今天小编分享的科技经验：资本相信人形机器人，欢迎阅读。
文｜刘俊宏
编｜王一粟
闷热的场馆里，兴奋的议论声，所有人生怕错过这场 AI 让机器人进化的盛宴。
人山人海的会展现场 光锥智能拍摄
8 月 21 日，2024 世界机器人大会（WRC）在北京开幕。在这场由 169 家企业携 600 余款产品的展会中，具身智能以几乎单独 " 承包 " 一个场馆的阵仗，27 家公司的人形机器人和机器狗吸纳了最多的观众。
在众多机器人的演示中，光锥智能发现各家企业执行复杂任务的能力明显变强，实用性也得到了很大的提升。
相比去年机器人更多演示跳舞、对话、走两步的简单任务能力，今年有伟景智能机器人摘水果、优必选机器人检修汽车、星辰智能机器人写毛笔字、加速进化的人形机器人足球比赛。宇数科技在表演了连续侧身翻跳跃的机器狗外，还带来了定价 9.9 万元的人形机器人—— G1。在众多厂商机器人的能力演示和价格的发布中，人形机器人距离走向现实的时刻越来越近。
宇树科技 G1 机器人动作演示
" 大模型的发展，极大地促进了人形机器人的进步。"
科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪对光锥智能称，不管是 " 大腦 " 感知和理解的能力，还是 " 小腦 " 的运动控制能力都大幅提升。
进一步，逐际动力联合创始人兼 COO 张力认为，AI 的进化让机器人实现了跨越式的提升，" 通用人工智能让軟體、算法能够帮助机器人去实现很多以前根本完成不了的事 "，
随着 AI 大模型的突破，今天的人形机器人开始向着自动驾驶的方向发展。在借鉴了端到端大模型让汽车一边理解世界，一边快速迭代的进化中，机器人也展现出了能够理解复杂指令和学习更流畅的动作。同时，在大模型训练需求下，人形机器人也来到了数据驱动智能迭代的阶段。而各家机器人厂商也在试图从家用、工业、仓储物流、零售等一系列场景中占得一席之地。希望以单一场景为中心取得数据和迭代的闭环后，打通不同领網域，最终走向通用。
尽管在过去 AI 发展的十年中，机器人曾经历多次希望和幻灭。但通过本次机器人的明确进化方向，星尘智能创始人来杰兴奋地称，" 下一个十年，最值得做的就是人形机器人 "。
机器人正在掀起一场资本、技术和产业的共同狂欢。
资本相信人形机器人
" 这两年看到最多的投资，除了大模型就是机器人 "，刘聪对光锥智能称。
虽然人形机器人行业尚处能力演示的阶段，但投资者和创业者们都知道，不能错过这场风口。
在回顾近一年来的投资趋势后，我们发现人形机器人作为热度最高的机器人终极形态，技术和难度都最高的同时，也在资本市场中占领了高地。
创业者层面，IT 桔子数据显示，2023 年 1 月至今国内共成立了 29 家人形机器人公司，其中有 22 家已经获得至少 1 轮融资。其中，由前华为天才少年 " 稚晖君 " 创立的智元机器人，在成立 17 个月就完成了七轮融资，投前估值已达 70 亿元。
站在资本的角度，根据《中国电子报》的不完全统计，2024 年上半年全球人形机器人领網域融资事件超过 22 起，融资金额超过 70 亿元。对于人形机器人的投资热情，不少投资机构的布局堪称 " 扫货 "。
蓝驰创投合伙人曹巍表示，在机器人领網域已经投资了超过 10 家早期项目。经纬创投更是手握宇树科技、智元机器人、银河通用、星尘智能，四家人形机器人公司的 " 明星天团 "。
" 行业和资本都对机器人的未来很乐观，毕竟这是个万亿的市场 "。在大会现场，优必选全球营销总监李卓对光锥智能称。
于是，人形机器人在軟體、硬體、资本推动、前沿应用效果的共同作用下，成了 AI 时代最热门的赛道。
以宇树科技在 2023 年初才开始探索人形机器人的经验为例。之前不做人形机器人的理由，王兴兴认为，" 全球人形机器人的控制技术，大家都做的不是特别理想。性能上不去，达不到实用或者干活的阶段，所以过去很多年都没做人形机器人 "。
如今，随着机器人软硬體技术更新，人形机器人正逐渐从实验室走到实际的运用场景中。今年 7 月，马斯克称特斯拉工厂已有两台 Optimus 机器人在进行电池搬运工作。在本次机器人大会现场，我们也看到了优必选的人形机器能执行简单的汽车质检任务。
优必选机器人演示质检场景
诚然，以人类熟练工的角度来衡量，机器人 " 员工 " 的效率还是太低。但若是与规模叠加，人形机器人 24 小时连轴工作的特性，还是吸引了汽车、物流、科研院所、AI 科技等不同行业的尝试意愿，共同催促着人形机器人的交付进程。
" 在 2022 年底，我们还没做人形机器人，但已经有一些客户找我们想买人形机器人了 "，王兴兴认为宇树科技的人形机器人进展都是顺势而为的结果。
不过，猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛认为机器人行业还有很多方面需要打磨，尤其是 " 两条腿走路 " 的人形机器人要面临物理学的限制，" 双足机器人的技术过于复杂，它必须依赖于机械结构。机械结构的迭代不会像自动驾驶那么快，每年能进步的幅度不多。"
但总之，行业内的玩家们在人形机器人的预计成熟时间上，达成了基本的一致意见。李卓对光锥智能表示称，" 预计行业还有 3-5 年才能彻底成熟 "。
在头部创业者们看来，此时此刻的人形机器人恰如 2019 年，特斯拉刚推出 FSD 芯片、百度 Apollo 刚拿到多张测试牌照的自动驾驶，一切都充满了希望。
一切，都是因为人形机器人在本轮 AI 大模型的影响下，实现了根本性的改变。
AI 进化，机器人更像人
" 一个是大语言模型，另一个是端到端算法。"
光轮智能创始人兼 CEO 谢晨如此总结着本轮机器人进化的最大原因。
在大会现场，无论是人形机器人、机器狗，甚至差异化设计的餐饮机器人都表现出了 " 更合理 " 的动作表现。以一年周期为对比，今年大会上的机器人操作明显流畅了许多。
较为明显的例子，可以从机器人做冰淇淋这一简单任务中看出。在去年的世界机器人大会上，机械臂的运动基本上是单调地执行 " 转圈 "。而今年遨博智能的冰激淋机器人动作明显更加流畅，机械臂仅转了一圈，就将冰淇淋接了出来。
2023 年（上）和 2024 年（下）冰淇淋机器人的动作表现对比
不同的动作流畅度，意味着机器人任务执行的底层逻辑发生了改变。
" 原先机器人操作设计是模块化的，底层是学习加规则混合的方案。" 星海图联合创始人、清华大学交叉信息学院助理教授、MARS Lab 主任赵行解释称，" 这种模式有点像之前自动驾驶的物体检测 - 决策 - 规划 - 控制的过程。例如做一个抓取策略，之前我们要对物体进行检测、状态和姿态估计。但现实情况的物体大多没什么姿态可言，就像一张纸铺在桌子上，很难定义姿态和关键点。"
这与自动驾驶的发展过程如出一辙。此前的机器人动作规划与自动驾驶发展到 " 端到端 " 前，遇到得是同样的问题——在特定场景的开发模式下，只能靠规则写有限的动作，无法适应真实世界的无限场景。
机器人只能操作有限形状和种类的物体，就像是自动驾驶只能在封闭路段使用一样 " 鸡肋 "。而有了 " 端到端 " 的机器学习之后，如同汽车能够自己学习如何掉头一样，机器人也能学习如何抓取不同形状、颜色、柔软程度不同的物体。
优必选机器人听指令抓东西
参考自动驾驶结合大模型的趋势，机器人在结合了多模态大模型后，也开始能理解现实世界。在现场，银河通用机器人展示的便是药店值班的场景。机器人在拿取货架上的药品之余，看到有东西掉到地上还能自己捡起来。
银河通用机器人演示药店值班场景
AI 大模型对于机器人能力提升的重要性，刘聪认为主要体现在三个方面：
首先，大模型显著提升了机器人解决复杂任务的能力，根据理解，把复杂任务拆解成一系列可执行的任务。
接下来，在多模态大模型的能力下，机器人可以依托视觉、触觉等在更复杂地场景里做事。
最后，体现在运动能力上，机器人可以根据 AI 合成的数据做模拟训练。如果没有大模型，机器人实现的功能会相对受限。
由此也看出，数据是除了大模型技术外，制约机器人下一步进化最关键的要素。
为了获取足够用于机器人训练的数据，不少厂商通过真实数据和仿真数据结合的方式解决。在真实数据的获取中，厂商一般通过真人动作和机器人遥操作的方式，将任务过程中的数据 " 喂 " 给大模型。而仿真数据则是通过搭建一个尽量真实的场景，设定尽可能多的建模和现实参数，让虚拟化的机器人进行训练。
不过，上述的两种方式还是存在着各自的短板，当前机器人行业还远未达到数据飞轮的启动时刻。一方面真实数据的成本极高，机器人当前还达不到自动驾驶般的普及度。在真实数据足够多之前，厂商需要花长时间和配备数据标准团队来一点点积累。而对于仿真数据而言，最大的问题还是现实仿真不够真实。机器人在模拟世界能成功，但导入到现实世界就会有一定的失败率。
" 现阶段，对机器人行业最大的一个限制，还是 AI 不太够。AI 模型、AI 的训练数据集、AI 的场景的落地部署，都完全远远不够。" 王兴兴称。
而随着 AI 的发展，赵行预判，" 随着更高效的算法和算法的泛化能力提升，未来机器人学习一个技能的数据量将会从现在的几千、几万，下降到一千甚至几百几十的数量级。"
参考自动驾驶行业由量产带来的数据飞轮，为了进一步解决数据问题，不少机器人厂商正在探索从量产中 " 拿 " 数据了。
抢销量
人形机器人站在量产前夜
价格，是人形机器人走向量产的一大制约因素。
据光锥智能在世界机器人大会上向各家了解，智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松称，一台 1.7m 高的人形机器人行业内售价大概为 60-70 万。
相比前几年数百万起的波士顿动力，这些价格已经是少数行业能接受的 " 尝鲜价 "，但离大规模普及还非常遥远。
王兴兴称，" 现在还没有真正到商业闭环。一台机器人达不到比人还低的成本，商业价值依旧不是正向的。"
这是因为，从研发成本角度，由于人形机器人的不成熟，公司的研发过程会在技术布局、硬體选用、场景设计等环节中設定充分的冗余空间。这导致产品在前期研发成本的分摊下，" 背 " 上了大量除必要硬體之外的 " 隐性成本 "。
而在销售环节结束之后，机器人公司还要继续为应用效果负责。" 厂商要为工业应用试点客户，配置专门的驻场团队来进行后续研发和维护 "，在大会现场，一位参展商这样告诉光锥智能。
虽然当前的客户需求和产品都非常不标准化，但是光锥智能在大会现场发现，不少厂商已经尝试在不同的需求下，制定了相应的产品策略，试图让机器人的销售更加顺畅。
基本上，光锥智能了解到多家厂商的通用人形机器人售价集中在 50-60 万元的区间，并搭配廉价的量产版本作为产品线补充。例如，四足机器人销量最高的宇树科技，其通用人形机器人 H1 售价就定在了 50-60 万，最新的 G1 人形智能体也发布了量产版本，售价仅 9.9 万人民币起。
另一边，众擎机器人的人形机器人销售更加极致，为了降低成本，在拿掉了机器人的 " 头和双臂 " 后，众擎 DG01 干脆把 " 大双足机器人 " 的价格干到了 3.85 万。
这或许意味着，人形机器人的第一轮价格战快要来了。
众擎机器人定价 3.85 万 光锥智能拍摄
但更大规模的降价，还得依靠量产。
日前，智元机器人预计今年的出货量为 200 台，已经是行业头部水平。而上一个阶段中，商用清洁机器人的单家出货量也仅在一年千台左右。
什么时候能突破一年万台，甚至十几万台的销量，才是机器人真正的 "iPhone 时刻 "。
为了达到量产目标，头部人形机器人厂商已经把第一个场景瞄向了工厂。
在全球范围，除了特斯拉正在使用的自家机器人 Optimus 外，OpenAI 投资的 Figure 已经与宝马合作，计划在美国南卡罗来纳州落地 Figure 01 机器人。而美国机器人制造商 Apptronik 则与奔驰合作，Apollo 机器人已经在奔驰的流水线上搬箱子了。
在国内，当前落地最快的还是人形机器人唯一一家上市公司优必选。今年以来，优必选的人形机器人已经进入蔚来汽车、东风柳汽、吉利汽车、一汽等多家车企 " 打工 "。随着优必选在经典制造业场景的落地，人形机器人在质检、搬货、分拣、拧螺丝、装配等环节，初步验证了行业应用的可行性。
" 目前机器人行业尚在早期，但随着大模型的加持，技术和产品的从 0 到 1，有望在三年内一起突破。" 谢晨总结道。
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