第一波機器人“嬰兒潮”來了

今天小編分享的互聯網經驗：第一波機器人“嬰兒潮”來了，歡迎閲讀。

出品 | 虎嗅科技組

作者 | 王欣

編輯 | 苗正卿

頭圖 | 視覺中國

8 月 21 日，在北京亦莊的 2024 年世界機器人大會上，我看到了人形機器人 " 嬰兒潮 " 的井噴。

" 人形是真的多。"

雖然去年參加展會時，人形機器人就已經呈現明顯增長趨勢，但今年大會仍然讓多位從業者發出這樣的感嘆。今年是人形機器人參展企業最多的一屆，共有 27 家人形機器人整機企業、30 多家產業鏈上下遊企業亮相。

與之同時湧來的，是行業和資本對人形機器人的關注：

" 我們其實拿融資也比較謹慎，一方面拿錢，但一方面也希望拿一些更優質的錢過來。" 一位人形機器人從業者有些凡爾賽地對我坦言他們在融資方面并無壓力。此前有不少投資人告訴我，幾個頭部人形機器人已經很難投進去了。

除此之外，讓我印象深刻的，是看似與人形機器人泾渭分明的服務機器人、機械臂等展商，它們讓我看到了技術的兩級。

具身智能技術的兩極：理想主義和現實主義

理想主義——人形機器人技術足夠前沿，但能否被市場驗證仍需打上問号：

被 2023 年具身大模型浪潮加速催化的人形機器人，得益于硬體和本體的成熟度，在中國的發酵更快更全面，頗有些西學東漸的味道。它們的技術足夠前沿、故事也絕對性感。但前沿技術的一個痛點就是——需要耐心找尋 TMF（technology market fit），在商業化落地場景方面還處于摸索階段。

現實主義——服務機器人、機械臂廠商技術足夠成熟，但也因此陷入價格戰的厮殺：

服務機器人、機械臂的技術早在幾年前就得到了市場驗證，商業化落地早已進入規模階段，據悉，國内頭部服務機器人廠商擎朗科技的機器人日活量已達 5w+ 台，甚至行業的共識已經轉向探索出海的第二曲線，國内市場基本盤穩定。但國内的技術一旦成熟，内卷和價格戰似乎就成為了既定命運，從智能硬體、大模型到機器人行業皆是如此。

有趣的是，與技術路線同質化較為嚴重的大模型行業不同，具身智能是一個處處充滿非共識的行業。

理想派覺得現實派的技術不夠 fancy、無法代表未來具身智能的技術發展方向，而人形機器人的前景則更為光明，" 人形機器人是未來 10 年到 20 年經濟增長引擎，我們做投資的就需要持續去尋找押注下一個主賽道。" 一位智元機器人的投資人向我這樣闡述他的投資邏輯。

現實派則認為理想派炒作的商業場景，" 用 1-2 個機械臂完全就可以完成 "，在現階段難以帶來真正價值。有從業者告訴我，早在十年前，他們就探索了将人形機器人吊在軌道上送餐的場景，但由于技術不到位，他們發現這無異于畫蛇添足。

而這種非共識也充斥在各類人形機器人不同形态、技術路線和商業化場景的選擇上。

星塵智能創始人來傑告訴虎嗅，星塵機器人技術路線的最大特點是引入了力的維度，在力的維度結合 AI 以後，通過施加力，讓機器人從感受反饋中學習，產生了非常出色的效果。

" 其實我們公司對标的只有一家公司——特斯拉。" 智元機器人合夥人姜青松則這樣對虎嗅描述他們的路線願景。與特斯拉相同，智元機器人也選擇了數據驅動路線。

銀河通用 CEO 王鶴卻認為 " 我們不要把特斯拉做的東西奉為圭臬。" 在數據采集方面，銀河通用采用的是不同于特斯拉、成本更低的合成仿真數據。

但對于行業來説 " 沒有共識是很好的事情 "，王鶴認為：" 如果大家都形成共識了，那麼最後拼的就是成本、資源、人脈。這些要素都不是創業者擅長的，對創業是不利的。"

然而，一些共識依然存在：

具身智能有清晰的 scaling law。數據量越大，機器人的泛化能力就越強。

具身智能是從大模型進入真正世界的真正橋梁。

這波大模型浪潮為具身智能帶來的關注和熱錢，能夠推動整個行業的發展，對從業者來説是巨大的利好。

而在這次機器人大會，我感受到一個明顯的趨勢：現實派和理想派的界限變得逐漸模糊。現實派，如雲迹智能積極擁抱場景智能和具身智能的技術更新；理想派，如星塵智能、智元機器人的商業化路徑也逐漸清晰。

雲迹智能通過 "AI+ 具身智能 " 技術，研發并推出的服務機器人——復合多态機器人 UP

除此之外，剛剛發售的黑悟空也成為展會上大家迅速破冰拉近距離的話題，如果你問我個人對具身智能的看法，那我想用這句遊戲台詞再合适不過了：

踏上取經路，比抵達靈山更重要

但在抵達 " 靈山 " —— Embodied AGI 之前，行業仍存在許多 GAP 還未完全解決，而每家公司也都在用自己的方式探索這條 " 取經之路 "。

關于人形機器人的商業化場景，行業的一個玩笑是：中國人形機器人的銷量是靠創業公司、高校科研實驗室等同行撐起來的。

但對于處于行業發展初期的具身智能來説，這個笑話的笑點也着實有限。星塵智能創始人來傑這樣對虎嗅闡述科研場景的價值：" 我們非常重視科研用户，這是因為具身智能行業還處于有待技術發展的初期階段，而科研用户能推動技術發展，因此要為這些人群提供最好的鏟子。"

另外，星塵智能也在探索 B 端和 C 端場景的商業化。

看到展會上将能畫畫會彈古筝的 Astribot S1（星塵智能新一代 AI 機器人助理）圍得水泄不通的吃瓜群眾，我發現機器人在 C 端的号召力比我想象中要強大得多。

Astribot S1 在大會正式亮相，并現場表演書法

而這個行業的另一個壁壘和非共識則在于數據。據統計，文本的數據有 15T，圖片是 6B，視頻有 2.6B，但具身智能數據僅有 2.4M。其中，真機數據成本較高，但效率是非常高的，6000 條左右的真機數據就可以将一個動作訓練成較為泛化的效果；仿真數據雖然成本低，但是效果只有真機數據的 60% 到 70%。因此，不同廠商對于如何利用好這些數據，也有着不同的思考。

如前文所提到的，除了提升數據維度外，來傑認為所有的數據它都有它的價值和意義，仿真數據、人體動捕和機器人實操數據星塵都會用。

而銀河通用選擇 "Sim2Real" 路線，即主要依靠合成仿真數據。對于仿真數據與真機數據的差異限制，則通過硬體、算法和仿真聯合優化。

而智元機器人提出的解決方案是全流程具身數據方案—— AIDEA。基于 AIDEA 的百萬條真機、千萬條仿真數據集将在今年四季度開源。姜青松向虎嗅透露，智元機器人剛剛建成 30 台左右規模的訓練廠，預計到 9 月底，将會建成 100 台左右規模的一個采集廠。接下來會進入一個數據量產的一個階段。

另外，各家廠商也在探索不同的路徑，将大模型與具身智能相結合。

比如，獵豹移動最近在做的工作就是大模型機器人的端模一體，獵豹移動 CEO 傅盛認為這樣可以給智能水平、規劃能力都大幅度的提升。另外端側應用小參數模型有推理成本低、響應快、安全可靠三大優勢。

面壁智能等端側模型廠商也加入了戰場。通過與加速進化機器人合作，面壁智能将面壁小鋼炮 MiniCPM 端側模型植入到機器人端。面壁智能認為，端側模型進入機器人的挑戰要高于手機和 PC，卻是面向最終級的應用。端側模型更适配一定的計算和内存硬體設定下，機器人高并發、高精度多模态數據處理，此外超低延時的端側指令，具有天然優勢。

在硬核的技術問題之外，展會整體氛圍還是較為輕松有趣。我發現展會上小朋友的數量多得超過我想象，雲深處 Dr.01 人形機器人吸引了眾多小朋友圍觀，它跟小夥伴 X30 機器狗也确實看起來萌萌的。