『机器人』️今后会变成啥样,二战后的论文里早就说明白了。

前几天咱不是跟大家说宇树那个『机器人』️嘛,不少差友都留言说,现在『机器人』️发展的是真厉害。

以前大家眼中只有波士顿动力这一个天花板,现在越来越多厂商也都开始摸到这了,相比波士顿动力还更智能,感觉智械危机马上就快要来了。

不过要说实话,『机器人』️这个行业那倒不是今天才火的,但是最近两年的浪潮却是实打实。

2023 年 5 月老黄强调了具身智能(Embodied AI)以后,这个概念更是火上天了,关于具身智能的新闻都成了日经话题,每天都有好几条。

好好好,现在你们科创圈都这么迭代是吧,一天不看新闻都感觉自己跟不上前沿科技了。

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说起来,相信不少差友对『机器人』️是不陌生,但要说到这段时间铺天盖地的具身智能这个新词,估计也得愣上一愣。

虽然具身智能这个词是新词, 但要说起这个概念的源流,那可就得扯到 AI 行业的祖师爷图灵那去。

1950 年,提出图灵测试的那篇经典论文《 Computing Machinery and Intelligence 》结尾提到,人工智能的未来会走出两条路:

一条是纯搞计算的智能体,就比如推理大模型、阿尔法狗;另一条则是给机器安装各类传感器,让它们能像婴儿一样学习。

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用现在的行话说,这两条路就是离身智能 ( Disembodiment ) 和具身智能,一个相当于大模型这种AI程序,另一个就是终结者T-800这种有身体的智能机器。

所以从某种意义上说,具身智能这玩意你就把它理解为『机器人』️就行了。

只不过它不像大家传统印象里打螺丝、刷车漆、削刀削面的『机器人』️, 而更类似像人和动物一样,有身体有感知器官、也有大脑门子,像生物一样的『机器人』️。

所以人形『机器人』️是具身智能,机器狗也是具身智能,甚至汽车也可以是具身智能,某破产新势力车厂的第一台车,当时不就号称是汽车『机器人』️嘛。

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虽然类目可以众多,但这里面最被大家看好的就还是人形『机器人』️,毕竟这东西可以直接取代劳动力,还能 24 小时替人类上班,天选打工圣体。

而人形『机器人』️的研发,那也不是这两年才开始火的,而是伴随人工智能的浪潮火了好几次。

打上世纪 60 年代日本就已经开始研究双足步行机构了,但一直发展到现在,才有了真正有可能进工厂打工的赛博牛马,比如去年十月波士顿动力家的 Atlas 。

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不过要讲真的话,以往的『机器人』️里动作流畅连贯的其实并非没有,造车的那个本田家,十多年前就有一个 ASIMO 『机器人』️,丝滑程度放到现在也是相当能打。

然而这些以前的『机器人』️,基本上都执行的是预先编好的程序,看起来能跑能跳,实际这哥们压根不带脑子。

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而这次之所以又开始火爆,主要还是得益于人工智能的第四次浪潮。自打大模型兴起以后,『机器人』️的大脑问题就有望能被解决了。

拿去年接入了 ChatGPT 的『机器人』️ Figure 01 来说,大模型能根据『机器人』️脑袋里的摄像头看到外面有啥东西,还能自己拾取,有自个的想法,这比以前的人工智障简直高的不知道哪里去了。

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换句话说,『机器人』️的身体和器官也都能做出来了, 所以虽然具身智能这个概念是黄仁勋讲完才火出圈,但实际上嘛,这也是大势所趋。

毕竟软件和硬件的发展往往是协同的,机器学习上的进步,经常很快就能影响到智能硬件的发展,更别说 AI 这么一个超级风口了。

『英伟达』自己也在开发为『机器人』️准备的大模型

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所以从 Figure 01 ,到马斯克发布会上能调酒的擎天柱,还有国内前几天大火的宇树,稚晖君的智元,甚至小米也都有自己的『机器人』️项目铁蛋。

就不说这些商业公司,光咱国内的相关指导政策,到现在就已经出台了几十份。

不仅各地方都在主推『机器人』️产业,工信部还有一个专门文件,来指导国内『机器人』️产业发展,这不妥妥的新质生产力嘛。

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光看这些发布会展示和发言,甭管是谁估计都得畅想一下未来的科幻生活,但就目前来看嘛,哥们还是得给大家先小小泼点凉水。

想把赛博老婆接进家门,那估计还得稍微等点时间。

这倒不是说『机器人』️这个概念不落地,主要其实是行业内还没一个通用的解法,或者说产业链基础已经完全具备了,但还不够成熟。

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一位行业内的相关从业人员告诉我们,在这个赛道上目前还没有形成一套通用的平台, “ 技术路线未收敛 ” 。这词听起来有点令人懵逼,但实际不难理解。

举个例子,开发『机器人』️最重要的核心部件像电机、域控制器、传感器、激光雷达这些元器件,你是都找得到相关的供应商。

但要是没有成熟的平台,那像手部、走路、手眼协同之类的关键模块,几乎每个都要你自己开发,还要自己去想任务, 这对一个行业来说是很低效的,并且每家公司都会增加开发成本。

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就拿『机器人』️上最关键的灵巧手部件来说,要能完全映射人类的手部动作动作,起码灵巧手要跟人手有差不多的关节、运动自由度才行。

而人手的自由度算上手腕得有 27 个,灵巧手的每个关节都需要专门的空心杯电机才行,但如果单独采购,像 Maxon 的空心杯电机单价便宜的都得几千,还有上万的;国产的兆威空心杯电机也在 2000 元左右。

这么一来,想要做出一双手,光电机的价格就得好多个 w 。

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再加上手部还要有大量传感器,要能够感知到位置、力度、触摸,这对数据处理也有很大的要求,软硬件都是成本。

但按照摩根士丹利的数据,就这么精巧复杂的的一双手,在马斯克的第二代擎天柱的整机成本也只占到 17.3% ,要是再算上其他关键部件更是贵的没边。

所以说,厂商要独立开发出整套『机器人』️成本会非常高,更别说普及给大众了。

第二代擎天柱『机器人』️的灵巧手展示

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虽然现在也有一些厂商能提供这些部件的解决方案,但我们咨询的业内人士却认为:

同样是高端制造业,但『机器人』️领域还没有出现像汽车行业的博世这种顶级供应商,甚至很多公司都还在 “ 重复制造轮子 ” 。

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然而正是因为这块局势未定,所以一切皆有可能。

我们在 CES 看到,有不少国内企业已经看准这片蓝海,打算闯出一番名堂。

比如国内头部激光雷达供应商的速腾聚创,原本它们在这个领域的技术就有所布局,现在行业的兴起也给了他们更大的机遇。

不过除了要解决硬件问题,『机器人』️的 AI 大脑也不是一点麻烦没有。

从长期来看,大模型本身就面临着训练数据的限制,数据量不够会直接影响大模型的训练效果。而对『机器人』️来说,要让它学会持握、抓取、行进这些动作,不但需要高质量的数据集,数据还要更多。

去年的中关村仿生『机器人』️大会上就有行业内人士表示,训练『机器人』️实际要比搞自动驾驶汽车需要的数据集还大,但这些数据又比汽车驾驶数据更难获取。

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总之,具身智能这个行业就现在来说,我觉得可以说既是风口,也是黎明之前。

从某种意义上来说,各个『机器人』️厂商目前的状态,其实有点类似世纪初那几年的手机行业:

距离搞出像 iPhone 一样,能为手机行业定型的革命产品还有一段时间,但马上迎来的会是各种各样的探索和尝试。

换句话说,也将是一片百花齐放,万物竞发的大好光景。

撰文:纳西

编辑:江江 & 面线 & 结界

美编:萱萱

图片、资料来源

工业和信息化部:《 人形『机器人』️创新发展指导意见

Turing A M.Computing machinery and intelligence

NVIDIA Announces Project GR00T : An AI Model to Power Humanoid Robots

程茜:一只 “ 手 ” ,难倒人形『机器人』️

环球 》:具身智能 “ 进化 ” 加速

万联证券:2025 年人形『机器人』️行业投资策略报告

2024 年中关村仿生『机器人』️大会, Maxon , Figure AI , 36 氪,科创板日报等,部分图源网络

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