Jun Wu, Niezależny Dyrektor w GMEX Robotics – Seria Wywiadów

Jun Wu, Niezależny Dyrektor w GMEX Robotics, posiada głęboką wiedzę w zakresie zarządzania korporacyjnego, rynków kapitałowych i nadzoru finansowego, z doświadczeniem w wspieraniu spółek giełdowych. Zapewnia niezależne strategiczne wsparcie w kierunku korporacyjnym, alokacji kapitału i wydajności zarządu, przy jednoczesnym zapewnieniu silnego zarządzania, zgodności z przepisami i zarządzania ryzykiem. Jako członek Komitetu Audytu, pomaga nadzorować sprawozdawczość finansową, kontrolę wewnętrzną i procesy audytu, wzmacniając przejrzystość i odpowiedzialność. Jego szersze doświadczenie obejmuje stanowiska kierownicze w instytucjach finansowych oraz pełnienie funkcji Sekretarza Spółki w Victor Group Holdings, gdzie zarządza zgodnością z ASX, operacjami zarządu i komunikacją z akcjonariuszami.

GMEX Robotics to firma technologiczna zajmująca się rozwijaniem systemów robotycznych zasilanych przez sztuczną inteligencję dla aplikacji konsumenckich, komercyjnych i przemysłowych. Przechodząc od swoich początków w handlu elektronicznym, firma buduje inteligentne rozwiązania sprzętowe, takie jak robotyka dla gościnności, logistyki opieki zdrowotnej i automatyki przemysłowej. Łącząc czujniki, uczenie maszynowe i systemy kontroli w czasie rzeczywistym, GMEX ma na celu stworzenie zintegrowanego ekosystemu platform robotycznych zaprojektowanych w celu poprawy wydajności, zmniejszenia wymagań dotyczących pracy i wprowadzenia praktycznej automatyki do codziennych operacji.

GMEX Robotics ewoluowała od swoich początków jako firma technologiczna związana z fitness do platformy robotycznej napędzanej przez sztuczną inteligencję. Co spowodowało tę transformację, i jak Twoje dziedzictwo w biomechanice kształtuje Twoją strategię robotyczną dzisiaj?

GMEX Robotics, wcześniej Fitell Corporation, zaczęła od zmodernizowania swojej podstawowej wiedzy, integrując czujniki i połączone systemy w celu przechwytywania danych ruchu i siły w czasie rzeczywistym za pomocą precyzyjnych rozwiązań fitness. Ta praca ujawniła coś fundamentalnego: te same zasady, które optymalizują ruch ludzki, są dokładnie tym, czego inteligentne maszyny potrzebują do niezawodnej pracy w świecie rzeczywistym. Nasza misja dzisiaj odzwierciedla tę wiedzę. Budujemy fizyczne ręce przyszłości, napędzane przez najinteligentniejszy i najbardziej efektywny kosztowo roj sztucznych inteligencji na planecie. Rozwijamy roboty, które czują i działają, i agregujemy sztuczną inteligencję, która im mówi, co robić. Nasze dziedzictwo biomechaniczne jest podstawą wszystkiego, co budujemy.

Wiele firm robotycznych zaczyna od podejścia oprogramowania, ale GMEX kładzie nacisk na fundament sprzętowy. Dlaczego jest to właściwa strategia dla budowania niezawodnych, realnych systemów robotycznych?

Sprzęt to flota zbierająca dane. Nasze modułowe szasie robotyczne, zaawansowane czujniki wizyjne i uniwersalne chwytaki są wdrażane do środowisk rzeczywistych, ponieważ fizyczna obecność generuje telemetrię, której nie może powielić symulacja. Przemysł 4.0 wymaga szybkości, precyzyjności i adaptacyjności. Nasz robot współpracujący 5.AXIS, wykonany z aluminium lotniczego o dokładności na poziomie mikronów i sterowaniu momentem obrotowym, jest tego przykładem. Dokładność sprzętowa na tym poziomie nie może być osiągnięta przez przykręcenie oprogramowania do słabego podłoża mechanicznego. Niezawodność musi być inżynieryjnie wbudowana od podstaw.

Twoje tło w nauce o ruchu i wydajności ludzkiej jest dość unikalne w robotyce. Jak to tłumaczy się na korzyści w projektowaniu inteligentnych maszyn?

Większość zespołów robotycznych pochodzi z inżynierii mechanicznej lub informatyki, co jest niezwykle cenne, ale nie zawsze uwzględnia złożoną złożoność ruchu ludzkiego. Jesteśmy firmą technologiczną związaną z ludzką wydajnością, stosującą nasze głębokie zrozumienie ruchu do nowej granicy, budującą możliwości robotyczne, które napędzają innowacje po raz pierwszy w dobrostanie, a ostatecznie w wielu dziedzinach, które wymagają precyzyjnej, adaptacyjnej inteligencji fizycznej. To dziedzictwo informuje również naszą strategię routingu sztucznej inteligencji. Ponieważ rozumiemy, jak ciała wchodzą w interakcje z przestrzenią, możemy zdefiniować znaczące wskaźniki sukcesu, takie jak czy robot pomyślnie chwyta mokry kieliszek bez jego rozbicia, co ogólne benchmarki sztucznej inteligencji po prostu nie mierzą. Te dane wydajności w świecie rzeczywistym stają się jednym z naszych najbardziej bronionych aktywów.

GMEX znajduje się na przecięciu sztucznej inteligencji, robotyki i ruchu ludzkiego. Jakie są największe wyzwania techniczne w skutecznym integrowaniu tych trzech dziedzin?

Podstawowym wyzwaniem jest ekonomia, a nie tylko inżynieria, nie tylko robienie robotów inteligentnych, ale uczynienie inteligencji przystępną w skali. Budujemy Maklerstwo Modeli Sztucznej Inteligencji i Warstwę Orkiestracji: zjednoczone API-bramę, która łączy nasze fizyczne roboty z globalnym ekosystemem dużych modeli językowych i modeli wizji-języka-akcji. Oznacza to dynamiczne kierowanie prostej komendy “podnieś kubek” do lokalnego, efektywnego kosztowo modelu, podczas gdy kierowanie złożonej komendy “przeczytaj tę etykietę recepty i skrzyżuj arkusz zagrożeń chemicznych” do modelu na froncie. Śledzimy to za pomocą metryki, którą nazywamy Kosztem na Pomyślną Akcję. Po stronie bezpieczeństwa, rozwiązujemy niezawodność fizyczną za pomocą czujników siły-momentu, zaawansowanych systemów wizyjnych 2D/3D, wykrywania kolizji i cyfrowych bliźniaków, aby symulować i zoptymalizować interakcje przed wdrożeniem fizycznym.

Firma wymieniła focus na środowiska rzeczywiste, a nie kontrolowane środowiska laboratoryjne. Co jest potrzebne, aby przenieść robotykę z prototypów eksperymentalnych do systemów produkcyjnych i gotowych do produkcji?

Wymaga to fundamentalnej zmiany myślenia i modelu biznesowego zbudowanego wokół pętli sprzężenia zwrotnego ze świata rzeczywistego. Nasza platforma robotyczna kuchni demonstruje to wyraźnie. Nasze platformy robotyczne Bon Vivant 3.0 i Max Kitchen automatyzują kluczowe procesy kuchenne za pomocą zintegrowanych czujników, systemów sterowania sztuczną inteligencją i programowalnych przepływów gotowania, wspomagając profesjonalne kuchnie, poprawiając wydajność operacyjną i utrzymując spójność w przygotowaniu żywności. Każde wdrożenie zasilają telemetrię z powrotem do naszej platformy routingu sztucznej inteligencji, która uczy się, które modele działają najlepiej dla których zadań fizycznych. Z czasem, nasza platforma staje się jedynym agregatorem z danymi o sukcesie, routując nie tylko po cenie lub szybkości, ale po wskaźnikach niezawodności fizycznej. Ta pętla sprzężenia zwrotnego oddziela prototyp od systemu produkcyjnego.

GMEX buduje zarówno rozwiązania robotyczne dla konsumentów, jak i komercyjne. Jak różnią się wymagania między tymi dwoma rynkami, i który widzisz jako szybciej skalujący?

Wymagania różnią się znacznie. Po stronie komercyjnej, w tym coboty przemysłowe do kompletacji i paletyzacji, oraz ramiona laboratoryjne do sterylnej kompozycji i automatyki farmaceutycznej, tolerancja na błąd jest niska, a czas pracy nie jest negocjowalny. Nasze systemy są zaprojektowane w celu zmniejszenia intensywności pracy, przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiej jakości wyjścia i standaryzacji procesów w różnych lokalizacjach. Nasze ostatnie porozumienie o wartości 4,2 miliona dolarów australijskich, obejmujące 50 robotów wdrożonych w grupie hotelowej na głównych lotniskach australijskich, jest punktem dowodowym skalowalności komercyjnej. Po stronie konsumentów, w tym asystentów mobilnych do opieki nad osobami starszymi, poprzeczką jest intuicyjny design, przystępność i wyższy poziom bezpieczeństwa. Aplikacje komercyjne skalują szybciej w perspektywie krótkoterminowej, ale nasza platforma routingu sztucznej inteligencji oznacza, że inteligencja napędzająca oba rynki poprawia się ciągle dzięki wspólnym, realnym danym.

Z postępem w dziedzinie widzenia komputerowego, uczenia maszynowego i mechatroniki, gdzie widzisz największe przełomy w Twoim stosie robotycznym?

Najbardziej doniosłe przełomy pojawią się z tego, co nazywamy Kołem Inteligencji. Nasze roboty domowe zbierają miliony obrazów środowisk domowych; nasze roboty laboratoryjne zbierają miliony obrazów końcówek pipet i składników farmaceutycznych. Nasza platforma routingu sztucznej inteligencji wykorzystuje te dane, aby dostrajać otwarte modele, tworząc warianty specjalistyczne szkolone na danych zaszczepionych, realnych, których żadna firma sztucznej inteligencji oparta na chmurze nie może powielić. Podstawowe technologie, w tym czujniki, systemy wizyjne i algorytmy adaptacyjne, reprezentują nowy, wszechstronny filar naszego biznesu, a wartość danych szkoleniowych na tym fundamencie sprzętowym jest miejscem, w którym widzimy najtrwalszą przewagę konkurencyjną.

GMEX podkreśla wagę tworzenia adaptacyjnych, ludzko-centrycznych robotów. Co oznacza adaptacyjność w praktyce, i jak zapewnić, że roboty mogą funkcjonować w nieprzewidywalnych środowiskach?

Adaptacyjność oznacza, że robot zawsze używa odpowiedniej inteligencji dla odpowiedniego zadania, przy odpowiednim koszcie, bez zamarzania, gdy warunki się zmieniają. Nasza platforma buduje wsteczną i redundancję: jeśli API jednego dostawcy sztucznej inteligencji zostanie wyłączone, system płynnie przechodzi do innego bez przerywania pracy robota. Dla wrażliwych środowisk, takich jak farmaceutyczne lub opieka nad osobami starszymi, nasze świadome routingu krawędzi może kierować zapytania do modeli na miejscu, aby zapewnić zgodność z HIPAA, podczas gdy nadal wykorzystuje dostawców chmury do ogólnych zadań rozumowania. Wdrażamy również potężne roboty przemysłowe do zadań tła, podczas gdy coboty zajmują się wewnętrzną interakcją z pracownikami, tworząc bardziej odporne i adaptacyjne miejsca pracy. Ludzko-centryczność oznacza roboty, które zachowują się przewidywalnie i bezpiecznie wokół ludzi, dzięki projektowi.

Podczas gdy przyjęcie robotyki rośnie w różnych branżach, jakie są kluczowe bariery, które nadal uniemożliwiają powszechne wdrożenie, i jak GMEX pracuje nad ich przezwyciężeniem?

Trzy bariery wyróżniają się: koszt, złożoność i zaufanie. Nasza zintegrowana strategia bezpośrednio adresuje wszystkie trzy. Po stronie kosztów, optymalizacja Kosztu na Pomyślną Akcję oznacza, że klienci nie płacą ceny sztucznej inteligencji za proste zadania. Po stronie złożoności, nasza zjednoczona brama API abstrahuje wybór modelu, routing awaryjny i nakład integracyjny, tak aby operatorzy nie potrzebowali ekspertyzy sztucznej inteligencji, aby wdrożyć nasze systemy. Po stronie zaufania, te wysiłki wykorzystują ekspertyzę GMEX w nauce o ruchu, inżynierii sprzętu i sztucznej inteligencji, aby dostarczyć adaptacyjne, ludzko-centryczne systemy, które integrują się płynnie z operacjami świata rzeczywistego, a każde wdrożenie buduje dane niezawodności fizycznej, które czynią nasze routing mądrzejsze z czasem. Konkurent może sprzedawać tańszy ramień robota, ale bez dostępu do routingu modelu i dostrajania naszej platformy, ten robot po prostu będzie mniej zdolny.

Spójrzając w przyszłość, jaka jest Twoja długoterminowa wizja dla GMEX Robotics, i jak widzisz sztuczną inteligencję robotyczną zmieniającą codzienne życie w ciągu najbliższej dekady?

Budujemy Układ Nerwowy dla Automatyki Fizycznej. Agregując światowe modele sztucznej inteligencji i łącząc je bezpośrednio z naszą flotą robotyczną, rozwiązujemy ekonomiczne aspekty zaszczepionej inteligencji, zapewniając, że robot w laboratorium i robot w salonie zawsze używa odpowiedniej inteligencji dla odpowiedniego zadania, przy odpowiednim koszcie. Podczas gdy zdrowie i wydajność pozostają naszym pierwszym i najbardziej naturalnym obszarem zastosowania, podstawowe technologie reprezentują nowy, wszechstronny filar naszego biznesu, który sięga w branże przemysłowe, farmaceutyczne i konsumenckie. Nasze pierwsze komercyjne zamówienie o wartości 4,2 miliona dolarów australijskich jest wczesnym dowodem. W ciągu najbliższej dekady, wierzymy, że sztuczna inteligencja robotyczna stanie się tak wbudowana w codzienne życie, jak smartfon, a rola GMEX polega na byciu systemem operacyjnym inteligencji, na którym każdy robot, gdziekolwiek, może polegać, aby myśleć i działać w świecie rzeczywistym.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić GMEX Robotics.