不論你接受與否，人工智能技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始對于現實(shí)世界的重重改造。

消費電子領(lǐng)域，手機和電腦廠(chǎng)商們正在將不同種類(lèi)的AI大模型，植入到各種終端產(chǎn)品中。這些公司普遍認為，AI能極大程度地改善困于創(chuàng )新瓶頸中的行業(yè)現狀，重新激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)需求。汽車(chē)行業(yè)，特斯拉4月初向全美國的170萬(wàn)車(chē)主推送了FSD（完全自動(dòng)駕駛）正式版本，端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )AI系統讓駕駛決策更像人類(lèi)司機，比如連續跨越4車(chē)道轉向。更為重要的是，目前為止特斯拉FSD還沒(méi)有被曝出發(fā)生任何重大事故。

AI的下一站會(huì )在哪？習慣于捕捉趨勢的風(fēng)險投資人，開(kāi)始在人形機器人行業(yè)集結共識。

在中國的一級市場(chǎng)，2023年10月，人形機器人初創(chuàng )公司逐際動(dòng)力完成近2億元的天使和Pre-A輪融資；同年12月，成立不到一年的智元機器人拿到6億元的融資資金；2024年1月，成立不足半年的星動(dòng)紀元宣布完成過(guò)億元天使輪融資；2024年2月，宇樹(shù)科技完成B2輪融資，金額達到10億元。

“中國機器人行業(yè)的發(fā)展經(jīng)歷了好幾輪起伏。2013-2014年，工業(yè)機器人的投資開(kāi)始起步；2016-2017年，協(xié)作式機器人領(lǐng)域又掀起了一輪投資熱潮。從2022年開(kāi)始，通用人形機器人成為了行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。”

峰瑞資本副總裁顏黔杭對鈦媒體APP表示，中國國產(chǎn)工業(yè)機器人的市場(chǎng)滲透率已經(jīng)達到了1/3左右，整個(gè)機器人行業(yè)正在逐步成熟。而 AI 大模型產(chǎn)生的質(zhì)變，讓大家意識到機器人的智能化程度會(huì )越來(lái)越高，并逐步通用化。

至于通用人形機器人何時(shí)能夠真正走上產(chǎn)線(xiàn)、走進(jìn)家門(mén)，行業(yè)內的創(chuàng )業(yè)公司則有著(zhù)不同的判斷。逐際動(dòng)力方面認為，通用人形機器人要代替產(chǎn)線(xiàn)上人類(lèi)的精細操作，還需要5-8年；真正走向家用市場(chǎng)，則需要8到10年。宇樹(shù)科技的創(chuàng )始人王興興則對鈦媒體APP表示，“2025年底前，更加通用化的人形機器人會(huì )出現，我感覺(jué)已經(jīng)看到了方向。”

1、馬斯克，一呼百應

是什么點(diǎn)燃了人形機器人的“這把火”？幾乎所有的受訪(fǎng)者都給出了一致的答案，那就是特斯拉的創(chuàng )始人——埃隆·馬斯克。

2022年2月，特斯拉完成了Optimus開(kāi)發(fā)平臺制造；7個(gè)月后的特斯拉人工智能日2.0上，馬斯克帶著(zhù)Optimus平臺研發(fā)的擎天柱機器人原型亮相，該款機器人已能夠獨立行走和搬運物品。2023年年底，第二代Optimus正式亮相，重量減輕10千克、行走速度提高30%，并擁有更靈巧的手和自由度更高的脖子。

馬斯克入局之后，人形機器人的創(chuàng )業(yè)潮被徹底引爆。

2023年以來(lái)，包括宇樹(shù)H1、智元遠征A1、傅利葉GR—1、星動(dòng)紀元“小星”、逐際動(dòng)力CL—1、小鵬PX5在內的一批國內人形機器人產(chǎn)品被推出。二級市場(chǎng)，被稱(chēng)為國內“人形機器人*股”的優(yōu)必選，盤(pán)中股價(jià)一度上漲超過(guò)88%，盡管這家公司目前的主要收入來(lái)源并非人形機器人產(chǎn)品。

海外市場(chǎng)，2023年5月，挪威人形機器人初創(chuàng )公司1X宣布完成由OpenAI領(lǐng)投的2350萬(wàn)美元A2輪融資。幾乎同時(shí)，美國人形機器人公司Figure拿到了7000萬(wàn)美元A輪融資。2024年1月，1X再次完成1億美元B輪融資，投資方包括EQT Ventures和三星NEXT等。一個(gè)月之后，Figure宣布完成6.75億美元B輪融資，投資方包括微軟、OpenAI、英偉達等。

“2022年，OpenAI還沒(méi)有發(fā)布ChatGPT，但馬斯克可能先于行業(yè)看到了GPT的能力。”

王興興對鈦媒體APP表示，馬斯克之前不論是在汽車(chē)行業(yè)還是商業(yè)航天領(lǐng)域，都證明了他的成功。因此，當馬斯克開(kāi)始做人形機器人之后，政府、市場(chǎng)、資本機構都認為必須加快入場(chǎng)，不能等特斯拉真正做出來(lái)了大家再去追。當然，人形機器人受到關(guān)注的更本質(zhì)原因是，AI大模型的出現。

據王興興介紹，此前宇樹(shù)科技并未有涉足人形機器人賽道的想法，因為人形機器人太復雜，用傳統算法根本沒(méi)辦法駕馭這種復雜機器。但是，目前AI技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)遠超其預期。比如，以前一到兩年才能讓人形機器人學(xué)會(huì )走路，現在利用AI算法訓練一個(gè)月就可以實(shí)現。

“傳統人形機器人的訓練算法，相當于是靠一些聰明的人類(lèi)大腦去寫(xiě)一些數學(xué)方程式，然后去求解這個(gè)方程，制定機器人的運動(dòng)軌跡。但這些方程式有很大的局限性，一旦環(huán)境出現變化，可能就沒(méi)法用了，需要重新設計新的方程式。”

王興興進(jìn)一步解釋稱(chēng)，這樣的訓練方式會(huì )導致代碼量非常大，而且當系統復雜到一定程度，單純靠人力是無(wú)法維護這個(gè)系統的。但是對于A(yíng)I來(lái)說(shuō)，只要模型搭建得足夠好，然后不斷給AI投喂數據和算力，AI就可以不斷地試錯。利用強化學(xué)習算法中的獎勵機制，AI就能自動(dòng)把好的訓練結果留下來(lái)，壞的扔掉，訓練效率得到質(zhì)的提升。

靠著(zhù)AI帶來(lái)的效率提升，宇樹(shù)科技僅花了半年的時(shí)間，就推出了旗下的*款人形機器人產(chǎn)品。在2024年GTC大會(huì )“壓軸”環(huán)節，英偉達CEO黃仁勛與九個(gè)人形機器人一起登場(chǎng)。其中，左起第二個(gè)人形機器人就是是宇樹(shù)科技旗下的Unitree H1。

需要注意的是，人形機器人的這波熱潮，甚至倒逼了該領(lǐng)域的鼻祖——波士頓動(dòng)力，做出改變。

波士頓動(dòng)力是一家美國的工程與機器人設計公司，成立于1992年。2013年，波士頓動(dòng)力在美國國防部競賽中公布了人形機器人Atlas 。

多次迭代之后，Atlas可以實(shí)現完成各種復雜動(dòng)作，比如快速奔跑、360 度旋轉跳躍、翻越障礙物等。運動(dòng)控制方面，Atlas采用的正是“大量方程式求解”的傳統算法，并由液壓裝置提供動(dòng)力。

“Atlas之前披露過(guò)的成本是200萬(wàn)美元左右一臺。而目前市面上在售的人形機器人，宇樹(shù)科技的產(chǎn)品售價(jià)約為60萬(wàn)元，傅利葉則為100萬(wàn)元左右。”星動(dòng)紀元聯(lián)合創(chuàng )始人席悅對鈦媒體APP表示，這就是波士頓動(dòng)力和新一代人形機器人在成本上的巨大差距。

2024年4月16日，波士頓動(dòng)力宣布液壓版Atlas正式“退役”。之后，波士頓動(dòng)力推出了新款全電動(dòng)Atlas，和目前所有的人形機器人產(chǎn)品一樣，利用電池提供動(dòng)力來(lái)源。接下來(lái)的控制算法，波士頓動(dòng)力大概率也會(huì )引用效率更高的AI模型。

2、三大未解之題：大腦、小腦和本體

“人形機器人現在的熱度，相當于是一個(gè)小火苗，才剛剛開(kāi)始燃燒起來(lái)。如果AI和硬件每年都持續迭代，這個(gè)行業(yè)對于現實(shí)世界的顛覆將會(huì )非常強。”

王興興表示，到明年年底前，全球至少有一家公司可以把比較通用的機器人大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)。這個(gè)基礎大模型就像是一個(gè)完整的積木，大語(yǔ)言模型只是其中一塊，其他組成部分還包括視覺(jué)感知、力覺(jué)感知、決策和交互等。

不過(guò)，這樣的判斷在人形機器人行業(yè)中還未達成共識。更主流的觀(guān)點(diǎn)認為，人形機器人想要實(shí)現更大程度的通用化，需要在大腦、小腦和本體上同時(shí)取得突破，這在短時(shí)間內幾乎是無(wú)法完成的。 

所謂大腦，指的是機器人的理解能力，也就是機器人對于人類(lèi)指令的理解以及環(huán)境感知。小腦，是指機器人的精細化運動(dòng)控制能力；本體，則是構成人形機器人原型的各類(lèi)零部件，比如關(guān)節、四肢、頭等。

“大模型的出現，主要提升了機器人的大腦能力。”峰瑞資本執行董事劉鵬琦對鈦媒體APP表示。

顏黔杭則對鈦媒體APP稱(chēng)，但就像“缸中之腦”一樣，現在大模型只是一個(gè)向外輸入和輸出語(yǔ)言類(lèi)或者多模態(tài)信息的大腦，獨立于機器或本體存在。未來(lái)大模型到底應該接入什么樣的身體，才能完全發(fā)揮通用化功能？目前，不管是投資人還是創(chuàng )業(yè)者，大家都在探索的一個(gè)過(guò)程中。

而在小腦方面，目前的人形機器人已經(jīng)在直立行走方面取得了長(cháng)足的進(jìn)展，不論是平地還還是崎嶇的山路。在細分場(chǎng)景中，Figure 01成為了*個(gè)“拿起蘋(píng)果”的人形機器人；斯坦福團隊的Mobile ALOHA，則展現了不錯的炒菜、收拾物品等能力。

但是，人形機器人想要實(shí)現完全通用化，這些進(jìn)展還遠遠不夠。無(wú)論是拿蘋(píng)果還是炒菜，體現的都是機器人的模仿學(xué)習能力，也就是通過(guò)一遍遍模仿人類(lèi)動(dòng)作，學(xué)習單一技能。

“機器人跟物理世界交互的高質(zhì)量數據其實(shí)難獲得，所以模仿學(xué)習有其用武之地——通過(guò)用人去教他，去積累一些數。不過(guò)當下的模仿學(xué)習只是單純地教機器人復制人的動(dòng)作，但它并不能理解每一個(gè)動(dòng)作的驅動(dòng)要素是什么?；蛘哒f(shuō)，機器人不明白為什么動(dòng)作要這么做。”顏黔杭表示，如果讓機器人完成“端杯水然后加點(diǎn)糖”這類(lèi)復雜的人類(lèi)操作，模仿學(xué)習可能就無(wú)法實(shí)現。

“視覺(jué)傳感器的引入，可能讓機器人不再瞎了。但還有更多其他維度的感知能力，今天的機器人都是欠缺的。”顏黔杭稱(chēng)，比如觸覺(jué)、力覺(jué)的傳感器市面上雖然有，但現在目前并沒(méi)有在機器人領(lǐng)域普及，主要原因是這些傳感器集成度低、價(jià)格貴，體積相對與人形機器人來(lái)說(shuō)也太大。

“強化學(xué)習就是不斷試錯的過(guò)程，相比于模仿學(xué)習有更強的泛化性。”

星動(dòng)紀元聯(lián)合創(chuàng )始人席悅對鈦媒體APP表示，類(lèi)似于自動(dòng)駕駛的訓練方式一樣，強化學(xué)習可以通過(guò)構建仿真環(huán)境，讓機器人在真實(shí)場(chǎng)景的模擬環(huán)境中進(jìn)行訓練，在不斷地試錯中優(yōu)化自己的行為。“強化學(xué)習訓練出來(lái)以后，機器人不僅能走樓梯，它也能走雪地，也能走草地，實(shí)現更好的泛化性。”

但需要注意的是，仿真環(huán)境與真實(shí)世界無(wú)法做到完全相同，現實(shí)世界的交互環(huán)境以及交互對象相比于仿真環(huán)境會(huì )更復雜。這就會(huì )導致，仿真訓練結果遷移到真實(shí)世界會(huì )出現偏差，這也是目前整個(gè)行業(yè)面臨的挑戰。

鈦媒體APP曾*獲悉，星動(dòng)紀元已經(jīng)將Humanoid-Gym訓練框架進(jìn)行開(kāi)源。Humanoid-Gym開(kāi)源后，用戶(hù)可以借助該框架通過(guò)sim-to-sim轉換接口，在更高精度的仿真環(huán)境Mujoco中進(jìn)行機器人訓練驗證，繼而提升sim-to-real（仿真到現實(shí)）轉換的效率和成功率。

而除去大腦和小腦的訓練之外，人形機器人能否走向通用的最后一道門(mén)檻，則是本體是否可以完全承接軟件算法傳遞的動(dòng)作指令。

“人形機器人的硬件技術(shù)產(chǎn)品主要圍繞傳感器、執行器和驅動(dòng)器、能源管理及新型材料等開(kāi)展工作。”

IDC中國研究經(jīng)理李君蘭對鈦媒體APP表示，目前，盡管已有多種傳感器被應用于人形機器人，但在精度、響應速度和集成度方面仍有提升空間。同時(shí)，人形機器人的能量消耗較大，高能效的能源動(dòng)力管理和儲能技術(shù)也是一個(gè)重要挑戰。

“視覺(jué)傳感器的引入，可能讓機器人不再瞎了。但還有更多其他維度的感知能力，今天的機器人都是欠缺的。”顏黔杭稱(chēng)，比如觸覺(jué)、力覺(jué)的傳感器有很多，但現在目前并沒(méi)有在機器人領(lǐng)域普及，主要原因是這些傳感器集成度低、價(jià)格很貴，體積相對與人形機器人來(lái)說(shuō)也太大。

也正是因為種種方面的掣肘，人形機器人的通用之路變得更加漫長(cháng)。

3、更現實(shí)的當下，有可能的未來(lái)

當人形機器人的“通用時(shí)刻”還未到來(lái)時(shí)，如何活下去，成為了創(chuàng )業(yè)公司最真實(shí)的現實(shí)處境。

“我們公司商業(yè)化上的策略就是四個(gè)字——沿途下蛋。”

逐際動(dòng)力方面稱(chēng)，具身智能（包括人形機器人、四足機器人等多種產(chǎn)品形態(tài)）的應用場(chǎng)景非常廣泛，相比人形機器人，四足機器人的商業(yè)化落地能力會(huì )更強。而后者，則是逐際動(dòng)力需要下的蛋——依靠四足機器人成熟的移動(dòng)能力，去實(shí)現產(chǎn)品商業(yè)化落地。

目前，逐際動(dòng)力產(chǎn)品包括人形機器人CL1，雙點(diǎn)足機器人P1以及四（輪）足機器人W1。其中，雙點(diǎn)足機器人P1以及四（輪）足機器人W1落地應用聚焦在工業(yè)巡檢、物流配送、特種作業(yè)等領(lǐng)域。

同樣的，成立更早的宇樹(shù)科技的主要營(yíng)收也來(lái)自于四足機器人。這也是宇樹(shù)科技創(chuàng )立之初發(fā)力的業(yè)務(wù)方向，目前已經(jīng)有Go2、B2、Aliengo等多個(gè)產(chǎn)品。公開(kāi)數據顯示，目前宇樹(shù)科技的四足機器人產(chǎn)品占全球出貨量的60%以上，處于全球歷年銷(xiāo)量*的位置。

星動(dòng)紀元方面則表示，汽車(chē)和消費電子的細分場(chǎng)景，比如，工廠(chǎng)巡檢、汽車(chē)總裝產(chǎn)線(xiàn)的物流部分，是公司目前探索的商業(yè)化方向。同時(shí)，類(lèi)似于商場(chǎng)迎賓等服務(wù)性質(zhì)的工作，也存在商業(yè)化的可能。

“當然，對于人形機器人的創(chuàng )業(yè)公司而言，融資肯定是必須的。”星動(dòng)紀元聯(lián)合創(chuàng )始人席悅對鈦媒體APP表示，因為人形機器人這個(gè)行業(yè)還太早期，技術(shù)門(mén)檻更高、研發(fā)周期相對來(lái)說(shuō)也更長(cháng)，早期肯定需要融資才能活下去。

事實(shí)上，人形機器人行業(yè)出現的此刻，也是國內自動(dòng)駕駛行業(yè)經(jīng)歷的過(guò)去。

2017-2018年間，國內開(kāi)始涌現大批的自動(dòng)駕駛創(chuàng )業(yè)公司，并吸引了大量的風(fēng)險投資機構進(jìn)場(chǎng)。與人形機器人類(lèi)似，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也需要長(cháng)周期的技術(shù)開(kāi)發(fā)，所以在早期對于投資機構的依賴(lài)度很強。但很快，隨著(zhù)投資熱潮的褪去，自動(dòng)駕駛公司的商業(yè)化能力開(kāi)始受到質(zhì)疑。再之后，就是大批的自動(dòng)駕駛團隊解散、裁員，甚至是對簿公堂。

“從技術(shù)門(mén)檻、創(chuàng )始團隊和行業(yè)影響力等方面來(lái)看，人形機器人和自動(dòng)駕駛的確非常像。但是，這一輪人形機器人公司的估值普遍沒(méi)有上一輪自動(dòng)駕駛公司的估值高。”

一位同時(shí)在自動(dòng)駕駛和人形機器人領(lǐng)域工作過(guò)的業(yè)內人士表示，這是一件好事，大家不用一味只去追求公司估值，而忽略了商業(yè)化。“人形機器人這一波的創(chuàng )業(yè)者，部分已經(jīng)看到了上一波自動(dòng)駕駛發(fā)展中的問(wèn)題和風(fēng)險，所以會(huì )對產(chǎn)品商業(yè)化的認知程度更高。”

除此之外，該人士還表示自動(dòng)駕駛的創(chuàng )業(yè)潮中，大家習慣于單打獨斗。

但在人形機器人產(chǎn)業(yè)中，更強調的是合作。比如，目前北京、上海、深圳都由政府相關(guān)部門(mén)牽頭，成立了人形機器人的創(chuàng )新中心。由政府部門(mén)出面去拉通產(chǎn)業(yè)鏈的上下游，有做技術(shù)的，做機器人關(guān)節的，做商業(yè)化落地的。“大家形成一個(gè)實(shí)體，上下游公司均是股東單位，可以整個(gè)鏈條打通。”

以北京為例，4月27日，北京人形機器人創(chuàng )新中心在北京經(jīng)開(kāi)區發(fā)布全球*純電驅擬人奔跑的全尺寸人形機器人“天工”，能以6公里/小時(shí)的速度穩定奔跑。“天工”身高163cm，輕量化體重達43kg，機器人配備多個(gè)視覺(jué)感知傳感器，搭載了每秒550萬(wàn)億次操作算力、高精度的慣性測量單元(IMU)和3D視覺(jué)傳感器。

發(fā)布會(huì )上，創(chuàng )新中心總經(jīng)理熊友軍表示，為解決人形機器人行業(yè)通用問(wèn)題，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展，北京人形機器人創(chuàng )新中心致力于行業(yè)關(guān)鍵共性核心技術(shù)研發(fā)，打造軟、硬兩個(gè)通用母平臺。目前，已成功研發(fā)出通用人形機器人母平臺“天工”。

北京經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區相關(guān)負責人介紹，作為北京市重要的機器人產(chǎn)業(yè)集聚地，北京亦莊目前匯集機器人生態(tài)企業(yè)110家，形成覆蓋核心零部件、整機到應用的機器人全產(chǎn)業(yè)鏈體系。在人形機器人領(lǐng)域，不僅有小米、優(yōu)必選等人形機器人頭部企業(yè)落地發(fā)展，還有高精密減速器、伺服系統等人形機器人零部件產(chǎn)品。

而在機器學(xué)習的軟件算法層面，特斯拉FSD（完全自動(dòng)駕駛）的成功，也讓人形機器人行業(yè)看到了有可能的未來(lái)。

在特斯拉最新的FSD V12版本中，FSD Beta更名為FSD (Supervised)。根據特斯拉官方的說(shuō)法，在車(chē)主的監督下，最新版FSD Supervised幾乎可以在任何地方駕駛特斯拉。

在FSD V12之前，特斯拉的自動(dòng)駕駛方案一直依賴(lài)于規則判斷，任何駕駛行為的背后都有代碼作為支撐，FSD V11 C++代碼多達30多萬(wàn)行。而在FSD V12版本版本中，依賴(lài)于手動(dòng)編碼規則的方案被徹底拋棄，轉而全面采用端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )AI系統，代碼行業(yè)縮減到只有3000行。

特斯拉FSD的端到端方案，本質(zhì)上是完全基于數據驅動(dòng)。通過(guò)將上千萬(wàn)個(gè)甚至上億個(gè)人類(lèi)駕駛視頻的高質(zhì)量數據，壓縮到了大模型中，特斯拉FSD就可以AI的方式去思考——遇到場(chǎng)景直接輸入傳感器數據，輸出轉向、制動(dòng)和加速信號，而且這個(gè)過(guò)程中沒(méi)有任何編碼。

據特斯拉2022年10月公布的信息顯示，Optimus人形機器人使用與特斯拉汽車(chē)相同的完全自動(dòng)駕駛（FSD）電腦，以及Autopilot相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)。

這也就意味著(zhù)，人形機器人完全可以利用FSD同樣的訓練方式，走向通用之路。據王興興介紹，目前宇樹(shù)科技人形機器人，從行走奔跑到舞蹈空翻等，已經(jīng)完全采用類(lèi)似端到端的解決方案，從視覺(jué)感知到腿部執行，一個(gè)模型就可以實(shí)現，沒(méi)有任何中間過(guò)程和編碼。

“人形機器人硬件部分的成熟，只是時(shí)間問(wèn)題。最重要的，還是通用人形機器人的AI基礎大模型。”王興興稱(chēng)，樂(lè )觀(guān)的估計，基礎大模型的突破可能會(huì )在明年年底前發(fā)生。但是，也有可能不會(huì )發(fā)生。“有時(shí)候技術(shù)的突破，需要看全球人類(lèi)的運氣。就像當年如果沒(méi)有愛(ài)因斯坦，他的理論大概率也會(huì )有人發(fā)現，只不過(guò)會(huì )晚個(gè)幾年到幾十年。” 

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