[纽约=E-DailySeong Joowon 特派员] 随着人工智能（AI）超越数字空间，扩展至在现实世界中运作的“物理AI”，有预测认为机器人产业的商业化将在未来2至3年内全面展开。不过，也有观点指出，实验室中的机器人若要投入实际工业现场，必须确保较高的可靠性和经济性。
RoboStrategy首席运营官（COO）马克·温斯坦（Marc Weinstein）于13日（当地时间）接受《eDaily》专访。（照片来源：《eDaily》Seong Joowon 特派员）
在美国纳斯达克上市的机器人及物理人工智能专业投资基金RoboStrategy的首席运营官（COO）马克·温斯坦（Marc Weinstein）于13日（当地时间）在纽约时代广场附近的尼克博克酒店接受《E-Daily》采访时 预测称：“专用于特定任务的机器人有望在2至3年内扩大商业化应用。”对于能够执行多种任务的通用机器人，他预计则需要约5年的时间。
温斯坦首席运营官是一位金融专家，曾负责摩根士丹利和杰富瑞的投资银行业务，先后任职于数字资产投资公司Wave Financial，并在Mechanism Capital担任普通合伙人（GP）。他毕业于宾夕法尼亚大学沃顿商学院，主修经济学，作为RoboStrategy的联合创始人，目前负责统筹投资策略和资本市场业务。
他指出，人工智能模型的发展、硬件价格的下降以及人口结构的变化是机器人产业快速增长的背景。温斯坦首席运营官解释道：“机器人正日益接近完全自主化，即使在初次接触的环境中也能执行各种任务”，并表示：“随着硬件成本的降低，最终机器人的作业成本将低于人力成本。”
他特别预测，韩国、美国和欧洲等地因老龄化和退休导致的人力短缺担忧，将进一步扩大对机器人的需求。
Robostrategy是一家于今年5月在纳斯达克上市的封闭式投资基金，目前正投资于Figure AI、Dyna Robotics和Standard Bots等未上市机器人企业。当天，该公司在纽约举办了一场由主要投资企业高管参与的机器人行业活动。
温斯坦首席运营官强调，在机器人投资中，最重要的标准是实际创收能力。他表示：“关键不在于技术演示或意向书，而在于在工业现场使用机器人的客户能否带来实际收入。”
他还就投资风险发出了警告。他解释道：“上市基金的股票可以交易，但风险投资需要更长的时间，”并指出“股价可能会大幅波动，且与基础资产的净资产价值或被投企业的增长无关。”这意味着投资者应着眼于5至10年的投资周期，而非短期套利。
实际上，截至9月底，工业机器人企业Standard Bots在RoboStrategy净资产中的占比高达31.3%。温斯坦首席运营官（COO）高度评价了在美制造业回流趋势下工业机器人手臂市场的增长潜力。他预计，随着未来投资标的增加，集中风险也将得到缓解。
美国机器人制造商Dexmate的首席执行官（CEO）陶陈于13日（当地时间）在接受《eDaily》采访时，正在介绍该公司研发的机器人“Vega”。（照片来源：《eDaily》特派员Seong Joowon ）
Robostrategy投资的另一家企业——美国机器人制造商Dexmate的首席执行官（CEO）陶陈（Tao Chen）指出，可靠性是机器人商业化面临的最大挑战。 他在当天的采访中表示：“在大学实验室里，即使成功率只有60%至70%，也能被视为有意义的成果，但若要向实际客户供货，则需要达到99.99%的成功率。”
陈CEO是一位拥有麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）机器人学习领域博士学位的研究型创始人。他曾在卡内基梅隆大学获得机器人工程硕士学位，长期致力于机器人物体操作、移动及探索技术的研究。
他解释道，如果每次将机器人应用于新客户的工作环境时都必须投入大量工程资源，那么业务就难以扩展。这意味着AI模型必须发展到能够应用于各种任务，并且仅凭少量额外数据就能学习新任务。
据陈CEO介绍，DexMate目前已向全球供应了数百台机器人。客户企业主要集中在制造业和物流仓库领域，正在将机器人应用于零部件分拣、按作业分类打包、搬运箱子、取放物品等任务，或正在测试引入机器人。
与韩国企业的合作也备受瞩目。#LG CNS 于今年3月对美国Dexmate进行了战略投资，并正在进行面向工业现场应用的技术验证。陈CEO在当天的采访中表示：“LG正在使用我们的机器人，并协助我们在韩国进行分销。”
陈CEO预测，未来1至2年内，基于AI的机器人在制造业和物流领域的特定作业应用将取得进展，未来3年内，作业可靠性及适应新环境的能力将得到显著提升。他强调：“物理AI不仅是AI模型的问题，更是需要同时解决硬件和软件的系统级课题。”
Robostrategy投资的Standard Bots公司机器人演示现场（照片来源：E-DailySeong Joowon 特派员）
在美国纳斯达克上市的机器人及物理人工智能专业投资基金RoboStrategy的首席运营官（COO）马克·温斯坦（Marc Weinstein）于13日（当地时间）在纽约时代广场附近的尼克博克酒店接受《E-Daily》采访时 预测称：“专用于特定任务的机器人有望在2至3年内扩大商业化应用。”对于能够执行多种任务的通用机器人，他预计则需要约5年的时间。
温斯坦首席运营官是一位金融专家，曾负责摩根士丹利和杰富瑞的投资银行业务，先后任职于数字资产投资公司Wave Financial，并在Mechanism Capital担任普通合伙人（GP）。他毕业于宾夕法尼亚大学沃顿商学院，主修经济学，作为RoboStrategy的联合创始人，目前负责统筹投资策略和资本市场业务。
他指出，人工智能模型的发展、硬件价格的下降以及人口结构的变化是机器人产业快速增长的背景。温斯坦首席运营官解释道：“机器人正日益接近完全自主化，即使在初次接触的环境中也能执行各种任务”，并表示：“随着硬件成本的降低，最终机器人的作业成本将低于人力成本。”
他特别预测，韩国、美国和欧洲等地因老龄化和退休导致的人力短缺担忧，将进一步扩大对机器人的需求。
Robostrategy是一家于今年5月在纳斯达克上市的封闭式投资基金，目前正投资于Figure AI、Dyna Robotics和Standard Bots等未上市机器人企业。当天，该公司在纽约举办了一场由主要投资企业高管参与的机器人行业活动。
温斯坦首席运营官强调，在机器人投资中，最重要的标准是实际创收能力。他表示：“关键不在于技术演示或意向书，而在于在工业现场使用机器人的客户能否带来实际收入。”
他还就投资风险发出了警告。他解释道：“上市基金的股票可以交易，但风险投资需要更长的时间，”并指出“股价可能会大幅波动，且与基础资产的净资产价值或被投企业的增长无关。”这意味着投资者应着眼于5至10年的投资周期，而非短期套利。
实际上，截至9月底，工业机器人企业Standard Bots在RoboStrategy净资产中的占比高达31.3%。温斯坦首席运营官（COO）高度评价了在美制造业回流趋势下工业机器人手臂市场的增长潜力。他预计，随着未来投资标的增加，集中风险也将得到缓解。
Robostrategy投资的另一家企业——美国机器人制造商Dexmate的首席执行官（CEO）陶陈（Tao Chen）指出，可靠性是机器人商业化面临的最大挑战。 他在当天的采访中表示：“在大学实验室里，即使成功率只有60%至70%，也能被视为有意义的成果，但若要向实际客户供货，则需要达到99.99%的成功率。”
陈CEO是一位拥有麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）机器人学习领域博士学位的研究型创始人。他曾在卡内基梅隆大学获得机器人工程硕士学位，长期致力于机器人物体操作、移动及探索技术的研究。
他解释道，如果每次将机器人应用于新客户的工作环境时都必须投入大量工程资源，那么业务就难以扩展。这意味着AI模型必须发展到能够应用于各种任务，并且仅凭少量额外数据就能学习新任务。
据陈CEO介绍，DexMate目前已向全球供应了数百台机器人。客户企业主要集中在制造业和物流仓库领域，正在将机器人应用于零部件分拣、按作业分类打包、搬运箱子、取放物品等任务，或正在测试引入机器人。
与韩国企业的合作也备受瞩目。#LG CNS 于今年3月对美国Dexmate进行了战略投资，并正在进行面向工业现场应用的技术验证。陈CEO在当天的采访中表示：“LG正在使用我们的机器人，并协助我们在韩国进行分销。”
陈CEO预测，未来1至2年内，基于AI的机器人在制造业和物流领域的特定作业应用将取得进展，未来3年内，作业可靠性及适应新环境的能力将得到显著提升。他强调：“物理AI不仅是AI模型的问题，更是需要同时解决硬件和软件的系统级课题。”
