向机器人进军!智驾行业的历史性迁移

向机器人进军!智驾行业的历史性迁移

【摘要】智驾格局趋于稳定的当下,智驾厂商和汽车圈集体向机器人产业迁移,充分且必要。

考虑到中国已有的供应链和下游场景优势,软件和整机技术将成为下一步创业的关键。

唯一值得注意的是算力差距,尤其是特朗普上任前后对国内已经发生和可预见的AI制裁,将给国产AI芯片厂商提出更高要求。

以下是正文:

机器人,是不少智驾赛道头部、腰部,乃至已经解散消失的公司的终极理想。

马斯克多次提到,汽车作为一种放在轮子上的机器人只是其业务之一,特斯拉是一家真正的人工智能/机器人公司。

地平线创始人余凯曾表示:“我们把公司名字设为Horizon Robotics,就是希望地平线能够成长为机器人时代的微软、英特尔”。从一开始,地平线就抱有用技术解放人类,“让人类的事归人类,机器人的事归机器人”的愿景。

甚至连如今已经退场的极越,也有一个“变形金刚”般的、创造汽车机器人新物种的幻梦。

仅仅几年,汽车智能化已经以市场难以预料的速度奔向既定格局,而那个曾经被汽车人们暂时雪藏的机器人愿望,正在焕发出新一轮生命力。

01

技术、人才通用,中游是下一轮创业风口

2024年10月11日,特斯拉“We Robot”发布会上,马斯克再次强调了特斯拉人工智能、电池、电子设备等能力在汽车和人形机器人身上的复用性,并表示两者区别不过是腿上的机器人和轮子上的机器人。

自动驾驶汽车与人形机器人皆属于具身智能领域,技术同源,运行逻辑基本一致,都是感知、决策、执行。从本质来看,两者皆需要具有智慧的大脑,只是形体不同。

感知层面,二者都依赖激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、惯性测量单元(IMU)等构建对环境的认知。

激光雷达可以为机器人规划室内导航路径、避开动态障碍提供精准空间信息;摄像头识别操作对象、面部表情、手势指令等,实现人机交互与环境理解;IMU 实时监测加速度与角速度,保障智驾汽车高速行驶稳定,助力机器人运动时保持平衡、精准执行动作。

算法决策方面,智能驾驶和机器人都运用深度学习、强化学习、神经网络等人工智能技术处理复杂信息,实时决策。以路径规划为例,智驾汽车和机器人本质都是在约束条件下求解最优解问题。

原特斯拉自动驾驶部门的负责人Andrej Karpathy近期访谈时表示:在从汽车到人形机器人Optimus的技术转移中,工作量其实不大。

而本轮对于国内厂商的机会在于,软件和整机技术方向。

机器人赛道分为上中下三层:上游包括减速器、电机、丝杠、控制器、传感器在内的零部件,这方面国内处于绝对优势;下游是应用场景,包括送餐、市政、巡检、下水道检测等环节在国内可行性丰富。唯一仍有进步空间的是软件和整机技术,当前稍逊于海外,但技术正在快速泛化。

基于此,中游,也即软件和整机技术方向势必成为后续机器人赛道的创业核心。

种种条件成熟下,机器人成了汽车人们更大梦想的承载地。

除了技术上的通用能够减轻迁移的工作量负担之外,智驾和机器人行业对人才的要求也存在一定的重合。

算法工程师们带着优化神经网络架构、提升模型训练效率的专长,投身机器人 AI 大脑研发,让机器人视觉识别、决策规划能力飞速提升;曾专注智驾传感器研发调试的工程师,助力机器人选型、集成与校准感知硬件,提升机器人环境感知精度与可靠性;有车规级芯片设计经验的人才参与机器人芯片定制,满足机器人对低功耗、高性能计算需求。

这使得不少当前业务已然成熟的、或者急需新业务输血的智驾公司,拥有了转型机器人赛道的充分条件。

02

融资降温,机器人具备更大的想象空间

据相关统计,2024年上半年全球范围内人形机器人领域的融资异常活跃,融资事件累计超过22起,融资金额突破了70亿元。

与之对应的,则是智驾行业在资本市场的迅速冷却。据统计,从2025年开始,自动驾驶领域的融资额度大幅下降,2023年的融资金额仅为83.67亿元,较2025年减少了约87%。

过去十年间,智驾吸引了海量资本涌入。随着行业内厂商的技术实力已经拉开明显差距,淘汰赛正在进行,整个行业的发展和演进渐趋终局。最近频繁发生的智驾企业IPO,也正是故事演至终章的说明。

有人欢喜有人愁。

在终端市场跑通商业模式的智驾厂商终究只有几家,大部分还得靠融资来维持日常的人才成本和研发支出。稍有一点敏锐嗅觉的厂商,都会思考转型的方式和退路。

而大量车企和供应商做机器人产品和相关零部件供应,则是顺理成章地利用自身优势,在业绩压力大、行业高度内卷的情况下,去寻求更大的增长空间。

以上种种,使得一些没有下一轮资金补血的智驾厂商必须转型,也让原智驾行业内的一些有志之士去寻求尚在发展萌芽状态、具备更大想象力的机器人赛道。

03

集体转身的智驾人们

智驾人才和汽车厂商的这一次集体转身,是从2022年开始的,具体方式分为直接转型和人才流转两种。

直接转型上,许多车企组建了内部机器人业务团队、成立了机器人相关子公司,或者以股权投资的形式取得具身智能赛道的入场券。

就海外而言,现代于2025年从软银手中接手了美国机器人头部企业波士顿动力,特斯拉则是自建人形机器人团队的典型代表。

就国内而言,首先是车企如理想、奇瑞、小鹏,供应商如速腾、禾赛等,都在内部组建了人形机器人团队。

2023年,小鹏汽车在科技日上推出了一款人形机器人PX5,依托自研高性能关节以及超轻量级仿人机械臂+灵巧手,这款自研机器人已拥有在复杂道路稳定行走的能力。

2024年4月,奇瑞宣布将正式进军人形机器人工程领域,并现场展示了一款名为Mornine的先进双足机器人。

2024年末,消失了9个月后现身的李想说:“理想100%会做人形机器人。”

另据业内报道,激光雷达及感知解决方案供应商速腾聚创组建了数十人的机器人团队,并开放机器人方向感知算法工程师的招聘。

此外,移远通信研制的智能模组、控制器产品及相关的视觉技术,在双足类/四足类具身智能机器人、智能割草机、多模态机器人等行业头部公司产品上得到应用。

其次,比亚迪、上汽和北汽则是先后投资国内人形机器人初创企业智元机器人,北汽还投资了人形机器人初创公司北京银河通用,以提前布局具身智能。

再次,也有不少智能驾驶公司将机器人业务独立出去,放在新成立的子公司中运营。

例如,地平线的地瓜机器人,属于独立运营的智驾厂商下属子公司。

人才流转上,也有许多智驾背景从业者从大厂离职后创业成立新具身智能领域公司。

这一类创业团队,创始人来自于头部互联网公司内部研究院、自动驾驶行业或者老牌足式机器人企业,也可能具备“大厂+高校”双重背景,协同“学院派”教授/助理教授进行创业。

2022年1月,阿里巴巴副总裁、达摩院自动驾驶负责人王刚离职后,创立室内清洁机器人公司新生纪。

2023年3月,同样身为阿里达摩院自动驾驶负责人的陈俊波离职,与前阿里机器人CEO谷祖琳、达摩院某团队负责人、浙大网新恒天VP王健共同创办了有鹿智能,进军户外清洁机器人领域。

2023年9月,Momenta前量产研发负责人高继扬在4月离职后创立了具身智能公司星海图。

2023年11月,自动驾驶公司文远知行 COO 张力加入人形机器人公司逐际动力,任联合创始人兼 COO。

2024年7月,华为车BU前首席科学家陈亦伦创立了它石智航。2024年12月,百度集团资深副总裁、CEO助理李震宇离职,加入该公司。

2024年12月5日,网传小米汽车原自动驾驶产品技术负责人刘方离职,并创办新公司——阿米奥机器人。

2024年12月,理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职,并作为联合创始人,与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南,成立维他动力(北京)科技有限公司。

此时的人形机器人市场,颇似2014-2015年自动驾驶刚刚萌生星星之火的时刻。

04

算力掣肘,但场景丰富

锁定场景,是机器人企业创业的第一步。

目前人形机器人的市场还是处于早期萌芽态,据相关统计,智元人形机器人年销仅百台左右,量少价高,应用场景还局限于政府实验室等专业领域。

毫无疑问,最早进行商业化落地的机器人还是会是较为低阶的智能设备,例如扫地、割草、泳池清洁机器人等。

当下扫地机器人市场已趋近成熟,而增长较快的割草机器人全球出货量仅为小几十万台,智能化泳池清理设备的出货量则更少,据测算,2025年,割草机器人和泳池清洁机器人产品的出货量可能会迎来三五倍的增长。

相比国外,中国在这些低阶智能设备的智能化推进上更为积极,且具有非常多样丰富的类消费电子产品需求。

除了上述几类,消费场景下送餐无人机、高尔夫球机、具备辅助驾驶能力的轮椅等新兴场景也逐渐崭露头角,to G导向的市政机器人等特色场景,也为中国极为多元化的机器人应用场景奠定了基础。

不少业内人士表示,尽管目前国外如波士顿动力、特斯拉的人形机器人在某些方面展现出较强的产品力,但中国在具身智能行业的整体优势不容忽视。

这种优势一方面体现在广泛的应用场景和地方政府的支持上,另一方面也与供应链和制造能力有关。

由于机器人的供应链与汽车行业供应链的重合度超过80%,中国作为全世界制造大国,在硬件制造方面具有先天优势,即便是Figure机器人,也有很多诞生于中国的零部件。

而对于海外来说,重软件、轻制造的思维惯性,很可能让其丧失在硬件制造和产业链配套上跟住机器人研发节奏的能力。

更大概率上,海外只能在从零到一的原型机里领先,后续“从1到10”和从“10到100”的量产追赶中,中国的供应链建设和配套完善程度将贡献更大力量。

唯一值得注意的是算力差距,尤其是特朗普上任前后对国内已经发生和可预见的AI制裁,将给国产AI芯片厂商提出更高要求。

05

尾声

经过近10年的跋涉,智能驾驶的美梦已然接近成真,而机器人也已经走过了扫地、送货、除草等基础功能,具身是下一阶段成承载大模型和更高智能化需求的必经之路。

考虑到供应链和应用场景已经十分完备,下一步的任务是纠集更多芯片、雷达厂商,在软件和整机技术方向打出特色。

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