人形機器人的未來，藏在人工智能的歷史裏_風聞

本文系基於公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構成任何投資建議。

自去年8月發佈《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態。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與人形機器人結合產生的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標，其推測人形機器人遠期需求將達100億台，遠遠超過汽車需求。即使最終只達到預期的十分之一，產業空間也是一個極其誘人的數字。

而硬幣的另一面，“人形機器人只存在於科幻電影”、“人形機器人落地難”、“人形機器人只適合在工廠”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人形機器人並不能動，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，為什麼人形機器人經歷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為夢想窒息嗎，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。

在最喧囂的時候，我們需要不斷打破線性預期。透過AI的發展歷史，或可更加冷靜看待人形機器人的成長軌跡。

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從過去的AI看現在的人形機器人

1、AI是怎麼發展到這一步的

“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·麥卡錫等一眾世界頂尖科學家首次提出了“人工智能”一詞，標誌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，致力於儘快開發出能夠通過“圖靈測試”的人工智能。

可惜好景不長，在20世紀70至80年代，由於技術不足，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為“偽智能”，只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的突破在於：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“找特徵”。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峯，市場頗為一致地相信人工智能產業奇點將近，或將催化下一輪產業革命。IBM等科技巨擘均重金投資人工智能。

在國內，人工智能同樣掀起了一輪技術創新的浪潮。國內商湯科技、雲從科技、格靈深瞳等眾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並沒有大範圍成功，相反，卻很快失去了光環，迎來“人工智能的寒冬”。伴隨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再次從低谷衝上高峯。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能夠識別圖片和人，能夠回答複雜的邏輯性問題，能夠自己編寫創造性的文本，甚至創造麴譜等。

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。

2、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日上發佈人形機器人的概念圖，將人形機器人再一次帶入了大眾視線。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温。

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，成為科技界的新寵。

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”引來大量人羣圍觀，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。

因為馬斯克的號召力，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，大家都願意跟隨他。也因為馬斯克，正在讓更多人深入地研究人形機器人。

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人形機器人將再次沉寂，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於Optimus，而是需要自己定製，執行器作為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製的，設計並不容易。

正如一句老話所説：“對於人類來説很難的事情，對機器來説很簡單。”反之亦然。

以抓取場景為例，對於人來説，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，特斯拉僅製造了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為奇了。

根據公司在二季度業績電話會上的透露細節，特斯拉Optimus人形機器人將在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，將從特斯拉工廠開始嘗試，讓Optimus投入真正的生產活動中。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。

換句話説，Optimus人形機器人在工廠的應用還處在試驗階段，其他應用場景也只能排在更加後面。短期來看，這顯然要讓把養老的希望寄託在人形機器人身上的人羣失望了。

特斯拉將Optimus定位為一款功能強大的機器人，可以執行不同任務的能力，在生產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。

但是馬斯克能否複製特斯拉電動車的成功，依然要打上一個問號，而它最大的挑戰是如何用極致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，馬斯克終於承諾將在年內交付。

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為例，未來會遇到一些瓶頸，而這個瓶頸之一就是數據要素。一旦人類產生的數據被ChatGPT挖掘的差不多了，沒有新的數據投餵，ChatGPT如何迭代升級？

不管是人工智能還是人形機器人都曾經歷了多個週期，歷過低谷和高峯，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，當時國內湧入了一大批新玩家，面對又一個新的技術浪潮，萬眾期待。但事後證明，當時的人形機器人更像是大號玩具，當初想象的情景並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，還是以特斯拉為例，在他們看來，人形機器人等於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輒百萬元，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，這就相當於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，降低製造成本。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，人形機器人大軍將會越來越龐大。

更樂觀一點，未來特斯拉人形機器人真如以低於2萬美元的價格銷售。那麼能夠打掃地板和清潔窗户的人形機器人會讓我們的生活更輕鬆，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的出現為人形機器人提供了新思路——將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，並引入多模態輸入，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為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態度的關鍵。

以亞馬孫的無人超市為例。當亞馬遜在市中心設立無人售貨的小商店時，相機、傳感器和射頻識別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，於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，那麼這時人形機器人所帶來的回報就不是以美元計算了，這時候的衡量標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，將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。

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為什麼還要強調持續關注？

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。那為什麼我們要持續保持關注呢？不同點在於，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，甚至有望成為引領者。

過去十多年來，蘋果鏈、電動車產業鏈、家電產業鏈的成熟，催生了一大批標準化、規模化的零部件公司。歷經產業洗禮的他們具備一定的規模化生產和定製化開發能力。同樣地，我國機器人產業鏈完整框架已初具雛形。比如三花、拓普、雙環、恆立、匯川、綠的、埃斯頓等，有機會更快切入人形機器人的供應鏈。

依託中國成熟的供應鏈，在看到特斯拉大規模量產前，我們會看到各種國產的人形機器人。比如達闥雙足機器人、傅里葉機器人。中國企業不再是處在微笑曲線的底部。就像和AI賽道一樣，不再只有谷歌等硅谷大公司，而有百度、阿里、科大訊飛等科技大廠。

未來機器人很有可能會成為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，並且更多的突破正在醖釀中。