UMA揭晓下一代人形机器人愿景
UMA揭晓下一代人形机器人愿景
在Machina Summit大会上,UMA揭晓了其首款人形机器人的设计,并推出了“实时学习”(Real-Time Learning)——这是一种全新的AI架构,使机器人能够通过演示而非编程来学习新技能。
巴黎--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 在Machina Summit大会上,物理AI公司UMA揭晓了其首款人形机器人的设计,并推出了“实时学习”架构。该架构使机器人能够通过演示获取新技能,无需进行手动编程。
此次发布正值人口老龄化、工业回流和能源转型给发达经济体的劳动力市场带来日益增长的压力之际。据Korn Ferry预测,到2030年,全球经济可能面临8500万人的劳动力短缺,未实现的经济产出损失高达8.5万亿美元。在这一背景下,UMA正在开发新一代智能机器人,旨在通过承担体力繁重、重复性或危险的工作来协助人类。
UMA首席执行官兼联合创始人Rémi Cadène表示:“人口、工业和环境挑战都指向同一个现实:社会需要更高的生产力。我们相信,智能机器人将成为解决方案的一部分,它们不是要取代人类,而是作为一类全新的工具,使人类能够投入更多时间去做机器永远无法取代的事情:创造、判断、创新以及关怀他人。”
为真实世界设计的机器人技术
对UMA而言,人形机器人并非为了打造技术展示品,而是为了开发能够在已为人类建好的环境(包括工厂、仓库、物流中心和工业设施)中创造即时价值的机器人。其人形架构使其能够使用现有工具,无缝融入现有基础设施,并与现有团队自然协作。
这种工程方法不仅限于硬件。UMA的机器人通过以模仿人类行为的方式与物理世界互动,能够更高效地从演示中学习,在必要时接受指导,并在实际运行环境中不断提升性能。
尽管如今的人形机器人行业大多在两极之间摇摆:一极是旨在展示工程复杂性的高度机械化机器,另一极是旨在显得亲和的消费级产品,但UMA刻意选择了一条截然不同的道路。
UMA选择了不同的方向。UMA将其称为“着装机器”(dressed machine):其机器人结合了人类比例的体型,用中性面罩取代了面部特征,消除了人与机器之间的模糊界限。柔软的科技感外壳与刻意外露的机械关节相得益彰,坦然展现机器人的机械身份,而非刻意隐藏。
UMA并没有将机器人设计成只为短暂的展示效果而优化,而是通过日常使用来赢得信任。其目标不是打造一台在舞台上惊艳四座的机器,而是打造一台能自然融入工业运营并随时间推移成为可靠伙伴的机器。
“实时学习”:以人类学习的方式教会机器人
UMA平台的核心理念非常简单:未来的机器人应该像人类一样学习。
当人们遇到新任务时,他们会观察、尝试、练习并逐步改进,直到掌握它。“实时学习”将同样的原则应用于机器人领域,使机器人能够从演示中获取新能力、适应陌生情况,并通过经验不断完善其执行效果。
该平台无需工程师为每个新应用手动重新编程,而是使机器人能够从环境中持续学习,使其在广泛的工业环境中大幅提升灵活性且更易于部署。
正如Cadène所解释的那样,行业的挑战已不再是制造能执行单一任务的机器人。下一个突破在于制造能够学习新任务的机器人。
在欧洲打造物理AI
尽管如今的人形机器人竞赛主要由美国和中国主导,但UMA认为欧洲在引领物理AI发展新篇章方面具有独特机遇。
该地区拥有世界一流的科学研究、强大的工业基础,以及由结构性劳动力短缺驱动的日益增长的自动化需求。对UMA而言,欧洲不仅是公司的诞生地,更是智能机器人能最快创造价值的地方。
拓展人类潜能的技术
今天的发布不仅仅是一款人形机器人的亮相。它更体现了UMA对物理AI的更宏大愿景:打造能够持续学习、适应并与人类并肩工作的智能机器,以应对社会面临的最紧迫的人口、工业和环境挑战。
Cadène表示:“我们仍处于这段旅程的起步阶段。人形机器人需要数年时间才能实现大规模部署,正如互联网和智能手机在改变整个行业之前也需要时间一样。我们相信,智能机器人将以同样的方式重塑实体经济。”
“总有一天,机器人将参与制造下一代机器人,从而加速自身的部署。但我们的目标从来都不是取代人类,而是拓展人类的能力,让每个人都有更多时间去创造、解决问题,并专注于那些使我们成为独一无二的人类的事情。这一愿景指导着我们在UMA做出的每一个科学、技术和工业决策。”
关于UMA
UMA是一家欧洲物理AI公司,致力于开发新一代智能人形机器人。
该公司由Rémi Cadène、Pierre Sermanet、Robert Knight和Simon Alibert于2025年创立,结合了前沿AI、机器人技术、具身智能、嵌入式系统和工业工程领域的专业知识,旨在打造能够通过演示学习并在真实环境中安全运行的机器人。
UMA总部位于巴黎,并在伦敦和日内瓦设有团队,致力于构建一个物理AI平台,旨在帮助各行业应对劳动力短缺问题,同时使人类能够专注于更高价值的工作。
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