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作者 | 圍觀群眾
幾個天才少年,加上炙手可熱的具身智能概念,能創造什么財富神話?
答案是連續11個漲停板。
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這是上緯新材最近的走勢,從7月8日到23日,其累計漲幅已經超過640%,刷新中航成飛此前的連續漲停記錄。
資本神話背后,浮現的是鄧泰華的身影。這個主導了鯤鵬、昇騰AI項目的華為前副總裁,最新的身份是智元機器人的創始人。
他的另一位搭檔,是江湖人稱“野生鋼鐵俠”的天才少年,“稚暉君”彭志輝。他們正準備以21億元收購上緯新材66.99%股權。
由于交易價格已提前鎖定,按照7月23日57.7元的收盤價計算,智元團隊已至少浮盈110億元。
更傳奇的造富神話還在路上。
7月18日,宇樹科技正式開啟上市輔導,向IPO發起沖刺。此時距其股改剛過去2個月,距其完成C+輪融資剛過去1個月,此輪融資后宇樹估值已達130億元。
行情火熱,截至7月11日,中證機器人指數年內上漲近8%,跟蹤該指數的華夏基金機器人ETF規模暴增2.45倍,膨脹101億元。
一級市場同樣火爆,今年前5個月,機器人領域完成投融資223起,交易金額超過232億元,已經超過去年全年水平。
一場資本盛宴儼然已經到來,但日光下并非沒有陰影——曾經一機難求的宇樹機器人被打折出售,日租金從1萬多降至3千,金沙江創投創始人朱嘯虎那句“批量退出”具身智能項目引發的爭議,似乎還未散去。
人形機器人狂熱,到底是科技盛世的前奏,還是一場精心粉飾的資本泡沫?
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春節后至今,美團和京東同時打響了兩場戰爭。
一場是廣為人知的外賣大戰,雙方你來我往,打工人撐到“出欄”。
另一場戰事雖然隱秘,但更加關鍵。
因為它也許將決定具身智能未來的行業格局。
除了外賣巨頭,美團其實還有一個身份——具身智能老牌投資人。
早在2021年3月,王興就曾明確表示,機器人是美團投資的關鍵垂直領域。
此后美團揮舞著鈔票,向機器人賽道大舉進攻。最知名的案例,就是智元機器人和宇樹科技,時至今日,美團旗下的漢海信息技術已是宇樹第二大股東。
除此之外,諸多明星項目中都有美團的身影。星海圖、銀河通用、自變量機器人......7月21日,美團又新增一筆戰績,將上海它石智能攬入懷中。
但美團“買下半個賽道”的氣勢,也在同日被老對手京東打破:
眾擎機器人、千尋智能、逐際動力三家頂尖機器人公司宣布獲得京東的新一輪投資。
除此之外,京東旗下JoyInside平臺與十余家機器人企業合作,旨在將自家大模型交互能力植入機器人、玩具、家居等硬件設備終端,以此方式,京東殺向美團腹地。
而在這對老對手之外,一場更宏大的牌局早已開場。
螞蟻集團一周內連續投資宇樹科技、鈦虎機器人和靈心巧手三家企業,標志著阿里系的強勢入局;
優必選、智元等頭部公司都獲得了騰訊的投資,馬化騰誠意滿滿地表示:“騰訊希望成為所有機器人廠商的合作伙伴”;
就連滴滴,也在7月完成了自己在具身智能領域的“處女作”,投資小雨智造。
上述每一家,都根據自身基因和戰略優勢,殺向具身智能這片很可能是人工智能終極形態的應許之地,渴望在那里找到能讓自身業務升維的鑰匙——不管是電商、即時零售還是本地生活服務。
在諸多機構的測算里,具身智能將是個到2050年保有量超3億,上下游產業鏈高達1.7萬億美金的巨大市場,當前規模,遠未到頂。
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但在一片火熱的行情之外,也有不可忽視的陰影。
智元機器人對上緯新材的“入主”,被不少投資者視為“智元借殼上緯新材上市”的先手,盡管智元否認了這種說法,但它一系列操作的邏輯似乎并不通順。
最難被忽視的,是智元要約收購的資金將全部來源于自有和自籌,自籌主要通過銀行并購貸款,也就是借錢。
盡管買下一家上市公司的控制權有諸多好處,比如能實現二級市場融資,比如為后續重組上市爭取空間等,但借錢意味著更高財務成本和資產負債率。
智元早已名聲在外,借助創始團隊的名氣和政策對具身智能的傾斜,獨立IPO大概率更簡單,為何選擇借錢買殼這種費力的方式“曲線救國”?
市場有諸多猜測。不確定性當前,但情緒總是先于事實,先漲為敬之后,不管愿意與否,市場總要回到冰冷的數字和行業分析上去,回到這些不好解釋但不能回避的問題上去。
企業如此,行業更是如此。
而一旦回歸理性,前不久在北京亦莊舉辦的那場機器人馬拉松里的尷尬場景,又會讓現實的溫差更顯劇烈——幾乎所有參賽選手都需要人工引導,無數機器人摔倒,沒有任何一家機器人能不換電池跑完全程。
有人甚至開玩笑說:
跑一場機器人馬拉松,至少得有人跟著背電池、做維修——這不僅沒有取代人類的工作,反而還創造了一些新工作崗位。
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技術的不成熟,實際揭示的是底層邏輯的三個現實問題:
我們需要人形機器人嗎?
人形機器人離走向成熟還有多遠?
人形機器人的配套行業離走向成熟還有多遠?
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我們需要人形機器人嗎?
人形機器人本質上是具身智能的一個分支,后者并不是一個新興概念。
早在1950年,英國計算機科學家圖靈在其論文《計算機器與智能》中首次提出“具身智能”,強調智能體必須通過與物理環境的實時交互來學習進化,其核心的觀點在于,真正的智能體不能脫離“身體”和“環境”存在。
這個概念在當下再度大火,本質上來自兩次助推。
一是新能源汽車的火爆。曾幾何時,具身智能的機械動力由液壓提供,此后新能源汽車飛速發展,推動電池性能上升,馬斯克確立電驅路線,機器人有了更多想象空間。
二是大模型技術的進步。以ChatGPT為代表的生成式AI的出現,給機器人在環境的感知和理解、推理、決策和任務規劃方面,提供了一種新的,更具前景的范式。
這意味著具身智能能以一種更復雜的形式落地,比如能通過學習適應更復雜地形的四足機器狗,或是能不斷進化、適應更精密制造需求的流水線機器人——它們本質上是更靈巧的手指、敏銳的眼睛和不斷學習的大腦的組合,而如果僅從生產力層面考慮,強化這些特征,而非人類外形,即可。
正因如此,科技作家凱文·凱利在《2049:未來10000天的可能》(以下簡稱《2049》)中給出的論斷,是未來10年人類將會擁有2億臺機器人,而其中的大多數機器人都不會是人形機器人。
但人類之所以鐘情于人形機器人,是因為我們希望經常與他們交流互動,希望生活中有與我們自己的身體大小相符、適應我們自己的生活空間、讓我們感到舒適的機器人。人類創造人形機器人的一個重要目標,并非生產力上的需要,而是陪伴。
因而人形機器人的一切特征,都需要以滿足這個目標為前提。衡量人形機器人成熟與否的一切指標,靈活性、安全性、續航性等,都基于這一目的。
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人形機器人離成熟還有多遠?
在具身智能走向成熟的四大關鍵因子里,算法指代大模型、算力則以英偉達為代表,國內正在快速突圍;機器人硬件則經歷了一場由液壓轉向電驅的技術革命,國內擁有完善產業鏈。
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尚無突破性進展的,全球性的難題,是數據。不幸的是,這恰好是人形機器人走向成熟的最重要拼圖。
這種難度一方面來自數據量的匱乏。和自動駕駛一樣,數據是讓智駕變“聰明”的關鍵,但與之不同的是,機器人由于當前普及率低,導致成本更高。萬臺級機器人數據采集每個月的成本在數億到十億之間。
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另一方面,來自數據的復雜性。
機器人的數據主要有兩個來源,一是真實數據,通常來自真實環境里的記錄,或者是動作捕捉;二是仿真數據,讓機器人在計算機搭建的虛擬環境中交互。
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盡管仿真數據搭建層面已有不少明星公司,比如杭州六小龍之一的群核科技,李飛飛的World Labs等,但仿真數據的難點,在于它的真實性有限,難以直接遷移應用到真實世界中,僅可處理一些簡單任務。
這與機器人存在的必要性是相悖的,我們在前文已經提到,人類之所以需要人形具身智能,是因為它能提供陪伴價值,而人類日常生活的復雜場景,決定了其數據流是難以像工業機器人那樣“標準化”的。
健全與否、養貓與否、健身與否、獨居與否、吃辣與否、花粉過敏與否......這些復雜的場景在真實世界里排列組合,形成大量復雜的數據源,對具身智能而言,要“學會”處理這些復雜事件的前提,是需要大量數據“喂養”。
這些數據量相比智駕,只會多不會少。
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人形機器人的配套行業離走向成熟還有多遠?
《2049》認為,要想真正開發出可使用的人形機器人,還需要10年的時間。
但這可能已經算是個樂觀的估計了。因為具身智能的配套行業,無一不面臨著物理規律的現實制約。
首當其沖的是能耗。人移動的能耗平均是0.25馬力,而機器人移動的能耗約為:
6.8馬力,是人的27倍。
注意,這僅僅是移動的能耗,不包括AI運算的能耗在內。這對電池性能提出了更高要求。
電池的發展基本上遵循摩爾定律,但其存在先天制約,即隨著電池容量越來越大,能量密度越來越高,發生火災甚至爆炸的風險也會越來越高——新能源汽車已經證明了這一點,在固態電池等革命性的技術突破出現以前,這都將是具身智能發展的桎梏。
當然,在城市的交通干道上鋪設非接觸式充電設施,或在建筑/家中設置遠程充電設施,讓人形機器人隨時可以無線充電,可能是一個解決方案,但這需要基礎設施的改善進步和改革。
推動整個世界更深層次的電氣化,是機器人普及的前提。
其次是機械損耗。機器的精密程度與其使用壽命往往呈反比,一個最具代表性的例子,就是航天發動機。
人形機器人也是如此,隨著其靈活性和精密程度的上升,部件數量也會增加。比如相較工業機器人需要的3-6個減速器,人形機器人需要30-40個。
同時壽命也會出現不同程度的下降。問題是人和動物都有有效的自我修復機制,但機器人沒有——你骨折了靜養一個月又能活蹦亂跳,機器人必須維修。
這意味著機器人后市場,即機器人的零部件市場或售后、維修市場,必須同步成熟,才能推動消費級機器人的成熟。而這同樣需要時間。
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就在2年前,諸多分析機構談到人形機器人產業鏈時,都會用一個詞形容:
“極早期”
所謂極早期,往往指產業鏈的商業閉環尚未跑通,處于技術和概念驗證期。
2年后,人形機器人賽道盡管日漸熱鬧,底層的商業閉環似乎仍未建立,困擾行業許久的問題,卻似乎被選擇性忽視了。
誠然,新產業的生長離不開資本的澆灌,但市場情緒的火熱,往往也會在無意中成為推動行業走偏的元兇。
比起一個個造富神話,給技術多些時間,才是行業發展的正道。
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參考:
《2049:未來10000天的可能》 凱文·凱利
具身智能數據:AI時代的石油,東吳證券
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