人工智能機(jī)器人的崛起：物理人工智能即將到來

??智能機(jī)器?的崛起??智能機(jī)器?的崛起物理??智能即將到來花旗全球展望與解決?案2024年12?成對投資的建議或要約購買或出售任何?融?具。有關(guān)花旗全球展望的更多信息，請?jiān)L問我們的?站www.citi.co/citigps。CitiGPS:全球觀點(diǎn)與解決?案 2024年12?RobGarlick WenyanFei TahidQuddusIsla技術(shù)負(fù)責(zé)?& Citi全球洞察創(chuàng)新

Citi全球洞察花旗全球洞察robert.j.garlick@citi.co

wenyan.fei@citi.co tahid.quddus.isla@citi.coAnjolaOdunsi花旗全球洞察anjola.odunsi@citi.co

AdaSpielan全球洞察

MartinWilkie歐洲資本商品主管花旗研究ada.spielan@citi.co artin.wilkie@citi.coHelenKrause 馬修·莫法特 卡羅爾·吉布森花旗數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)? 花旗全球數(shù)據(jù)洞洞察

環(huán)球洞察花旗全球數(shù)據(jù)洞察helen.krause@citi.co

atthew.offat@citi.cocarol.gibson@citi.co貢獻(xiàn)者

亞歷克斯·?勒全球產(chǎn)品經(jīng)理alex.iller@citi.coMichaelBrown

AnujGangaharGlobalEditor-in-Chiefanuj.gangahar@citi.coBenReed FelixZhang創(chuàng)始?CEOSkylineRoboticsDrHarryKloorndIaginationIngarPosner應(yīng)???智能教授?津?學(xué)?程學(xué)系

?席營銷官SanctuaryAIWilliaSantanaLi主席兼?席執(zhí)?官ightscope公司

兼?席執(zhí)?官PuduRoboticsAleksandraFaustGoogleDeepMindAI機(jī)器?的崛起物理??智能即將到來我們正在進(jìn)??個(gè)新時(shí)代，??智能機(jī)器?和?形機(jī)器?將在我們周圍移動(dòng)。我們的分析表明，到2035年，可能會(huì)有13億個(gè)??智能機(jī)器?，到2050年將達(dá)到40億個(gè)。英偉達(dá)CEO?仁勛最近表?“??智能的下?波浪潮已經(jīng)到來。受物理??智能驅(qū)動(dòng)，機(jī)器?將徹底改變產(chǎn)業(yè)。1”特斯拉CEO埃隆·?斯克表?，某種形式的機(jī)器?市場——?形機(jī)器?——可能每年超過10億臺，我們最終將擁有的機(jī)器?數(shù)量將超過?類。2這個(gè)新市場有3個(gè)主要推動(dòng)因素:1. 技術(shù)-多項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步，特別是??智能（AI）的發(fā)展，已經(jīng)顯著改變了機(jī)器?的前景缺問題變得更加棘?此外，對于功能強(qiáng)?的機(jī)器?來說，投資回報(bào)周期相對于?類的吸引?越來越?。勞動(dòng)?在全球國內(nèi)?產(chǎn)總值中占?超過50%。因此，市場機(jī)會(huì)可能是巨?的器?將為?們提供機(jī)器?清潔?、管家、司機(jī)、助?和護(hù)理?員等服務(wù)通過分析這些動(dòng)因，本報(bào)告分為3個(gè)主要部分：技術(shù)-我們在第1章突出了9機(jī)器?可以看、學(xué)、動(dòng)、說話、將指令轉(zhuǎn)化為代碼然后執(zhí)?。最近才有了多模式??智能使所有這些元素相互配合。??智能逐漸具有具體形體和物理?體。在此過程中，靈巧性也在不斷提升。?些機(jī)器?現(xiàn)在能穿針引線或縫合??粒。機(jī)器?正在由理論?向現(xiàn)實(shí)，由??變得有??例-靜態(tài)機(jī)器?也在增?，但本報(bào)告的重點(diǎn)是在AI-啟?移動(dòng)的機(jī)器?。第2-8章探討了AI付，到?業(yè)、建筑、零售、酒店和護(hù)理領(lǐng)域的使?。我們對9有分析預(yù)測到2050年將有41億個(gè)機(jī)器?。對于?個(gè)?例，?形機(jī)器?，我們進(jìn)?步將其分為7個(gè)領(lǐng)域。我們的?法論將在下?中進(jìn)?總結(jié)。3.挑戰(zhàn)-第10章探討了值得關(guān)注、辯論和解決的12個(gè)挑戰(zhàn)。和解決?案。盡管存在挑戰(zhàn)，但我們得出結(jié)論：?個(gè)巨?的新市場正在形成（??類），AI機(jī)器?將如約??。NVIDIACEOJensenHuang在2024年臺北國際電腦展的主題演講彭博科技-伊隆·?斯克表?，到2040年機(jī)器?的數(shù)量將超過?類 AI機(jī)器?的崛起物理人工智能即將來襲我們預(yù)測到2035年時(shí)，將有13億臺AI機(jī)器?在我們周圍移動(dòng)，到2050年將達(dá)到40起的數(shù)字。機(jī)器人單位數(shù)量（以百萬計(jì)）按類型預(yù)測 來源：花旗經(jīng)濟(jì)研究部2024 2025 2030 2035 2050 CAGR?動(dòng)駕駛汽?27341263801,85817.4%國內(nèi)清潔機(jī)器?2863265417931,1885.3%?形0011364860.7%AGV與AMR2392818117.7%??機(jī)374054731495.4%關(guān)愛機(jī)器?016187120.0%商?清潔機(jī)器?126142510.6%?品和雜貨送貨機(jī)器?004111919.2%?品服務(wù)機(jī)器?003101517.2%照顧重疊00(1)(5)(18)總計(jì) 354 405 749 1,337 4,136 人形回收期靈敏度表（單位：周）?形價(jià)格（美元） 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000HourlywageHourlywage16.00 9.8 13.0 16.3 19.5 28.00 5.6 7.4 9.3 11.2 13.041.00 3.8 5.1 6.4 7.6 按類型預(yù)測的機(jī)器人單位編號 來源:CitiGPS4,500 4,0003,5003,0002,5002,0001,5001,000500202320242025202620272028202920302031203220332034203520362037203820392040204120422043204420452046204720482049205002023202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050?動(dòng)駕駛?輛家?清潔機(jī)器??形機(jī)器?AGV和AMR??機(jī)護(hù)理機(jī)器?商業(yè)清潔機(jī)器??品和雜貨配送機(jī)器?餐飲服務(wù)機(jī)器??2024花旗集團(tuán)內(nèi)容摘要與分析 6技術(shù)進(jìn)步 10清潔與維護(hù) 19交通運(yùn)輸 29?形機(jī)器? 35?業(yè) 42服務(wù)機(jī)器? 45醫(yī)療保健 51安全、安全和軍事 56資本/專利 62挑戰(zhàn) 68結(jié)論 78相關(guān)閱讀 79摘要與分析AI并?新領(lǐng)域（1950年代）。機(jī)器?也并?新事物（1960年代）。能移動(dòng)的AI機(jī)器?是新興領(lǐng)域。過去?年中，??智能??取得了??進(jìn)步，使機(jī)器?能夠看、動(dòng)、說、學(xué)習(xí)和執(zhí)?動(dòng)作。本報(bào)告第1章介紹了其中9項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步。第2-8章討論了AI可以說，最復(fù)雜的領(lǐng)域之?是?動(dòng)駕駛?輛（AVs），因?yàn)锳V以每?時(shí)70英?的?情況正在改變。Wayo每周進(jìn)?10萬次AV乘?。其他試驗(yàn)和批準(zhǔn)也正在進(jìn)?中，有機(jī)會(huì)減少死亡?數(shù)（每年有140萬?死于?禍），會(huì)，以及解放?們的時(shí)間。我們的分析指出到2050年估計(jì)將有18億輛AV。AV?前?常昂貴。在價(jià)格和?險(xiǎn)譜的另?端，AI智能機(jī)器?吸塵器已經(jīng)在美國的20%家庭和中國的9%家庭中活動(dòng)。我們的分析顯?到2050年將有12億臺家庭和萬臺商業(yè)清潔機(jī)器?。我們?先在?業(yè)領(lǐng)域（即制造和倉儲）個(gè)新領(lǐng)域需要時(shí)間建設(shè)，但我們預(yù)計(jì)到2050年將有6.48億臺單位和?個(gè)價(jià)值7萬億美元的?形機(jī)器?市場。制造和倉庫），然后是家庭。我們在家庭中看到的主要功能是清潔和照顧。盡管這個(gè)新?業(yè)需要時(shí)間來建設(shè)，但我們預(yù)計(jì)到2050年將有6.48億臺機(jī)器?和?個(gè)價(jià)值7萬億美元的?形機(jī)器?市場。本報(bào)告的?個(gè)?標(biāo)是嘗試估算AI機(jī)器?的不同市場機(jī)會(huì)規(guī)模。分析的結(jié)論如下。已進(jìn)?調(diào)整以消除在護(hù)理?業(yè)使?的機(jī)器?和在?年?家中協(xié)助護(hù)理的類?機(jī)器?的重復(fù)計(jì)數(shù)。本報(bào)告還列舉了在該領(lǐng)域活躍的?家公司，作為?動(dòng)中使?案例的?例。https://wayo.co/about/圖1.按類型預(yù)測的機(jī)器人單位數(shù)量（百萬）來源：CitiGPS我們的?法包括估計(jì)覆蓋全球?部分地區(qū)的三個(gè)地區(qū)（發(fā)達(dá)地區(qū)、不發(fā)達(dá)地區(qū)、最不發(fā)達(dá)地區(qū)）市場總規(guī)模，然后為每種?例和每個(gè)地區(qū)應(yīng)?不同的滲透率。我們假設(shè)不發(fā)達(dá)市場的滲透率是發(fā)達(dá)地區(qū)的?半，最不發(fā)達(dá)地區(qū)的滲透率是不發(fā)達(dá)市場的?半。我們分析了每個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)直?2050年。我們認(rèn)識到增補(bǔ)與替代的擔(dān)憂既不?致也不直接。例如，AVs可能會(huì)替代?些駕駛職業(yè)（例如出租?），但?些駕駛職業(yè)涉及其他任務(wù)/服務(wù)（例如配送）。配送）。采?和滲透率將基于經(jīng)濟(jì)情況?變化。我們發(fā)現(xiàn)清潔領(lǐng)域的機(jī)會(huì)看起來很?（表1顯?的1188萬個(gè)清潔機(jī)器?預(yù)測表明清潔領(lǐng)域的采?機(jī)會(huì)是巨?的）。當(dāng)看到類?機(jī)器?時(shí)，令?驚訝的是與美國最低?資標(biāo)準(zhǔn)（7.25美元）對?時(shí)收回期似乎?常短，在加利福尼亞（$16.00），與????（美國平均$28）或護(hù)?（$41.00）相?，如下圖所?4圖2。人形回本期敏感性表（按周計(jì)算）來源：花旗環(huán)球??智能機(jī)器?的崛起-?形機(jī)器?正在逼近您 我們估計(jì)到2050年，在發(fā)達(dá)地區(qū)的?業(yè)設(shè)定中，?形機(jī)器?的滲透率將達(dá)到30％/20％/10％，較少發(fā)達(dá)和最不發(fā)達(dá)地區(qū)將分別為22％/11％/5％到80歲以上的?年??數(shù)量和有清潔?的影響?？紤]到護(hù)理和清潔機(jī)器?可能會(huì)惠及其他許多?，我們的滲透率假設(shè)可能過低。我們還注意到，我們尚未分析?個(gè)潛在的巨?市場——如軍事、安全、教育、農(nóng)業(yè)。雖然預(yù)計(jì)對?多數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)采?率將會(huì)更?，但我們認(rèn)為到2050由于其??規(guī)模和勞動(dòng)?市場規(guī)模的原因，將占整體市場的相當(dāng)?部分。下圖顯?，到2050年，較不發(fā)達(dá)地區(qū)將占?形機(jī)器?市場的三分之?。圖3.按發(fā)展組別細(xì)分的人形機(jī)器人分析（單位：百萬）來源：CitiGPS 我們還注意到，亞洲對機(jī)器?的?險(xiǎn)投資正在增加，根據(jù)專利數(shù)據(jù)，機(jī)器?創(chuàng)新在亞洲蓬勃發(fā)展。美國可能在??智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但我們的專有分析顯?，過去20年中國占了所有機(jī)器?專利的78％。?歌?席經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈爾·??安曾經(jīng)說過：“預(yù)測未來的?種簡單?法就是看看富?今天擁有什么?！痹谝郧暗?代?中，這些包括?來?、沖??桶、汽?、洗?機(jī)、中等教育或點(diǎn)播?樂。正如我們在去年的AI助?報(bào)告中討論的那樣，??智能可以為許多?帶來個(gè)?助理、教練、?限耐?的教育導(dǎo)師和健康教練。正如本報(bào)告中所提到的，AI機(jī)器?也可以為?們提供清潔?、男仆、司機(jī)和照顧者。在適當(dāng)?shù)某杀?、?和監(jiān)管條件下，對這些服務(wù)的需求可能會(huì)?常?。最近?成式??智能的進(jìn)展正指向認(rèn)知任務(wù)或按需創(chuàng)作藝術(shù)。許多?真正想要的是在?常任務(wù)，如清潔??獲得幫助，以便能夠更多地思考、創(chuàng)作藝術(shù)和休閑。??智能機(jī)器?可以幫助實(shí)現(xiàn)這種烏托邦?度。當(dāng)然，?們對機(jī)器?取代?作的更加悲觀擔(dān)憂，正如在挑戰(zhàn)章節(jié)中討論的那樣。然?，本報(bào)告的副標(biāo)題‘AI-機(jī)器?正在追蹤你’則是在暗?另?個(gè)潛在結(jié)果。??智能從您的數(shù)據(jù)中獲取信息，學(xué)到的越多就能為您提供更多價(jià)值。專有數(shù)據(jù)是競爭優(yōu)勢。個(gè)性化AI機(jī)器?助?可能也是如此。在過去30年間，?多數(shù)數(shù)字化企業(yè)的證據(jù)表明??智能機(jī)器?的崛起-huanoid正在追蹤你 [1]https://www.ft.co/content/4329a987-9256-3059-b36f-1aba9338b800市場份額的競爭已成為取勝即擁有?部分份額的經(jīng)濟(jì)形勢。如果這種情況發(fā)?在??智能機(jī)器?領(lǐng)域，將加速采?。當(dāng)我們將這?數(shù)據(jù)點(diǎn)加?技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和改善動(dòng)?因素時(shí)，我們相信‘??智能機(jī)器?正在接近你’。因此，我們預(yù)計(jì)到2050年，將有40億臺??智能機(jī)器?在我們周圍活動(dòng)。這?結(jié)論如下圖所?，并在本報(bào)告中有更詳細(xì)說明。圖4.類型預(yù)測的機(jī)器人單位數(shù)量來源：CitiGPS 技術(shù)進(jìn)步配備??智能，機(jī)器?可以越來越好地在復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航，做出?主決策，并適應(yīng)不斷變化的條件，從?彌合??智能和物理活動(dòng)之間的鴻溝。這種??智能的實(shí)現(xiàn)將使機(jī)器?在制造業(yè)、醫(yī)療保健等?業(yè)承擔(dān)越來越多的??，將我們經(jīng)常聽到的軟件進(jìn)步轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際應(yīng)?。近年來，??智能和相關(guān)技術(shù)的重?進(jìn)步推動(dòng)了下?代機(jī)器?的發(fā)展，將它們轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄堋?主的系統(tǒng)，以徹底改變各個(gè)領(lǐng)域。IngarPosner應(yīng)???智能教授?程科學(xué)系?津?學(xué)

我們在哪些領(lǐng)域看到了人工智能機(jī)器人的技術(shù)進(jìn)步？近年來，機(jī)器?技術(shù)在穩(wěn)健和堅(jiān)固平臺的可?性??以及在能???都取得了快速進(jìn)展。像波?頓動(dòng)?的Spot和ANbotics的ANal這樣的機(jī)器?已經(jīng)發(fā)展成為可靠、多功能的?具，現(xiàn)在?泛?于在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中進(jìn)?檢查、監(jiān)視和搜救。?持這種轉(zhuǎn)變的控制、規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí)?法的技術(shù)進(jìn)步現(xiàn)在越來越多地被應(yīng)?到新?代?形機(jī)器?平臺上。同樣，機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)器?技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)步已經(jīng)導(dǎo)致能夠執(zhí)?對?業(yè)和公共領(lǐng)域價(jià)值逐漸增加的任務(wù)的能?強(qiáng)?的機(jī)器?操作器的出現(xiàn)。在操作和靈巧性??取得了穩(wěn)定的進(jìn)展，雖然還遠(yuǎn)未解決，但能?的進(jìn)步使得移動(dòng)機(jī)器?操縱迅速成為即將到來的關(guān)鍵領(lǐng)域。?規(guī)模語?模型的出現(xiàn)有望填補(bǔ)??智能中?個(gè)基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)，即常識和常規(guī)知識的獲取。盡管?前這些模型缺乏明確的推理能?，但它們已經(jīng)可以作為機(jī)器?感知，?動(dòng)和交互的?柱。??智能：常識和?般知識的獲取。盡管?前這些模型缺乏明確的推理能?，但它們已經(jīng)可以作為機(jī)器?感知，?動(dòng)和交互的?柱。展望未來3-5年，您對技術(shù)進(jìn)步的哪些領(lǐng)域最樂觀或最悲觀？?的發(fā)展。我是?位技術(shù)愛好者，我相信機(jī)器?技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和??智能等技術(shù)有望幫助我們解決當(dāng)今?些最緊迫的挑戰(zhàn)。然?，這項(xiàng)技術(shù)被?于對社會(huì)有害的?的，如信息誤導(dǎo)和戰(zhàn)爭，仍然是?個(gè)重?關(guān)切。要將這?最新技術(shù)?命轉(zhuǎn)變?yōu)槲覀兯?的成功，需要技術(shù)開發(fā)?員、?法者和整個(gè)社會(huì)共同努?。1.基礎(chǔ)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的?個(gè)領(lǐng)域，允許AI模型學(xué)習(xí)如何做出決策，通常是在新的和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中。2017年由Google引?的“transforer”架構(gòu)的出現(xiàn)，“為AI領(lǐng)域帶來了?命性的變?，并且有望為機(jī)器?技術(shù)做出相同的貢獻(xiàn)。它代表了AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練?式的根本變?。transforer不依賴于帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，可以從?結(jié)構(gòu)化和?標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，使其更加多功能且強(qiáng)?。這?創(chuàng)新使得AI模型能夠迅速擴(kuò)展，這些模型的規(guī)模在不到5年的時(shí)間?增加了32000倍。如Bo asani等?（2021年）定義的基礎(chǔ)模型是“在?泛數(shù)據(jù)（通常使?規(guī)模上的?我監(jiān)督）上訓(xùn)練的任何模型，可以適應(yīng)（例如，微調(diào)）各種下游任務(wù)”。圖5。人工智能的故事是一個(gè)不斷增長和同質(zhì)化的過程來源：關(guān)于基礎(chǔ)模型的機(jī)會(huì)和?險(xiǎn) 基礎(chǔ)模型對機(jī)器?的影響深遠(yuǎn)。它們可以接收任務(wù)描述，將其轉(zhuǎn)換為可執(zhí)?代碼，然后通過機(jī)器?將其轉(zhuǎn)化為物理動(dòng)作。這種能?可以使更多?接觸到先進(jìn)的機(jī)器?技術(shù)。2。多模態(tài)性多模態(tài)性涉及整合各種??智能技術(shù)，以增強(qiáng)機(jī)器?感知、解釋和與環(huán)境互動(dòng)的能?。這種?法涉及不同??智能能?的融合。這種融合?于各部分之和，解決了早期模型的局限，這些模型通常獨(dú)?運(yùn)?。多模態(tài)??智能使機(jī)器?能夠更全?地理解其環(huán)境并完成更復(fù)雜的任務(wù)。圖6.人工智能的故事是逐漸出現(xiàn)和同質(zhì)化的來源：關(guān)于基礎(chǔ)模型的機(jī)遇與?險(xiǎn) ??智能中的多模態(tài)概念在過去?年中得到了極?的主流關(guān)注，隨著OpenAI的GPT-4和Google的Geini等先進(jìn)模型的開發(fā)。早期的?然語?處理（NLP）模型經(jīng)常在上下???遇到困難，導(dǎo)致句?缺乏連貫性和微妙之處。這在開發(fā)能夠理解并回應(yīng)復(fù)雜指令或進(jìn)?有意義互動(dòng)的機(jī)器?時(shí)是?個(gè)重要障礙。2020年，OpenAI的GPT-3在各種語?任務(wù)中的?類?平表現(xiàn)上取得了22%的改進(jìn)，包括閱讀理解和?本補(bǔ)全。這?重??躍之后是GPT-4的開發(fā)，?如現(xiàn)在在回答醫(yī)學(xué)考試問題??優(yōu)于?類。動(dòng)的機(jī)器?。2017年，微軟的語?識別系統(tǒng)達(dá)到了5.1%的詞錯(cuò)誤率（WER），與?類抄錄員的表現(xiàn)相匹敵。更近期的模型，如Google的WaveNet，在某些場景中??類更準(zhǔn)確。??智能在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，使機(jī)器?能夠在其物理環(huán)境中導(dǎo)航和互動(dòng)。2012年，引?了AlexNet，這?深度學(xué)習(xí)模型?幅降低了圖像分類錯(cuò)誤率?15%，有效地拉開了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)時(shí)代的序幕。這?進(jìn)展在015年繼續(xù)發(fā)展，微軟的ResNet實(shí)現(xiàn)了3.6%的錯(cuò)誤率，超越了?類估計(jì)的5-10%的錯(cuò)誤率。如今，機(jī)器?中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)在特定應(yīng)?中具有近乎完美的準(zhǔn)確性，例如?臉識別和?主導(dǎo)航。除了處理視覺和聽覺信號外，機(jī)器?還必須能夠理解和導(dǎo)航三維環(huán)境。雖然?類依靠視覺和聽覺線索結(jié)合來感知三維空間，但機(jī)器?可以配備專?傳感器，提供對周圍環(huán)境更詳細(xì)的理解。?種這樣的技術(shù)是光探測與測距（LIDAR），在過去?年中費(fèi)??幅降低，使其更易于?于機(jī)器?技術(shù)。LIDAR使機(jī)器?能夠進(jìn)?實(shí)時(shí)物體識別和導(dǎo)航，處理三維信號的速度是?類的數(shù)?倍。靈巧性機(jī)器?發(fā)展受到?個(gè)被稱為莫拉維克悖論的現(xiàn)象的制約——即“相對容易讓計(jì)算機(jī)表??很難乃?不可能賦予它們?歲孩?的技能”。從歷史上看，機(jī)器?的?和臂受限于執(zhí)?簡單重復(fù)的任務(wù)，但最近的突破已經(jīng)開始縮?這?差距，使機(jī)器?更接近實(shí)現(xiàn)類似?類的靈巧性。?個(gè)值得注意的例?是?省理?學(xué)院的?個(gè)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的項(xiàng)?，他們最近設(shè)計(jì)了?只?度靈巧的機(jī)械?，能夠輕松重新定位2,000個(gè)不同形狀的物體。這代表著在操縱各種形狀和??的物體??邁出的重?進(jìn)步。近年來最具代表性的機(jī)器?靈巧?例之?是達(dá)芬奇?術(shù)機(jī)器?。這個(gè)系統(tǒng)在2019獲得了?泛認(rèn)可，當(dāng)時(shí)展?它在縫合葡萄時(shí)表現(xiàn)出的精準(zhǔn)控制和細(xì)致觸感。隨后，達(dá)芬奇機(jī)器?獲得了美國?品和藥物管理局（FDA）的批準(zhǔn)，可?于各種?泛的?術(shù)程序。到2023年，全球已有超過700復(fù)時(shí)間，提?了?術(shù)成果。進(jìn)?精細(xì)運(yùn)動(dòng)的能?意味著外科醫(yī)?現(xiàn)在可以以?類?部只能達(dá)到的?分之?的尺度進(jìn)?操作，極?地拓展了微創(chuàng)?術(shù)和其他復(fù)雜程序的可能性。機(jī)器?靈巧性的發(fā)展也體現(xiàn)在現(xiàn)代機(jī)器?擁有的?由度（DOFs）不斷增加。早期的機(jī)器??臂通常只有3-4個(gè)DOF，嚴(yán)重限制了它們的活動(dòng)范圍和靈活性。相?之下，特斯拉的奧普蒂默斯?形機(jī)器?旨在輔助?業(yè)和家庭環(huán)境，在?部?前擁有個(gè)DOF，計(jì)劃在2024年底前增加到22個(gè)。圖7.可調(diào)節(jié)的水果采摘機(jī)器人 圖8.高靈巧機(jī)器人示例來源:?間機(jī)器? 來源:影?機(jī)器?觸覺敏感性的進(jìn)展也提?了機(jī)器?執(zhí)?精細(xì)任務(wù)的能?。TouchLab表?，他們的織物條可以將機(jī)器?夾持器的靈敏度提?50%，使機(jī)器?能夠像???樣??地處理易碎物品。另?個(gè)突破性的機(jī)器?靈巧發(fā)展來?劍橋?學(xué)，研究?員開發(fā)了?種“第三只?指”，?乎任何?在試??分鐘后都能使??！暗谌?指”是額外的機(jī)器??指，可以附著在?上，為??提供超出?物學(xué)可能的增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)能?。新數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)機(jī)器?產(chǎn)業(yè)發(fā)展?臨的?個(gè)重?挑戰(zhàn)是現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)有限，?法訓(xùn)練智能機(jī)器。這形成了?種“先有雞還是先有蛋”的局?：機(jī)器?的?產(chǎn)量較低意味著從現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)中收集數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)較少，進(jìn)?限制了改進(jìn)和開發(fā)新機(jī)器?系統(tǒng)的能?。隨著強(qiáng)?的基礎(chǔ)模型的出現(xiàn)，??智能系統(tǒng)現(xiàn)在正在從各種來源的?量數(shù)據(jù)中進(jìn)?訓(xùn)練，包括?類執(zhí)??常任務(wù)的視頻。視頻內(nèi)容現(xiàn)在占據(jù)了所有互聯(lián)?流量的驚?83%，為AI擴(kuò)散模型提供了前所未有的數(shù)據(jù)量進(jìn)?分析和學(xué)習(xí)。每天上傳的?量新視頻內(nèi)容為訓(xùn)練AI模型提供了豐富資源，使機(jī)器?能夠從觀察?類?為在各種動(dòng)態(tài)環(huán)境中的表現(xiàn)中學(xué)習(xí)，增強(qiáng)其在真實(shí)應(yīng)?中的多功能性和魯棒性。除了利?現(xiàn)實(shí)世界視頻數(shù)據(jù)外，機(jī)器?產(chǎn)業(yè)越來越多地轉(zhuǎn)向合成數(shù)據(jù)，以克服稀缺或不完整數(shù)據(jù)集的限制。合成數(shù)據(jù)是???成的，通常通過計(jì)算機(jī)模擬?成，?不是從現(xiàn)實(shí)世界事件中收集。合成數(shù)據(jù)最重要的好處之?是其可擴(kuò)展性。例如，最新的啟?物理仿真的三維環(huán)境使得如家庭助?等機(jī)器?系統(tǒng)能以驚?的速度進(jìn)?訓(xùn)練。每秒25,000次模擬步驟這代表與當(dāng)前模擬?法相?加速100倍。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2030年，預(yù)計(jì)合成數(shù)據(jù)在??智能模型中完全取代真實(shí)數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算為了使機(jī)器?能夠在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中?主有效地運(yùn)?，它們必須能夠?qū)崟r(shí)分析數(shù)據(jù)并做出決策，?不依賴于集中式基于云的服務(wù)器。這種需求促使了邊緣計(jì)算的?益重要，這是?種新的范式，涉及在?絡(luò)的“邊緣”處-?不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中?進(jìn)?分析-處理數(shù)據(jù)。其好處包括:減少延遲:通過在本地處理數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算顯著縮短了機(jī)器?分析信息并做出決策所需的時(shí)間。這種延遲的減少對于需要實(shí)時(shí)處理的應(yīng)??關(guān)重要。增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私:邊緣計(jì)算還有助于通過將數(shù)據(jù)保留在設(shè)備本地來緩解數(shù)據(jù)隱私問題。改進(jìn)的連接性:在?絡(luò)連接不穩(wěn)定或間歇性的環(huán)境中，邊緣計(jì)算使機(jī)器?能夠繼續(xù)獨(dú)?于云端運(yùn)?。這對于在偏遠(yuǎn)地區(qū)操作的機(jī)器?尤為重要，?如農(nóng)?或?yàn)?zāi)難區(qū)域，那??速互聯(lián)?的接?可能有限。機(jī)器?邊緣計(jì)算的?個(gè)關(guān)鍵因素是神經(jīng)處理單元（NPUs）的發(fā)展，這是專?設(shè)計(jì)?于加速??智能計(jì)算的硬件。NPU技術(shù)的快速增?是近年來的發(fā)展趨勢。這些改進(jìn)使得直接在機(jī)器?上部署復(fù)雜的AI模型成為可能。6.?型語?模型（SMLs）在邊緣計(jì)算相關(guān)領(lǐng)域，隨著??智能不斷發(fā)展，焦點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向?語?模型（SLMs）的開發(fā)和部署。SMLs與更為?熟知的?語?模型（LLMs）有相似之處，但在效率、成本效益和適應(yīng)性??提供了特別有價(jià)值的特質(zhì)，在機(jī)器?領(lǐng)域尤為重要。SLMs最顯著的優(yōu)勢之?是減少訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量，這直接轉(zhuǎn)化為減少的訓(xùn)練時(shí)間和成本。對于AI能?的機(jī)器?，這可以導(dǎo)致更快地在實(shí)地部署。SLM（SallLanguageModels）的另?個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是它們相對于LLM（LargeLanguageModels）的計(jì)算資源也在增加。例如，最顯著的LLM之?GPT-3在其訓(xùn)練階段據(jù)稱消耗了將近1,300兆?時(shí)（MWh）的電量，相當(dāng)于約130個(gè)美國家庭的年度?電量。此外，訓(xùn)練GPT-4所需的45吉字節(jié)數(shù)據(jù)的費(fèi)?估計(jì)約為1億美元。相?之下，SLM相對于LLM需要更少的能量進(jìn)?訓(xùn)練和操作，使其成為??智能應(yīng)?的更可持續(xù)選擇。除了效率和節(jié)能外，SLM還提供?度的可定制性，使其能夠根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)?微調(diào)，??乎不需要額外的培訓(xùn)。正如微軟?成式AI主產(chǎn)品經(jīng)理Sonaliadav所指出的，“我們即將看到的不是從?型模型到?型模型的轉(zhuǎn)變，?是從單?模型類別到模型組合的轉(zhuǎn)變，客?將能夠就什么是最適合他們場景的模型進(jìn)?決策”。自主充電AI機(jī)器?的實(shí)?性將受到其需要時(shí)運(yùn)?的影響。這需要改進(jìn)功率管理，包括穩(wěn)健可靠的充電解決?案。?前，重新為機(jī)器?充電的主要?法包括???動(dòng)充電或??更換電池。盡管有效，但這些?法需要?量??操作，并可能導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間?？紤]到電動(dòng)?輛（EVs）更?泛的應(yīng)?，需要更?主的解決?案是顯?易?的。?項(xiàng)調(diào)查顯?，超過70%的受訪者認(rèn)為充電基礎(chǔ)設(shè)施匱乏是采?EVs的重要障礙。這個(gè)類?可以延伸到機(jī)器?技術(shù)。開發(fā)機(jī)器??動(dòng)充電基礎(chǔ)設(shè)施?臨的挑戰(zhàn)之?是不同機(jī)器?使?的電池類型、充電速率和電壓的多樣性。這種多樣性使得統(tǒng)?的充電解決?案變得復(fù)雜。然?，標(biāo)準(zhǔn)化?作已經(jīng)在進(jìn)?中，像WiBotic這樣的公司正在推出技術(shù)，為更具凝聚?的充電?態(tài)系統(tǒng)鋪平道路。圖9.通用自動(dòng)充電樞紐來源：ClearpathRobotics 要使?動(dòng)充電系統(tǒng)有效，機(jī)器?必須能夠?主導(dǎo)航到充電站。通過給機(jī)器?配備GPS接收器和近距離傳感器，它們可以輕松地從遠(yuǎn)處找到充電基地，并準(zhǔn)確對接，以最?限度地提??線充電效率。機(jī)器人即服務(wù)（RaaS）"作為服務(wù)"模式的概念已經(jīng)徹底改變了許多?業(yè)，為企業(yè)提供可擴(kuò)展、靈活和具有成本效益的解決?案。其中，軟件即服務(wù)（SaaS）的影響尤為深遠(yuǎn)。最初被視為?種利基產(chǎn)品，SaaS已經(jīng)發(fā)展成為?個(gè)價(jià)值約3?其可能在2030年達(dá)到10萬億美元。SaaS和類似模式的成功為?種新的"?切皆服務(wù)"（XaaS）模式打開了??：機(jī)器?即服務(wù)（RaaS）。SaaS和其他"?切皆服務(wù)"（XaaS）模式的增?在很?程度上歸因于其云原?架構(gòu)，該架構(gòu)使得可以?規(guī)模租?虛擬服務(wù)，就像它們是實(shí)體產(chǎn)品?樣。這種基于云的?法使公司可以在不需要進(jìn)?重?前期投資的情況下訪問尖端軟件和服務(wù)。相反，企業(yè)可以根據(jù)??需求按訂閱?式?付這些服務(wù)的費(fèi)?，并根據(jù)需要調(diào)整使?量。RaaS是?種基于訂閱的商業(yè)模式，允許??租?機(jī)器??不是直接購買它們。盡管還處于早期階段，但RaaS市場已經(jīng)價(jià)值約20億美元，并有望在未來?年以17％合年增?率增?。圖10.機(jī)器人即服務(wù)（RaaS）的市場規(guī)模預(yù)測源：Statista RaaS模型提供了?個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢，使其成為各?各業(yè)企業(yè)的?個(gè)吸引?選擇：降低資本?出、靈活性和可伸縮性、即插即?解決?案、?憂維護(hù)和升級。除了運(yùn)營優(yōu)勢之外，與傳統(tǒng)??相?，RaaS還能帶來顯著的成本節(jié)約。例如，RaaS模式中的機(jī)器?通常每?時(shí)收費(fèi)在2美元?8美元之間，?根據(jù)美國勞?統(tǒng)計(jì)局，美國????的平均?時(shí)?資約為28.196美元此外，根據(jù)需求租?機(jī)器?的能?使企業(yè)能夠更好地調(diào)整其勞動(dòng)?與?產(chǎn)需求之間的關(guān)系。在需求?峰期，公司可以增加機(jī)器?的使?以提??產(chǎn)率，?在?產(chǎn)需求減緩期間則可以減少成本。升級性和自我維護(hù)??智能（AI）領(lǐng)域的快速發(fā)展將??重塑包括機(jī)器?在內(nèi)的許多?業(yè)?？焖俚陌l(fā)展帶來了令?難以置信的機(jī)遇，但也引發(fā)了購買AI-enabled機(jī)器?的潛在買家的擔(dān)憂。??線更新和?我維護(hù)的概念提供了有希望的解決?案。投資者擔(dān)?，隨著更新、更先進(jìn)的模型的發(fā)布，他們的投資很快就會(huì)過時(shí)，這可能會(huì)阻礙AI-enabled機(jī)器?的采?。幸運(yùn)的是，OTA更新為這個(gè)問題提供了?效的解決?案，使機(jī)器?能夠在不需要進(jìn)?物理修改的情況下獲得新功能、增強(qiáng)和改進(jìn)。/news.release/epsit.t24.ht2024年12?城市GPS:全球視?與解決?案19清潔與維護(hù)2024年12?城市GPS:全球視?與解決?案19家用清潔機(jī)器人家庭清潔機(jī)器?市場?前已安裝的單位數(shù)量最多，并且未來市場潛?巨?。第?款商?家?吸塵機(jī)器?Trilobite問世于上世紀(jì)90年代。后來于2002年，iRobot成為家?吸塵機(jī)器?市場的第??玩家，發(fā)布了第?款家?吸塵機(jī)器?Roo。到2004年，Rooba銷量超過100萬臺。預(yù)計(jì)2023年各發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的滲透率為20%，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體如中國的滲透率為12%。市場依然以快速速度擴(kuò)?中。圖11.家用吸塵機(jī)器人滲透率（%）中國。美國中國。美國16%12%4%2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023源：花旗全球洞察，Statista 這些機(jī)器?的?作很簡單-根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間表在家?四處吸塵和拖地，當(dāng)電池電量低或?作完成后導(dǎo)航回充電站。?端型號可以智能地根據(jù)地板類型調(diào)整清潔設(shè)置。例如，RoobaCobo?j7+等型號可以在移動(dòng)到地毯上時(shí)?動(dòng)收回拖地功能。11AI升級??智能為市場上的現(xiàn)有產(chǎn)品帶來了巨?升級，使它們更智能化。?些更先進(jìn)的型號配備了?型語?模型（LLM），以便機(jī)器?能夠理解??的?類語?指令并以更為臨時(shí)和定制的?式?作。例如，EcovacsDEEBOTX5PROOMNI的最新?端型號配備了AI語?助?IKO。iRobot的Rooba機(jī)器?吸塵器銷量突破100萬（iRobot） 美國安裝了8個(gè)機(jī)器?吸塵器基地（Statista） 國家庭數(shù)量（Statista） 國機(jī)器?吸塵器滲透率（Statista） RoobaCobo?j7+機(jī)器?吸塵器和拖把（iRobot） 圖12.EcovacsYIKOAI語音助手來源：Ecovacs 區(qū)分?端和低端模型的關(guān)鍵在于它們?nèi)绾卧诃h(huán)境中導(dǎo)航?不會(huì)撞到障礙物或被困住。廉價(jià)和舊型號只是簡單地運(yùn)?算法，指導(dǎo)它們在撞到障礙物時(shí)轉(zhuǎn)向另?個(gè)?向許多?端型號采?僅視覺解決?案，只使?攝像頭作為傳感器。相同技術(shù)也?持特斯拉EV上的FSD（全?動(dòng)駕駛）系統(tǒng)，該系統(tǒng)利?計(jì)算機(jī)視覺（CV，AI的?個(gè)?分?）來識別地板上的障礙物。機(jī)器?學(xué)習(xí)了各種障礙物的外觀，如何優(yōu)化路徑并輕松地在?平坦區(qū)域周圍導(dǎo)航由于處理器、算法和AI模型設(shè)計(jì)的快速發(fā)展，僅視覺解決?案的準(zhǔn)確性和智能性迅速趕上了其他替代?案。例如，iRobot的2022年GeniusHoeIntelligence平臺iRobotOS能夠通過從?們家中超過4300萬對象的?型數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)來識別超過80種常?物體市場分析根據(jù)歐睿信息咨詢，2018年?2023年，全球機(jī)器?吸塵器市場規(guī)模以13%的復(fù)合年增?率從2018年的38億美元擴(kuò)?到2023年的70億美元。4個(gè)獨(dú)?來源的平均數(shù)據(jù)顯?，到2030年，機(jī)器?吸塵器市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2024年的75億美元增?到248億美元，復(fù)合年增?率為22%12iRobot發(fā)布iRobotOS（iRobot）13花旗研究報(bào)告全球機(jī)器?吸塵器市場圖13.全球家用機(jī)器人吸塵器市場總銷售額(以十億美元計(jì)算)最?化市場研究最?化市場研究 GrandViewResearchMeticulousResearchiarc2520151052024 2025 2026 2027 2028 2029 2030來源：參?圖表，花旗全球洞察 根據(jù)歐睿信息，2023年西歐的平均銷售價(jià)格（ASP）最?（為508美元）國，過去5年，隨著?業(yè)參與者迅速推出帶對接站的?端機(jī)型，家?掃地機(jī)器?經(jīng)歷了??？焖俚漠a(chǎn)品升級。預(yù)計(jì)到2024年，亞太地區(qū)將繼續(xù)是家?掃地機(jī)器?的最?市場（全球市場占?34%），緊隨其后的是西歐（29%），美國（21%）和東歐（6%）。13圖14.2019-23年各地區(qū)家用掃地機(jī)器人ASP 圖15.2023年全球家用掃地機(jī)器人零售銷售量市場份額來源：歐睿信息，花旗研究 來源：歐睿信息，花旗研究我們的專屬分析根據(jù)我們的分析，預(yù)計(jì)2024年家?清潔機(jī)器?的全球裝機(jī)數(shù)量將從2.86億增?到2035年的7.93億（復(fù)合年增?率10%），進(jìn)?步增?2050年左右的12億（復(fù)合年增?率3%）。我們?先通過以下公式將2050年各國家家庭數(shù)量推斷出來（包括156個(gè)國家）：/156個(gè)國家按發(fā)展?平分為3個(gè)地區(qū)根據(jù)聯(lián)合國的劃分:更發(fā)達(dá)地區(qū)14，較不發(fā)達(dá)地區(qū)15和最不發(fā)達(dá)地區(qū)16.世界人口分析根據(jù)聯(lián)合國??署的預(yù)測，世界??在2024年?2050年間預(yù)計(jì)增?這?增?速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于2024-50年間的36.7%以及2024年之前26年間的53.7%.更發(fā)達(dá)地區(qū)的??數(shù)量應(yīng)保持基本穩(wěn)定（因?yàn)?013)總值增?的?法。在1960年?2050年間預(yù)計(jì)??增?的絕?多數(shù)（約70%）因在于其龐?的??基數(shù)（全球總??的約2/3）和快速增?率。??增?速度最快的地區(qū)將是發(fā)展程度較低的地區(qū)，但起始基數(shù)較?。從現(xiàn)在到205026年的時(shí)間?，較少發(fā)達(dá)地區(qū)和極少發(fā)達(dá)地區(qū)將分別貢獻(xiàn)全球??增?的?半。平均家庭規(guī)模分析?個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越?，家庭平均規(guī)模就越?。?1960年以前，較發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭規(guī)模?直在緩慢下降。1960年時(shí)，為2.9。到050年，我們預(yù)計(jì)這?數(shù)字將降?1.9。較不發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭規(guī)模直到1990年代才開始下降，但在所有發(fā)展群體中下降速度最快。1992年，平均家庭有4.8?，但預(yù)計(jì)到2050年將降?3?。家庭規(guī)模在不發(fā)達(dá)地區(qū)開始在21世紀(jì)初緩慢下降（2000年平均5.4?），預(yù)計(jì)到2050達(dá)到4.6?。家庭數(shù)分析我們預(yù)計(jì)更發(fā)達(dá)地區(qū)從1960年的314n?增?到2050年的659n?（增?2.1倍）。由于??快速增?和平均家庭規(guī)模急劇下降，不發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭數(shù)量正在?幅增?。從1960年的385n?，預(yù)計(jì)到2050年將增??2,127n?（增?5.5倍）。到2050年，不發(fā)達(dá)地區(qū)將占全球家庭的約2/3。更發(fā)達(dá)的地區(qū)：歐洲、北美、澳?利亞/新西蘭和?本較不發(fā)達(dá)的地區(qū)：亞洲（不包括?本）亞、密克羅尼西亞和波利尼西亞最不發(fā)達(dá)地區(qū)：46個(gè)國家，位于撒哈拉以南的?洲（32個(gè)）、北?及西亞（2個(gè)）、中亞和南亞（4個(gè)）、東南亞和南亞（4個(gè)）、拉丁美洲和加勒?地區(qū)（1個(gè)）以及?洋洲（3個(gè)）?2024花旗集團(tuán)對于最不發(fā)達(dá)地區(qū)，家庭數(shù)量增?最快，盡管基數(shù)較?。最不發(fā)達(dá)地區(qū)在1960年擁有4400萬?家庭，預(yù)計(jì)到2050年將達(dá)到4.2億?家庭（增?了9.5倍）。圖16.發(fā)展群體的平均家庭規(guī)模 圖17.發(fā)展群體的家庭數(shù)量（單位：百萬） 地區(qū)更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)最不發(fā)達(dá)地區(qū)2,000更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)最不發(fā)達(dá)地區(qū)51,50041,000350021960196319601963196619691972197519781981198419871990199319961999200220052008201120142017202020232026202920322035203820412044204720501960196319661960196319661969197219751978198119841987199019931996199920022005200820112014201720202023202620292032203520382041204420472050來源：花旗全球洞察，《共居分析》 來源：花旗全球洞察滲透分析我們預(yù)計(jì)，到2035年，發(fā)達(dá)地區(qū)家?清潔機(jī)器?的滲透率將從2023年的20%/9%/0%增?到約50%/25%/12.5%——的世界類似于中國，然后以線性速度增??2050年的65%/32.5%/16.3%。我們相信這些估計(jì)可能過于保守，因?yàn)椋毫_賓機(jī)器?對2000度，并顯?73%的受訪者認(rèn)為如果有機(jī)器?做家務(wù)，他們的家會(huì)更?凈17圖18.與洗碗機(jī)相比，機(jī)器人吸塵器可能會(huì)有類似甚至更快的采用速度來源：紐約時(shí)報(bào)尼古拉斯·費(fèi)爾頓，花旗研究 ??中七?將完全信任機(jī)器?來做所有家務(wù)事（雅? 新聞?dòng)└鶕?jù)美國能源情報(bào)署（EIA）最新數(shù)據(jù)，2020年有1.235億?家庭中有9千萬?，即73%的家庭安裝了洗碗機(jī)。?些多層住宅可能會(huì)使?兩臺或更多（每層?臺）1:1?例?？倖挝活A(yù)測最后，我們使?單位數(shù)=滲透到家庭家庭數(shù)量的公式來計(jì)算不同發(fā)展地區(qū)的單位數(shù)預(yù)測?；谏鲜?法，我們估計(jì)在2023年更/不發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭清潔機(jī)器?數(shù)量為1.11億/1.37億，預(yù)計(jì)到2035年將以8.7%/10.5%的復(fù)合年增?率增??3億/4.54億，然后在2050年進(jìn)?步增??4.28億/6.91億，復(fù)合年增?率為2.4%/2.8%。預(yù)計(jì)到2035年，全球總單位數(shù)量將達(dá)到794n（復(fù)合年增?率:10%），并在2050年進(jìn)?步增??12億（復(fù)合年增?率:3%）。總體滲透率將在2023年?2035年間從11%增?到29%，然后在2050年達(dá)到37%。圖表19。國內(nèi)清潔機(jī)器人總單位預(yù)測（以百萬為單位）?發(fā)達(dá)地區(qū)較少發(fā)達(dá)地區(qū)更發(fā)達(dá)地區(qū)總體滲透率1,200 40%?發(fā)達(dá)地區(qū)較少發(fā)達(dá)地區(qū)更發(fā)達(dá)地區(qū)總體滲透率900

30%20%202320242023202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050來源:花旗全球洞察 商?清潔/維護(hù)機(jī)器?更有效率。例如，來?獅城機(jī)器?的R12RexScrub（圖20）是?于商業(yè)?途的?型區(qū)域機(jī)器?地板清潔機(jī)。該機(jī)器?使?許多傳感器，從激光雷達(dá)（光傳感器）到攝像頭（深度傳感器）極障礙跟蹤。2020RECS調(diào)查數(shù)據(jù)（美國能源信息管理局） ?2024花旗銀?2024年12?花旗集團(tuán)全球洞察與解決?案252024年12?花旗集團(tuán)全球洞察與解決?案25圖20.LionsBot的R12RexScrub 圖21.Fybots的SweepXL來源：LionsBot 來源：Fybots案例研究：SkylineRobotics的Ozmo天?樓窗?清潔機(jī)器?Ozo來?SkylineRobotics。Ozo具有?只帶有刷?的六軸機(jī)械臂，?于進(jìn)?清潔。Ozo憑借??智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，?部分決策都是?主完成的。它每秒計(jì)算250次，以確定在窗?上施加多?的壓?，刷?在哪?施加，以及何時(shí)還考慮建筑外墻的狀況，并匯報(bào)需要解決的潛在問題的數(shù)據(jù)。會(huì)?改變數(shù)?億美元窗?清潔?業(yè)的??智能機(jī)器?（《財(cái)富》雜志） 圖22.SkylineRobotics的Ozmo資料來源：SkylineRobotics 清潔窗?是?項(xiàng)危險(xiǎn)的?作，勞動(dòng)?短缺問題?益嚴(yán)重。根據(jù)在線?作資源Zippia的?項(xiàng)研究，全國有75%的擦窗?年齡在40歲以上，?只有9%的?年齡在20-30歲之間。20Ozo的清潔速度是傳統(tǒng)窗?清潔的3倍，并預(yù)計(jì)可將現(xiàn)場勞動(dòng)?成本降低75%19。?前Ozo的成本約為50萬美元，回收期為3-5年。22Ozo?前在特拉維夫和紐約使?，并已在曼哈頓的重要建筑物上進(jìn)?作業(yè)，例如哈德遜ards、?迪遜街383號、第3?街825號和世界貿(mào)易中?7號，在與該市最?的商業(yè)窗?清潔公司??公司和房地產(chǎn)巨頭TheDurstOrganization的合作中進(jìn)?作業(yè)。22美國窗?清潔?的??統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（Zippia） 21SkylineRobotics在紐約市部署Ozo窗?清潔機(jī)器?（Robotics 24/7曼哈頓摩天?樓有22臺洗窗機(jī)器?在?作(CNBC) 2024年12?2024年12?CitiGPS：全球視?與解決?案27您提供哪些AI機(jī)器人解決方案？SkylineRobotics專注于?動(dòng)化清潔窗??業(yè)。我們是?家專注于深科技、機(jī)器?和?動(dòng)化的公司，正在顛覆價(jià)值400億美元的清潔窗??業(yè)。公司認(rèn)為所有在?度（5?以上）上的?作都應(yīng)該實(shí)現(xiàn)?動(dòng)化。Skyline認(rèn)識到每年?處發(fā)??量傷害，并且?前由?類獨(dú)?完成的危險(xiǎn)、乏味和臟亂的?作是可以被?動(dòng)化取代的。公司的愿景包括機(jī)器?和?類之間的合作?作模式，結(jié)合各?的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)技術(shù)在各種環(huán)境中的卓越效率。Skyline的Ozo是全球第?款帶有機(jī)械臂的清潔窗?機(jī)器?，它能保持摩天?樓窗?清潔您提供哪些AI機(jī)器人解決方案？SkylineRobotics專注于?動(dòng)化清潔窗??業(yè)。我們是?家專注于深科技、機(jī)器?和?動(dòng)化的公司，正在顛覆價(jià)值400億美元的清潔窗??業(yè)。公司認(rèn)為所有在?度（5?以上）上的?作都應(yīng)該實(shí)現(xiàn)?動(dòng)化。Skyline認(rèn)識到每年?處發(fā)??量傷害，并且?前由?類獨(dú)?完成的危險(xiǎn)、乏味和臟亂的?作是可以被?動(dòng)化取代的。公司的愿景包括機(jī)器?和?類之間的合作?作模式，結(jié)合各?的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)技術(shù)在各種環(huán)境中的卓越效率。Skyline的Ozo是全球第?款帶有機(jī)械臂的清潔窗?機(jī)器?，它能保持摩天?樓窗?清潔、提???安全性并創(chuàng)造新?作崗位。Ozo帶來運(yùn)營可?性O(shè)zo通過運(yùn)營效率彌補(bǔ)勞動(dòng)?短缺O(jiān)zo將真實(shí)世界的危險(xiǎn)與數(shù)據(jù)和傳感器相結(jié)合Ozmo是清潔高處窗戶的最安全解決方案您認(rèn)為在未來年中會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？?動(dòng)化勞動(dòng)?中??智能的接受在倉庫、送貨服務(wù)甚?交通中使?機(jī)器?的前景令?振奮。Ozo雖然是?主的，但仍由?類使?屋頂上的計(jì)算機(jī)進(jìn)?操作。最終結(jié)果是?類和機(jī)器?共同?作，使?類遠(yuǎn)離危險(xiǎn)，?機(jī)器?則進(jìn)?清潔。Ozo在紐約的部署標(biāo)志著開始。Ozo機(jī)器?未來將在倫敦部署，同時(shí)e還從?本和新加坡獲得了關(guān)鍵專利。?席執(zhí)?官SkylineRobotics我們的專有分析我們的分析預(yù)測，2024年全球商業(yè)清潔/維護(hù)機(jī)器?的裝機(jī)量將從預(yù)計(jì)的150萬臺增?到2035年的1420萬臺（復(fù)合年增?率:23%），并在2050年進(jìn)?步增??2450萬臺（復(fù)合年增?率:3%）。根據(jù)國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)，2023年，先進(jìn)國家/新興市場和發(fā)展中國家的建筑?積分別為91億平??/166億平??，預(yù)計(jì)到2030年，這?數(shù)字將增??99億平??/192億平??。到2050年，全球先進(jìn)國家/將達(dá)到124億平??/292億平??。據(jù)估計(jì)，2023年，先進(jìn)國家/新興市場和發(fā)展中國家的商業(yè)建筑?積為25億平??/57億平??。到2035年，這?數(shù)字預(yù)計(jì)將達(dá)到28.5億平??/73.5億平??，到2050年將進(jìn)?步增??34億平??/100.6億平??。利?總商業(yè)建筑?積數(shù)據(jù)，我們估計(jì)在先進(jìn)國家/持各?的衛(wèi)????產(chǎn)率?致相同，預(yù)計(jì)2024年，有600萬/3360萬衛(wèi)???。2023年的發(fā)展中/新興經(jīng)濟(jì)體。我們預(yù)測到2035年這將增?700萬/4300萬，到2050進(jìn)?步增??800萬/5900萬。圖23.各發(fā)展群體保潔員人數(shù)（以百萬計(jì)） 圖24.商業(yè)清潔/維護(hù)機(jī)器人總單位預(yù)測（以百萬計(jì)）新興和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體?級經(jīng)濟(jì)體所有新興和發(fā)展經(jīng)濟(jì)70 25新興和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體?級經(jīng)濟(jì)體所有新興和發(fā)展經(jīng)濟(jì)

40%60 2050154030 1020 510 02022202320222023202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050

35%30%25%20%15%10%5%2023202520232025202720292031203320352037203920412043204520472049來源:美國勞?統(tǒng)計(jì)局,艾媒研究,花旗全球洞察 來源:花旗全球洞察我們假設(shè)2035/新興和發(fā)展中國家的滲透率將從2023年的5%/2.5%（低于國內(nèi)清潔機(jī)器?的情況）增?到50%/25%，增?速度更為指數(shù)化，然后放緩?050年的65%/32.5%（最終達(dá)到適應(yīng)全球需求和有吸引?回報(bào)期的國內(nèi)清潔機(jī)器??平）。盡管商業(yè)案例明顯且增?迅速，但考慮到家庭數(shù)量更多，我們預(yù)計(jì)商?清潔/維護(hù)機(jī)器?的數(shù)量遠(yuǎn)低于家?清潔機(jī)器?。2023年，發(fā)達(dá)國家/潔機(jī)器?數(shù)量為0.3n/0.8n。我們預(yù)測到2035年時(shí)，這?數(shù)量將以23%/22%的復(fù)合年增?率增?3.5n/11n，然后繼續(xù)增?到2050年的5.3n/19n，復(fù)合年增?率為2.9%/2.2%。我們估計(jì)到2035年，全球總單位數(shù)量將達(dá)到1400萬（年復(fù)合增?率：23%），然后進(jìn)?步增?到2050年的2450萬（年復(fù)合增?率：3%）。整體滲透率將在2023年?2035年之間從3%加到28%，然后到2050年達(dá)到36%。2024年12?花旗GPS：全球視?與解決?案29交通運(yùn)輸2024年12?花旗GPS：全球視?與解決?案29?動(dòng)駕駛汽?（AV）我們可以就?動(dòng)駕駛汽?撰寫?份花旗GPS份《未來汽?》報(bào)告，但本報(bào)告的篇幅允許我們在解釋2050年之前的?些重點(diǎn)內(nèi)容之前列舉?些要點(diǎn)?；ㄆ煸?014年的?份《未來汽?》報(bào)告出現(xiàn)得較早，??動(dòng)駕駛汽?的發(fā)展提醒?們技術(shù)進(jìn)步通常是緩慢的，然后迅速的。這就是阿?拉定律。福特的道格·中運(yùn)?的L4級??出租??？紤]到為獲得監(jiān)管批準(zhǔn)?進(jìn)?的安全測試，進(jìn)展緩慢并不令?意外。“?將?個(gè)?送上?球更難，是在密集城市環(huán)境中創(chuàng)建?個(gè)能夠運(yùn)?的L4級Robotaxi。加?安全測試以獲得監(jiān)管批準(zhǔn)，因此進(jìn)展緩慢并不令?意外25”然?，許多?作正進(jìn)?中。?級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的滲透率正在提?，從緊急剎?，到?適應(yīng)巡航控制，再到?道偏離或碰撞警告。?輛?動(dòng)化分為5個(gè)階段，從??動(dòng)化（0）到在任何條件下沒有駕駛員輔助的完全?動(dòng)駕駛（第5階段）。許多汽?具有1或2個(gè)?動(dòng)功能。第3階段允許?動(dòng)駕駛，?類可以隨時(shí)接管。第4段是全?動(dòng)化，可以在?定范圍內(nèi)不需要?向盤或踏板。圖25。WaymoJaguarI-PACE 圖26。百度Apollo3.0來源：Wayo 來源：Shutterstock對于L3+，根據(jù)AVIA的2024年報(bào)告，AV已經(jīng)在美國公共道路上?駛了7000萬英?，在2023年7?的基礎(chǔ)上增加了59%。繼續(xù)Doug的?球類?，這相當(dāng)于293次往返?球。Wayo是從?歌分拆出來的AV公司，已經(jīng)?駛超過2500萬英?。根據(jù)2023年8?加州公共事業(yè)委員會(huì)做出的具有重?意義的決定，允許Wayo在舊???需?員操作員的情況下?駛，該公司現(xiàn)在每周提供10萬次出?。這是去年的10倍。未來汽?v4.0更新：?絡(luò)化移動(dòng)性的未來之爭 未來汽?：改變我們所認(rèn)識的移動(dòng)性福特-?眾??駕駛汽?合資項(xiàng)?由于技術(shù)挑戰(zhàn)?失敗AVIA-2024年AV現(xiàn)狀Wayo安全影響Wayo?前每周在美國提供超過100,000次付費(fèi)??出租?乘?服務(wù) 通?汽?的?動(dòng)駕駛部?Cruise，在去年?輛?曾發(fā)?公開報(bào)道的事故，但已在鳳凰城、休斯頓和達(dá)拉斯等地恢復(fù)了在?類監(jiān)督下測試?輛。Aazon的?動(dòng)駕駛?公司Zoox獲得了2023年在公共道路上?駛的批準(zhǔn)，并正在奧斯汀、邁阿密和拉斯維加斯進(jìn)?測試。Uber與14家?動(dòng)駕駛公司合作。?動(dòng)駕駛的發(fā)展和測試正在許多其他國家進(jìn)?，包括英國、挪威、德國、阿聯(lián)酋、新加坡、韓國、?本和澳?利亞。然?，最?的實(shí)驗(yàn)、動(dòng)?和市場機(jī)會(huì)可以在中國找到。截?2023年底，中國有60個(gè)城市發(fā)放了?動(dòng)駕駛道路測試牌照。許多國家朝著?動(dòng)駕駛的未來前進(jìn)的重要原因包括：14090%是由于?為錯(cuò)誤造成的，技術(shù)可以提供幫助。機(jī)器???類有更好的視?和更快的反應(yīng)時(shí)間。它們不會(huì)疲倦、困倦、分?、憤怒或喝醉。Wayo少了70%。服從規(guī)則-美國國家公路交通安全管理局的數(shù)據(jù)顯?，每年有440202235，導(dǎo)致許多死亡。?動(dòng)駕駛汽?被設(shè)計(jì)得??類更好地遵守交通規(guī)則。更新的規(guī)則，?如速度限制，也可以同時(shí)傳輸給?動(dòng)駕駛?隊(duì)。元36。??駕駛出租?承諾節(jié)省成本，因?yàn)闆]有?類司機(jī)，以及相對于貶值的停放資產(chǎn)??降低了所有權(quán)成本。?動(dòng)駕駛汽?還降低了停?費(fèi)?，并且隨著時(shí)間的推移可能會(huì)降低保險(xiǎn)費(fèi)。中花費(fèi)50億?時(shí)37。?動(dòng)駕駛出租?也可以節(jié)省停?時(shí)間和?錢。、年輕?或醉酒者-或那些擔(dān)?和誰同?的?。盡管存在這些潛在好處和正在發(fā)?的勢頭，顯然還存在許多挑戰(zhàn)。百度最新的??駕駛出租?成本低于其上?款機(jī)型的?半，約為28,500美元38。郵輪重新啟動(dòng)帶有安全駕駛員監(jiān)督的?動(dòng)駕駛 Zoox；Zoox騎?Uber-推動(dòng)?動(dòng)駕駛向前發(fā)展 中國發(fā)布了1.6萬份?動(dòng)駕駛汽?測試許可證 https://wayo.co/about/34https://www.nature.co/articles/s41467-024-48526-435https://www.ft.co/content/03a2e26c-d501-4686-8d15-c26b34f329ff36NHTSA:2019年美國交通事故造成了3400億美元損失 未來的汽?：改變我們所知的出??式 百度推出成本低于之前模型?半的?動(dòng)駕駛出租? ?我們?份《未來汽?》報(bào)告以來，啟??動(dòng)駕駛（AV）的多模式??智能系統(tǒng)在進(jìn)展和成本降低??取得了?凡的成就。?險(xiǎn)要求對于監(jiān)管審批具有?常?的安全標(biāo)準(zhǔn)，這?標(biāo)準(zhǔn)?于?類駕駛員的標(biāo)準(zhǔn)。這導(dǎo)致了?個(gè)“先有雞還是先有蛋”的局?，需要更多?程來產(chǎn)?數(shù)據(jù)、證據(jù)和信?。雖然需要更多的證據(jù)來允許更多的AV上路，但似乎已經(jīng)達(dá)到了?個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，鑒于所駕駛的?程數(shù)和速度。AV絡(luò)攻擊的?險(xiǎn)。被?客攻擊的AV義、市場集中擔(dān)憂以及失業(yè)司機(jī)的抵制也可能上升。我們的專有分析利?Citi研究的滲透率數(shù)據(jù)作為起始數(shù)據(jù)，我們預(yù)測Level3及以上AV的全球銷量將從2024年的預(yù)估2700萬輛上升到2035年的3.8億輛（年復(fù)合增?率：27%），然后再增?到2050年的19億輛（年復(fù)合增?率：11%）。我們預(yù)計(jì)到2050年將會(huì)延伸?動(dòng)駕駛汽?的普及率。我們預(yù)計(jì)到2027年，新?上的輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）普及率將最?，屆時(shí)80%（AD）功能（L1-L2），例如停?輔助、?動(dòng)緊急制動(dòng)。從2027年開始，更先進(jìn)的?動(dòng)駕駛（L3-L5）務(wù)并負(fù)責(zé)監(jiān)控駕駛環(huán)境。圖27.自動(dòng)駕駛汽車的普及率 L3&Above L3&AboveL1&2總體。80%60%40%20%2023202420252023202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050來源:花旗GPS 總單位預(yù)測我們根據(jù)更慢的增?率，從2035年到2050年推算了新??產(chǎn)量和道路上汽?總數(shù)的數(shù)據(jù)。新??產(chǎn)量以3.4%增?流?前的復(fù)合年增?率為39%，我們假設(shè)到2035-50年間為2.5%。我們假設(shè)在2035年前汽?總數(shù)的2.3%年增?率將逐漸減緩?2035-50年間的0。假設(shè)折舊周期為13年，我們可以計(jì)算出L3?L5級別的AD總數(shù)為總AD數(shù)量t=總AD數(shù)量t-1+年度AD發(fā)貨量t+從ADAS升級到AD的年度-年度AD發(fā)貨量t-13。對于L1?L2的ADAS，公式為總ADAS數(shù)量t=總ADAS數(shù)量t-1+年度ADAS發(fā)貨量t-從ADAS升級到AD的年度-年度ADAS發(fā)貨量t-13。我們得出結(jié)論，到2035年，配備?動(dòng)駕駛（AD）/?級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能的汽?數(shù)量將達(dá)到3.8億/9.47億輛，到2050年這?數(shù)字將進(jìn)?步增??19億/1.28億輛，復(fù)合年增?率為17%/-12%（逐漸由ADAS升級為AD）。到2035年，未來道路上的汽?中將有20%/50%具備AD/ADAS功能，到2050年將達(dá)到82%/6%。整體滲透率將于2035/2050年達(dá)到70%/88%。??機(jī)?主??機(jī)已經(jīng)成為?個(gè)龐?、快速增?且重要的市場。這個(gè)領(lǐng)域的?個(gè)例?是line公司。該公司已在全球??了900萬英?，進(jìn)?了125萬次商業(yè)交付，包括緊急輸?、疫苗或醫(yī)療?品。它還運(yùn)送?品和消費(fèi)品，?次??最多可??140可以精確到?厘?的位置。該公司聲稱，其交付速度?傳統(tǒng)汽?快10倍，成本更低，噪?更?，零排放。鑒于其部分交付的關(guān)鍵性質(zhì)，美國聯(lián)邦航空管理局允許Zipline進(jìn)?超出觀察者視線的交付?；蛘邊⒂^今年舉辦的??機(jī)世界?會(huì)，吸引了500多家??機(jī)公司和1在2024年的活動(dòng)中展出的最???機(jī)可攜帶400公?并?駛4500公?。其他??機(jī)可以運(yùn)送?員。或者加???機(jī)競速?賽。但請注意，?主系統(tǒng)已經(jīng)??類世界冠軍賽??更快。這些系統(tǒng)還聚集了8100上空。2000年?2023年全球機(jī)動(dòng)??產(chǎn)估計(jì) 圖28.企業(yè)無人機(jī)使用案例示例來源：CitiGPS 我們的專有分析全球??機(jī)單位數(shù)量預(yù)計(jì)將從2024年的約3710萬增?到2035年的7340萬（年復(fù)合增?率：6.4%），進(jìn)?步增?到2050年的1.494億（年復(fù)合增?率：5%），數(shù)據(jù)來源為Levitatel。根據(jù)LevitateCapital的預(yù)測，消費(fèi)者??機(jī)市場預(yù)計(jì)將從2025年的42億美元增?到2030年的53億美元，?企業(yè)??機(jī)市場在基準(zhǔn)情景下估計(jì)將從2025年的160億美元增?到2030年的290更?價(jià)格點(diǎn)導(dǎo)致到2030年市場總可獲得市場規(guī)模相?消費(fèi)者市場?出5.5倍。根據(jù)我們??的分析延伸到2050年，我們制定了四個(gè)主要假設(shè)。?先，消費(fèi)者和企業(yè)??機(jī)之間的50/50單位分配?例將持續(xù)。其次，我們假設(shè)從2023年的1240萬架??機(jī)出貨到2035年的2600萬架，單位增?率為6%。然后再將消費(fèi)者/年度出貨增?率降?與2050年?期GDP增?率3.1%相匹配的?平。最后，我們假設(shè)??機(jī)的折舊壽命為3年。https://levitatecap.co/levitate/wp-content/uploads/2020/12/White-Paper-v4.pdfhttps://levitatecap.co/levitate/wp-content/uploads/2020/12/White-Paper-v4.pdf圖29。無人機(jī)總量預(yù)測企業(yè)??機(jī)消費(fèi)者??機(jī)企業(yè)??機(jī)消費(fèi)者??機(jī)120906030202320242023202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050來源:花旗全球洞察 請注意，我們沒有將分析擴(kuò)展到軍事、執(zhí)法或在諸如消防等安全領(lǐng)域中使???機(jī)。這表明此期間使?的??機(jī)總數(shù)可能更?。不過，這些領(lǐng)域在本報(bào)告的第8章中有所討論。2024年12?花旗：全球視?與解決?案35仿人機(jī)器人2024年12?花旗：全球視?與解決?案35仿?機(jī)器?不再局限于科幻領(lǐng)域。在機(jī)器?領(lǐng)域取得了巨?進(jìn)步，正如我們在下?中所強(qiáng)調(diào)的，仿?機(jī)器?將成為?個(gè)?常?的新市場機(jī)遇。在第1章討論的技術(shù)進(jìn)步領(lǐng)域中，所有領(lǐng)域都?撐著仿?機(jī)器?所發(fā)?的變化，但AI和靈巧性的結(jié)合最為引?注?。多模態(tài)??智能使仿?機(jī)器?能夠看到、移動(dòng)、與?類交流、學(xué)習(xí)、理解任務(wù)并執(zhí)?。例如，源政的Agibot聲稱已經(jīng)可以穿針。我們發(fā)現(xiàn)全球開發(fā)了50多種類型的仿?機(jī)器?。它們擁有越來越多的能?。UnitreeH1可以以3.3/s的速度移動(dòng)并能跳舞；如果您想要?個(gè)能夠做空翻和跑酷的機(jī)器?，波?頓動(dòng)?公司的Atlas可以；鳳凰公司的Gen7可以在不到24?時(shí)內(nèi)學(xué)會(huì)復(fù)雜任務(wù)；Unitree的G1仿?機(jī)器?可以折疊??以適應(yīng)柜?43中。圖30.OptimusGen2–特斯拉 圖31.H1EvolutionV.30-Unitree來源：特斯拉 來源：UnitreeGDP50%，60%44。不斷增?的智能和靈活性意味著?形機(jī)器?可以替代越來越多的?作。如下表所?，如果埃隆·?斯克對Optius25,000（20-30,000）的預(yù)測是正確的，使?美7.25，36（16），平均???資（28美元）和美國護(hù)?的平均?資（41美元）被添加以突出其他回報(bào)情景。每種情況的結(jié)論都很明確，即從經(jīng)濟(jì)?度看，?形機(jī)器?可能?常具有吸引?。https://www.unitree.co/h1https://www.sn.co/en-us/news/other/sanctuary-ai43https://www.unitree.co/g1/grapher/labor-share-of-gdp?tab=chart圖32。人形機(jī)器人投資回報(bào)期敏感性表（以周計(jì)）來源：CitiGPS ?形機(jī)器?的論點(diǎn)不僅僅是經(jīng)濟(jì)上的。?些?作對?類來說危險(xiǎn)或者不受歡迎，更適合機(jī)器?。在其他情況下，存在勞動(dòng)?短缺，可以填補(bǔ)這些??。機(jī)器?也不會(huì)請假或休假。本·?德您提供什么AI機(jī)器人解決方案？SanctuaryAI構(gòu)建?形機(jī)器?以及驅(qū)動(dòng)它們的AI控制系統(tǒng)。?標(biāo)是制造理解并像??樣?動(dòng)的機(jī)器，以便進(jìn)??作。我們領(lǐng)先于?業(yè)的Phoenix?通?機(jī)器?具有您提供什么AI機(jī)器人解決方案？SanctuaryAI構(gòu)建?形機(jī)器?以及驅(qū)動(dòng)它們的AI控制系統(tǒng)。?標(biāo)是制造理解并像??樣?動(dòng)的機(jī)器，以便進(jìn)??作。我們領(lǐng)先于?業(yè)的Phoenix?通?機(jī)器?具有?夠的智能、能?和靈巧，可以像??樣?作。我們正在開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)以幫助解決?益嚴(yán)峻的勞動(dòng)?挑戰(zhàn)。僅在美國，9?的勞動(dòng)數(shù)據(jù)顯??約有820萬個(gè)職位空缺，但只有720職位空缺的應(yīng)?。預(yù)計(jì)市場需求的增?和AI發(fā)展加速的速度將在未來?年將?形機(jī)器?推向?個(gè)數(shù)?億美元的市場。過去?年AI的發(fā)展使?形機(jī)器?能夠更快地學(xué)習(xí)任務(wù)，Sanctuary看到新任務(wù)?動(dòng)化時(shí)間從?周縮短到不到24?時(shí)。在接下來的3-5年中，您認(rèn)為會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？AI控制系統(tǒng)。?部靈巧和精細(xì)操縱使得超過98%的?作成為可能，強(qiáng)?的AI控制系統(tǒng)是使機(jī)器?能夠在?結(jié)構(gòu)化或動(dòng)態(tài)環(huán)境中與物體互動(dòng)和操控的關(guān)鍵。為這些AI系統(tǒng)，我們需要數(shù)據(jù)。但是盡管?型語?模型（LLMs）可以從互聯(lián)??本器?公司都集中在數(shù)據(jù)收集階段。該領(lǐng)域的公司還將專注于批量?產(chǎn)的路徑。批量制造和部署AI?形機(jī)器?將有助于收集訓(xùn)練控制機(jī)器?的AI系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)。在未來的3-5年中，您應(yīng)該期待通?AI?形機(jī)器?的設(shè)計(jì)和建造成本有顯著改進(jìn)，這將是市場準(zhǔn)備就緒的重要指標(biāo)。?形機(jī)器?的命題的重要部分很簡單-我們已經(jīng)把我們?造的世界設(shè)計(jì)成適合?類，所以?形機(jī)器?可以直接適應(yīng)??需進(jìn)?重?基礎(chǔ)設(shè)施更改。我們看到并分析了機(jī)器?的七個(gè)主要?例。由于經(jīng)濟(jì)和環(huán)境因素，第?個(gè)?例領(lǐng)域?qū)⑹?業(yè)領(lǐng)域，包括制造業(yè)和倉儲業(yè)。這些領(lǐng)域提供了更加封閉的區(qū)域供機(jī)器?操作，并且美國存在崗位空缺問題。機(jī)器?可以在搬運(yùn)、運(yùn)輸、裝載、組裝、庫存補(bǔ)充或檢查缺陷??發(fā)揮作?。第?個(gè)類似的?例是在建筑領(lǐng)域，機(jī)器?可以搬運(yùn)、鋪磚或涂漆。全球建筑勞動(dòng)?規(guī)模龐?，但在?地中避開障礙物的挑戰(zhàn)限制了我們的初始采?估計(jì)。在零售業(yè)，機(jī)器?可以幫助整理貨架、提供客?服務(wù)（如尋找物品）或清潔。?形機(jī)器?可以幫助解決最后?公?的配送瓶頸，導(dǎo)航路徑、樓梯、敲?或打開派送箱。在酒店業(yè)，機(jī)器?已經(jīng)在中國活躍，為酒店客房送貨。?形機(jī)器?可以接?這項(xiàng)?作，并擴(kuò)展?歡迎或協(xié)助酒店服務(wù)，例如下圖所?的Kie?形機(jī)器??于調(diào)酒。圖33.KIME-MaccoRobotics 圖34.EVE–IXTechnologies來源：Macco機(jī)器? 來源：1XTechnologies最?的機(jī)會(huì)之?是改善對?年?或體弱者的護(hù)理。這在報(bào)告的護(hù)理部分中有更詳細(xì)的介紹。???齡化和護(hù)理/社會(huì)?作者短缺將推動(dòng)需求。?形護(hù)理?作者還可以讓?們在家中更?時(shí)間地得到全年7天24?時(shí)的幫助，減少對搬家的親屬或護(hù)理?員的依賴。雖然?形機(jī)器?可以增強(qiáng)醫(yī)院和養(yǎng)?院的護(hù)理，但我們認(rèn)為?部分需求來??年?的家庭。家庭中?形機(jī)器?的另?個(gè)主要?途是幫助打掃衛(wèi)?：吸塵；使?洗碗機(jī)；整理；洗?。在這七個(gè)?例中，我們估計(jì)到2035年全球?形機(jī)器?的數(shù)量可能達(dá)到1330萬，到2050年將增?到6.48億。圖35.按類型預(yù)測的人形單位數(shù)量來源：CitiGPS我們看到?個(gè)重要的使?案例出現(xiàn)在?業(yè)領(lǐng)域。我們預(yù)測到到2050年家庭將成為最?的單位市場。雖然其它使?情況可能令?信服，?如在酒店進(jìn)?交付或在酒店進(jìn)?貨架堆放，但這些市場在單位規(guī)模上被家庭和?業(yè)領(lǐng)域所壓倒。圖36.按用例（以百萬單位計(jì)）拆分的人形分析來源：CitiGPS在每個(gè)使?案例中，我們估計(jì)了未來三個(gè)地區(qū)（發(fā)達(dá)地區(qū)、?發(fā)達(dá)地區(qū)、最不發(fā)達(dá)地區(qū)）的總市場規(guī)模，以涵蓋世界?部分地區(qū)，然后對每個(gè)使?案例和每個(gè)地區(qū)使?不同的滲透率。我們通過2050析了估計(jì)將在?業(yè)、建筑和交付領(lǐng)域?作的?數(shù)。?前還不清楚增加速率與替代速率可能是多少。例如，每臺拖拉機(jī)并不直接替代?個(gè)??或?匹?。事實(shí)上，如今最強(qiáng)?的拖拉機(jī)BigBud747擁有760???；蛘撸锌赡苁?個(gè)https://www.williasbigbud.co/.機(jī)器?每天運(yùn)?23?時(shí)（特斯拉的?標(biāo)），相當(dāng)于三名??勞動(dòng)?的?作量（即1-3?例）。很明顯，這將取決于具體情況，但為簡單起?，我們?前在分析中假設(shè)需求?例為1-1。我們對基于供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的啟動(dòng)周期進(jìn)?了假設(shè)。終端滲透率各不相同。我們在2050年的?業(yè)領(lǐng)域?yàn)榘l(fā)達(dá)地區(qū)/較少發(fā)達(dá)地區(qū)/最不發(fā)達(dá)地區(qū)分別分析了30%/20%/10%的?例。在家庭中，我們考慮了22%/11%/5%。這考慮到了80歲以上的??，但許多80歲以下的?也可能受益于?持。圖37。按發(fā)展組別細(xì)分（以百萬單位計(jì)）發(fā)展集團(tuán)20352050復(fù)合年增長率更發(fā)達(dá)地區(qū)7.9179.523%較不發(fā)達(dá)地區(qū)5.3433.934%最不發(fā)達(dá)地區(qū)0.033.863%總計(jì)13.2647.230%來源:CitiGPS 盡管由于?資經(jīng)濟(jì)學(xué)的原因，發(fā)達(dá)地區(qū)?開始采?可能更?，但我們的估算得出結(jié)論，由于??規(guī)模和勞動(dòng)?市場的龐?，到2050年lessdevelopedregions將占到?形機(jī)器?市場的三分之?。有關(guān)我們?形機(jī)器?分析的更多細(xì)節(jié)，請參閱我們最近發(fā)布的?形機(jī)器??稿。哈利·克洛博?您提供哪些人工智能機(jī)器人解決方案？我們專注于為專業(yè)化、?技能??提供機(jī)器?，從?物制造開始。這些?薪?作需要進(jìn)?密集和專?化的培訓(xùn)，要求?精度，并且由于需要在封閉設(shè)施?完成?作?具有?定的體?需求。您提供哪些人工智能機(jī)器人解決方案？我們專注于為專業(yè)化、?技能??提供機(jī)器?，從?物制造開始。這些?薪?作需要進(jìn)?密集和專?化的培訓(xùn)，要求?精度，并且由于需要在封閉設(shè)施?完成?作?具有?定的體?需求。我們先進(jìn)的AI?腦架構(gòu)融合了許多不同的AI模塊，像?腦的葉葉?樣協(xié)同?作。這使我們的機(jī)器?能夠處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，做出明智決策，并減少?為?預(yù)即可學(xué)習(xí)新任務(wù)。AI器?在整個(gè)隊(duì)伍中?縫共享知識。此外，AI?腦是從頭開始構(gòu)建的，完全可以進(jìn)?審計(jì)，透明且安全，可與?類?起?作。??智能仿?機(jī)器?可以執(zhí)?各種復(fù)雜任務(wù)，實(shí)現(xiàn)的成本節(jié)約和?產(chǎn)?增?具有強(qiáng)?的吸引?，我們預(yù)計(jì)總服務(wù)地址可能達(dá)到數(shù)萬億美元。如果?臺機(jī)器?可以完成三到四個(gè)?的?作，并且可以全天候?作，這將?幅提??產(chǎn)?。您認(rèn)為未來3-5年會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？您認(rèn)為未來3-5年會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？AI機(jī)器??臨的最?挑戰(zhàn)是展?其在不同環(huán)境中安全執(zhí)?各種現(xiàn)實(shí)任務(wù)的能?。雖然模擬和受控演?突顯了AI動(dòng)??形機(jī)器?的潛?，但它們在這些設(shè)置之外的?為可能是不可預(yù)測的，在某些情況下甚?是不安全的。迄今為?，沒有公司在真實(shí)環(huán)境中展?過?形機(jī)器?的部署。沒有?展?過在??使??形機(jī)器?實(shí)現(xiàn)實(shí)際成本節(jié)約。也沒有?接近展?完全?主的機(jī)器??為。通過針對特定垂直領(lǐng)域的?標(biāo)和我們?程團(tuán)隊(duì)對挑戰(zhàn)?業(yè)假設(shè)的執(zhí)著，我們有信?我們將在不久的將來開始部署試點(diǎn)機(jī)器?。盡管到2050年擁有6.48億個(gè)?形機(jī)器?很重要，但我們遇到的?項(xiàng)預(yù)測認(rèn)為到2040年將達(dá)到100億。為什么會(huì)有這樣的差異？除了本報(bào)告后?第10章中涵蓋的12機(jī)器?挑戰(zhàn)之外，我們認(rèn)為?形機(jī)器?市場需要時(shí)間建?的原因很多：?形機(jī)器?如此新穎，以?于最先進(jìn)的只處于原型、試點(diǎn)或初期?產(chǎn)階段。到?前為?，我們能找到的最?數(shù)量是遠(yuǎn)征計(jì)劃在202447年11?每??產(chǎn)100臺。特斯拉建議在2025年在特斯拉??商業(yè)?產(chǎn)其Optius機(jī)器?，并在202648年向外部客?出售。??智能公司計(jì)劃在2025年開始?產(chǎn)?百個(gè)?形機(jī)器?。中國的?產(chǎn)?世界其他地?更先進(jìn)，但預(yù)計(jì)2026年只有1器?。需要時(shí)間擴(kuò)?產(chǎn)量。?形機(jī)器?的成本很?，需要降低以促進(jìn)?規(guī)模采?。根據(jù)中國藍(lán)?書，全球平均價(jià)格為86,000美元。Unitree的G1是我們?前市場上發(fā)現(xiàn)的最便宜的型號，定價(jià)為??幣0,000元（14.3k美元），是其之前的H1型號（90k美元）的六分之?。正如埃隆·?斯克所建議的，如果特斯拉的Optius定價(jià)為20-30k美元，與??勞動(dòng)相?的回報(bào)期可能??縮短。但價(jià)格仍需具競爭?，與其他??形機(jī)器?相?。?形機(jī)器?成本?，必須降低才能促進(jìn)?規(guī)模采?。全球平均價(jià)格為86,000美元，據(jù)中國藍(lán)?書稱。Unitree的G1是我們?前市場上所知最便宜的型號，售價(jià)為??幣100,000元（14.3k美元），是其之前的H1型號（90k美元）的六分之?。如埃隆·?斯克所建議，特斯拉的Optius定價(jià)為20-30k美元，與??相?，回報(bào)周期可能?幅縮短。然?，價(jià)格仍然需要與其他??形機(jī)器?競爭。劣勢。46https://www.diaandis.co/blog/10-billion-huanoid-robots-life-on-ars?2024Citigroup

https://www.diaandis.co/blog/10-billion-huanoid-robots-life-on-47https://www.sohu.co/a/801928918_114877https://www.theguardian.co/technology/article/2024/jul/23/elon-usk-tesla-huoid-robots-optius /china/Off_the_Wire/2024-08/24/content_117385824.ht制造。瑞?軍?不是屠夫的選擇?。?形機(jī)器的普遍能?可能意味