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1972年，世界上第一臺全尺寸人形智能機器人WABOT-1 走出早稻田大學加藤實驗室。盡管WABOT-1 行走一步需要45秒，步伐也只有10公分，但仍然讓人非常震驚，畢竟這是第一個“類人”的新物種。
自此之后，無數(shù)科技公司開始加大在人形機器人方向的研究，波士頓動力、本田等公司投入重金以及大量人力，將人形機器人不斷進行迭代升級，實現(xiàn)從“能動”到“穩(wěn)定行走”并且可以執(zhí)行部分簡單任務，已愈發(fā)變得智能。
時間來到2023年，隨著大模型、NLP等AI技術的應用，“人形機器人”作為AI領域最前沿的探索，受到了科技巨頭、資本市場等各方的密切關注。在產(chǎn)業(yè)界，特斯拉、小米以及一眾科技公司紛紛涌入人形機器人賽道，傳統(tǒng)四足機器人企業(yè)也開始向雙足邁進。
在今年7月份舉辦的世界人工智能大會上，特斯拉CEO馬斯克直接表態(tài)“未來機器人與人的數(shù)量將會是1:1甚至更多”，英偉達CEO黃仁勛也適時提出“具身智能”，甚至有人直呼：這將是人形機器人的“iPhone時刻”。風潮之下，二級市場人形機器人概念股漲勢兇猛。
不過，對很多普通投資者來說，人形機器人還只是“神秘且朦朧”的概念。為了還原人形機器人產(chǎn)業(yè)的全貌，博時、南方、諾安、易方達等多家基金公司，近期還在螞蟻財富《一起調(diào)研吧》欄目的直播間，系統(tǒng)呈現(xiàn)并科普了這個產(chǎn)業(yè)的真實情況。
10月18日，易方達基金的一場人形機器人主題直播，吸引了20多萬人觀看學習。基金經(jīng)理成曦前往國內(nèi)某人形機器人公司，在直播間呈現(xiàn)了真實的一線探訪畫面，并向投資者解答“人形機器人”的應用落地前景和難點。
在直播間里，一臺“熊貓機器人”站在舞臺中央，向眾人展示“技能”。當工作人員發(fā)出指令：“優(yōu)悠，給我拿杯可樂！”機器人回應一聲“好的”，然后便開始緩緩朝著冰箱走去，用手輕輕撥開冰箱門，取出可樂，然后回到原地。
除了冰箱取可樂以外，優(yōu)悠還為眾人當場展示了一段打太極，其手腳并用，學的有模有樣。
這些簡單的動作，對于人來說輕而易舉，但要讓機器人來做，卻不是一件易事。機器人執(zhí)行任務的大體流程如下：
首先，機器人要基于語言模型將任務指令拆解，聽懂人的意思；其次機器人要通過各類傳感器來實現(xiàn)定位，識別冰箱；再而，機器人要控制雙腿行走，以及控制手臂開門、取可樂；最后，機器人拿著易拉罐關閉冰箱門回到原地。最難的點在于，這是一個動態(tài)的連續(xù)完整的動作。
在過去，這套流程可以提前設定好對應的動作，進行展示，原因在于技術不成熟，比如機器人很難聽懂人的指令。而今，當以大模型為代表的AI技術開始落地應用之后，機器人對任務的理解將更為深刻。ChatGPT3.5已經(jīng)可以“能說會寫”，并進行邏輯推理，已應用到辦公、客服等多種場景。
AI大技術浪潮下，“大模型+機器人”指日可待，機器人也將愈發(fā)變得智能。而以技術為突破口，“大模型+機器人”的整個產(chǎn)業(yè)鏈，正在迎來一次大爆發(fā)：資本爭相入局，一級市場的機器人項目十分火熱，二級市場相關的零部件供應商、概念股也乘風而起，股價連連上漲。
人形機器人作為機器人的終局形態(tài)，更是備受矚目。據(jù)不完全統(tǒng)計，2023年，入局做人形機器人的企業(yè)有十數(shù)家，典型代表如智元機器人、戴盟機器人、傅利葉智能、宇樹等等，加上原來的廠商如優(yōu)必選、小米等，國內(nèi)整個人形機器人賽道已經(jīng)有數(shù)十家企業(yè)相互追趕。
根據(jù)海外咨詢機構預測，2021-2030年人形機器人的年化復合增長率達71%，到2030年人形機器人的產(chǎn)業(yè)規(guī)?？蛇_120億美金左右。而如果以馬斯克提出的“1:1”以及成本做到2.5萬美金的測算，這個市場將達到數(shù)千億美金的規(guī)模，是一個非常明顯的價值洼地。
然而，與火熱的資本布局相比，現(xiàn)階段人形機器人的真實市場表現(xiàn)還乏善可陳。
人形機器人專家高峰告訴雷峰網(wǎng)，當前整個人形機器人還不具備大規(guī)模量產(chǎn)的能力，不管是國內(nèi)還是國外，人形機器人的產(chǎn)業(yè)空間占比都非常低，只有高校、科研院所等小眾客戶的在采購人形機器人。國內(nèi)應用比較多的還是工業(yè)機器人，比如機械臂、AGV/AMR等。
高峰表示，現(xiàn)階段人形機器人的真實市場，只有幾百臺的量，以賣稀缺性為主。比如，一些政府單位會采購幾臺機器人，用于大型展會作為形象展示，提高科技感。一些高校也會購買人形機器人，用來給學生做研究。這些客戶的需求很少，依賴于渠道推動，并且復購周期極長，很難大規(guī)模起量。
另一邊，從波士頓動力、本田等老牌機器人企業(yè)的表現(xiàn)來看，人形機器人的市場表現(xiàn)也并不樂觀：波士頓動力三易其主，先被谷歌收購，隨后賣給軟銀，再而被轉讓給現(xiàn)代集團；而本田也并不好過。
一位資深人士告訴雷峰網(wǎng)，本田負責ASIMO的團隊巔峰時期有200多人研發(fā)機器人，但由于一直虧損，不得不將團隊拆分，做輪椅、醫(yī)療等聚焦于某個場景的機器人，只保留了數(shù)十人的團隊繼續(xù)研究人形機器人。
顯然，人形機器人在進入商業(yè)市場之初的這些年，遭遇了滑鐵盧。
馬斯克”讓人形機器人走進千家萬戶”的故事很性感，但故事的開頭還有些骨感。
從波士頓動力的Atlas，到本田的ASIMO，再到國內(nèi)較早試水的科創(chuàng)公司，這些公司的人形機器人經(jīng)過多次迭代，已經(jīng)愈發(fā)智能，但還沒有跑出一套可行的商業(yè)模式。
究其原因，本質上是現(xiàn)階段人形機器人極高的成本、較低的效率與狹窄的實際應用需求存在錯配。
易方達基金經(jīng)理成曦認為，人形機器人需要使用高端的元器件、傳感器、控制系統(tǒng)等，這些都會增加其制造和維護的成本。并且，作為「資金-人才」密集型產(chǎn)業(yè)，人形機器人需要投入大量的人財物進行技術開發(fā)、測試、研究，導致其研發(fā)投入居高不下，進而導致在市場后端，其終端價格并不適合普通消費者，從而限制了其市場規(guī)模和普及率。
從業(yè)者林楊告訴雷峰網(wǎng)，現(xiàn)階段的人形機器人，售價高達百萬美元，幾乎沒有普通消費者訂單。
除了成本，當下人形機器人的運作效率也并不高。許多機器人，如Atlas、ASIMO能夠模仿人做一些動作，在特殊場景下執(zhí)行任務，但其工作效率較低，動作較為緩慢。
做個對比：人只需要花費數(shù)秒就能取到可樂，機器人則需要接近1分鐘甚至更長時間來完成動作，二者之間的效率相差數(shù)十倍。
高成本、低效率之外，現(xiàn)階段的人形機器人也只能做一些簡單工作，且缺乏復雜場景移動的能力，導致其并不能代替人們的工作，應用場景極少，在生產(chǎn)生活中還難產(chǎn)生商業(yè)價值。
當前，通用人形機器人面臨著難落地的尷尬局面。成曦表示，當前人形機器人回款長、客戶依賴性較強，疊加高昂的研發(fā)投入和人員投入。“人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍處于早期，離大規(guī)模落地變現(xiàn)較遠”， 他提醒。
“這塊是未來發(fā)展空間最大的板塊，還是市場炒作的泡沫？“在螞蟻財富《一起調(diào)研吧》的直播間里，基金公司主持人問出了圍觀直播網(wǎng)友的心聲。
“對于這個判斷，我用兩句話來概括，科技改變生活，科技是第一生產(chǎn)力，只要對我們生活改進有效的，隨著時間發(fā)展必然會成為我們產(chǎn)業(yè)的支柱，必然會出產(chǎn)利潤?！俺申乇硎?，”關鍵的問題是這個時段到底有多長，我們需要在這個過程中煎熬多久?！?/p>
這些觀點，也給了投資者更多了解真實產(chǎn)業(yè)的窗口，幫助投資者做出更合理的判斷。
“充門面、裝形象”顯然不是人形機器人的真正價值所在，讓機器人代替人進行工作才是唯一的意義。現(xiàn)階段人形機器人們調(diào)侃為大玩具，原因在于機器人還很“笨”，思想和動作都很“僵硬”，這本質上是技術問題。
如同人一樣，人形機器人也分為大腦和四肢，大腦（AI）負責思考，四肢（硬件）負責執(zhí)行。
大模型的出現(xiàn)讓人們看到了更智能AI的希望，人工智能進入了一個新的階段。ChatGPT的表現(xiàn)也證明，大模型在理解語義、邏輯推理等方面的能力變得更強。在螞蟻財富平臺上的另一場調(diào)研直播中，博時基金的基金經(jīng)理唐屹兵表示，“智能人形機器人需要和外部環(huán)境進行大量的交互。大模型在機器人軟件上的應用，將大大提升人形機器人接收命令、解析命令、感知環(huán)境的準確性以及執(zhí)行命令的能力。”
不過，一些從業(yè)者也意識到，當前的大模型增強了機器人的理解能力，但是從理解到運動、執(zhí)行任務，還需要匹配其他的AI，以及各種軟件技術。這些技術本身極具研發(fā)難度，周期很長、投入很高，不是一朝一夕之功。
在硬件方面，人形機器人的整機結構也非常復雜，有接近5000多個零部件，系統(tǒng)工程量極大，哪怕是一根導線糾纏在一起，就可能導致整個機器無法運轉。
“就像航天一樣，一個微小的bug就可能導致火箭發(fā)射失敗。”林楊表示，人形機器人的硬件結構并不簡單，要將減速器、空心杯、編碼器等數(shù)千個零部件集成在一起，對于公司的軟硬件能力要求很高。
林楊告訴雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))，現(xiàn)階段人形機器人的重點，是將AI與硬件實現(xiàn)融合，單純的強AI或硬件會造出一個“跛子”。但AI與硬件的融合，又涉及到硬件性能與軟件迭代之間的周期性問題，并不容易解決。
即便解決了AI與硬件，人形機器人的魯棒性（穩(wěn)定性）也是一個大課題。每一個人形機器人身上，都加裝了各種各樣的傳感器（力矩傳感器、位置傳感器、視覺傳感器等等），這些傳感器的數(shù)據(jù)、標準都各不相同，需要很強的AI以及控制算法來做融合。
現(xiàn)階段的人形機器人能夠在可控環(huán)境下穩(wěn)定行走，比如實驗室、展臺的平地，但速度很慢，也很難上臺階，穿越復雜地形。本質上反映出，當前的技術，還無法讓人形機器人實現(xiàn)全面落地。
成曦認為，人形機器人的技術難題涉及諸多領域，包括仿生學設計、人工智能的應用、運動控制和動力學建模、電池壽命和能量管理等，要適應復雜多變的現(xiàn)實場景，需要具備強大的智能化能力，這些都需要更先進的算法和數(shù)據(jù)支撐。
因此，人形機器人實現(xiàn)量產(chǎn)時間難以確定，仍是一個充滿變數(shù)的過程。
成本、效率、場景等因素，掣肘著人形機器人的快速落地。
在這些要素中，成本是最容易被解耦的。行業(yè)不斷成熟、產(chǎn)業(yè)鏈持續(xù)完善，相應的人才越來越多，機器人的研發(fā)、制造等成本，將逐漸下探。就像手機行業(yè)一樣，從二十年前幾萬元的“大哥大”，到如今數(shù)百元的智能機，已經(jīng)從成功人士標配變成生活必需品，人手一個。
另外兩個要素，效率和場景，本質上是技術問題。雖然現(xiàn)階段的技術，距離讓機器人走近生活還有很大差距，但技術本身是慢慢迭代然后「涌現(xiàn)」出來的。一如ChatGPT在迭代了數(shù)年之后，2022年底橫空出世，讓人們看到更強大的AI大模型。
人形機器人的產(chǎn)業(yè)周期較長，在這些新技術的作用下，也將迎來一次「涌現(xiàn)」。
除了客觀解析人形機器人短期存在的各種產(chǎn)業(yè)化難點，基金經(jīng)理們也從長期的視角肯定了行業(yè)的前景。易方達基金經(jīng)理成曦認為，人形機器人長期發(fā)展空間大，工廠、商用、家庭等場景存在大量需求。未來，人形機器人若能實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化應用，將帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈的技術發(fā)展和市場空間的擴容。
在螞蟻財富平臺《一起調(diào)研吧》欄目中，博時基金、南方基金、諾安基金等也走進了人形機器人企業(yè)，直播呈現(xiàn)基金經(jīng)理等探訪一線研究和落地的狀況。南方基金的基金經(jīng)理鄭曉曦也認為，人形機器人后續(xù)將在工業(yè)生產(chǎn)、消費電子領域有廣闊的應用空間。
借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，越來越多人能夠伴隨基金經(jīng)理等研究人士深入到公司一線，了解關于人形機器人最真實的信息。實際上，人們對于人形機器人的關注，本身就是一場“現(xiàn)場直播”，只不過這個時間長度，將以數(shù)年計算。
如果將時間維度拉長，很明顯，人形機器人的故事才剛剛開始，即便現(xiàn)階段存在各種問題，但正如人工智能之父阿蘭圖靈的那句箴言：
“目光所及之處，還有很多事情要做?！?/strong>
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