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当青春荷尔蒙遇上动漫色彩：体育生与男男情缘的动人画卷
出品 | 网易科技《态度AGI》对话作者 | 崔玉贤编辑 | 丁广胜“想象一下一个中风患者他大脑想着我要伸手机器人就能读懂他的意图带动他的手完成动作完成从中枢驱动外周的训练。
”傅利叶创始人兼CEO顾捷描绘的这一想象不是未来十年的概念而是在
年内即可真正落地实现的产品。
对于需要康复的人来说意义重大这不是机器人被动地执行命令而是在主动识别人的意图并做出相应动作。
机器人之所以可以实现“主动识别”是因为加入了“脑机接口”的技术。
“通过脑机技术的接入我们能够识别患者是否在主动尝试、意图是否被激活、以及激活的时序与强度并在意图最清晰的时间窗内由机器人提供恰到好处的物理辅助。
”顾捷表示。
近日在具身智能生态大会上傅利叶宣布将此前的具身智能康复港进行升级融入脑机技术方案。
“这不是在原有系统上加个功能那么简单而是让康复治疗第一次具备了从大脑意图出发的闭环能力。
”脑机接口的技术从诞生发展到现在已经50多年随着AI技术的发展脑机接口概念持续爆火。
据介绍傅利叶之所以此时将脑机接口技术与机器人相结合并不是为了炒作概念迎合市场。
而是顾捷看到了脑机接口技术成熟了让他有信心走入临床帮助更多人。
“首先我们观察到相关设备已经开始实现便携化和小型化并且在中国产业的推动下已经能够大规模量产。
其次其技术栈从传统的脑电EEG发展到近红外光谱NIRS再到未来的超声波技术提供了多种选择。
”顾捷表示。
“以前将脑机接口与机器人结合进行基础任务时面临较大挑战但现在借助便携式设备操作变得更加自然和顺畅。
当前的脑电设备如格式塔的超声方式都是相对便携的能够在监控的同时兼顾便携性。
这给予我们很大信心。
”其实早在2017年傅利叶就在内部启动了脑机接口与外骨骼结合的预研并实现了通过脑电信号控制外骨骼行走的demo。
此后几年里傅利叶也一直在关注脑机接口技术的发展。
在此次生态大会上傅利叶还宣布未来将进行“13X”的应用生态发展战略布局。
所谓的“1”就是将“康养陪伴”作为战略级自营场景进行重点资源投入“3”指与生态伙伴共建“导览交互”、“工业赋能”和“科研创新”三大场景。
可以看到傅利叶未来将继续深耕具身智能在康养领域的应用。
“康养领域的天花板是极高的。
”顾捷明确指出康养机器人的发展将经历三个阶段康复医院的严肃医疗场景、养老院与护理院的复合服务场景最终进入家庭场景。
“如果未来五年到十年技术和服务能真正进入家庭这将是一个万亿级市场。
”目前傅利叶已经为全球40多个国家和地区的2000余家机构与医院提供服务。
“从某种意义上说我们已经站在’人机共生’的时代门口傅利叶期待有一天由我们打造的机器人能够走进社区走进工作场景走入生活圈最终走到每一个真正需要它的人类伙伴身边。
”顾捷表示。
以下为网易科技等与傅利叶创始人兼CEO顾捷、傅利叶副总裁时晖沟通的部分内容01—康养机器人将会是个万亿市场提问具身智能在康养领域的应用是傅利叶的优势。
康养机器人的市场空间有多大对于具身智能的落地时间表和节奏有何判断顾捷我们觉得康养领域的天花板是极高的。
它的发展路径一脉相承最早是在康复医院对应的是一个严肃医疗场景下的医疗级设备市场随后扩展到养老院、护理院这一阶段的诉求不仅包括基础养老和护理还增加了陪伴等需求形成一个更复合的服务市场再往后最终可能真正进入家庭——从医院到养老院再到家庭这是清晰的演进方向。
如果未来五年到十年相关技术和服务能够真正落地家庭那将是一个万亿级的市场。
我们认为无论是技术的落地能力还是场景化产品的开发路径都要循序渐进既瞄准一个高远的目标又能按年设定切实可行的阶段性落地目标。
提问傅利叶现在外骨骼的销售的情况怎么样脑机接口具身智能外骨骼方案在傅利叶后续销售方案上会有哪些结合顾捷我们始终注重产品本身。
在销售模式和销售方案上目前沿用较为成熟的行业方式。
我们明显感受到整个行业对新技术——包括AI、外骨骼、机器人——所带来的临床价值越来越认同。
越来越多的文献和实际反馈也证明这些技术能够有效提升康复效率并改善患者在各项功能上的恢复效果。
在这方面傅利叶目前的机器人产品已经覆盖国内外40多个国家的两千多家医院和机构。
展望未来我们也看到一些新兴技术的潜力例如脑机接口它是一种非常有前景的交互技术工具。
我们将在此基础上继续深化已有的力反馈技术、外骨骼交互技术等并推动这些技术的产业化落地。
提问傅利叶选择在这个时间节点发布脑机接口数据集过去在做这件事上有什么困难为什么现在傅利叶觉得有信心能做好这件事情特别是关于规模化这方面。
顾捷这很大程度上取决于硬件的发展水平。
首先我们观察到相关设备已经开始实现便携化和小型化并且在中国产业的推动下已经能够大规模量产。
其次其技术栈从传统的脑电EEG发展到近红外光谱NIRS再到未来的超声波技术提供了多种选择。
这表明脑机接口设备的技术正在逐步成熟。
以前将脑机接口与机器人结合进行基础任务时面临较大挑战但现在借助便携式设备操作变得更加自然和顺畅。
当前的脑电设备如格式塔的超声方式都是相对便携的能够在监控的同时兼顾便携性。
这给予我们很大信心。
02—2026年具身智能将开始出现技术收敛提问站在产业的拐点傅利叶接下来三年的核心目标是什么公司内部最优先投入的资源会在哪里顾捷具身智能在2026年和2027年已经开始显示出一定的技术收敛趋势。
就像早期汽车行业的争论——关于轮子数量已经不再需要讨论——我们现在看到具身智能在关节、力量和架构等方面的技术战略也逐渐趋于一致。
今年到明年我们的重点是聚焦本体和载体的打造确保其质量、量产性和综合功能都达到最优水平。
这意味着要继续迭代和打磨这款产品使其成为可靠的平台。
第二步在拥有了一款成熟的硬件载体后我们需要深耕自己的应用场景首先在这些场景中进行验证和优化。
无论是商业服务还是康养场景我们都将在这些领域打磨载体确保其实际应用效果。
第三步当载体和技术标准建立完善后我们将把这些知识分享给更多的场景方。
无论是工业、教育还是其他更多领域的应用场景都可以借鉴我们在开发过程中积累的共享模块和技术知识从而加速这些行业的发展。
因此从今年到明年是一个“1到10再到100”的过程。
我们的目标是深耕擅长的场景打造优质的本体并与更多的合作伙伴包括上下游企业共同建立一个完整的生态系统。
提问对具身智能技术和产业的发展趋势傅利叶会有什么具体的预测或者期待吗时晖我们对今年的预测和期待更多是基于2025年整体发展态势的延续和向上推进。
因为2025年对我们来说最令人兴奋的进展就是场景落地这件事真正开始发生。
谈到场景如果我们暂时抛开纯研究型需求聚焦于应用型需求——这正是过去十年行业特别关注的方向——那么我们认为一个行业真正启动的关键恰恰在于最初那个从0到1的中间过程。
正如“行百里者半九十”我们往往花了大量时间在孵化和酝酿。
而到了2025年我们实际上已经迈出了这关键一步。
进入2026年我们期待的是无论在康养的商业服务、工业赋能还是教育科研等领域那些已经“被照亮”的成功场景能够被系统性地学习、复制和推广。
提问这两年人形机器人赛道明显升温资本玩家和场景都在快速涌现对傅利叶来说接下来一段时间的核心战略的重心和取舍是什么未来一两年是准备要顺势加速还是会在扩张的节奏上保持克制顾捷首先我们在傅利叶做机器人这件事是踏踏实实建立在十年积累基础上的。
早在市场无人关注、行业尚未发出声音的时候我们就始终坚持一个目标把机器人做好。
如今越来越多的人开始关注这个领域社会关注度显著提升根本原因在于大家看到了机器人未来的希望与愿景。
而这一轮热潮带来的最大好处并非资金而是大量聪明、有热情的年轻人正涌入这个行业。
他们怀抱着强烈的愿景和对机器人的热爱不仅加入核心研发也投身于上下游产业链。
经过过去几年的磨合我们明显感受到整个行业正在加速发展。
我常对团队说过去一年我们走完了以往可能需要三到五年才能完成的进程。
机器人产业尤其是具身智能方向正处于明显的加速通道中。
在这样的背景下傅利叶必须继续保持节奏进一步加大投入——第一在技术研发上重投入力争在
关键技术上实现突破第二从今年到明年继续把技术突破真正转化为产品和场景并在此过程中创造可衡量的商业价值。
这一点至关重要。
要实现这一点我们必须深化与场景方的合作推动系统级集成与应用开发。
毕竟单靠一家企业无法覆盖所有场景。
我们希望吸引更多合作伙伴共同参与场景开发共建生态。
因此我们判断未来3到5年将是机器人与具身智能产业高速发展的黄金窗口期非常值得期待。
提问最近流行的Human centric数据采集方式傅利叶会不会采用顾捷对机器人未来能否具备泛化能力而言数据极其关键——这一点已在自动驾驶和早期AI大模型的发展中得到充分验证。
只有积累到一定规模的数据配合优秀的算法才有可能催生真正有效的智能行为。
但需要强调的是数据并非越大越好。
第一数据质量至关重要。
例如重复执行同一个任务1,000次甚至1万次有时并无实际价值真正有价值的是在不同任务之间切换并包含成功与失败的完整过程。
这类数据才能形成高质量的学习样本。
第二数据集不能只依赖机器人自身采集的数据。
虽然互联网上存在大量视频数据但其局限在于这些数据通常不是第一人称视角难以反映人类真实的操作意图和交互逻辑。
因此我们还需要大量基于人类第一人称视角的高质量操作数据——包括人体运动、任务执行过程等。
将这类人类数据与机器人在真实环境中采集的本体数据相结合才能持续提升模型的泛化能力。
我们认为理想的数据构成应按以下比例构建以互联网上公开的多模态数据作为大规模基座、叠加大量第一人称人类交互数据、再融合我们在具体场景中产生的小批量但高价值的机器人实采数据。
尽管这部分机器人数据占比相对较小但其绝对量级未来也可能达到亿级。
通过严格的数据筛选、精准标注和有机整合最终形成一个高质量的综合数据集用于训练具身智能模型。
这将使机器人在面对多样化任务时具备更强的理解、推理与执行能力。
—— END ——排版 | 王璐瑶 审核 | 北辰社群推荐—重塑 AGI 智能思维同步 AI 领域前沿认知。
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