Xuất bản các tiêu đề báo: "năm 2025 đấu thầu" Shanghai chứng khoán công ty TNHH an ninh mạng thử nghiệm mô hình 2024 bổ sung "năm 2025 đấu thầu" Shanghai chứng khoán công ty TNHH an ninh mạng thử nghiệm mô hình 2024 mới "chứng khoán" năm 2025 huang renxun nói một phần robot đánh giá: Kỷ nguyên vật lý AI đến nvidia COSMOS platform mở robot đào tạo sự kiện mới: Beijing ngày 7-10 tháng 1 năm 2025, CES 2025 tại Las Vegas, hoa kỳ, nvidia CEO huang renxun mở bài phát biểu chủ đề, các điểm chủ yếu bao gồm: 1) xuất hiện trên thế giới mô hình phát triển mô hình Cosmos (thế giới cơ bản mô hình nghiên cứu và phát triển), đưa ra các khái niệm "trí tuệ nhân tạo vật lý" (Pysical AI), có thể được chia thành các dữ liệu chuẩn bị chất lượng cao được sử dụng để đào tạo các robot và hệ thống lái tự động; 2) dẫn đầu sự xuất hiện của 14 robot hình người, bao gồm dải ngân hà G1, SAO di chuyển Star1, trí tuệ robot thám hiểm A2, fu jie general robot gr-2, xiao peng Iron robot. Bình luận: các mô hình al vật lý thường tốn rất nhiều tiền để phát triển, cần rất nhiều dữ liệu thực và thử nghiệm. Nvidia ra mắt một mô hình Cosmos, có thể tạo ra các video vật lý dựa trên các kết quả đầu ra của các nhóm phụ nữ như văn bản, hình ảnh và video và các cảm biến robot hoặc dữ liệu chuyển động. Những mô hình này có thể được thực hiện dựa trên vật lý minh hoạ, vật thể tồn tại và tạo ra môi trường công nghiệp mô phỏng chất lượng cao (chẳng hạn như nhà kho hoặc nhà máy) và môi trường lái xe (bao gồm tất cả các điều kiện giao thông), làm cho robot trong môi trường demo có thể mô phỏng các chuyển động và tương tác của vật thể nhiều hơn nữa, và mô hình Cosmos có thể hợp tác với cosmoverse Omniverse, Nhà phát triển có thể dễ dàng và nhanh hơn để tạo ra một lượng lớn các dữ liệu tổng hợp được kiểm soát và tinh tế, tạo ra một thế giới ảo phù hợp với các quy luật vật lý, xây dựng hệ thống robot Pysical AI, có thể đào tạo người máy và lái xe tự động, hiệu quả hơn so với các phương pháp thu thập thông tin truyền thống. Cosmos có 3 thứ: 1) Nano (khoảng 15B, thời gian thực chậm trễ cực thấp, thích hợp cho việc triển khai thiết bị bên lề), 2) Super (34B, mô hình cơ sở hiệu suất cao, tích cực hỗ trợ mở hộp tinh chỉnh và triển khai), Ultra (khoảng 70B, độ chính xác và chất lượng thấp nhất, phù hợp với một trung tâm dữ liệu lớn), Những mô hình này đã từ chối 18 nghìn tỷ lần huấn luyện tokens, bao gồm 20 triệu giờ của thế giới tự lái, rô bốt, máy bay không người lái, và dữ liệu tổng hợp để tạo ra al để nhận thức thế giới vật lý thông qua huấn luyện. Hiện nay, không có công ty ngân hà, 1X, Agility Robotics, FigureAI, xiao peng, Uber và các công ty khác đã bắt đầu thử nghiệm. Hiện nay robot hình người cân bằng, khả năng vận động rộng đến một mức độ rõ ràng, hạn chế các yếu tố cốt lõi của việc tăng cường cao trong ngành công nghiệp là đào tạo, đặc biệt là để đạt được thêm khả năng đơn giản hơn đào tạo. Khả năng đào tạo tổng quát phụ thuộc vào một lượng lớn các dữ liệu thực tế, dễ dàng qua con người mô phỏng để có được các dữ liệu này là tốn kém và chất lượng cao của các tài liệu chuyển động robot là khan hiếm. Mô hình Cosmos của nvidia có thể giúp các nhà phát triển tạo ra dữ liệu chuyển động tổng hợp ở quy mô cấp số mũ, hoặc sẽ mở ra thời đại của al. Khuyến nghị đầu tư: hiện nay chúng tôi vẫn định nghĩa năm 2025 là năm trưởng thành của khả năng rô bốt hình người, thông qua sự triển khai quy mô lớn của các nguyên liệu đào tạo tự nhiên và phản hồi thêm vào khả năng robot, nvidia sản xuất phát triển nền tảng có thể cải thiện hiệu quả đào tạo robot hình người, năng lực trưởng thành. Chúng tôi đã luôn luôn nhìn vào ngành công nghiệp robot hình người, dựa trên các công nghệ phần cứng và các nhà sản xuất tiến bộ, đề nghị chú ý cao hơn: 1) các chức năng nhẹ tay với phức tạp thấp: mega mega cơ khí, minghushi thiết bị điện, phong phú thông minh, amperon, yaolin, yaolin, cổ phần lớn, frye mới vật liệu, hanwei công nghệ; 2) screw sản xuất và giảm chi phí: công nghệ, best, năm châu mới, zhejiang heidelman, heng li thủy lực, hua Chen thiết bị, công nghệ, song lâm cổ phần. Phân tích rủi ro: rủi ro của việc hạ cánh chậm, rủi ro của nhu cầu thị trường không được mong đợi, sự tiến bộ công nghiệp hóa của robot hình người không được dự đoán.