21世紀經濟報道記者孔海麗、實習生張奕丹 北京報道
“要去和擎天柱散散步了”。北京時間1月31日，馬斯克在社交平臺X曬出了特斯拉旗下人形機器人Optimus（擎天柱）行走的視頻，再次掀起智能機器人的話題熱度。就在日前，馬斯克還曾在特斯拉的財報會上透露，人形機器人最終可能成為特斯拉的最大業務，擎天柱或將在明年實現交付。
馬斯克曬出的Optimus（擎天柱）行走狀態。圖源：X
人工智能浪潮席卷，其中，大模型作為應用層最具代表性的明星產品，過去一年可謂狂飆突進。但其實，AI 機器人、AIPC、AI手機也是重要的應用方向，且有望帶來產業的革命性時刻，甚至走入新一個春天。
過去數年，人形機器人的發展一直受限於技術與應用的雙重局限，但隨著AI技術越過山丘，AI加持下的智能機器人產業，奇點已至。
用一個比喻來形容，對於能夠執行精細且復雜物理操作的智能機器人來說，AI相當於大腦，機器人運動控制器相當於小腦，機器人就是軀幹，三者組合，才意味著完整的機器人系統。
多傢研究機構指出，人形機器人正是AI的具身化載體，也是實現通用人工智能最有效的載體。高盛在分析中表示，最理想情況下，預計2035年人形機器人市場空間有望達1540億美元。
千億美元產業藍海就在眼前，科技巨頭們爭先恐後入局。
除了特斯拉這條“鯰魚”，其他參與方也在AI機器人的研發方面熱情滿滿，如谷歌與斯坦福推出了AI機器人Mobile ALOHA， OpenAI積極支持機器人企業1X的融資。大模型迭代升級，人形機器人應用場景不斷拓展，讓實際落地不再遙遙無期。國內人形機器人頭部玩傢優必選也已於2023年底在港交所上市，成為我國“人形機器人第一股”。
但與此同時，AI機器人行業的發展仍面臨著制造成本高昂、訓練泛化難度高、場景應用受限等問題，這給AI機器人投入量產和大規模應用帶來了考驗。
AI 機器人各顯“賢惠”
近段時間，AI機器人領域頗為熱鬧，疊衣服、炒菜、煮咖啡，大有承包傢務的勢頭。
馬斯克在X上曬出的Optimus（擎天柱）自主行走視頻顯示，該款智能機器人已經可以模仿人類的自如行走，步態輕盈自然。視頻中，擎天柱去掉了外殼，內部電機、電線等構成清晰可見，但行走動作並不呆滯，擬人化特征相當高。
就在不久前，馬斯克還公佈過擎天柱疊衣服的視頻，其可以順暢地將一件襯衫從洗衣籃中拿出，並在臺面上折疊好，手臂與手指應用靈活。谷歌DeepMind與斯坦福團隊共同推出的Mobile ALOHA，展示了煮蝦、擦桌子、洗盤子等功能；來自中國的機器人創企MagicLab則展示了人形機器人煮咖啡的過程。
而在剛剛結束的2024年美國消費電子展（CES2024）上，國產開普勒人形機器人亮相，可以實現多場景應用，包括教育科研、自動化生產線、智能搬運、復雜環境巡檢、應急救援、戶外安全作業、危險環境檢測、安全隱患排查等。
CES2024上，三星公佈了新版本的Ballie機器人管傢，能夠與智能傢居聯動；LG展示了雙足傢庭機器人助理Moving Smart Home Hub；亞馬遜投資的創企Embodied也在CES上展示了教育機器人Moxie AI，可以與兒童進行眼神交流及語音對話。
CES展會上部分機器人 圖源：各官網
在研發速度上，新興科技企業也在不斷突破。
成立於2022年的Figure，於1月7日發佈了一段人形機器人Figure 01“煮咖啡”的視頻，號稱僅10小時內便教會人形機器人此項技能。前谷歌DeepMind研究員、同時也是該機器人的開發人員Corey Lynch稱這是通過端到端人工智能訓練實現的，所有行為（包括矯正）都是自主的，並沒有使用遠程操控。而在2023年10月，Figure 01才被正式推出，到如今實現“10小時教會機器人煮咖啡”的突破隻用了3個月的時間。
此前，根據特斯拉在2022 AI Day中披露的細節，特斯拉人形機器人Optimus的制造耗時6個月，實現行走和手臂搖擺動作分別用了8個月和12個月。相較而言，Figure的研發速度還要更勝一籌。
Figure01正在煮咖啡 圖源：X
不過，並非所有AI機器人的傢務活都是自主行為，谷歌與斯坦福的Mobile ALOHA所展示的煮蝦、坐電梯、擦桌子、與人擊掌、洗盤子、整理桌椅等任務，其中部分行為由人類遠程操控完成。
擎天柱疊衣服被網友質疑與斯坦福機器人“炒菜”類似，是通過遙操作系統實現的。對此，馬斯克並沒有正面回答，隻是承認機器人自主疊衣服尚且需要時間。
AI機器人元年
2023年，OpenAI發佈了大模型ChatGPT，這是一種生成式人工智能，有較強理解與生成對話能力。ChatGPT的誕生，奏響了大模型爆火的樂章，也間接摁下了AI機器人快速演進的按鈕。
早在1986年，日本本田公司就公佈了全球首個商業用途人形機器人ASIMO，具備完整的身體運動能力，之後也有企業相繼開始了人形機器人的研發業務並取得了一定成效，但由於過去大規模剛需應用場景不足、技術復雜以及成本過高等問題，機器人難以成熟落地。
從整個機器人發展歷程來看，智能機器人已經迭代到了第三代。與歷代機器人相比，人形AI機器人有更高的感知、運動控制和交互能力，可以應用於多個場景。例如在工廠中進行倉儲物流管理、上下樓梯移動貨物等，在傢庭裡陪伴教育、充當醫療助理協助老人生活、照顧孩子、做飯等；能夠替代人類進行高危工作，如救火、有毒物質清理等。
如今有了AI加成， 又出現了End-to-end端到端模型，讓以往復雜的場景理解和建模過程可以被簡化，機器人通過海量的訓練數據可以直接訓練，智能程度不斷提升，技術上的難點得以突破。
業內人士舉例說明，以前，機器人的人機交互方式從編寫代碼到示教拖拽式，總歸存在一定的使用門檻，但通過大模型結合機器人的操控，使得以後可以借助自然語言驅動機器人，這個過程無論是對普通人控制機器人，或是企業研發，都極為有幫助。
中信證券方面認為，隨著AI迅速發展，人形機器人奇點已至，機器人在AI的加成下逐步由“功能”走向“智能”。
2023年不僅是大模型元年，也是人形機器人相關產業的元年，機器人、傢電、車企等各界玩傢進入賽道，有了實質性的成效。
聚焦到國內，在政策上，2023年11月，工信部發佈《人形機器人創新發展指導意見》，北上深等各地方政府陸續發佈機器人相關支持性政策，為AI機器人行業的發展保駕護航。同時，以拓普集團、三花智控為代表的上遊零部件企業也在加速研發佈局。
2023年3月，追覓科技掃地機器人、送餐機器人、四足機器狗、人形機器人等亮相機器人大會；康復機器人企業傅利葉於2023年7月發佈通用人形機器人GR-1，並開啟預售和量產交付；2023年8月，宇樹科技發佈首款通用人形機器人Unitree H1，這是國內第一臺能跑的全尺寸通用人形機器人；2023年8月，智元機器人發佈智能機器人遠征A1，展示了擰螺絲、底盤裝配、傢庭陪伴、危化品實驗等多場景應用。
2023年10月，小鵬汽車展示了自研的人形機器人PX5，雙手仿人靈巧，可以進行類人的雙足行走。未來可以實現工廠生產、巡邏，甚至是幫忙賣車。小鵬汽車董事長何小鵬曾公開表示，汽車公司的未來，將是AI汽車和機器人的結合。
表1：各公司人形機器人要素對比
在AI機器人商業化層面，2023年12月，九號公司紀亞飛稱其研發生產的AIBOX已經裝入美團街頭跑的無人車，能夠對路面情況迅速甄別並做出反應；Figure於今年1月18日宣佈與汽車巨頭寶馬達成協議，正式將人形機器人引入寶馬的汽車制造工廠。機器人將在接受特定任務培訓後，在未來12-24個月內逐漸整合到車身車間、倉庫等制造流程中；智元機器人稚暉君表示遠征 A1 將首先用於新能源制造等場景，目前正在與頭部企業進行對接；傅利葉GR-1、開普勒人形機器人的量產交付計劃也已經提上日程。
機遇與挑戰並存
不可否認，AI機器人領域的潛力巨大，但目前仍然存在不少難點和挑戰。
首先是成本造價依然高昂。中信證券分析師根據海外Digit等人形機器人的售價25萬美元預計毛利率約為25%，推測當前人形機器人的造價在十幾萬美元左右。有專業人士分析，硬件上的零部件成本占大頭，僅高性能控制器的價格就高達上萬元。
而根據特斯拉2022 AI Day2披露的信息，未來特斯拉人形機器人的售價將會降到2萬美元（折合人民幣14萬元左右）；開普勒計劃將人形機器人計劃將價格控制約為2-3萬美元（折合人民幣14-21萬元）左右。在智元機器人發佈會上，智元機器人預估未來其首款人形機器人遠征A1的制造成本將會被控制在20萬元以內。如果真的能將成本造價“打下來”，或許能突破人形機器人大規模應用的瓶頸。
其次是機器人在各場景的實際應用。
人能夠掌握“默會知識”，在實際生活中並不隻依賴於經驗總結，而是能夠形成自己解決問題的邏輯，但是這對於傳統的編程機器人不太可能完成，因為環境變量太多、過於復雜，機器人難以應對。
隨著大模型出現和發展，能提高機器人對人類指令的理解能力，解決此問題的方式由針對單一任務建立一個通用預測模型進行“舉一反三”，到現在變成借助多模態神經網絡融合實現，能夠集視覺、觸覺、運動、關節控制等為一體，解決更加復雜和多元化的問題。
最近，瑞士蘇黎世聯邦理工學院在一項研究中借助圖神經網絡（GNN）的模型，通過收集大量合成圖像和在真實環境中捕獲的佈料圖像進行預訓練，已經讓機器人能夠有效判斷整個佈料的形狀、位置和可見度。這與特斯拉人形訓練機器人疊衣服的行為不謀而合，機器人“保姆”或許在不久的將來就會誕生。
錢江機器人孔民秀對ChatGPT大模型在工業機器人上的使用提出了不同意見，認為大數據模型的可靠性存在提升空間，且在智能焊接，智能搬運等方面，大模型的成本過高。也就是說，如何將AI大模型技術與機器人更好地融合，是一個難點。
除此之外，人形機器人的算法系統和算力也是研發過程中需要重點關註的板塊。前者與機器人行走、行為協同操作息息相關，後者決定了機器人的續航和散熱。解決這些問題，AI機器人的道路才能越走越寬。
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