Chuyện gì đã xảy ra
AI Insider báo cáo rằng quỹ đầu tư mạo hiểm của công ty NEC đã đầu tư một số tiền không được tiết lộ vào Dexmate, một công ty khởi nghiệp về robot có trụ sở tại Hoa Kỳ đang phát triển Vega và một nền tảng để xây dựng và triển khai các hệ thống AI vật lý. Báo cáo cho biết NEC có kế hoạch khám phá các ứng dụng với Dexmate trên nhiều ngành.
AI Insider báo cáo rằng NEC đã thực hiện khoản đầu tư thông qua Quỹ Tương lai Điều phối NEC, hay NOFF. Số tiền không được tiết lộ và báo cáo không cung cấp mức định giá, tỷ lệ sở hữu, quy mô vòng cấp vốn hoặc các điều khoản giao dịch khác. Dexmate được thành lập vào năm 2024 bởi các nhà nghiên cứu robot AI và đang phát triển cái mà báo cáo mô tả là một hệ thống tích hợp cho robot hỗ trợ AI. Do đó, sự phát triển trung tâm vừa là một sự kiện tài chính vừa là mối quan hệ chiến lược giữa NEC và một công ty AI vật lý tương đối trẻ.
Báo cáo cho biết NEC xem AI vật lý không chỉ yêu cầu một mô hình AI. Nó xác định các cảm biến, hệ thống điều khiển, dữ liệu đào tạo, môi trường mô phỏng và điều chỉnh tại chỗ là một phần của quá trình phát triển và triển khai. AI Insider cho biết Dexmate đang cố gắng kết hợp các thành phần đó lại với nhau để người dùng có thể thiết kế, định cấu hình và vận hành robot cho các nhiệm vụ cụ thể và môi trường thực tế. Mô tả đó xuất phát từ thông báo của công ty theo báo cáo của AI Insider; nguồn không đánh giá độc lập liệu nền tảng có đạt được mục tiêu đó hay không hoặc so sánh nó với các hệ thống cạnh tranh như thế nào.
AI Insider báo cáo rằng Vega của Dexmate là một robot hình người có bánh xe được tích hợp khả năng xử lý AI. Theo thông số kỹ thuật được cho là của Dexmate, Vega sử dụng hệ thống Nvidia Jetson Thor với bộ nhớ 128 GB và hiệu năng tính toán khoảng 2.070 AI TFLOPS. Báo cáo cho biết pin 4,8 kilowatt giờ của nó được đánh giá cho thời gian chạy khoảng 20 giờ hoặc hơn 16 giờ khi hệ thống máy tính AI hoạt động hết công suất. Nguồn không mô tả khối lượng công việc, điều kiện thử nghiệm, tải trọng, địa hình, giới hạn nhiệt hoặc phương pháp đo đằng sau những số liệu đó.
Báo cáo cũng quy một số tính năng vật lý và an toàn cho Dexmate. Vega được mô tả là có tầm với hơn 2 mét trong không gian làm việc của mình, mỗi cánh tay có thể mang 15 pound và phần thân gấp ba phần có khả năng vươn từ mặt sàn đến trên 2 mét. Các cảm biến được đồng bộ hóa phần cứng nhằm tạo ra dữ liệu phù hợp cho việc đào tạo AI. Các cơ chế an toàn được báo cáo bao gồm phanh trên các khớp chính, kiểm tra tự va chạm theo thời gian thực, lớp xác thực chặn các lệnh bên ngoài giới hạn xác định và dừng khẩn cấp có thể truy cập bằng phần mềm. Đây là những đặc điểm thiết kế được báo cáo, không phải là chứng nhận độc lập hay bằng chứng về hoạt động an toàn ở một nơi làm việc cụ thể.
Chi tiết nguồn: theaiinsider.tech ↗
Tại sao nó quan trọng
Khoản đầu tư này liên kết một công ty công nghệ lớn của Nhật Bản với một công ty khởi nghiệp tập trung vào việc kết hợp AI tích hợp, phần cứng robot, cảm biến, hệ thống điều khiển, dữ liệu đào tạo, công cụ mô phỏng và triển khai. Các thông số kỹ thuật được báo cáo cho thấy Dexmate đang nhắm mục tiêu hoạt động trong thời gian dài và AI được xử lý cục bộ, nhưng nguồn không cung cấp bằng chứng triển khai hoặc thử nghiệm hiệu suất độc lập.
Khoản đầu tư này phù hợp vì nó đặt vốn doanh nghiệp và khả năng tiếp cận ngành tiềm năng đằng sau một công ty đang nghiên cứu triển khai AI trên thực tế. AI Insider báo cáo rằng NEC có ý định kết hợp nền tảng robot của Dexmate với kinh nghiệm trong ngành và công nghệ của NEC. Nếu sự hợp tác đó tiến triển vượt ra ngoài phạm vi thăm dò, nó có thể giúp Dexmate tiếp cận các vấn đề công nghiệp, môi trường vận hành và kiến thức chuyên môn về tích hợp mà một công ty chế tạo robot non trẻ có thể khó có được. Nguồn không xác định bất kỳ khách hàng, hợp đồng, thí điểm hoặc triển khai nào, vì vậy khả năng đó vẫn còn tiềm năng.
Cách tiếp cận nền tảng được báo cáo giải quyết một vấn đề thực tế trong chế tạo robot: một mô hình có khả năng là không đủ để làm cho robot trở nên hữu ích. Cảm biến phải nắm bắt được môi trường, hệ thống điều khiển phải chuyển các quyết định thành chuyển động, dữ liệu phải hỗ trợ đào tạo và thử nghiệm, đồng thời việc triển khai thường yêu cầu điều chỉnh cho các vị trí và nhiệm vụ cụ thể. Một hệ thống kết nối thực sự các giai đoạn đó có thể giảm bớt công việc kỹ thuật trùng lặp. Tuy nhiên, AI Insider không cung cấp thước đo nào về thời gian phát triển, chi phí triển khai, mức độ thành công của nhiệm vụ, tỷ lệ thất bại hoặc số lượng kỹ thuật con người cần có. Do đó, giá trị được xác nhận của nền tảng phải được coi là một mục tiêu đang được phát triển hơn là một kết quả đã được thiết lập.
Số liệu về điện toán và pin tích hợp được báo cáo của Vega cũng minh họa cho sự cân bằng quan trọng trong AI vật lý. Quá trình xử lý cục bộ có thể giảm sự phụ thuộc vào kết nối mạng và có thể giúp robot phản hồi với độ trễ thấp hơn, trong khi tính toán hiệu suất cao được duy trì sẽ tiêu thụ năng lượng và tạo ra nhiệt. AI Insider báo cáo hơn 16 giờ thời gian chạy ở mức tải điện toán AI đầy đủ, nhưng không cho biết liệu con số đó có bao gồm chuyển động, cảm biến, thao tác hay các nhu cầu vận hành khác hay không. Nó cũng không so sánh việc xử lý cục bộ với hoạt động được đám mây hỗ trợ. Nếu không có những chi tiết đó, thông số kỹ thuật không thể xác định Vega sẽ hoạt động trong bao lâu trong một ca làm việc thực sự hoặc khi thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi khắt khe.
Hình dạng hình người có bánh xe và thân gập của robot có thể nhằm mục đích kết hợp khả năng di chuyển với khả năng tiếp cận các vật thể ở các độ cao khác nhau. Các báo cáo nguồn về kích thước phạm vi tiếp cận, tải trọng và thân máy, nhưng không cho thấy rằng Vega có thể thực hiện các nhiệm vụ hữu ích một cách đáng tin cậy trong nhà kho, nhà máy, văn phòng, nhà ở hoặc các cơ sở khác. Tương tự như vậy, phanh, kiểm tra va chạm, xác nhận lệnh và dừng khẩn cấp là những yếu tố có ý nghĩa của kiến trúc an toàn, nhưng bản thân chúng không thể hiện được tính mạnh mẽ. Thử nghiệm độc lập, phân tích lỗi, yêu cầu giám sát và tuân thủ các quy định về an toàn sản phẩm hoặc nơi làm việc không được đề cập trong báo cáo.
Cơ chế tương tác: Nó thực sự hoạt động như thế nào
Khám phá công nghệ cơ bản đằng sau sự phát triển này một cách tương tác.
An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
Xem gì tiếp theo
Số tiền đầu tư, điều khoản, khách hàng, địa điểm thí điểm và ứng dụng ngành cụ thể vẫn chưa được biết. Cần có thêm bằng chứng về hiệu suất của Vega trong môi trường hoạt động thực, khả năng của nền tảng phần mềm Dexmate, độ tin cậy của hệ thống an toàn của nó và liệu sự hợp tác của NEC có tạo ra các hoạt động triển khai ngoài công việc khám phá hay không.
Câu hỏi chưa được giải đáp đầu tiên là phạm vi tài chính và chiến lược của khoản đầu tư của NEC. AI Insider chỉ báo cáo rằng NOFF đã đầu tư một số tiền không được tiết lộ. Tiết lộ trong tương lai có thể làm rõ liệu đây là một khoản đầu tư chiến lược nhỏ, một phần của vòng tài trợ lớn hơn hay là sự khởi đầu của một mối quan hệ thương mại rộng lớn hơn. Việc NEC nêu tên các khách hàng, địa điểm hoặc ngành thí điểm cụ thể cũng sẽ quan trọng thay vì chỉ mô tả sự hợp tác bằng những thuật ngữ chung chung.
Bằng chứng quan trọng tiếp theo sẽ liên quan đến việc triển khai. Theo dõi các minh họa có thể kiểm chứng độc lập về việc Vega hoàn thành các nhiệm vụ xác định, bao gồm môi trường, thời gian, tải trọng, mức độ giám sát của con người và tần suất thất bại. Báo cáo hữu ích sẽ phân biệt các cuộc biểu tình có kiểm soát với việc sử dụng hoạt động liên tục. Nguồn hiện tại không cung cấp kết quả điểm chuẩn, phản hồi của khách hàng, dữ liệu thời gian hoạt động hoặc so sánh với các robot hình người và thao tác di động khác.
Nền tảng phần mềm của Dexmate cũng đảm bảo sự giám sát chặt chẽ. Báo cáo mô tả một hệ thống nhằm thống nhất thiết kế, cấu hình, đào tạo và vận hành robot, nhưng không nêu tên các mô hình AI được hỗ trợ, giao diện phần mềm, công cụ mô phỏng, thực tiễn quản trị dữ liệu hoặc các hạn chế triển khai. Những tiết lộ trong tương lai có thể cho biết liệu nền tảng này có được các nhà phát triển bên ngoài sử dụng rộng rãi hay chủ yếu là một nền tảng độc quyền gắn liền với phần cứng Vega. Họ cũng có thể làm rõ cách thu thập, gắn nhãn, đồng bộ hóa và chuyển dữ liệu đào tạo giữa môi trường mô phỏng và vật lý.
Các giới hạn về an toàn và vận hành vẫn là trọng tâm khi công ty tìm kiếm các ứng dụng trong thế giới thực. Cần có thêm thông tin về cách lớp xác thực lệnh xử lý các đầu vào không mong muốn, cách thực hiện kiểm tra va chạm khi cảm biến bị lỗi, cách hoạt động của tính năng dừng khẩn cấp khi phần mềm hoặc liên lạc không thành công và những biện pháp bảo vệ nào được áp dụng xung quanh mọi người. Đánh giá độc lập, báo cáo sự cố và thông tin chi tiết về sự giám sát của con người sẽ giúp xác định liệu các biện pháp bảo vệ được báo cáo có đủ để sử dụng cho mục đích thương mại hay không. Cho đến khi có bằng chứng như vậy xuất hiện, khoản đầu tư và thông số kỹ thuật cho thấy tiến trình phát triển chứ không phải bằng chứng cho thấy AI vật lý đã được triển khai rộng rãi.