抽象的国内AI芯片重塑了人形机器人的成本线。有li yuan编辑｜郑Xa的人形机器人的价格正在进行高平台潜水。在2024年，Yushu发布的99,000多名双足机器人在价格方面也令人惊讶。 2025年，有40,000个双足机器人和100,000个两臂智能机器人。美国银行预测，到2030年，Hanoid Robot硬件成本将下降70％。降低成本的逻辑非常清楚：2025年，摩根士丹利的报告指出，除了“大脑”（即芯片）（即仍然依靠高端AI芯片芯片国外），几乎所有机器人身体部件都可以在中国完成。但是，最后一个堡垒也倒塌了。 6月11日，从Horizo​​n出生的Spedut Potuto Putopot Robot Company发布了第一个用于机器人的单一SOC计算和控制机器人开发套件，并配备了智能方案-RDK S100。红薯机器人以前释放了两个机器人芯片，其计算力为10个顶部在下面，主要和低计算强度的机器人（例如扫描机器人，蚱hopters）等机器人。此时发布的RDK S100首次将计算强度提高到100-100的最高水平，这可以满足更高水平的具体智能机器人的使用。在演示中，红薯机器人使用RDK S100连接到Yushu机器人，并使用RDK S100计算强度来实现机器人的舞蹈。在另一个演示中，机器人使用RDK S100计算强度来识别和拾取桌子上的项目。不仅如此，RDK S100还采用了与NVIDIA芯片不同的创新体系结构：集成的计算和控制。 Produkto本身将CPU+BPU+MCU包括在一个良好的合作中。本地线使用开放的生态来支持中国智能汽车的“智能驾驶平等权利”。它刚刚宣布，它可以筹集1亿美元的红薯机器人，以在TH中做类似的事情E机器人的领域？ Geek Park与红薯开发商采访了副生态总裁Hu Chunxu，并与他讨论了他如何看待红薯机器人在该行业中的作用。 01从Horizo​​n重生，专注于机器人方案研发问题问：地瓜与覆盖面分开了，这带来了行业的优势？ Hu Chunxu：地瓜机器人是机器人业务部门触及的，这一业务部门先于Aiot业务部门。 Aiot业务部门实际上是自2015年开始以来就已经存在的Direksyon的业务。因此，如果您跟踪它，则可以对其进行监视以延伸以推广该组。因此，在现在独立运营地瓜机器人之后，必须有许多技术积累和市场资源可以在原始系统的帮助下继续努力。在产品级别，包括当前RDK S100 HAR的一些最基本组件Dware实际上已允许达到BPU组件。我们和这部分为我们节省了研发资源的大量投资。在BPU方面，它通常与Horizo​​n Travel系列的芯片一致。在市场层面上，我们今天看到的大客户实际上是我们当时或公司中拥有的所有客户，他们仍然是红薯的客户。如今，Horizo​​n专注于固定车辆的方向，而红薯机器人则继续执行固定车辆以外的机器人方向。这样的业务部门使我们更加重点和更好地促进他们的目标。问：开发红薯机器人的基本节点是什么？ Hu Chunxu：从大时节点的角度来看，过程中有两个非常重要的一点。第一个是在2019年至2020年初之间，当时 - 参见-Stee -Trategic focus。第二个节点是2024年红薯机器人的正式轮换。该决定更多的是基于整个行业节奏变化的判断。我们看到的是，体现的行业正在迅速发展，因此我们应该镇定行业快速发展的速度。问：为什么它分为此节点？ Hu Chunxu：最重要的变化是开发大型模型。 2023年初的Chatgpt发行是整个AI行业的令人不安的加强，直接影响了机器人行业。机器人领域的主要困难是，缺乏智能是漫长的，将其应用限制在更多情况下。尽管大型模型的出现无法完全解决问题，但至少它使行业可以看到“解决”的希望。我们的判断始于2024年，机器人行业和大型模型开始相互深入渗透。因此，要维持这种节奏并更好地在我们的机器人方向上使用资源，包括人力资源，yETAFTER部门，我们可以更多地专注于完整的时间和红薯机器人，并在我们的效率方面提供完整的发挥。问：Horizo​​n的业务与当前的机器人红薯业务有什么区别？ Hu Chunxu：两者之间的主要区别是他们关注的不同应用程序。 Horizo​​n完全致力于车载智能，而红薯机器人则专注于机器人领域。这两种情况在未来的发展路径上存在显着差异，并且在技术进化途径，生产率和业务方向的程度上都会存在重要差异。例如，红薯机器人符合BPU进化路径，其计算强度的规格通常相似。但是就业务实施而言，两者显然是奈恩。以SOC为例，Horizo​​n的旅行系列系列主要针对车辆情景，及其洛杉矶的方式Nding基于“域控制器”体系结构；在机器人领域，RDK也可以被视为“域控制器”，但其设计思想完全不同。作为机器人侧的主要控制平台，RDK将SOC作为核心，并通过富裕的接口与控制器，执行器和其他模块有关。I -Block，实现了整个机器的控制。可以说，芯片核心的技术体系结构越来越近，基于平台的两个相似之处越多。但是，他们越集成外围系统和应用层，机器人业务就越复杂和多样化，高于车内业务。如果Bakit在设计RDK平台时，我们应该完全考虑机器人行业的碎片和不同特征，这也是一个重要原因。红薯机器人需要在“具体智能”等场景上建立自己的技术判断。但是，我们也可以使用ExpHorizo​​n在车辆领域积累的精致和技术思想。以“端到头”为例，这项技术在乘坐领域相对成年，并且有明确的验证路径。但是，在机器人方案中，仍然面临许多挑战，例如缺乏数据和高度碎片硬件结构。 02实施具体的智能需要时间，并优先解决分层模型的问题。问：机器人行业正在迅速发展。您可以 - 整个行业的整体情况吗？ Hu Chunxu：从宏观的角度来看，我们在2025年将机器人市场几乎分为三个主要部门。第一个主要部门是传统机器人，主要包括工业机器人和成熟的级消费产品，例如惊人的机器人。这种类型的产品由稳定的市场结构以及处于“寡头竞争”状态的主要参与者形成我们称之为传统部门。第二大领域是“新形式的机器人”。这些产品在设计良好的类人动物的水平上尚不复杂，但具有明显的短期潜在实施。常见的例子包括机器人的癫痫发作，游泳池机器人，您的arerobot，选择机器人和娱乐类型，可以与人互动的二维AI风格。该领域由AI和大型模型加速。我们判断三年来，一种或多种情况将取得突破和尺度。该领域的玩家的结构更加多样化，包括玩具制造商，互联网公司等，采用级别消费者的方法和以互联网为中心。第三大领域是最受欢迎的体现机器人。如果它是人类的形式，四英尺，一个轮胎或机器人手臂，我们将其称为一个体现的场景。这个场景还活着，但不是很好。在该领域，它可以在两个方向上进行分配：总体机器人（l所有的Humoid机器人）。目标是成为接下来五到十年中广泛使用的工业和家庭场景的单个平台，但是很难在短时间内进行测量。基于方案的机器人专注于特定应用，例如在处理，生物实验，紧急救援等领域扩展四足和轮胎机器人，或在家庭服务场景中应用级消费者级武器。从时间节奏的角度来看，我们相信在未来三到五年中，四个腿的机器人和机器人武器将有可能在某些情况下开始。尽管人形机器人的一般目的仍然需要长时间的技术积累和生态结构。问：如果您只看浮雕机器人的道路，您认为将是下一个开发节点？ Hu Chunxu：我个人更喜欢“跨越”路径而不是开发。它与大型模型非常相似。出现C之后Hatgpt，几乎整个Aiito行业都直接推到了一个新的水平。机器人行业也是如此，尤其是体现智能的发展，这需要类似的“ chatgpt瞬间” - 也就是说，需要某个标志性的事件来清楚地证明在实际场景中具有体现机器人的可行性。这一关键事件可能来自特斯拉或Tige AI等公司。如果他们可以在特定方案中显示具有实际功能的人形机器人，并证明通过清晰的演示或实际部署“这是完成的”，那么这将是整个行业的一个非常重要的建设点。特斯拉说，它将在2025年实现大规模扩展人类机器人的扩张，并可以达到数千或数千个单位。如果实现了这个目标，并且这些机器人在工业或其他有组织的场景中表现出足够的“智能” AGI功能，那么对工业发展速度的影响将是压倒性的 - 在周期中的判断力十年可能会受到重大压制。但是就目前而言，我个人相对谨慎，甚至对是否可以大规模实施，甚至是悲观的。尽管特斯拉和人物确实是该行业中的全球技术领导者和基准，从他们向公众透露的材料来看，在许多主要技术点上仍然有瓶颈。当然，并不排除他们内部有更多未指定的发展。但是，从当前信息来看，在该规模上仍然很难实施。问：在赛观测下，我们如何计划当前的电源计算产品？ Hu Chunxu：在我们深入了解机器人技术的整个进化路径之后，启动RDK S100是一种产品响应。我们指的是自主驾驶系统，并将L1机器人行业的阶段与L5进行比较。该行业目前几乎在L2-L3之间，具有一些聪明的决策和运动能力，但这尚未完全概括。根据这条道路，将有两种未来技术发展的模型：一种是分层结构（即大脑与大脑之间的劳动与合作分裂）；其余的是端到端的AGI路径。我们认为，层次结构更有可能在短时间内实施，因此RDK S100违反了基本技术发展的方向。在硬件设计方面，RDK S100采用了我们提出的“超级异源体系结构”，尤其是CPU + BPU + MCU三核伙伴关系。它期望解决的主要问题是：如何同时在机器人侧面支持感知决策（计算）和控制控制（控制），以实现“大和大脑协调”。此外，从我们的整体产品计划中，RDK S100并不是重点的终点。目前，RDK X3/X5具有10吨计算能力，该计算能力支持传统机器人和新形式的机器人。这RDK S100具有100台计算能力，该计算能力支持分层模型扩展，包括四足，低速移动机器人等。将来，我们将释放Q1 2026C中500台或更高的计算能力，用于携带端到端的AGI-Type机器人。该路线图产品紧密结合了机器人行业的层次进化和技术需求。问：这与NVIDIA路线有些不同吗？ Hu Chunxu：当我们比较这条技术线时，NVIDIA更接近末尾，很多时候我们看到NVIDIA计算的力量更高。它将在7月初拥有新一代的雷神筹码，计算的力量应高达2,000吨。此外，NVIDIA是一家很棒的公司，但主要集中在GPU和数据中心作为主要战场。因此，在机器人等地板上遇到的方案中的投资比例相对较小，尤其是在“控制”链接中，其产品的范围非常庞大。我们发现，NVIDIA Robotics解决方案专注于“大脑”，并且缺乏对“小脑”的本地支持，即对运动和实时控制的控制，导致许多仍需要与外部MCU一起使用的项目，这些项目带来了高架交流和系统复杂性。相比之下，我们的SOC本地支持为地面设备设计的“​​计算和控制集成”，以更好地完成“平台级闭环”。此外，在生态层面上，我们的起点是“致力于开发人员”。红薯机器人通过筹码，开发板，操作系统，文档，工具链中的论坛，为各个团体（例如学生，企业家和KOLS）建立了完整的生态系统。 ACTWE还促进了开发，机器人和其他活动的挑战，以创建一个积极且实用的机器人开发社区。这种逻辑显然是差异从NVIDIA的生态运营的想法中，以专业研究科学或公司AI的发展为中心。我们始终遵守产品和操作尺寸的不同定位。 03碎片破坏了僵局：注意切割市场和学生团队问：目前，一些RDK S100客户参加了测试。使用什么反馈？ Hu Chunxu：我们首先进行了一次小型公共测试，并进行了数十名客户。通常，当计算强度需求低于50台时，仍然有许多市场选择。但是，如果计算力需求超过50台，则具有T级100的Lalo，当前选项有限，主要是NVIDIA和我们的地瓜机器人。客户反馈主要集中在两个方面：一个是供应链的稳定性，另一个是建筑整合带来的成本的绩效和收益。例如，一家制造外部的深圳公司最初使用NVIDIA平台的清洁机器人。一方面，它面临供应稳定性问题，另一方面，它还需要在另一个MCU系统中使用，这会导致成本增加，并且仅限于两个芯片之间的公交频率，并具有性能瓶颈。在引入RDK S100之后，该公司将原始的分离大脑和小脑体系结构纳入了一个平台，从而实现了硬件减轻和性能的改进。芯片内通信的带宽更高，延迟较低，控制响应更及时。目前，他们根据RDK S100专注于他们的产品，并计划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？目标客户承诺吗？将来会扩展吗？ Hu Chunxu：RDK S100定位为支持Hierarchi的智能机器人平台Cal结构。它针对有一些智能需求的方案，但没有追求整个AGI范围，例如四腿机器人，低速车辆，机器人武器和人形机器人，并通过间接获取活动。它不是为整个人类AGI场景而设计的，该场景将由我们未来的S600平台进行。关于定价，Namin的合并两种尺寸：市场返回：确定SOC在手机和汽车行业（约10％）上的比例，并将其推回机器人。认为未来压纹机器人的主要价格出售在25万元之间，合理的SOC定价范围约为2,000-5,000元。成本是积极的：确保在支持客户群众的同时，它保持了理性的毛利润。我们终于提供了两个版本：•RDK S100：80 Top / 12GB版本，INMB 2799； •RDK S100P：128台 / 24GB版本（将于第三季度发布）。此外，我们将制定促销法初始版本期间的ivities，大约折扣200，以进一步降低开发人员阈值并刺激初始扩展。问：除了硬件销售外，Sweet Robots NG土豆将来还会建立不同的商业模式吗？与覆盖范围的结构相比，有什么区别？ Hu Chunxu：作为一家独立公司，我们必须建立一个明确的业务循环。目前，我们的业务模式分为三个方向：芯片销售：这是我们目前的收入来源，针对传统机器人和新形式的机器人，这些机器人继续从Horizo​​n开展Aiot和机器人业务。生态产品销售：包括RDK开发套件和扩展的支持（例如MCU模块，接口扩展板等），由我负责的生态部门领导。云平台服务：我们正在构建一个云平台，主要用于仿真和闭环数据培训。随着机器人继续运行和学习哦，养育到他们到达时，它们将继续像智能汽车一样继续重复和升级。目前，我们是根据该平台部署的商业客户，这将是我们的基本未来差异化功能之一，也是将来的长期收入的重要来源。媒体：机器人领域的发展已经开始，为未来奠定了基础。地瓜目前做什么准备？ Hu Chunxu：Nvidia在十多年前一直在研究CUDA，尽管当时的目的不是做AI或AGI，但当时并非如此。从整个地瓜机器人的技术来看，我们的巨大视野是成为整个机器人的父母的生态系统。为了使其空白，让所有机器人开发公司首先使用我们的东西快速创建机器人。但是，整个机器人行业的当前状况非常分散，在早期，因此我们必须跟随Develo该行业促进整个行业的发展。整个地瓜机器人的方法也是一种长期的方法，因为整个机器人行业在中期和长期中具有长期的未来，例如三年来，我们可以探索更多可以通过生态建设在良好未来发展的机器人公司的开发人员或客户。从未来，我们将通过更多不同的计算功率布局和各种开发板布局来为更多的开发人员提供支持，以便他们可以实施其产品。回到我们运行建筑生态学的完整方法，我们可以对更集中的人群进行全面发展。底层以学生为中心。本节更多地关注人才培训和了解整个行业。它将进行许多机器人水平的测试，比赛和书籍，并在中学，基础学校和大学中穿透很多课程，因此他可以从很小的时候就知道由我们的红薯机器人制成的T机器人处于领先地位以及它们的影响。