Der ultimative Wettstreit zwischen Kohlenstoffbasis und Siliziumbasis: Hürdenlauf und rasantes Vorpreschen der Roboterindustrie

Während die KI in der digitalen Welt rasante Fortschritte macht und in Sekundenschnelle Gedichte schreiben, Programme und Codes generieren kann, scheint die Roboterindustrie in einen Zustand der „Stagnation“ geraten zu sein.

Was hemmt die „Hände und Füße“ der KI in der physischen Welt?

Warum ist es in der realen Welt so schwierig, dass ein Roboter ein Glas Wasser stabil aufhebt?

Was ist der nächste entscheidende Durchbruchsknotenpunkt der Roboterindustrie?

Können wir noch große Erwartungen an die Roboterindustrie stellen?

Diesen Sommer führten Zhang Yanmin, Fondsmanager von Southern Fund, Wang Wenjie, Gründer des Roboter-Startups Qixuan Technology, und Zhou Hong, stellvertretender Chefredakteur von Wall Street CN, im Eröffnungsgespräch der Tieftalk-Reihe „Nan De Shen Liao“ eine gemeinsame Diskussion über die Roboterindustrie – diese Schlüsselbranche, die zwischen Technik und Realität liegt.

Dies ist nicht nur eine eingehende Diskussion, die direkt die Kerntechnologie der Roboterindustrie trifft, sondern auch ein harter Wettbewerb über Industrie, Betriebs- und Geschäftsmodelle, zudem eine philosophische Untersuchung über das Spiel zwischen „Siliziumbasis und Kohlenstoffbasis“.

Wenn das Denken freigesetzt wird, werden die Diskussionsergebnisse natürlich äußerst spannend.

Kernsätze:

1. Der Grund für den Boom der großen Sprachmodelle liegt in den massiven Textdaten im Internet; aber die mehrdimensionalen Daten über die Kraft und das Gefühl beim Einschlagen von Nägeln in der physischen Welt, die für die Entwicklung von Robotern benötigt werden, fehlen uns.

2. Man kann Roboter nicht trainieren, indem man Videos auf Bilibili oder YouTube anschaut – die physischen Details der realen Welt lassen sich nicht über einen zweidimensionalen Bildschirm erlernen.

3. Technologische Blasen sind in der menschlichen Entwicklungsgeschichte oft eine „notwendige Übel“; ohne angemessene Blasen kann man bahnbrechende Innovationen nicht maximal fördern.

4. Das Schweißen ist kein poetisches Fernziel, sondern ein Kompromiss, bei dem die menschliche Gesundheit für die Technik geopfert wird. Die Aufgabe von Industrierobotern besteht darin, die Arbeiten zu erledigen, die für Menschen ungeeignet sind.

5. Allgemeine humanoide Roboter ähneln dem Apollo-Mondprogramm: Sie sind der Traum an der Spitze der Pyramide, aber während des Aufstiegs fließen die Technologien ständig über und bereichern alle Branchen.

6. In den USA dauert die Herstellung eines Prototyp-PCB-Boards zwei bis drei Monate, in Shenzhen nur drei Tage. Diese Geschwindigkeit der Hardware-Iteration ist der größte chinesische Vorteil, den das Silicon Valley am meisten beneidet.

7. Die aktuelle Roboterindustrie verfolgt im Grunde zwei Wege: Der eine besteht darin, die Umgebung anzupassen, um Maschinen zu passen, was als Automatisierung bezeichnet wird; der andere besteht darin, Maschinen anzupassen, um den Menschen zu passen, was als Embodied Intelligence bezeichnet wird.

8. Wenn Roboter alles können, sogar selbst Maschinen bauen und Erfindungen machen, sind sie die ultimative Produktivkraft. Zu diesem Zeitpunkt wird die Bedeutung der menschlichen Existenz einer ultimativen Prüfung unterzogen.

9. Wenn der Wert eines einzelnen Roboters in Zukunft dem eines Autos entspricht, also 100.000 Renminbi beträgt, wird die zukünftige Roboterindustrie ein riesiger Markt sein. Ganz zu schweigen von Wartung, Teileaustausch, Fernunterstützung …

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Das „Physische-KI-Problem“, das vor der Branche liegt

Der Beginn dieser Diskussion konzentrierte sich auf ein aufmerksamkeitsstarkes Thema:

Warum können Roboter auch nach dem Besitz so leistungsstarker KI-Großmodelltechnologien immer noch keine einfachen feinen Bewegungen wie das Überbringen von Tabletten ausführen?

„Der Grund, warum große Sprachmodelle Intelligenz hervorbringen können, liegt darin, dass die Menschheit in den letzten Jahrzehnten massive Text- und Bilddaten im Internet für das Training angesammelt hat. Aber die Daten der physischen Welt gibt es in Bibliotheken nicht“, sagte Wang Wenjie, Gründer von Qixuan Technology, und traf damit den Kernpunkt.

Wang Wenjie erklärte, dass Menschen von Geburt an Augen, Hände, Tastsinn, Wahrnehmung der Umgebung und Gehör haben, also diese komplexen Wahrnehmungssysteme besitzen. Für Roboter ist es jedoch sehr schwierig, diese Wahrnehmungs- und Betriebsfähigkeiten zu erwerben.

Zhang Yanmin führte ein lebendiges Beispiel an: „Ein Bild kann der KI sagen, dass dies ein Hammer ist, der zum Einschlagen von Nägeln verwendet werden kann. Aber wie schwer ist der Hammer in der realen Welt? Wie viel Kraft braucht man, um eine Wand zu treffen, ohne sie zu beschädigen? Diese mehrdimensionalen Sensordaten fehlen in aktuellen Systemen. Man kann Roboter nicht trainieren, indem man Videos auf Bilibili oder YouTube anschaut.“

In der öffentlichen Wahrnehmung können die Roboterhunde von Boston Dynamics Rückwärtssalto machen, und Roboter in der Frühlingsgala können einheitlich tanzen – es scheint, dass das „Kleinhirn“ der Roboter (Bewegungssteuerung) bereits hochentwickelt ist. Aber diese Fähigkeiten basieren meist auf traditioneller industrieller Servosteuerung. Sobald sie die voreingestellte Umgebung verlassen, erscheinen die Roboter als „körperlich stark, aber geistig einfach“

Das ist das von der Branche allgemein anerkannte Problem „Physische KI (PhysicalAI)“. Die KI in der digitalen Welt hat keine physischen Grenzen und kann unbegrenzt schnell Fehler ausprobieren und iterieren; die Embodied Intelligence muss jedoch physikalischen Gesetzen folgen, und jede Verallgemeinerung einer Bewegung erfordert die Zufuhr massiver Daten aus der realen Welt. Genau diese letzteren Daten fehlen in der Realität sehr stark.

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Das Datenproblem: Wie man Roboter zu „erwachsenen Wesen“ macht

Wenn man dieses Problem versteht, versteht man auch, warum alle Einrichtungen auf der Welt in die „Datenerfassung“ investieren und alle Mittel einsetzen, um den Engpass physischer Daten zu durchbrechen.

WorldLabs, ein von Li Feifei gegründetes Unternehmen für räumliche Intelligenz, kündigte kürzlich die Übernahme von SceniX, einem Startup für Robotersimulation, an. Diese Übernahme zielt darauf ab, durch den technischen Pfad „Real-to-Sim-to-Real“ gefährliche und teure Datenerfassung in der realen Welt durch hochpräzise virtuelle Umgebungen zu ersetzen und den Robotern ein digitales Trainingsgelände für unbegrenztes Ausprobieren von Fehlern zu bieten. In China entstehen derzeit überall verschiedene „Datenerfassungswerke“ und „Datenerfassungsbasen“.

Aber die Schwierigkeiten sind etwas komplizierter als erwartet.

Wang Wenjie erklärte: „Menschen haben Anpassungsfähigkeit – wenn sie etwas nicht klar sehen, können sie Wege finden, es klar zu sehen. Aber Kameras können das nicht, Sensoren können das nicht, und die Dimensionen der erfassten Daten sind sehr begrenzt: Ton ist Ton, Tastsinn ist Tastsinn, Farbe ist Farbe – das erreicht bei weitem nicht die Empfindlichkeit des Menschen.“

Zhang Yanmin ergänzte: Das aktuelle „Gehirn“ des Roboters hat noch keine echte Erfahrung und kein Bewusstsein gebildet, es kann sich nicht so verbessern wie Menschen, die Bewegungen lernen. Für heutige Roboter ist die Hardware ihres „Gehirns“ bereits sehr leistungsstark, aber dieses „Gehirn“ weiß nicht, wie es die Erfahrungen in Lösungen umsetzen kann.

Mit anderen Worten, der aktuelle Kernschwierpunkt der Embodied Intelligence lautet: Die Chipleistung ist kein Problem, das Algorithmus-Framework ist kein Problem – was wirklich fehlt, ist der Zyklus und der Prozess des „Wachstums“.

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Wird Roboter einen „Emergenz-Moment“ erleben?

Ein Kernprinzip von KI-Großmodellen lautet: Wenn Daten, Parameter und Rechenleistung einen kritischen Punkt erreichen, verbessert sich die Leistung des gesamten Modells plötzlich, als ob Intelligenz auf einmal hervortritt.

Wird es in der Roboterindustrie einen ähnlichen „Emergenz-Moment“ geben – wenn die Datenansammlung einen bestimmten Grad erreicht, treten Roboter plötzlich mit unerwarteter Intelligenz auf?

Wang Wenjie gab eine vorsichtige Einschätzung zu dieser Frage: Der Durchbruch großer Sprachmodelle ist ein Prozess, in dem quantitative Veränderungen zu qualitativen Veränderungen führen. Aber dieser Prozess der qualitativen Veränderung ist so komplex, dass die Personen, die dieses System aufbauen, nicht wissen, warum es so funktioniert.

Das ist vergleichbar mit dem, was passiert, wenn ein neuronales Netzwerk mehr als 10 Milliarden Knoten hat – das Ereignis von 3 hoch 10 Milliarden liegt außerhalb des menschlichen Verständnisses. Daher kann niemand derzeit klar sagen, wann der „Emergenz-Moment“ von Robotern eintritt.

Zhang Yanmin erweiterte das Thema anschließend auf ein umstritteneres Gebiet: Werden Maschinen ein Selbstbewusstsein entwickeln?

„In der Philosophie erkennen die meisten Philosophen nicht an, dass Maschinen ein Selbstbewusstsein haben können“, sagte er. „Die aktuellen großen Sprachmodelle lernen durch massive Daten und geben bei ähnlichen Situationen Antworten nach Wahrscheinlichkeit aus. Aber können sie Dinge, die nicht in ihrer Wissensdatenbank enthalten sind, wirklich ableiten? Das ist der größte Unterschied zwischen Mensch und Maschine: Menschen haben Inspiration, eine unbeschreibliche Inspiration.“

Er erwähnte auch das berühmte philosophische Experiment des „Chinesischen Zimmers“: Eine Person, die kein Chinesisch versteht, kann mit einem Übersetzungshandbuch in bestimmten Bereichen den Turing-Test bestehen – das bedeutet nicht, dass sie bewusst ist. Zwischen der „intelligenten Leistung“ einer Maschine und dem „echten Bewusstsein“ kann es eine unüberwindbare Kluft geben.

Wang Wenjie gab aus Sicht der Wahrscheinlichkeitstheorie eine Risikowarnung heraus: „Das Prinzip der KI basiert auf Wahrscheinlichkeitstheorie. Bei der Wahrscheinlichkeitstheorie besteht eine gewisse Chance, dass das Ergebnis über die Erwartungen hinausgeht und Extremfälle eintreten. Das ist unvermeidlich, es geht nur darum, ob die Wahrscheinlichkeit ein Millionstel oder ein Zehntel beträgt. Solange es sich um Wahrscheinlichkeitstheorie handelt, besteht immer die Möglichkeit, dass unerwartete Dinge passieren.“

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Der kommerzielle „Ankerpunkt“ der Roboterindustrie

Vom philosophischen Himmel zurück zur Realität richtete sich der Fokus des Gesprächs auf das praktischste Problem:

Wo liegt das Gewinnmodell der Roboterindustrie?

Wang Wenjies Antwort stammt aus der Praxis. Qixuan Technology konzentriert sich auf industrielle Schweißroboter, und die Logik für die Wahl dieses Bereichs ist klar und fest:

„Das Schweißen ist eine Tätigkeit, die für Menschen ungeeignet ist. Wärmestrahlung schädigt die Augen, Schutzgas schädigt die Lunge, und Staub beeinträchtigt die Gesundheit. Wir nutzen Robotertechnik, um die Arbeiten zu erledigen, die für Menschen ungeeignet sind.“

Diese Positionierung führt zu einer Verbesserung der Arbeitsbedingungen und erzeugt zudem echten kommerziellen Wert: „Nachdem die Unternehmen Roboter eingesetzt haben, ist die Schweißnahtqualität jedes Produkts konsistenter, die Qualität steigt, gleichzeitig sinken die Herstellungskosten deutlich, die Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung steigt und die Wettbewerbsfähigkeit der Fabrik wird gestärkt.“

Zhang Yanmin skizzierte aus Kapital-Sicht ein makroskopischeres Bild: „Wenn wir glauben, dass die Intelligenz von Robotern immer höher wird, werden Anwendungsszenarien plötzlich auftauchen, ohne dass man es erwartet.“

„Früher konnten Roboter nur schweißen, später konnten sie kehren, Blumen gießen und auf dem Feld Kartoffeln ernten. Nach dem First-Prinzip – Roboter dienen alle dem Menschen – gibt es 7 Milliarden Menschen auf der Welt, theoretisch sollte jeder Mensch in Zukunft Dutzende Roboter unterschiedlicher Formen bei sich haben.“

„Wenn der Wert eines einzelnen Roboters in Zukunft dem eines Autos entspricht, also 100.000 Renminbi beträgt, wird die zukünftige Roboterindustrie ein riesiger Markt sein. Ganz zu schweigen von Wartung, Teileaustausch, Fernunterstützung …“

Angesichts dieser großen Vision behielt Wang Wenjie seine Ruhe: „Große Aussichten brauchen die Unterstützung aktueller kommerzieller Erträge. Wenn man nur von Kapitalspritzen abhängt, kann man das nicht ewig aushalten. Nur wenn man ständig die Anerkennung des Marktes und wirtschaftliche Erträge erhält, kann man die Produkte weiter iterieren und optimieren, sodass das Geschäft des Unternehmens immer schneller läuft.“

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Spezialisierte Roboter vs. allgemeine Roboter: Wer beherrscht die Zukunft der Branche besser

Der lebhafteste Streit dieses Gesprächs drehte sich um ein Thema, das die gesamte Branche durchzieht:

Spezialisierte Roboter oder allgemeine humanoide Roboter – wer wird die Welt von morgen wirklich verändern?

Wang Wenjies Einschätzung lautet: Aus realistischer Sicht passen spezialisierte Roboter besser zu den Anforderungen der Kunden und können die Bedürfnisse spezifischer Szenarien sofort erfüllen.

Er analysierte weiter das Paradoxon bei der Einführung humanoider Roboter in Fabriken: In Fabriken werden die Aufgaben, die Industrieroboter nicht erledigen können, normalerweise manuell von Menschen ausgeführt. Wenn man in Zukunft humanoide Roboter einsetzt, um diese menschlichen Arbeitsplätze zu ersetzen – sind die Aufgaben, die diese letzteren ersetzen, zweifellos sehr schwierig.

Außerdem sind die Leistungsindikatoren von Industrierobotern in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und anderen Aspekten derzeit weitaus höher als die humanoider Roboter. Die Arbeit, die Industrieroboter nicht erledigen können, soll man humanoiden Robotern übergeben – das ist auch fast ein Paradoxon.

Zhang Yanmin antwortete mit einem interessanten Vergleich: „Das ist wie das Starten von Satelliten. Vor fünfzig oder sechzig Jahren hatte das Starten von Satelliten noch keinen kommerziellen Wert. Aber während des Prozesses werden die Technologien A, B, C, D in zivilen Bereichen angewendet und können plötzlich andere Ergebnisse hervorbringen.

„Während man es ständig demonstriert, baut sich die Fähigkeit allmählich auf.“

Zugleich behielt er die für Investoren typische dialektische Haltung bei: „Beim wissenschaftlichen Aufstieg sollte man schwierige, aber richtige Dinge tun. Wir wissen, wo der Polarstern steht, also gehen wir in diese Richtung. Nur in verschiedenen Phasen müssen wir unsere eigene Position im Geschäftsleben gut finden.“

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Chinas Vorteil: Nicht nur Kosten, sondern vor allem Geschwindigkeit

Als sie über die Wettbewerbslandschaft der Roboterindustrie zwischen China und den USA sprachen, gaben die beiden Gäste eine übereinstimmende Einschätzung ab: China hat unvergleichliche Vorteile in der Fertigung, und das Wesen dieses Vorteils liegt nicht nur in den Kosten.

Wang Wenjie führte ein Detail an: Wenn ein Startup in Shenzhen ein Teil bearbeiten lassen möchte, findet es sofort einen Lieferanten in der