圖片來源 @視覺中國
文 | 錦緞
自去年 8 月發布《你看好人形機器人嗎》這份報告以來，我們始終密切關注人形機器人賽道動态。去年的一波熱潮過後，今年 6 月以來，人形機器人概念再度爆發，多次出現集體漲停。
橫空出世的 ChatGPT，不僅打破了沉寂許久的 AI 圈 , 也讓更多人開始期待 AI 與人形機器人結合産生的 1+1＞2 的效果。
今年 5 月份特斯拉股東大會上，馬斯克對人形機器人提出雄心勃勃的目标，其推測人形機器人遠期需求将達 100 億台，遠遠超過汽車需求。即使最終隻達到預期的十分之一，産業空間也是一個極其誘人的數字。
而硬币的另一面，" 人形機器人隻存在于科幻電影 "、" 人形機器人落地難 "、" 人形機器人隻适合在工廠 " 等質疑聲從未間斷。畢竟，在舉世矚目的 2023 世界人工智能大會上，特斯拉 Optimus 人形機器人并不能動，成了名副其實的鎮館展品。
很多人也開始懷疑自己是否在追逐白日夢，而這個白日夢是他們從《終結者》、《機器人管家》等科幻電影中激發出來的。
如果你是一個長期關注機器人領域的人，自然會有一個疑問，爲什麽人形機器人經曆了數次風口還是不能落地，難道那些做人形機器人的公司都是爲夢想窒息嗎，人形機器人的炒作何時休？
其本質是，技術的發展不是線性的，雖然長期來看呈現波動向上的趨勢，但中間過程是起起落落，甚至是高開低走。
在最喧嚣的時候，我們需要不斷打破線性預期。透過 AI 的發展曆史，或可更加冷靜看待人形機器人的成長軌迹。
01 從過去的 AI 看現在的人形機器人
AI 是怎麽發展到這一步的
" 機器能思考嗎？"1950 年，計算機先驅艾倫 · 圖靈在他的傳奇文章《計算機機械與智能》中提出了這個問題。
在 1956 年美國的達特茅斯會議上，約翰 · 麥卡錫等一衆世界頂尖科學家首次提出了 " 人工智能 " 一詞，标志着人工智能的正式誕生。
之後人工智能領域展現出一路高歌的趨勢，科學家們對人工智能做出了大量樂觀的暢想和預測，緻力于盡快開發出能夠通過 " 圖靈測試 " 的人工智能。
可惜好景不長，在 20 世紀 70 至 80 年代，由于技術不足，然而許多人工智能程序更像是 " 玩具 "，沒有實際應用前景。人工智能的發展第一次陷入沉寂。
在這之後的數十年，科學家們一直沒有停止追求真正的人工智能。但事實上，所謂的人工智能卻常常被調侃爲 " 僞智能 "，隻能按照程序設定執行特定指令。
直到 2016 年，也就是人工智能誕生 60 年後，谷歌的 AlphaGO 擊敗圍棋世界冠軍李世石。AlphaGO 用 4 比 1 的戰績告訴世人思考和創造力不再是人類獨有的技能。
一朝成名天下知，AlphaGO 的勝利給人們帶來了無限遐想，" 人工智能 " 這個概念的熱度一下子達到了前所未有的高度。
AlphaGo 的突破在于：它可以自行深度學習進行走棋和預測，不需要人來設計算法 " 找特征 "。表面上看 AlphaGo 比世界冠軍更會下棋，背後是其不再使用蠻力算法，而是通過算法層面的創新及大規模深度學習訓練後的人工神經網絡，從錯誤中不斷學習，最終展現出超人水準。
這場人機大戰在當時無疑是人工智能發展史上的一個高峰，市場頗爲一緻地相信人工智能産業奇點将近，或将催化下一輪産業革命。IBM 等科技巨擘均重金投資人工智能。
在國内，人工智能同樣掀起了一輪技術創新的浪潮。國内商湯科技、雲從科技、格靈深瞳等衆多人工智能初創公司受到投資界的普遍追捧。一切都預示着：人工智能的時代已經到來。
然而，在高點過後，被寄予遠大前景的人工智能并沒有大範圍成功，相反，卻很快失去了光環，迎來 " 人工智能的寒冬 "。伴随着人工智能再次沉寂，市場一度出現了 AI 泡沫破滅的悲觀論調。
直到 ChatGPT 上線，AI 再次從低谷沖上高峰。似乎一夜之間，AI 進化成超級聰明的聊天夥伴，變成了能夠完成個性化任務的辦公助手。就像當年的 AlphaGO 一樣，ChatGPT 再次改變人類對 AI 的認知。
如今，圖靈等計算機先驅們在二戰後就夢想的 AI 技術正在一步步走向現實：AI 能夠識别圖片和人，能夠回答複雜的邏輯性問題，能夠自己編寫創造性的文本，甚至創造曲譜等。
從全球商業化應用上看，AI 在金融、教育、醫療、安防、自動駕駛等領域已經星火燎原。
相比 AI，今天人形機器人走到哪一步了？
2021 年 8 月，馬斯克在特斯拉 AI 日上發布人形機器人的概念圖，将人形機器人再一次帶入了大衆視線。同時期，亞馬遜、三星、谷歌等科技巨頭紛紛加大對人形機器人領域的投入力度，使得機器人賽道熱度驟然升溫。
時隔一年，2022 年 10 月，馬斯克帶來特斯拉人形機器人，站在馬斯克旁邊的特斯拉 Optimus，成爲科技界的新寵。
今年 7 月的 2023 世界人工智能大會上，特斯拉 Optimus 變身 " 流量明星 " 引來大量人群圍觀，拍照、合影、直播。
特斯拉 Optimus 身高 172cm，體重 56.6kg，就是一個正常成年人的身形。其全身擁有 28 個自由度，手部有 11 個自由度，就如同人體的關節，可以實現靈活地抓握，且力大無比，可以單手舉起一台鋼琴。
對人機器人而言，特斯拉 Optimus 的出現更像是當年的 AlphaGo 面世，正給世人描繪更大的應用前景。
因爲馬斯克的号召力，市場對人形機器人的看多情緒被徹底引爆。畢竟馬斯克把很多不可能的事情做成了，大家都願意跟随他。也因爲馬斯克，正在讓更多人深入地研究人形機器人。
02 人形機器人将再次沉寂，然後再次爆發
事實上，特斯拉目前沒有成熟的執行器供應商可以用于 Optimus，而是需要自己定制，執行器作爲人形機器人的核心部件，集成了電機、控制器、傳感器等，每一種器件都是單獨定制的，設計并不容易。
正如一句老話所說：" 對于人類來說很難的事情，對機器來說很簡單。" 反之亦然。
以抓取場景爲例，對于人來說，抓取觸碰是一件再普通不過的事，但對機器的驅動系統就提出了很大挑戰，一個機械關節想要觸碰雞蛋而不碎，背後需要非常精準的電機扭矩控制，而且中間需要大量軟硬件結合的調試和學習。
目前，特斯拉僅制造了 10 台 Optimus 人形機器人，所以拿個模型放在人工智能大會上也不足爲奇了。
根據公司在二季度業績電話會上的透露細節，特斯拉 Optimus 人形機器人将在 11 月左右進行更多的行走和任務執行測試，在明年某個時候，将從特斯拉工廠開始嘗試，讓 Optimus 投入真正的生産活動中。在讓人形機器人變得更聰明以前，特斯拉要先考慮的是如何讓人形機器人在工廠工作時變得更熟練。
換句話說，Optimus 人形機器人在工廠的應用還處在試驗階段，其他應用場景也隻能排在更加後面。短期來看，這顯然要讓把養老的希望寄托在人形機器人身上的人群失望了。
特斯拉将 Optimus 定位爲一款功能強大的機器人，可以執行不同任務的能力，在生産和生活中都可以扮演非常重要的角色，未來在全球各地幫助數以百萬計的人。
但是馬斯克能否複制特斯拉電動車的成功，依然要打上一個問号，而它最大的挑戰是如何用極緻的成本實現足夠發性能。畢竟馬斯克也不止一次跳票了。
比如電動皮卡 Cybertruck，雖然馬斯克稱其是特斯拉的一張王牌，但這款車因電池供應等問題多次被推遲交付，從 2021 年底推遲到 2022 年底，再又推遲到 2023 年中期。直到今年的股東大會上，馬斯克終于承諾将在年内交付。
所以，如果馬斯克這兒的商業化不及預期，人形機器人很有可能會再次掉入起落曲線中的又一個低谷，沉寂在所難免。
類似的，AI 未來可能一樣還會再次遇到沉寂期。以 ChatGPT 爲例，未來會遇到一些瓶頸，而這個瓶頸之一就是數據要素。一旦人類産生的數據被 ChatGPT 挖掘的差不多了，沒有新的數據投喂，ChatGPT 如何叠代升級？
不管是人工智能還是人形機器人都曾經曆了多個周期，曆過低谷和高峰，在起起落落中向上發展。然後，人們對它的期望越大，失望越大。
人形機器人上一次的高點是 2016 年前後，當時國内湧入了一大批新玩家，面對又一個新的技術浪潮，萬衆期待。但事後證明，當時的人形機器人更像是大号玩具，當初想象的情景并未在各行各業廣泛落地。最後活下來的所謂人形機器人公司也是寥寥無幾。
不過，人形機器人還會再次突破，未來達到一個新的高點。
從性能角度，還是以特斯拉爲例，在他們看來，人形機器人等于沒有輪子的自動駕駛汽車。特斯拉電動車的自動駕駛能系統和視覺神經網絡系統在 Dojo 超級計算機的加持下，可以利用動作捕捉來 " 學習 " 人類，讓人形機器人的性能變強大。
從成本角度，目前市場的人形機器人動辄百萬元，而且性能還達不到人們的預期。但是如果成本降到 50 萬，甚至 20 萬區間呢，這就相當于一輛中高端電動車的售價，如果性能達到一定程度，意味着大量普及的可能性。
比如在工廠中，用工業機器人加 AGV，以及自動化的設備，替代大量人工，降低制造成本。但是工業機器人還無法代替精細活的關鍵崗位。假如人形機器人能夠勝任，人形機器人大軍将會越來越龐大。
更樂觀一點，未來特斯拉人形機器人真如以低于 2 萬美元的價格銷售。那麽能夠打掃地闆和清潔窗戶的人形機器人會讓我們的生活更輕松，就像家裏的洗衣機和洗碗機一樣。
當年特斯拉最開始的一款純電車型總銷量還不到現在一個月的銷售，如今 Model 3 已經成了街車。背後是成本下降和性能提升的疊加效果。
值得一提的是，ChatGPT 的出現爲人形機器人提供了新思路——将大語言模型與人形機器人結合，通過圖像、文字、視頻等數據聯合訓練，并引入多模态輸入，增強模型對現實中對象的理解，幫助人形機器人處理具身推理任務。濃縮成一句話就是以 AI 爲人形機器人注入靈魂。
如果從長遠來看，投資回報率才是影響全球對機器人态度的關鍵。
以亞馬孫的無人超市爲例。當亞馬遜在市中心設立無人售貨的小商店時，相機、傳感器和射頻識别芯片組成的系統會自動計算購物車裏商品的總價。雖然亞馬遜需要在自動化貨架和收銀系統上額外投資數百萬美元，但在人工成本上節省了，于是它在之後的某個階段就可以收回成本。
類似的，如果一家養老院的職工能用人形機器人替代，那麽這時人形機器人所帶來的回報就不是以美元計算了，這時候的衡量标準變成了社會效率的提升。
總之，一旦人形機器人的性能和價格符合預期，将觸發新技術進入正反饋閉環循環。那時人形機器人的發展就勢不可擋了。
03 爲什麽還要強調持續關注？
未來人形機器人還會再次沉寂，也會再次起來，離商業化漸行漸近。那爲什麽我們要持續保持關注呢？不同點在于，本輪人形機器人浪潮，中國隊不再是旁觀者而是深度參與者，甚至有望成爲引領者。
過去十多年來，蘋果鏈、電動車産業鏈、家電産業鏈的成熟，催生了一大批标準化、規模化的零部件公司。曆經産業洗禮的他們具備一定的規模化生産和定制化開發能力。同樣地，我國機器人産業鏈完整框架已初具雛形。比如三花、拓普、雙環、恒立、彙川、綠的、埃斯頓等，有機會更快切入人形機器人的供應鏈。
依托中國成熟的供應鏈，在看到特斯拉大規模量産前，我們會看到各種國産的人形機器人。比如達闼雙足機器人、傅裏葉機器人。中國企業不再是處在微笑曲線的底部。就像和 AI 賽道一樣，不再隻有谷歌等矽谷大公司，而有百度、阿裏、科大訊飛等科技大廠。
未來機器人很有可能會成爲科技博弈的一個焦點，以中美兩國主導的人形機器人 " 軍備競賽 " 已經拉開序幕。如今的市場上不斷湧現出人形機器人技術的突破，并且更多的突破正在醞釀中。
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