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投資要點(diǎn)
　　事件：東京大學(xué)和日本Alternative Machine公司發(fā)布將GPT-4應(yīng)用于人形機(jī)器人“Alter3”的研究成果。研究人員通過文本描述場景，由GPT-4生成人形機(jī)器人動(dòng)作，并在“Alter3”上展示。結(jié)果表明“Alter3”不需要任何額外訓(xùn)練即可執(zhí)行許多動(dòng)作，同時(shí)，它還可以理解所聽到的對話內(nèi)容，并通過面部表情和手勢反映對話內(nèi)容是悲傷還是快樂。發(fā)布人稱該系統(tǒng)只需稍加修改即可應(yīng)用于任何人形機(jī)器人。
　　GPT-4將文本描述內(nèi)容轉(zhuǎn)化為人形機(jī)器人動(dòng)作
　　該研究評(píng)估了九種不同生成動(dòng)作的視頻，分為即時(shí)手勢以及長時(shí)間復(fù)雜場景兩種類型。即時(shí)手勢包括“自拍”、“喝茶”等日常動(dòng)作，以及“裝鬼”、“裝蛇”等模仿動(dòng)作。長時(shí)間復(fù)雜場景動(dòng)作包括尷尬情節(jié)，如“我在電影院一邊吃爆米花，一邊欣賞電影，突然意識(shí)到我實(shí)際上正在吃旁邊人的爆米花”等?！癆lter3”根據(jù)文意表現(xiàn)出的動(dòng)作被通過調(diào)查評(píng)估打分，結(jié)果表明“Alter3”的動(dòng)作能夠反映文本描述意義。并且，研究未對每個(gè)身體部位進(jìn)行顯式編程，這證明了機(jī)器人的零樣本學(xué)習(xí)能力。
　　人工智能技術(shù)的發(fā)展賦能通用人形機(jī)器人
　　今年以來，包含Chat GPT在內(nèi)的人工智能大模型技術(shù)取得較大進(jìn)展，引起社會(huì)各界廣泛關(guān)注。隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代智能體通常由深度網(wǎng)絡(luò)模型驅(qū)動(dòng)，尤其是隨著大語言模型（LLM）的發(fā)展，結(jié)合視覺等多種傳感器的復(fù)雜多模態(tài)模型，已經(jīng)開始成為新一代智能體的趨勢。具有通用能力的LLM和VLM等模型，賦予了通用本體強(qiáng)大的泛化能力，使得機(jī)器人從程序執(zhí)行導(dǎo)向轉(zhuǎn)向任務(wù)目標(biāo)導(dǎo)向，向通用機(jī)器人邁出了堅(jiān)實(shí)的步伐。
　　加速人形機(jī)器人落地，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展
　　將具身模型與智能機(jī)器人相結(jié)合，有望賦予智能機(jī)器人多模態(tài)環(huán)境交互感知和自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)指示下的復(fù)雜任務(wù)自主規(guī)劃、決策和執(zhí)行，拓展人形機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)、消防應(yīng)急、安全防護(hù)、農(nóng)業(yè)采摘、家庭陪護(hù)、物流巡檢等場景下的應(yīng)用，輔助或代替人類執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。類似GPT-4在“Alter3”上應(yīng)用的研究為大模型在人形機(jī)器人落地提供理論及實(shí)驗(yàn)依據(jù)，有望加速人形機(jī)器人落地，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。
　　產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)廠商
　　整機(jī)：小米，小鵬，智元，樂聚，開普勒，傅利葉等。
　　零部件：
　　傳感器：奧比中光，漢威科技，柯力傳感，芯動(dòng)聯(lián)科，華依科技等。
　　執(zhí)行器：綠地諧波，雙環(huán)傳動(dòng)，鳴志電器，拓普集團(tuán)，三花智控等。
　　控制器：新時(shí)達(dá)，埃斯頓，華中數(shù)控等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　需求不及預(yù)期；技術(shù)進(jìn)展不及預(yù)期。