今天小编分享的互联网经验：峰瑞资本李丰：具身智能的发展趋势与投资逻辑，欢迎阅读。
峰瑞资本创始合伙人李丰
具身智能的发展并非一蹴而就，我们可能需要等待 5～7 年甚至更长时间才能迈向具身智能时代。
12 月 7 日，2024T-EDGE 创新大会暨钛媒体财经年会在北京市大兴区举办，峰瑞资本创始合伙人李丰发表了《具身智能的发展趋势与投资逻辑》主题演讲。
近些年，峰瑞资本投资了逐际动力、因时机器人、源络科技、航凯微电子、肇观电子、covariant、动易科技、深圳星际光年等具身智能相关项目。
李丰却冷静地说道，具身智能不是马上实现，具身智能需要在垂直场景里逐渐完善并实现泛化，在这个过程中，软硬體要能同时迭代，长期来看，想象空间比较大。
如同埃隆 · 马斯克曾经预测的，全球未来将有 200 亿台的人形机器人，活跃于人类生产生活场景中，人形机器人普及程度将是汽车 10 倍。
" 不是凭空架起来的，是从其他产业基础来的。" 在李丰看来，宁德时代的动力电池不是从天上掉下来的，是通过做手机电池等业务，一步步把工艺、装备、knowhow 延伸到今天的动力电池，加上需求的迭代才变成今天的宁德时代；比亚迪也是，其最早是以生产二次充电电池起步，1997 年进入锂离子电池行业，在 2003 年的时候比亚迪就是全球第二大充电电池生产商 , 同年组建了比亚迪汽车，才有了今天的比亚迪。
恰逢中国遇到了产业与人口机构变化的关键节点。李丰表示：" 因为当下中国的社会零售总额几乎与美国并肩，然而中国的服务业总量市场规模尚不及美国的一半，中国正处于向服務業即服务业转型的关键时期，但是发展服务业需要人，中国恰好碰上了人口结构的变化——我们有更多的老年人需要照顾，而能够从事服务业的年轻人却在减少。人形机器人能够帮助解决这些难题。"
他强调，从长期看，具身智能对于中国而言意义非凡。
以下是李丰在钛媒体 2024T-EDGE 上的演讲实录，经钛媒体编辑：
特别感谢钛媒体的邀请，今天发言的内容是具身智能的发展与投资逻辑，我们讨论的顺序，基本和进某个大学，保安问的问题类似：热度从哪里来？来干啥的？要去哪？为什么要来这里？
当然这也是留给我们投资人的问题，今天的泡沫从哪里来？合不合理？如果泡沫破掉最终剩多少东西？在多长时间之内有可能实现？
通常在有核心的技术创新的时候，或者有一轮新的技术热潮的时候，比较容易推理泡沫从哪里来。
具身智能是怎么热起来的？
第一是，大模型提高了大家对于 AI 的热情；第二，近一两年最热的话题之一是新能源车或者自动驾驶加新能源车，典型代表是特斯拉，它们之间的交集是再往下的热点；第三，新能源车发展的过程中，把机器人所需要用到的非常重要的关键基础硬體，例如电机和传感器做了能力上的提升，这三件事情的交集变成了今天的智能机器人热潮。
今年 6 月份以前我们峰瑞交割的机器人相关的项目，大部分是热潮之前投的。当时大模型很热，我们就猜，接下来什么会是投资热点，比如大模型和机器人会不会有交集，同样的逻辑还可以再往下猜，假定中国的生物制药开始热起来，那么大模型加医疗，或者大模型加机器人加医疗也会成为投资热点。
过去两年我们投资很多具身智能项目的原因是什么？
中国比较特殊，有软和硬两个角度的热点，软的是 AI 技术驱动的部分，硬的是软的加上产品化的部分。
从偏软的部分来看，从 2013 年开始，AI 已经经历了第四或第五轮热潮了。大模型，也是 AI 技术变迁过程中的新热点。
再来看硬的部分，眼镜、耳机、智能宠物用品，这可能是再往下的热点赛道。因为有一件事在中国已经得到了证明，软科技加长产业链的迭代在中国是有机会的。就像今天看到的扫地机器人、除雪、割草机器人一样，AI 智能硬體最终会火。不光能在国内 " 卷 "，而且在国内卷出来的还能卷到全世界。
中国软加硬的事是怎么迭代的？
中国的产业链在初期并不一定是最先进的，作为新生事物，它需要不停地迭代产品，直到变成规模化可用。但是在其迭代到规模化之前，新兴产业往往不能通过自我造血来养活企业。多数情况下，新兴产业要实现逐步发展，往往得益于既有的产业基础与技术积累，借助其他相关产业的应用，甚至包括工业设备材料的迭代，直到它们达到下个阶段的应用水平。
在中国，有一家非常著名的公司与日本 TDK 有渊源，这家公司就是宁德时代。全世界最大的电池制造商宁德时代的创始人曾毓群在二十多年前是做可适配多种电子产品的软包电池，后来转向做手机电池，这个公司叫 ATL。2005 年，日本 TDK 集团以 1 亿美元的价格收购了 ATL 的全部股权。2011 年，国内开始大力推进新能源汽车，曾毓群把握住这个时机，将动力电池部门从 ATL 中独立出来，成立了今天的宁德时代。
宁德时代的动力电池不是从天上掉下来的，是通过做手机电池等业务的过程中，一步步把工艺、装备、knowhow 延伸到今天的动力电池，加上需求的迭代才变成今天的宁德时代。
如果举个相同的例子，比亚迪最早是以生产二次充电电池起步的，1997 年进入锂离子电池行业，比亚迪在 2003 年的时候就是全球第二大充电电池生产商 , 同年组建了比亚迪汽车，才有了今天的比亚迪。
所谓新能源车、锂电池，中国今天的 " 新三样 "，不是凭空架起来的，是从其他产业基础来的。
3 年前，峰瑞资本投资了灵巧手项目因时机器人。如今，因为人形机器人赛道的火热，灵巧手变成了热门方向，因时机器人也成了行业头部的灵巧手公司。不过，过去几年，因时机器人是通过其他的产品能力如微型伺服电缸来服务其他行业，才等到人形机器人的春天。
具身智能要去哪？
具身智能的发展固然跟今天的大模型有关，也离不开上一轮的传统 AI 技术。所谓模仿学习、强化学习与机器人硬體结合的时候，通常叫做下肢（对应移动）或上肢（对应操作），这两件事分别获得了泛化和突破。机器人下肢的移动突破得尤其好，以前的机器人靠规则管理运动，现在我们看到的机器人上下台阶、倒下、站起来，主要是得益于强化学习。
机器人的上肢今天看起来有一些突破，但看起来比下肢要难一些，用行家的话叫速度、可靠性与泛化性的 " 不可能三角 "。
至于具身智能看起来能做什么，我们经常说一句很绕口的话，看起来能替代高等教育水平或者中等技术人员的体力劳动。比如帮化学博士生做实验、刷试管。
但如果你想让机器人帮你做家务、看小孩、照顾老人。坦率地说，可能5～7年都等不到这个场景到来，具身智能需要在垂直场景里逐渐完善并实现泛化，在这个过程中，软硬體要能同时迭代。不过，从长期看，具身智能对于中国而言意义非凡。
因为当下中国的社会零售总额几乎与美国并肩，然而中国的服务业总量和市场规模尚不及美国的一半，中国正处于向服務業即服务业转型的关键时期，但是发展服务业需要人，中国恰好碰上了人口结构的变化——我们有更多的老年人需要照顾，而能够从事服务业的年轻人却在减少。人形机器人能够帮助解决这些难题。
为什么长成人形？如果机器人在工厂工作，只需要把流水线改成适合机器人工作的环境。但假如机器人和我们人一起生活，活在我们的社会里，它需要长得像人，因为这样我们就不需要改造基础设施了。把座位、桌椅、水池的高低等都调整一遍，听起来不太可能。
长期来看，想象空间比较大，也是埃隆 · 马斯克曾经预测的，全球未来将有 200 亿台的人形机器人，活跃于人类生产生活场景中，人形机器人普及程度将是汽车 10 倍。
最后说一下时间的问题。
拿自动驾驶举例，自动驾驶发展到今天，做得最好的公司无疑是特斯拉，这是大家公认的。
汽车已经算是长得最定型的智能机器人了，这个机器人发展到今天，在几个硬體方面还没有达成共识，要不要激光雷达，要多少个摄像头，分别装在哪里，要多少个毫米波雷达。在軟體方面，軟體算法也没有定型，端到端是不是最终的解决方案，也得未来再看。
为什么特斯拉能做到最好？是一开始它就做了量产，做了适用，做了搭载，按照当时它所能拥有的数据、算法、硬體来适配各种场景，找到约束其发展的边界条件，在这个基础上找到可以用的软硬體，然后一步步尝试。
今天如果说汽车已经定型 80%，机器人从硬到软的定型和标准化还不到 20%，所以说最终得出路很有可能和特斯拉一样，或者和华为一样，从头到尾自己定义核心硬體、核心传感器、核心动力系统、核心作業系統，这大概是事物发展的规律。
智能机器人大概要比自动驾驶难得多。自动驾驶的目的是把所有东西看清楚，竭尽全力地不碰到它。机器人的最终目的是把东西看清楚之后，还要控制它，得把瓶子抓起来，不能让里面的东西洒了，不能让容器碎了，还得把东西送到你手里面，等你拿走再松手。怎么拿，用什么姿势拿，拿多远，用几只手拿，拿给你之后怎么给你，之后怎么松手，这些问题都是之前没有被很好地解决过的问题，自动驾驶的积累可以帮助一小部分。
关于具身智能机器人行业的来龙去脉，这都是一家之言，仅供大家参考。（本文首发于钛媒体 APP，作者｜郭虹妘 ，编辑｜陶天宇）
