RDK S100的计算机功率来实现机器人舞蹈。在另一个演示中，机器人使用RDK S100的计算机功率来识别和获取表中的元素。不仅如此，S100 RDK使用了集成信息和控制芯片的不同创新架构。该产品本身是CPU+BPU+MCU，可以进行有效的协作。本地线路使用开放的生态来支持中国智能汽车的“智能驾驶权”。他是否宣布他可以在机器人空间中筹集1亿美元的红薯机器人来做同样的事情？怪胎公园InteCamote Robots开发人员生态学副总裁Hu Chunxu Rviewed与他讨论了他如何看待红薯机器人在行业中的作用。机器人P：地平线上的废话机器人？设备。借助原始系统。在产品级别上，包括当前RDK S100的一些最中心硬件部分，BPU件确实得到了Horizon的批准。我们和这部分节省了对R＆D的大量投资。BPU方面的资源基本上与Horizon Trip系列的筹码相吻合。在市场层面上，我们现在看到的大客户实际上是我们当时与这个Horizon Group或公司已经拥有的所有客户，现在他们仍然是红薯机器人的客户。目前，Horizon专注于安装在车辆上的车辆的方向，但是红薯机器人继续假设机器人的智能方向是安装在车辆中的车辆以外的机器人。这些业务部门也可以重点他们各自的目标更有效并提升他们。问：红薯机器人开发的关键节点是什么？ Hu Chunxu：源自节点的很好的角度，有两个极为重要的转折点。第一个是在2019年至2020年初之间，当时地平线以战略性为重点。第二个节点是Camote 2024官方衍生产品。该决定是基于关于整个行业节奏变化的判断。我们看到的是，随着体现行业正在迅速发展，我们必须保持行业快速发展的速度。问：为什么它被此节点划分？ Hu Chunxu：最重要的变化是开发大型模型。 2023年初，Chatgpt的推出对整个AI行业的冲动是有害的，并且对机器人行业产生了直接影响。长期以来，机器人领域的中心困难是缺乏智能，这限制了更多情况。外观大型模型无法解决问题，但至少该行业可以看到“解决”希望。我们的决定是，从2024年开始，机器人行业和大型模型开始开始具有相对深厚的相互渗透。然后，为了跟上这种节奏，并在包括员工在内的机器人方向上更好地利用资源，在分裂之后，我们可以更多地专注于整个地平线和红薯机器人，并在效率上完全发挥作用。问：当今Horizon的业务与红薯机器人有什么区别？ Hu Chunxu：两个核之间的差异是聚焦的不同应用场景。 Horizon目前完全专注于车内的智能，而红薯机器人则专注于机器人场。这两种情况在未来的发展途径和基本差异上都在LTO技术进化的途径，商业化程度（如业务方向）都有显着差异。对于前充足的红薯机器人与BPU进化途径的范围一致，其计算机功率规格基本相似。但是，从商业实施的角度来看，两者显然是不同的。以SOC为例，Horizon的旅程系列主要针对车辆中的场景，其着陆方法基于“域控制器” .Masu的架构。在机器人字段中，RDK也可以被视为“域控制器”，但他们的设计思想完全不同。作为机器人侧的中央控制平台，RD通过富界面使用SOC作为核，连接控制器，执行器和其他模块。提供对块和机器的控制。技术体系结构越接近芯片的核心，更多的东西具有共同的平台。但是，我们进入外围系统集成和应用的层数越多，Roboti越复杂和分歧CS业务，比车辆业务贵得多。这也是设计RDK平台时应完全考虑机器人行业的各种零散特性的重要原因。 Batata机器人必须在“化身情报”等场景中形成自己的技术判断。但是，您也可以使用Horizon在车辆领域积累的经验和技术思想。以“从极端到尽头”为例，这项技术在车辆内部的现场相对成熟，并且具有清晰的验证路线。但是，许多挑战仍然面临机器人方案，例如数据稀缺性和高度分散的硬件结构。02化身的智能实施需要时间并优先解决各层的问题。问：机器人行业目前正在迅速发展。我可以扫描整个行业的图像吗？ Hu Chunxu：从宏观的角度来看，我们将大约划分2025机器人市场分为三个主要部门。第一个重要的部门是传统机器人，主要是工业机器人和消费程度的成熟产品，例如扫描机器人。这种类型的产品以及“寡素化竞争”状态的关键参与者形成了稳定的市场结构，该行业处于高速交付阶段和高内部分配阶段，我们称之为传统部门。第二大领域是“新机器人”。这些产品在设计良好的类人动物的水平上并不复杂，但是短期实施的可能性很明显。它的典型例子包括切割机器人和游泳2D风格的人物，这些人物允许娱乐类型的2D风格人物与人互动。该领域由AI和大型模型加速。在三年内，一个或多个场景将提高和规模。该领域玩家的结构更加多样化，包括消费和面向互联网的方法Cluding Toys制造商，互联网公司等。第三大领域是最受欢迎和最喜欢的机器人。无论是人类形式，四腿，带轮子还是机器人武器，我们都将其称为一个体现的场景。场景是动画的，但没有大规模。在这个部门中，通用机器人（像所有潮湿的机器人一样）可以细分为两个方向。目的是成为一个统一平台，在未来五到十年内广泛用于工业和自制场景，但短期内将是不断扩展的。基于阶段的浮雕机器人专注于特定应用，例如在管理，生物实验，紧急救援以及消费者级机器人武器在家庭服务场景中的应用中部署四个腿机器人和车轮。从时间节奏的角度来看，我认为在接下来的3 - 5年中，机器人和四足机器人可以在几种情况下被激活。一般机器人使用仍然需要长期技术积累和生态结构。问：仅查看浮雕机器人的路线，您认为下一个开发节点会发生什么？ Hu Chunxu：我个人更喜欢“跳跃”开发路线。这与最大的模型非常相似。在Chatgpt出现之后，几乎整个AI行业都直接驱动到了新的水平。机器人行业同样适用于体现智能的发展。这需要类似的“时刻。换句话说，需要某些标志性事件才能清楚地验证实际场景中具有体现的机器人的可行性。这一重要事件是特斯拉，而apodría数字来自等公司。如果我们可以在特定场景中表现出人类机器人具有实际特征并证明“这是一个可行的范围或实际上是一个实现的范围”，那么该行业是一个很重要的事件。特斯拉有Said在2025年可以实现大规模的人形机器人，达到数千甚至成千上万的单位。如果实现了这一目标，并且这些机器人在工业场景或其他结构化场景中表现出足够的“智能” AGI能力，那么对行业发展节奏的影响将是巨大的：5至10年的循环试验大幅度逐渐加以concer。但是就目前而言，我个人相对谨慎甚至是悲观的，关于它是否今年将大规模实施。特斯拉（Tesla）和数字无疑是技术和行业参考点的全球领导者，从他们发表的材料来看，在许多重要的技术点中仍然有瓶颈。当然，并不排除他们之间有更多的私人进步。但是，从当前信息来看，很难在该规模上实施。问：根据这样的观察，您如何计划当前的计算机能源产品？ Hu Chunxu：Th在更深入地了解机器人技术的整个进化路径之后，RDK S100的启动是一种产品响应。我们指的是自动驾驶分类系统，并将机器人行业的开发阶段与L1和L5进行比较。该行业目前位于L2-L3之间，并且有shatintelligent的决策和田径运动，但尚未完全概括。根据这条道路，将来将有两种技术发展模式。一种是分层结构（即大规模和大脑之间的劳动与合作分裂）。另一个是从头到尾的AGI通行证。我们认为，层次结构很可能会在短期内实施，因此，RDK S100点朝着传统技术演变的这一方向上实施。从硬件设计的角度来看，RDK S100使用“ Ultra -no nohomogenea”架构：CPU + BPU + 3 MCU Nuclei Collaboration。我们要解决的核心问题是同时在机器人侧（计算）的知觉决定。这是一种有效接受运动控制（控制）的方法。此外，从一般产品计划中，RDK S100不是终点。目前，RDK X3/X5具有10TOPP计算机功率，它可以使用传统机器人和新型机器人。 RDK S100具有100次出色的计算机功率，并承认以层次的方式实现层，包括缓慢的移动机器人。 c，携带末端 - 末端机器人。该产品路线图将机器人行业的层次发展与技术需求相结合。问：这与NVIDIA路线有些不同吗？ Hu Chunxu：比较这条技术线路，我们可以看到NVIDIA接近末尾，在许多情况下，Nvidia的计算机功率越来越高。很快，7月初将有新一代的高筹码，计算机能源将达到2,000吨。此外，NVIDIA是一家很棒的公司，但主要关注GPU和数据中心。因此，TH在机器人地板融合方案中的投资百分比相对较小，尤其是在“控制”链接的情况下，其Produceuco的覆盖范围相对较弱。 NVIDIA的机器人解决方案的重点是“大脑”，并且缺乏对“小脑”的本地支持，即实时移动和控制，许多项目仍然需要装备外部MCU，这会导致系统的通信和复杂性过载。相反，我们的合作伙伴承认为陆地设备设计的“计算和控制集成”，以更好地完成“平台级别的闭路”。此外，在生态层面上，起点是“面向发展”。 Camote Robots建立了一个完整的生态系统，这些系统是从芯片，开发板，操作系统，文档，论坛，应用程序和高级工具链，为各种团体（例如学生，企业家和KOL）的个性化操作方法的完整生态系统。我们还积极参加开发会议，机器人挑战d其他活动。活跃和实践机器人开发社区。这种逻辑显然不同于NVIDIA生态操纵的思想，该思想的重点是专业的科学研究或公司AI的发展。我们一直在产品和操作方面都遵循差异化的定位。 03碎片分解股票：注意Vanguardia市场，学生组P：目前，一些RDK S100客户正在参加测试。您使用什么评论？ Hu Chunxu：以前，他们进行了小型公共测试，涵盖了数十名客户。通常，如果计算机功率的需求低于50上，那么市场上仍然有很多选择。但是，如果计算机功率的需求超过50个停靠站，尤其是当对T级100的需求时，当前选项非常有限，主要是NVIDIA和Camote机器人。克利西的评论主要关注两个方面。一个是供应链的稳定性，以及另一个是建筑整合造成的成本的绩效和优势。例如，使用户外清洁机器人的深圳市公司最初使用NVIDIA平台。一方面，他们面临供应稳定性问题，另一方面，他们需要装备另一个MCU系统，导致成本增加，并且受到两个具有性能瓶颈的芯片之间的公交通信频率的限制。在引入RDK S100之后，该公司集成了大脑和小脑体系结构，最初是在一个平台上隔离的，从而实现了硬件简化和性能的改进。芯片内的通信带宽很高，延迟很低，控制响应更及时。他们目前正在根据Therdk S100重复其产品，并有望在今年年底之前实现新一代的商业实施。问：RDK S100的定价策略是什么？它是配制的吗？是你的塔格ET客户专注于？您将来会扩展吗？ Hu Chunxu：RDK S100被实现为一个智能机器人平台，该平台接收层次结构。有特定的智能需求，但是有四个腿的机器人，较低的目标是不追求全部AGI覆盖范围的方案，例如快速物流车辆，机器人武器和人形机器人具有间接收购任务。这不是为将来S600平台制造的全人AGI场景而设计的。在价格方面，我们结合了两个维度。市场恢复：请参阅移动和汽车电话行业中SOC（约10％）的百分比，然后再次将其运送到机器人。假设Futuros机器人的常规销售价格为250,000元，那么SOC的合理价格范围约为2,000-5,000元。成本是积极的。确保在支持客户的大众生产时保持合理的总收益。最后，我们提供两个versiONS：•RDK S100：80TOP/12GB，价格为2799元。•RDK S100P：128台/24GB版本（第三季度启动）。此外，在初始发布期间有促销活动，估计折扣为200，以获得更多的开发人员阈值并刺激初始实现。问：除出售硬件外，Camote机器人将来会建立多样化的商业模式吗？当时的地平线结构有什么区别？ Hu Chunxu：作为一家独立公司，我们需要建立一个清晰的企业的封闭环路。目前，我们的业务模型分为三个方向：芯片销售：ESTE是目前针对传统机器人和新机器人形式的基本收入流，从Horizon继续其Aiot和机器人业务。生态产品的销售：我负责包括RDK开发套件及其支持扩展（MCU模块，接口扩展板等）。云平台服务：我们正在构建云平台主要用于闭路数据中的仿真和训练。随着机器人在着陆后继续工作和学习，他们继续以智能汽车的身份进行遗传和更新。当前，客户是根据此平台商业实施的。这将成为我们未来的主要差异特征之一，并且是未来长期利益的重要来源，并将转换。媒体：机器人技术领域的发展刚刚开始，为未来扎道。目前正在为红薯机器人做准备吗？ Hu Chunxu：尽管在十多年前在CUDA工作，但Nvidia还是做得很好，但是当时的目的不是做AI或AGI，但当时并非如此。从红薯机器人的一般策略来看，我们的伟大愿景是成为整个机器人的生态系统父亲。坦率地说，每家机器人开发公司都是您应该考虑使用我们的机器人快速创建机器人的第一件事。豪夫R，整个机器人行业的当前状况非常分散，并且在很早的阶段，因此有必要跟随该行业的发展，以促进整个行业的发展。红薯机器人的一般策略也是一项长期策略。这是一个时期，因为整个机器人行业都有长期的未来。例如，在中期三年内，我们可以通过生态结构来探索机器人公司的开发人员或机器人公司的客户。从未来开始，我们将承认更多的开发人员，并允许我们通过更多不同的计算机电源设计和开发表的不同设计实施产品。回到生态结构的一般运营策略时，我们将一般发展分类为更加集中的人群。下层专注于学生。这部分旨在培训整个行业。你可以做男人Y考试，比赛，机器人级教科书和穿透中级学校，小学和大学，并参加了许多课程。
