11月19日,銀河通用機器人宣布完成5億元戰略輪融資,這也是繼今年6月該公司創下人形機器人領域最大天使輪融資記錄后,完成的新一輪融資。參與本輪融資的投資機構包括上汽恒旭、香港投資公司 HKIC、深創投、上海人工智能產業基金、北京機器人產業基金等。
鈦媒體APP還獨家了解到,人形機器人創業公司魔法原子(MagicLab),正在開發第三代人形機器人產品,主要聚焦落地應用,目前正在某家電工廠內測試流水線作業能力。此外,魔法原子還試圖在機器人大模型領域與第三方公司展開合作,字節跳動旗下的豆包大模型是合作目標之一。
必一運動
12月,華為的入場,徹底引爆了整個人形機器人行業。有消息稱,華為正聯合數家國內企業測試人形機器人在不同場景的應用,最快可在明年開始量產。之后,二級市場與人形機器人相關的概念板塊,不到一周累計上漲超10%。
據高工機器人產業研究的統計數據,今年前10個月國內人形機器人行業至少已有55起融資。加上11月的融資,年內行業的融資事件已超60起。該機構還預測,未來中國人形機器人市場規模到2035年,To B場景銷量將達75.5萬臺,市場規模約755億元;To C場景銷量將達125.6萬臺,市場規模約628億元。
毫無疑問,在資本市場愈趨保守的2024年,人形機器人成為了為數不多被風險資本熱捧的賽道,甚至被認為是在移動互聯網之后,唯一一個可以承載“改變世界”這樣巨大愿景的新物種。
是什么點燃了人形機器人的“這把火”?此前,幾乎所有的創業者都對鈦媒體APP給出了一致的答案,那就是特斯拉的創始人——埃隆馬斯克。
2022年2月,特斯拉完成了Optimus開發平臺制造;7個月后的特斯拉人工智能日2.0 上,馬斯克帶著Optimus平臺研發的擎天柱機器人原型亮相,該款機器人已能夠獨立行走和搬運物品。2023年年底,第二代Optimus正式亮相,重量減輕10千克、行走速度提高30%,并擁有更靈巧的手和自由度更高的脖子。
一大批如宇樹科技、智元、傅利葉、星動紀元、銀河通用的創業公司,開始涉足這一領域。與幾年前踏入自動駕駛的創業者類似,這些人形機器人公司的創始人都很年輕,大多都是90后一代。
“2022年,OpenAI還沒有發布ChatGPT,但馬斯克可能先于行業看到了GPT的能力。”
王興興曾對作者表示,馬斯克之前不論是在汽車行業還是商業航天領域,都證明了他的成功。因此,當馬斯克開始做人形機器人之后,政府、市場、資本機構都認為必須加快入場,不能等特斯拉真正做出來了大家再去追。當然,人形機器人受到關注的更本質原因是,AI大模型的出現。
王興興進一步解釋稱,“傳統人形機器人的訓練算法,相當于是靠一些聰明的人類大腦去寫一些數學方程式,然后去求解這個方程,制定機器人的運動軌跡。這樣的訓練方式會導致代碼量非常大,而且當系統復雜到一定程度,單純靠人力是無法維護這個系統的。”
但是對于AI來說,只要模型搭建得足夠好,然后不斷給AI投喂數據和算力,AI就可以不斷地試錯。利用強化學習算法中的獎勵機制,AI就能自動把好的訓練結果留下來,壞的扔掉,訓練效率得到質的提升。
靠著AI帶來的效率提升,宇樹科技僅花了一年左右的時間,就推出了旗下的第一款人形機器人產品。同樣地,其他的人形機器人公司也遵循類似的技術落地,都在短時間內陸續推出了旗下產品。
比如,北京具身智能機器人創新中心(現為“國地共建具身智能機器人創新中心”)在成立4個月后,就發布了全國首個通用機器人母平臺“天工”,因其實現了全球首例全尺寸純電驅人形機器人的擬人奔跑受到市場關注。
自2023年5月成立以來,銀河通用也在一年多時間里推出第一代產品Galbot G1。Galbot G1在國際范圍內首次實現了95%以上的成功率,抓取隨機堆放、從未見過的透明、高光等物體,并掌握了多項泛化操作技能。
魔法原子旗下的人形機器人Magicbot, 全身擁有42個自由度,其雙臂搬運負重最高可達20公斤,全身負重高達40公斤。MagicBot機身采用高強度材料,同時進行了輕量化處理,以提升續航,目前其在連續執行行走、操作等動作下的綜合續航最高達到5小時。
而隨著更多的人形機器人產品在2024年被推出,一個共同的挑戰也愈發明顯的被擺在整個行業面前——如何讓這個新物種變得有用且好用?
主流的觀點認為,人形機器人想要實現更大程度的通用化,需要在大腦、小腦和本體上同時取得突破,但這在短時間內幾乎是無法完成的。
所謂大腦,指的是機器人的理解能力,也就是機器人對于人類指令的理解以及環境感知。小腦,則是機器人的精細化運動控制能力;本體,則是構成人形機器人原型的各類零部件,比如關節、四肢、頭等。
“新能源汽車在最近十幾年突飛猛進的發展,為人形機器人的發展提供了強大動力?!?
聯想創投合伙人王光熙曾對作者表示,新能源汽車的發展,讓中國在電機、電控、電池的產業集中度非常高。同時,汽車行業的激烈競爭,也讓零部小型化、安全性和能量密度快速提升,這些零部件很大比例可以在人形機器人本體上復用。
比如長三角地區,一直以來都是我國汽車工業的重鎮,其在新能源汽車產業來鏈上的布局尤為突出。根據產業象限的統計,長三角地區(上海、江蘇、浙江、安徽)已經形成了包括整車制造、動力電池、電機、電控等核心零部件在內的完整產業鏈。2023年全年,長三角地區的新能源汽車產量341.78萬輛,占全國總產量的36.2%。
這種集中的供應鏈優勢,讓人形機器人在進行本體和操作訓練實驗時,可以找到合適的供應商進行零部件優化迭代,繼而提升量產速度。
而在人形機器人“大腦”方面的研究,則表現出了很大的不確定性。因為目前為止,整個行業還未找到真正適用于人形機器人的大模型方案。
王興興認為,在過去的一到兩年內,國內很多人形機器人公司之所以可以跑出來,是因為大家用了大量開源的四足機器人技術,包括控制算法、硬件等。但是,人形機器人想要繼續發展,單純靠大語言模型還遠遠不夠。大語言模型本身是機器人模型的一部分,但它不是全部。
從ChatGPT的技術邏輯也可以看到,大語言模型找尋到了一條“大力出奇跡”的可行性路徑。OpenAI通過不斷地增加算力和數據,ChatGPT的人機交互能力就可以不斷上升,而且目前業界還沒有看到這種能力提升的“天花板”。但對于機器人大模型而言,王興興認為目前這個行業沒有走到“大力出奇跡”的階段。
“目前國內的大公司其實對AI和機器人都挺關注的,但他們的投入也是比較克制的。”
王興興分析稱,大公司和創業公司對于機器人大模型投入比較克制的最大原因就是,機器人模型的技術路線沒有像大語言模型那么清晰?!霸谶@模型研發沒有清晰路線的階段,如果投入大的財力和人力,其實會有點使不上勁的感覺。這條路你都不太清楚,你拼命往里面跑也跑不了?!?
一方面,大模型的出現,讓人形機器人行業看到了通用化的可能;另一方面,在走向通用化的過程中,機器人大模型所需要的數據、算法和模型,比單純的大語言模型要復雜得多,整個行業都還未找到也依賴的技術路徑。
與早期自動駕駛的創業浪潮相似,盡管人形機器人走向通用道阻且長,但這并不妨礙資本押注“希望”。
公開數據統計,2023年國內人形機器人領域共有19起融資,披露融資總額達26.7億元,同比增長65.5%。2024年,截至目前,人形機器人行業的融資事件已超60起。在參與投資的機構,有經緯創投、峰瑞資本、紅杉中國等風險投資機構,也有聯想創投、上汽、小米這樣的產業資本,還有亦莊創投、浙商創投等政府資金入場。
而在北京、上海、深圳等一線城市,都成立了各自的人形機器人創新中心,試圖通過政企合作的方式,聯合當地產業鏈上下游企業來助力人形機器人產業的發展。
必一運動
“政府層面如此深度地參與這樣一個早期行業,是在十年前的自動駕駛創業潮中未曾出現過的現象?!?
聯想集團副總裁、聯想創投合伙人王光熙曾表示,至于其中原因,一方面與整個資本市場的環境變化相關。近幾年,國有資本在新興產生產力相關的一些創新領域,開始扮演越來越重要的角色。
另一方面,人形機器人是一個非常早期的行業,也是一個跨領域的復雜系統工程——從AI軟件到硬件,再到應用場景,整個價值鏈的鏈條非常長。這就導致單一的機構,很難像政府部門那樣,湊齊那么多的資源來支持產業的發展。
可以說,政府的錢和投資機構的錢,都在持續涌向人形機器人行業,為了搶到下一個時代的入場券。
而與此同時,諸多研究機構也傳達著樂觀的預期。高盛的研究報告預測,到2035年,全球人形機器人的市場規模將達到380億美元,出貨量將達140萬臺 。
高工產業研究院則預測,2024年中國人形機器人市場規模將達到21.58億元。到2030年有望達到380億元,2024年至2030年復合增長率將超過61%,中國人形機器人銷量將從0.4萬臺增長至27.12萬臺。
不過,在王光熙看來,現在市場對于人形機器人的預期,短期過于樂觀而長期則過于悲觀。短期內,有些人期待著人形機器人很快就能下場干活,進入產線甚至家庭生活。但目前這個行業的現狀是,至少需要兩到三年才能夠在部分技術領域有一些長足的進步和突破。
而從長遠來看,有觀點則認為人形機器人泛化能力的突破看不到希望,從仿真訓練到實際場景的遷徙存在巨大鴻溝。但其實人形機器人從發展到成熟的過程中,存在著大量的中間狀態,在不同的可控環境和可控場景里面,人形機器人可以干各種各樣的事情。
在2025年的行業趨勢中,由機器人24小時值守的藥房或將成為一種全新的業態。
“我們的機器人預計在今年下半年,會進入到真實的藥店、商超里面做測試,逐漸實現藥店夜間場景的無人值守,和藥品訂單的機器人配送。”銀河通用人形機器人產品負責人朱輝表示,為了能夠降低機器人成本,在藥店值守的機器人會用輪式底盤去掉人形機器人的雙腿。它的優點就是成本低,工作穩定且續航長。
除此之外,北京具身智能機器人創新中心的技術負責人車正平則向鈦媒體APP表示,目前人形機器人很難在一些影響生產節拍的環節進行工作,更多是參與生產線“一頭一尾”的工作。比如機器人可以在產業前端搬運上下料,到生產末端進行質檢、搬運成品。