昨天提到的兩個大新聞，

一個是韓國的超導材料，

一個是谷歌人工智能在機器人上的應用RT-2。

前者最新消息是華中科技大學驗證了樣品的邁斯納效應，

美國也有實驗室模擬計算LK-99結果認爲這玩意理論上可以實現常溫常壓超導。

網上輿論开始反轉了，

由原來的一邊倒不看好變成一邊倒看好了。（俺也被啪啪打臉）

美股的美國超導(AMSC，American Superconductor Corporation)更是一天大漲60%，

但看了公司介紹：

美國超導公司成立於1987年4月9日，是一家行業領先的兆瓦級業務提供商，其業務可以降低風能損耗、提高電網性能。在風力發電市場，公司通過先進的能源電子產品和工程以及支持服務，幫助制造商可以生產具有高度競爭力的風力渦輪機。在電網市場，公司通過傳輸規劃服務、能源電子和超導基礎產品幫助電力公司和可再生能源項目开發商連接、傳輸、分配能源。公司的風力和輸電網產品及服務提供了傑出的可靠性、安全性、效率和對其使用者的承受力。

。。。

確定這不是瞎炒嗎？

關於超導這瓜，

咱們再多放些時間，

等熟了再喫。

今天翻了一下網上關於谷歌RT-2的資料，

剪了個視頻合集。

RT-2模型把機器視覺、語言識別、機器人動作能力集成在一起了，

可以通過語言（文本）對機器人的行爲進行控制。

並且機器人可以自行從網上學習知識，

完成一些未曾有過的任務。

（當然，正確率不高，

看博客介紹，

未知場景的任務完成度，

也就60%的水平，

即使常見任務也會翻車，

像上邊視頻，

撿快要掉的薯片袋，

沒撿上來就算了，

最後還掉了下去）

之前幾個月，我問過AI，

如果要讓機器人撿起地上的紙片，

开發流程是怎樣。

AI是這樣回答的：

問：

假如我要做一個機器臂，撿起地上的紙片，整個开發流程是怎樣

答：

开發一個能夠撿起地上的紙片的機器臂,一個典型的流程 would 包括:

1. 硬件選型 - 選擇機器臂模型、服裝夾爪、相機等硬件。常見的機器臂有 UR、KUKA 等。相機一般選擇工業相機。

2. 環境搭建 - 搭建機器臂工作環境,包括光源、運動平台等。並進行機器臂和相機標定,確定坐標系。

3. 低層控制 - 實現機器臂各關節的控制,完成運動學和運動學求解。使用機器臂开發套件提供的 API 進行控制。

4. 圖像捕獲 - 使用相機捕獲機器臂工作空間的圖像和視頻流。

5. 圖像識別 - 在圖像中識別紙片的位置,通過邊緣檢測、顏色檢測、形狀判斷來鎖定紙片。使用 OpenCV、深度學習等技術。

6. 臂終端控制 - 根據識別結果,將紙片的位置信息映射到機器臂工作空間,計算機器臂終端需要運動的位置和姿態。

7. 路徑規劃 - 根據當前臂姿和目標臂姿,規劃機器臂移動的軌跡,避开障礙物,並符合機器臂運動學限制。使用各種路徑規劃算法實現。

8. 動作執行 - 按照路徑規劃的結果,通過低層控制的接口實際控制機器臂運動,使其抓取到紙片。

9. 抓取控制 - 在到達紙片上空位置後,通過控制夾爪張开合適距離,撿起紙片,然後回到初始位置。

10. 測試和Tuning - 對整個系統進行測試、調校,提高抓取精度和穩定性。迭代上訴流程。

問：

一個人弄下來，大概要花多少天。

答：

一個人开發一個機器臂撿起紙片的系統,所需時間會比較長,大致需要:

1. 硬件准備階段 - 選購機器臂、相機、機器視覺套件等硬件,大致需要 1-2 天。

2. 環境搭建與標定 - 搭建工作環境,進行相機和機器臂的標定,需要 3-5 天。

3. 低層控制 - 學習並實現機器臂各軸運動控制,5-10 天。

4. 機器視覺 - 圖像捕獲、圖像識別的實現,10-15 天。

5. 路徑規劃 - 根據識別結果規劃機器臂運動路徑,5-8 天。

6. 動作執行 - 實現根據路徑控制機器臂運動,抓取物體,8-12 天。

7. 測試與調校 - 進行系統測試,提高抓取精度與成功率,10-15 天。

總體來說,一個人從無到有开發這樣一個機器人系統可能需要 2-3 個月,相當於 40 到 60 個工作日。中間也會遇到很多技術難題需要解決,所以這個估計也是比較optimistic的。

摳掉硬件部分，

就是軟件層面的

視覺識別、路徑規劃、動作執行、測試調校

都不是非專業背景的普通人能輕松完成的，

不花幾個月時間根本搞不定。

但如果用了谷歌的RT-2，

上述軟件層面的東西，

哪怕是一個小朋友，

可能都可以輕易實現。

因爲，

小朋友只需要一句話：

“幫我撿起地上的紙片”

機器人就可以搞定了。

震撼嗎？

太震撼了。

未來很可能每家每戶都會配一個實體機器人，

這個機器人可以用語言控制甚至用腦機接口接入。

我們只要告訴機器人，

今晚要喫番茄炒蛋，

他就會幫我們自己下單买菜，

菜到家後，

洗菜切菜，

煮飯洗碗。

一切的家務活和日常事務，

都全部由機器人完成，

你需要做的，

只是交電費，

和帶機器人到機器人的4S店做定期保養。

（不過，好像他可以自己打工賺錢充電，

也可以自己去店裏工位保養？

這時人類除了搞研發，還有何用？）

如果這天真的到來，

我們現在的社會形態就會發生翻天覆地的變化。

社會制度可能會劇變，

全民基本收入(UBI,universal basic incom)也會成爲各個發達國家的標配。

當然，

現實中RT-2還沒有這么先進。

現在還只是演示階段，

實際還有很多問題要解決：

例如動作速度太慢（視頻字幕有2X,3X,4X字樣就是倍速了，視頻基本是多倍速播放）、

機器臂穩定性不佳、

安全性問題（誤解指令拿刀叉戳電线可不好玩）。。。

離真正普及和實用，

還有很長的路要走。

但前景目前來看是光明的。

因爲人類文明的進化，

需要堆大量的時間。

（類似自然界，

自然界靠的是大量的基因變異和自然選擇實現優勝劣汰，

人類文明進化靠的是花時間實現創新變異，然後用利益選擇實現優勝劣汰

）

而人類的時間，等於人口總量*人均時間，

而且大部分人，日常還要花大量的時間在睡覺、

喫喝拉撒、和一些奇奇怪怪的事情上。

人類總的有效創新（進化）時間，上限非常低。

爲什么人類文明從1700年以後爆炸上升？

原因見下圖（來源：王嘉寧，山東大學，醫學免疫學第一章課件。一手來源就不細查了。。。又不是寫論文。。。畢竟只是水自媒體文章）

因爲人口在近幾百年暴增了。

人口基數變大後，

有效創新時間的總量也快速上升。

單純看上圖的人口總量，

可以看到近幾百年的人口總量，

甚至比過往幾千年的歷史人口總量更多。

所以近代的科技創新，

比過往幾千年都多，

是非常正常的。

回到人工智能上。

人工智能的進化，

電力就等於他們的時間，

只要電量夠了，

他們的進化速度是無限的。

就像小時候看的龍珠漫畫一樣。

普通人的訓練時間上限，是地上的每天24小時。

但在神仙的精神時光屋裏訓練，一天就等於地上一年（24*365=8760小時）。

只要提供足夠的電力和正確的數據給人工智能，

就等於人工智能有了無數間的精神時光屋，

屬於無限开掛了。

這進化速度和人類的每人每天24小時，

根本不是一個量級。

技術進步如此快速，

龍珠裏的人造人，

是不是在不久的將來也會出現？

作爲一個普通人，

我們目前的最佳策略，

可能就是保證自己身體健康，

能活到人工智能和新能源廣泛進入千家萬戶那天。

【新聞資訊】

聯合倡議「不挖人、不拆台」，牧原股份、雙胞胎等四家生豬養殖巨頭被政府約談

京津冀協同調度永定河流域因暴雨引發的洪水，北京首次動用 1998年建成的滯洪水庫蓄洪

浙江全面放开放寬落戶限制，杭州城區取消落戶名額限制，精簡積分項目

央行、外匯局發文，指導商業銀行依法有序調整存量個人住房貸款利率

韓國出口連跌十個月，7 月降 16.5% 爲三年來最大跌幅

【投資羊毛】

參考倉位

打新

滬深新股

固高科技，我申購

可轉債

無

北交所

路橋信息，預估每35萬元中100股，可參與。

現金替代

招商銀行在售結構性存款

都是鎖定一年的看漲產品，認爲指數會大幅上漲的可自行少量購买（每月建議不超1萬元）。詳細原理見《什么是結構性存款，結構性存款怎么买 》一文。沒看明白的別买。

法拍股權

ST藍盾，2023年7月3日10時至2023年9月1日10時止，無參與價值

中天服務，2023年8月10日上午10時00分至2023年8月11日上午10時00分止，起拍價2478萬元，保證金396萬元。首發限售股，限售條件自己了解。

按了一下計算器，折價率有點高，是目前見過折價率最高的法拍股。不確定有沒手抖按錯。有錢參與的大佬可以自己按一下計算器試試。

風險提示：

所有法拍股，

因爲解禁時間不確定，

風險都很大。

單一品種建議不要超過淨資產5%。

股東羊毛

無

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