杏彩体育官网入口:人形机器人的万亿市场中国竞争力如何？

　　说的是周穆王在外游历时，遇到了一个工匠偃师，向他献上了一个自己制作的人偶。这个人偶外貌栩栩如生，可以像人一样自如地站立行走。

　　只见偃师一声令下，人偶竟开口唱起了歌来，歌声婉转悠扬，十分动人。唱到处，人偶又舒展四肢跳起了舞。

　　见周穆王不信，他当场把人偶拆散。周穆王看到眼前一堆七零八落的零件，才终于相信了刚才“调戏爱妃”的确实不是人。

　　比如在古埃及，埃及祭司会使用一种机械的神像，可以做出如张嘴、伸手等简单动作，可以大幅增加祭祀仪式的神秘性。而达·芬奇也曾造出过一个机器骑士，可以完成包括张嘴、摇头、摆手、坐起等动作。

　　当然了，因为技术的限制，这些机器人仍然处于一种“无智能机械”的范畴，真正的“智能机器人”，一直到70年代才诞生，是日本早稻田大学发布的WABOT-1。

　　这种机器人与真人差不多大小，可以双脚行走，完成搬运物品等工作，还可以简单交谈，但是，除了得到很多喝彩，WABOT-1并没有得到商业应用。

　　一方面，虽然WABOT-1具备一定的智能化，但这种智能化非常初级，它的处理器实在太原始，无法处理视觉、听觉，以及触觉传感器的大量数据，也就没法准确地进行科学决策，简单来说就是智商太低。

　　另一方面，它的应用场景太少了，除了能走两步，说说话之外，其他啥也干不了，就连搬运的东西重一点，也容易烧电机。

　　所以，发明家约瑟夫·恩格尔伯格研发出了第一个汽车装配机器人Unimate#001，重达2700磅。

　　说实话，相比那些花里胡哨的人形机器人，这个机械臂简直太优秀了，稳定、精准、可长时间工作，很快就被应用在了工业领域，执行装配、喷漆等多种任务，这也就是工业机器人的前身。

　　发展到现在，这种工业机器人已经遍地开花了，焊接机器人、检测机器人、装配机器人、搬运机器人、堆垛机器人、分类机器人等等。

　　因为现在的工业机器人或者家用机器人，无非就是人类某一项工作的替代和优化、分解、精准化，但是却无法通用化。

　　简单来说，你让一个工业机器人去拧螺丝，就要编写一个拧螺丝的程序，但你如果让它进行门锁质检、车灯盖、板检测、安全带检测、贴车标等工作，不给它写程序，它就搞不定了。

　　同样，冬奥会食堂中的炒菜机器人，能炒出一份完美的蛋炒饭，但你要是高血压患者，想让它做出一份低盐的蛋炒饭，它也办不倒。

　　如果能有一个机器人，它既可以干这个，也可以干那个，它可以拧螺丝，可以炒菜，也可以泡咖啡，甚至不需要人去编程，你给它下个指令，他就能又快又好地把任务完成，那该有多好？这才是完美的机器人。

　　因为我们生活的物理世界中各种场景、设备、任务、工具，都是为形态量身打造的，只有机器人像人，具备类似的身体结构和能力，才能够帮助机器人更好地融入人类的生活和工作环境，并且无需对机器人做任何改造。

　　所以，虽然工业机器人已经在各种灯塔工厂中遍地开花了，但关于人形机器人的研究，一直都没有停止，也出现了很多非常类人的机器人。

　　最典型的，就是波士顿动力发布的人形机器人佩特曼（Petman），它最具性的创新就是，实现了双腿行走。

　　对于人类来说，双腿走路几乎是本能，可以轻松越过障碍、爬斜坡或楼梯。但对机器人就不一样了，双足机器人需要通过各种传感器获取机器态及重心变换的数据，再运算出合理有效的运动指令，然后再反馈再运算，这就涉及非常庞大的运算量和非常难得姿态控制，一旦某个环节计算错误，某个关节电机力量无法完全提供防倾倒力矩，就一定会摔倒。

　　从这个角度来说，波士顿动力的机器人做的不错，新一代的版本已经可以完成跑酷、后空翻、侧滚翻、前滚翻、180度空中转体、空中劈叉、360度空中转体等高难度动作。

　　原因很简单，人在行走时，往往会遇到各种突发情况，然后下意识做出闪避动作，比如脚被绊了一下能迅速找回平衡，有时候仅凭酒瓶在桌上倾倒的趋势，就能眼疾手快扶住酒瓶。

　　但是机器人呢？咱们且不说传感器有没有那么高的灵敏度，就算有，其控制系统有没有这么快的响应速度？

　　而且最关键的是，这时的波士顿机器人，其实还是按照代码来完成动作，它所做的一切动作，其实都来源于程序员的设想，但设想的场景总是有限的，这也就决定了其缺乏足够的“学习能力”，所以无法根据人的不同指令，做出各种各样的动作，它也许能跳跃，能转体，但你让它快摔倒时扶一下，它就搞不定了。

　　随着深度学习、强化学习、大模型理论和技术研究的深入，AI技术进入一个快速发展的阶段，原先一些难以处理的视觉识别、自然语言交互、翻译以及复杂决策等问题，通过深度学习和强化学习等技术的应用，都可以较好地解决。

　　这样一来，如果把AI大模型技术应用于人形机器人，那么就相当于给机器人装上了一颗会“思考”的大脑。

　　而通过大模型学习后，机器人就会理解，纸质包装软，啤酒瓶硬。所以，拿牛奶要轻轻捏，而拿啤酒瓶则可以重一些。

　　有了这种理解能力，机器人在双腿行走时，就可以通过海量行走的数据，学习如何走的更稳、反应更快。

　　比如，你跟机器人说，我发烧了。你的意图是让机器人给你拿药，但在过去，机器人是理解不了这种命令的，它也不知道应该给你拿什么药，你只有说“给我拿退烧药”，他才会去执行。

　　而基于大语言模型人形机器人呢？你说一句我发烧了，它就会理解你的状态，给你量体温，然后给你拿药，如果你高烧不退陷入昏迷，它还能帮你拨打120。

　　甚至你对他说“我和你妈掉水里了你先救谁”，它也能理解你想要的是情绪价值，而不是你真的掉水里了。

　　有了这两种能力之后，基于大模型的人形机器人才算得上真正智能化，可以根据感知系统的数据，由大模型做出肢体运动的决策，从“写一段代码做一件事”，真正具备“感知-决策-执行”的能力。

　　也正因为如此，自从2023年AI爆发后，2024年人形机器人也迎来了爆发，而且诞生了不少具备商用价值的机器人产品，其中比较典型的有两款。

　　第一款是Figure AI与Open AI公司联合研发的Figure 01，这种机器人内置了Open AI的GPT-4多模态大型模型，不仅能能理解人类的需求并完成具体行动，还能给人类递食物、捡垃圾、收拾碗筷等等。

　　更强大的是，Figure 01具备很强的学习能力，2024年1月，Figure 01看了十几个小时的视频，就能够脱离人为遥控，独立操作冲煮咖啡，甚至咖啡胶囊没有摆正，都能自主修正进行调整。

　　这也就意味着，只要你给它足够的时间学习豆腐脑的做法，它完全可以给你做一份咸豆腐脑出来！而如果你说想吃甜的，他也会根据你的需要，不放卤子改放糖！

　　其实擎天柱早在2022年9月就亮相了，但一直进展缓慢。一直到2024年5月，特斯拉公布了第二代擎天柱的视频，大家惊讶地发现，当Figure 01还在实验室阶段时，特斯拉的擎天柱已经“进厂打工”了！

　　在特斯拉的工厂里，擎天柱已经承担了特斯拉工厂的分拣电池工作，能够精准地放在收纳盒子里，有时候电池放歪了，还会自主纠正，再正确将其放回准确的位置。

　　而这些，主要是根据人类操作的动作训练集，基于神经网络的训练，并针对各种任务进行扩展而得来的。

　　说白了，这和特斯拉的FSD如出一辙，抛弃掉价格昂贵的激光雷达，直接用纯视觉方案，就能搞定一切，完全可以所以把擎天柱看做一个两条腿走路的特斯拉汽车。

　　马斯克对擎天柱非常看好，在2024特斯拉股东大会上，马斯克雄心勃勃地说：“人形机器人将成为工业主力，数量有望超越人类，预计达到100亿-200亿。特斯拉目标年产10亿台，占据市场10%以上份额。其成本控制在1万美元左右，售价预计2万美元。”

　　显然，马斯克在这个赛道上行动更快，延续了其电动车的经营方案，通过快速量产压低成本，在所有对手都没反应过来的时候，快速占领市场。

　　其实吧，你可以怀疑马斯克的婚恋观，但永远不要怀疑马斯克在商业上的前瞻性，更不要低估世界各大投资机构的敏锐嗅觉。

　　按联合国标准，现阶段日本（29.1%）、德国（22.1%）、法国（21.7%）、美国（17.1%）、中国（14.9%）等多个国家均已步入老龄社会，劳动力供给将面临短缺。

　　现在虽然很多灯塔工厂已经实现了黑灯生产，但其实有很多衔接的环节，还是离不开人，而且大部分自动化生产线是专用的，产品需求一旦发生改变，就需要改动整条生产线，成本高昂，反而是人形机器人的泛用性更强，不论你怎么改，他都能满足你。

　　比如今年4月，亚马逊就已经启用了人形机器人Digit进入物流仓工作，Digit已经可以连续工作7.5个小时（和人类差不多），效率为人类速度的75%，任务成功率达到97%。

　　此外，在一些特种行业，特别是危险环境作业中，人形机器人也具有广阔的应用前景。例如，在核电站事故现场、化工厂爆炸区域、矿山救援等高危环境中，人形机器人可以代替人类，在复杂危险的环境中执行任务，减少人员伤亡。

　　在商务环境中，人形机器人可以用于客户服务、导购、迎宾甚至炒菜、做咖啡等任务，这类任务使用门槛比较低，应用场景也比较简单，比较适合人形机器人。

　　这时候，如果出现一个可以扫地、擦窗、擦马桶、炒菜、洗碗筷、陪人出去遛弯的人形机器人，你猜会不会有海量的需求？

　　而且从心理层面来说，人形机器人因为更像人，所以天然会有一种亲和力，人类愿意把其视为陪伴者的存在。

　　虽然现在人形机器人还比较贵，但通过做大市场，实现量产，走低成本、快速迭代的“特斯拉”路线，相信市场会是很大的。

　　到2025年/2030年/2035年，全球人形机器人市场的总规模将分别达到15亿美元/120亿美元/380亿美元，预计人形机器人的出货量将分别为2万台/25.6万台/137.8万台。

　　2023年10月，工业和信息化部发布《人形机器人创新发展指导意见》中，提出了到2025年初步建立人形机器人创新体系并实现批量生产的目标，计划在特种、制造、民生服务等多个场景中进行示范应用。

　　所以目前，一些AI软件厂商、家电厂商甚至汽车厂商，都开始入局人形机器人，而创新型企业更多，近年来，中国人形机器人领域新成立公司20多万家。资本的热情也很高，红杉中国、高瓴创投等投资机构也都纷纷进入人形机器人领域。

　　在政策和资本的双重加持下，中国的智元机器人、逐际动力、星动、月泉仿生、加速进化等等公司进展神速，已经陆续有成果诞生了。

　　当然，中国机器人公司也没死磕双脚路线，毕竟在很多规则路面的场景中，轮式和履带式机器人更有优势，成本更低，比如银河通用的双臂+轮式仿生机器人、1X的EVE轮式仿真机器人等等，甚至还有可以更换下肢戴盟Sparky 1人形机器人，轮式还是足式随你选！

　　更可贵的是，中国人形机器人也和特斯拉一样，开始进厂“学习”了，在合肥蔚来的组装工厂，优必选人形机器人Walker S已经可以完成车辆车门锁质检、后车灯盖板质检，高精度柔顺贴车标等任务，甚至还能伸手进车进行安全带检测，可以说泛化性非常高了。

　　咱们可以算笔账，人形机器人其实机体材料并不值钱，值钱的是、传感器、电池系统等，看到没？这和中国新能源汽车的供应链有很大的重复性，中国只要用好这一供应链，只要产品成熟，中国就完全具备低成本、大规模量产能力。

　　马斯克的擎天柱机器人，声称可以降到2万美元，那么以中国的规模优势，压到10万人民币没问题吧？

　　目前，汽车总装线自动化率明显低于冲压、焊接和涂装环节，而总装线一个工人的成本，一年差不多也要10万元。

　　第一是算力，目前，随着美国对中国AI的打压，国内AI企业已经很难再使用Open AI的资源，而国内主导开发的AI大模型企业，起码在人形机器人领域，还没有一家能比得上Open AI。

　　而且，因为芯片的制裁，中国也很难再拿到高性能算力芯片，这也就导致中国就算能大规模量产人形机器人，也很难躲过美国的卡脖子，就如同现在的中国智驾一样。

　　第二是就业，毫无疑问，当人形机器人普及后，必然会带来大量的失业问题，先是制造业、物流等行业，紧接着就是服务业、家政业等等。

　　虽然人形机器人的普及也会带来一些新岗位，但新岗位的数量一定比不上旧岗位，如果发生大规模的失业潮，对社会稳定也会造成极大影响。

　　所以，人形机器人虽然可能会带来一场颠覆式的生产力变革，但如何产业化，如何突破卡脖子，如何避免对社会造成冲击，才是我们在人形机器人的万亿风口中，真正需要思考的。