Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

泽南报道

小米AI战略首次曝光,大模型开启测试,机器狗铁蛋2上线

没有料到,在未来战略上,小米把 AI 放到了如此重要的位置。

图片

昨晚雷军的年度演讲是大家都在讨论的话题,两年修完武大四年学分的雷军,在聊完如何选课、写程序、创业的故事之后,陆续发布了新一代折叠屏手机 MIX Fold3、红米 K60 至尊版、平板 6 Max、小米手环 8 Pro 等一系列产品。

除此之外,他还为我们分享了小米在尖端科技的最新探索,其中包括大模型和机器人这样的热门领域。

在四足机器人方向上,我们似乎已经很久没有看见这样级别的创新了。昨天的发布会上,小米发布了 CyberDog 2 机器狗,达到了「接近于智能汽车」的程度。

两年前,小米的「铁蛋」机器狗作为 one more thing 登上舞台接受了人们的欢迎,第二代铁蛋有哪些进步?开发工程师们表示简而言之,它「更狗了」。

首先它有更小的体型,接近于真实的小型犬,体重 8.9kg,身高 36.7cm。CyberDog 2 仿生程度比上一代更高 —— 其参考了生物的外观和特性,对比上代,CyberDog 2 的体积缩小了 16%,重量减轻了近 40%。另一方面,它的售价也比上代更高了:12999 元。

图片

「做只小狗其实是挺难的,我们一干就是两年多时间,」雷军表示。「机器狗的运动对于伺服电机的要求很高,需要小尺寸、精密的控制、反应速度和功率,一只狗要有 12 个伺服电机、减速器和相应的电控,而市场上的产品价格昂贵。」

因此,小米自己研发了微电机系统 CyberGear,重量只有 317 克,最大扭矩 12N.m;控制精度 ±5,响应时间低至 20ms:

图片

新的电机提供了更为强大的动态响应能力,支持更丰富的动作,以及精准的控制,另外在强化学习虚拟环境平台上经过 3 万只狗的并行训练,让铁蛋 2 现在可以充分保持平衡,前后空翻、玩滑板都不在话下,抗打击能力也得到了增强。

图片

升级还体现在感知层面上,CyberDog 2 装备有 19 组的传感器系统,其中包括激光雷达和触摸传感器,AI 处理器算力达到 21TOPS,并接入了小爱同学 AI 语音交互系统,这使得它在仿生动作和交互体验上达到了新的高度。小米表示,CyberDog 2 可以实现类似于无人机的跟随和避障能力。

图片

基于首款 CyberDog 的成功经验,小米决定继续坚持开放的策略,将 CyberDog 2 的研发技术面向全球开源,鼓励全球的米粉和技术极客共同参与。雷军表示,开放的内容包括机器狗的结构图纸、系统代码、功能接口,还包括一套可视化的编程工具。

为了让人们能够更好的进行 DIY,CyberDog 2 设计了 9 处可拆卸外壳,均支持 3D 打印替换,它甚至还有一个电致变色特别版,可以通过程序改皮肤颜色。

此前推出 CyberDog 一代和人形机器人 CyberOne 的时候,有人担心小米研究机器人只是「玩票」性质,并不具备持续研究的动力。但在 CyberDog 2 上,我们看到了面向基础技术和应用的一系列创新,更重要的还有坚持。

语言模型是如今国内外科技公司追逐的重要目标。在这一方面,小米表示早在今年 4 月组建了自己的 Al 大模型团队,主力突破方向是轻量化本地部署。

几天前,小米的 64 亿参数大模型在 GitHub 上曝光,其在 C-Eval 和 CMMLU 基准上均取得了同体量最好的性能。根据 C-Eval 给出的信息,MiLM-6B 模型在 STEM(科学、技术、工程和数学教育)全部 20 个科目中,计量师、物理、化学、生物等多个项目获得了较高的准确率

图片

昨天的发布会上雷军表示,小米 AI 大模型的最新版本 MiLM-1.3B 已经成功在手机本地跑通,部分场景可以媲美 60 亿参数模型在云端运行结果。

图片

可见,小米的大模型研究重点在于落地和端侧运行。据介绍,它们的第一个部署方向是智能助理小爱同学。经过大模型技术加持,小爱同学已拥有一个更加强大的大脑,可以答疑解惑、激发灵感、创造艺术,还能扮演角色进行自然对话。结合大模型的对话特点,小爱的交互模型获得了升级,其原有的能力与大模型的强大通识能力进行了结合。

目前,AI 大模型版小爱同学已经开始邀请测试,首批支持的机型包含小米 12 系列和红米 K50 系列。不知 MIUI 上的大模型落地和鸿蒙比,谁的速度更快?

面对行业内的激烈竞争,小米选择了技术突围。「我们会始终坚持小米的愿景价值观,做感动人心价格厚道的好产品,技术为本,持续加大研发投入。」雷军说道。他表示,小米 2023 年的研发投入预计将超过 200 亿。目前小米已布局 12 个技术领域,99 个细分赛道,未来 5 年技术投入将达到 1000 亿元人民币。

图片

雷军表示,小米会选择对人类文明有长期价值的技术领域,长期持续投入。在探索科技的过程中会遵从如下原则:深耕底层技术,长期持续投入,软硬件深度融合,AI 全面赋能。

在昨天的演讲中,雷军介绍了小米手机冲击高端的历程。从力排众议坚持走高端路,到构建软硬件深度融合的技术体系,不断提升用户体验的历程上,我们可以看到如今的小米,已经把眼光放得更加长远。
产业小米大模型「铁蛋」机器狗
相关数据
激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

感知层技术

IoT (物联网) 三层结构中的一层,用于识别物体,采集信息等感知类的任务;另外两层是应用层(Application layer)和网络层(Network layer)。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

参数模型技术

在统计学中,参数模型是可以使用有限数量的参数来描述的分布类型。 这些参数通常被收集在一起以形成单个k维参数矢量θ=(θ1,θ2,...,θk)。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~