Figure ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ານຫຸ່ນຍົນໄດ້ປະກາດການຮ່ວມມືກັບ BMW Manufacturing ເພື່ອແນະນໍາຫຸ່ນຍົນມະນຸດຂອງຕົນໃຫ້ກັບໂຮງງານຜະລິດລົດຂອງສະຫະລັດ.
ຫຸ່ນຍົນມະນຸດຜະລິດໂດຍຮູບ.
ການຮ່ວມມືນີ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າອ່ຽງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນບັນດາບໍລິສັດທີ່ນຳໃຊ້ຫຸ່ນຍົນທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດເພື່ອເຮັດວຽກສະເພາະດ້ານຮ່າງກາຍ. ຫຸ່ນຍົນມະນຸດຂອງ Tesla Optimus Bot (aka Teslabot) ໄດ້ດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຫຼາຍໃນລະຫວ່າງການເປີດເຜີຍໃນປີກາຍນີ້, ແຕ່ແນ່ນອນ, ຮູບແບບນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງໃນຕະຫຼາດ, ແລະຈໍານວນບໍລິສັດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນກໍາລັງເລີ່ມຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເຮັດວຽກກັບຫຸ່ນຍົນແບບອັດຕະໂນມັດຫຼືເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດນັ້ນ. ອຸປະກອນ.
ຂໍ້ຕົກລົງດັ່ງກ່າວ, ຂໍ້ຕົກລົງການຄ້າຄັ້ງທໍາອິດຂອງ Figure ນັບຕັ້ງແຕ່ການກໍ່ຕັ້ງ 2022 ຂອງຕົນ, ປະກອບມີການນໍາໃຊ້ຫຸ່ນຍົນເບື້ອງຕົ້ນຈໍານວນຈໍາກັດ, ດ້ວຍການຂະຫຍາຍທ່າແຮງໂດຍອີງໃສ່ເປົ້າຫມາຍການປະຕິບັດ. ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບປະລິມານທີ່ຊັດເຈນ ຍັງບໍ່ເປີດເຜີຍ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກວ່າມະນຸດຂອງ Figure ຈະຖືກລວມເຂົ້າໃນຂະບວນການຜະລິດຂອງ BMW ໃນ Spartanburg, South Carolina, ໃນໄລຍະ 12-24 ເດືອນຂ້າງຫນ້າ.
ການສາທິດສັ້ນຂອງຫຸ່ນຍົນມະນຸດຂອງຮູບສາມາດເຫັນໄດ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້:
ໂຮງງານຜະລິດຂອງ BMW ນີ້ໃນ Spartanburg ເປັນຜູ້ສົ່ງອອກລົດຍົນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນສະຫະລັດ, ມີພະນັກງານ 11,000 ຄົນ. ໃນໄລຍະທໍາອິດຂອງການຮັບຮອງເອົາ (ເຊິ່ງປະກອບມີໄລຍະເວລາ 12-24 ເດືອນທີ່ໄດ້ກ່າວມາ), humanoids ຈະຜ່ານການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ, ປະສົມປະສານເຂົ້າໃນຂະບວນການຜະລິດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຮ້ານຄ້າຮ່າງກາຍ, ໂລຫະແຜ່ນ, ແລະສາງສິນຄ້າ.
Brett Adcock, CEO ຂອງ Figure, ໄດ້ເນັ້ນຫນັກເຖິງການອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງຂອງຫຸ່ນຍົນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຄຽງຄູ່ກັບມະນຸດ. ການຮ່ວມມືກັບ BMW ໃນການຜະລິດອັດຕະໂນມັດແມ່ນເຫັນໄດ້ໂດຍຜູ້ຜະລິດວ່າເປັນການຢືນຢັນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຮູບໃນພື້ນທີ່ຫຸ່ນຍົນ.
ຜູ້ຜະລິດລົດ, ລວມທັງ Honda ແລະ Hyundai, ໄດ້ສໍາຫຼວດການນໍາໃຊ້ຫຸ່ນຍົນມະນຸດເພື່ອຈັດການກັບວຽກງານທີ່ຊ້ໍາຊ້ອນແລະເປັນອັນຕະລາຍໃນສາຍປະກອບ. Tesla ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ນໍາສະເຫນີ humanoid ຫລ້າສຸດຂອງຕົນ, Optimus Gen 2, ໂດຍ Elon Musk ຈິນຕະນາການອະນາຄົດທີ່ມີຫຸ່ນຍົນຂອງມະນຸດຫຼາຍຕື້ໃນ 2040s.
ຄວາມສົນໃຈທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກນັກລົງທຶນແມ່ນເນັ້ນໃສ່ຫຸ່ນຍົນມະນຸດທົ່ວໄປທີ່ຕິດຕັ້ງດ້ວຍຊອບແວທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ສາມາດເຄື່ອນທີ່ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະຮຽນຮູ້ວຽກໃໝ່ໆຄືກັບມະນຸດ. ໃນຂະນະທີ່ຫຸ່ນຍົນປະຈຸບັນເປັນວຽກສະເພາະ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນໄລຍະສັ້ນຂອງຫຸ່ນຍົນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍສໍາລັບການບໍລິການທີ່ກວ້າງຂວາງໃນສະຖານະການຊີວິດຈິງຍັງບໍ່ແນ່ນອນ.
ຂຽນໂດຍ Alius Noreika
