產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)展迅速，具身智能商業(yè)化路徑逐漸清晰｜甲子引力

中國具身智能產(chǎn)業(yè)的元年，已經(jīng)真正到來。

2024年12月3日，以“轟然成勢，萬象歸一”為主題的2025甲子引力年終盛典在北京舉辦，本次大會共吸引了2000余人次到場參會。

會上，70多位科技行業(yè)重要嘉賓，從算法創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)、具身系統(tǒng)等核心技術(shù)，到開源生態(tài)、產(chǎn)業(yè)落地、資本流向等方面，帶來了系統(tǒng)性的最新分享與深刻洞見。

在圓桌對話《我們距離具身智能機器人規(guī)模商業(yè)化還有多遠？》上，UQI優(yōu)奇技術(shù)合伙人兼聯(lián)席CEO楊繼峰、大界機器人創(chuàng)始人兼CEO孟浩、非夕科技副總裁胡曉平、鹿明機器人聯(lián)合創(chuàng)始人趙廣智、弘暉基金董事總經(jīng)理肖立等嘉賓，圍繞人形機器人落地場景、機器人產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展成熟度，以及資本對機器人產(chǎn)業(yè)的關(guān)注情況等話題展開了深度探討。

關(guān)于人形機器人落地場景問題，楊繼峰表示，目前機器人產(chǎn)品已經(jīng)在一些特定場景完成了落地，并擁有了執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)的能力，但這種解決問題的能力的泛化程度還不夠，還需要產(chǎn)業(yè)鏈不斷在硬件及數(shù)據(jù)上持續(xù)升級。

UQI優(yōu)奇技術(shù)合伙人兼聯(lián)席CEO楊繼峰

孟浩認為具身智能，其實是面向硬件的手眼腦融合，人形機器人的落地瓶頸或許在于硬件精度與細分場景智能的不足，需通過專注工業(yè)場景的智能系統(tǒng)提升操作精度、效率與魯棒性，才能釋放其柔性作業(yè)潛力。

大界機器人創(chuàng)始人兼CEO孟浩

在具體的機器人本體技術(shù)層面，胡曉平則認為，力控技術(shù)是提升機器人操作可靠性、安全性與泛化能力的核心，同時其也是人形機器人實現(xiàn)靈巧作業(yè)與規(guī)模化落地的必經(jīng)技術(shù)路徑。

非夕科技副總裁胡曉平

趙廣智則在機器人數(shù)據(jù)采集方面發(fā)表了自己的見解，他認為，如何低成本、高效地采集可以在不同形態(tài)的機器人之間泛化的真機數(shù)據(jù)，是目前機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展中最重要的一環(huán)。在運營側(cè)，要以真機數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)做模型訓(xùn)練，同時在機器人出貨和運營過程中不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)回流。

鹿明機器人聯(lián)合創(chuàng)始人趙廣智

同時，具身智能產(chǎn)業(yè)的投資熱潮也是近年來市場極為關(guān)注的話題，對此肖立表示，機器人產(chǎn)業(yè)目前雖然存在一定的泡沫，但這也說明了社會形成了發(fā)展人心機器人的共識。在肖立看來，十年后，讓10%的家庭可以先擁有人形機器人是一個值得全產(chǎn)業(yè)共同努力的目標(biāo)。

弘暉基金董事總經(jīng)理肖立

以下是本場圓桌的文字實錄，經(jīng)「甲子光年」編輯，在不改變原意的基礎(chǔ)上略有刪改。

1.人形機器人還是協(xié)作機器人？落地形態(tài)要因地制宜

張麟（主持人）：大家好，首先請各位嘉賓先做個簡單的自我介紹，也介紹一下自己公司的業(yè)務(wù)。

楊繼峰：我是來自UQI優(yōu)奇的楊繼峰，我們主要做全場景的無人物流解決方案。通過AGV、無人叉車、無人牽引式的工業(yè)移動機器人、室外無人物流車，、物流領(lǐng)域里的人形機器人，我們?yōu)槠嚒⑤喬ァ?C電子、電池、電商/3PL等行業(yè)客戶提供一體化的無人工廠、無人倉和無人配送解決方案。

孟浩：大界機器人是為機器人提供智能系統(tǒng)和工業(yè)軟件的公司。我們也是最早一群在數(shù)據(jù)建模平臺上研究工業(yè)機器人具身智能的華人，現(xiàn)在已經(jīng)在切割、打磨、焊接、裝配等細分場景，落地了非常多的端到端應(yīng)用和解決方案。

胡曉平：大家下午好，我是來自非夕科技的胡曉平，非夕科技的業(yè)務(wù)主要聚焦機器人操作能力的提升。大家可以看得到，最近人形機器人在肢體運動方面已經(jīng)做出了非常多的成果，但是從我們的角度來說，更期待通過技術(shù)的升級，能夠讓機器人在手臂操作能力方面，更接近人的靈巧作業(yè)能力，從而去賦能各行各業(yè)。

所以我們從2016年成立，一直圍繞力控賽道，把機器人手臂的力控能力跟AI技術(shù)進行結(jié)合，從而實現(xiàn)跨行業(yè)的落地和應(yīng)用。目前我們已經(jīng)落地了工業(yè)制造、食品加工、醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，未來理療、康養(yǎng)等場景也是我們的技術(shù)落地范疇，希望通過我們的技術(shù)，能夠讓機器人真正給人類創(chuàng)造價值，謝謝！

趙廣智：大家好，我是鹿明機器人的趙廣智，鹿明機器人是一家擁有領(lǐng)先數(shù)據(jù)技術(shù)的全棧具身智能公司。我們擁有領(lǐng)先的無本體數(shù)采技術(shù)，在進行大規(guī)模的真機數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練，同時我們擁有完整的具身智能產(chǎn)品線，在商業(yè)化和運營過程中也在不斷積累真機數(shù)據(jù)。謝謝！

肖立：大家好，我是弘暉基金的肖立。弘暉基金是一家國內(nèi)一線的雙幣投資機構(gòu)，主要投資生物醫(yī)藥和科技兩個方向，我是負責(zé)科技方向的主管合伙人。

弘暉基金這兩年在具身智能和AI硬件方向做了比較多布局，具身智能主要投資了眾擎機器人，我們是在天使輪的時候進入；也投資了千尋智能，我們在第二輪作為領(lǐng)投支持的；同時，我們也在具身智能的關(guān)鍵組件和技術(shù)方向上進行了布局，如靈巧手、關(guān)節(jié)模組、仿生人臉等領(lǐng)域。很高興今天能與各位企業(yè)家交流合作，謝謝！

張麟（主持人）：我先問兩個關(guān)于人形機器人的問題，希望楊總和趙總可以回答。之前市場上普遍認為人形機器人最優(yōu)的落地場景是“進工廠打螺絲”，但是現(xiàn)在看來這個場景好像并不那么理想，無論是已經(jīng)落地的機器人，還是前段時間小鵬汽車發(fā)布的機器人，都沒有選擇“進工廠打螺絲”這一場景。所以兩位是怎么看待人形機器人落地場景的問題的？

楊繼峰：從我們的角度來講，UQI優(yōu)奇今天的實踐主要是在搬運和分揀場景上，更多的是把料箱、堆垛、零部件分揀跟物流的任務(wù)連起來，還有一些泛化性的分解。

從問題本身去看，在工業(yè)或物流體系里，什么樣子的機器人硬件是最佳的，這個問題到現(xiàn)在其實沒有一個明確答案。我們一開始用人形機器人去做，后來也用輪式雙臂去做，但本質(zhì)上都是希望能夠以更高效、更經(jīng)濟、更可靠的模式完成對現(xiàn)代工業(yè)場景中重復(fù)性高、安全風(fēng)險大的人力勞動的替代。

所以從這個角度來講，輪式雙臂在移動方面的穩(wěn)定性，精度控制、建模方式的難易程度上都有優(yōu)勢。

從另外一個角度看，具身智能應(yīng)該從算法出發(fā)，去解決今天工業(yè)場景里的問題，比如更難、更柔性化的操作、更低的遷移成本，這些都和它（算法）的硬件載體是無關(guān)的。

比如不同類型的工裝夾具不應(yīng)該被定制，應(yīng)該被柔性化；分解任務(wù)無論用機械臂去做，還是用人形機器人去做，其實都是這一代人工智能算法要解決的問題。

所以總結(jié)一下，新本體和新算法，其實都在螺旋上升的過程，企業(yè)應(yīng)該不斷地在今天的工業(yè)場景里找到你能做的事情，找到可以更快實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)的事情。從這一點上來講，“打螺絲”是并不難解決的問題，但用泛化性的算法“打螺絲”是很難解決的問題。

趙廣智：這一代機器人具身的技術(shù)，最大的魅力還是在于scaling law（描述AI模型性能隨參數(shù)量、數(shù)據(jù)量和計算量增長而提升的數(shù)學(xué)規(guī)律，通常表現(xiàn)為冪律關(guān)系）實現(xiàn)之后，AI模型擁有了泛化性能，能夠解決一些通用性的問題，而不像上一代的機器人技術(shù)，在很多的特定場景去做很多定制的事情，這是這一代技術(shù)的魅力。

從這個角度出發(fā)，首先數(shù)據(jù)積累是場景落地的基礎(chǔ)。所以對于我們來說，現(xiàn)階段核心的目標(biāo)還是圍繞著怎么通過場景落地去積累真機數(shù)據(jù)這件事情。

第二，具體的落地場景可能沒有好壞之分，因為不同的場景各有千秋，通常我們可以分為兩類，一類是工廠和物流這些偏工業(yè)性質(zhì)的場景。還有一類是偏C端消費的場景，工業(yè)場景的好處是可以比較結(jié)構(gòu)化，但通常對節(jié)拍和準(zhǔn)確率的要求非常高。

消費者場景正好相反，場景可能會相對復(fù)雜，但是對成功率、節(jié)拍的要求沒有那么嚴(yán)苛，所以從落地的角度，不同的企業(yè)都有不同的選擇，所以很難說哪種是最合適的，大家都在探索。重要的是如何在這個過程中規(guī)模化地積累數(shù)據(jù)。

張麟（主持人）：楊總和趙總從更高的維度解答了我的問題。接下來我想請教一下孟總和胡總，二位業(yè)務(wù)的實際落地產(chǎn)品，更多應(yīng)用在協(xié)作型機器人上，最近一段時間人形機器人所帶來的浪潮，對二位的業(yè)務(wù)，或者對產(chǎn)品下一代的開發(fā)方向上有沒有影響或沖擊？二位覺得以后市場上人形機器人和機械臂的占比，大概能達到什么樣的水平？

孟浩：我們其實是一家非常純粹的做機器人工業(yè)軟件的公司，人形機器人我們也是關(guān)注上半身，也就是雙臂機構(gòu)。其實我們對于人形機器人的出現(xiàn)還是非常興奮的，因為工業(yè)機器人非常重，在工廠里面非常占地方，所以現(xiàn)在協(xié)作機器人已經(jīng)慢慢趨于人形姿態(tài)了，現(xiàn)在很多人形機器人的雙臂，也都是基于協(xié)作機器人來做的。

我們的客戶其實有非常多的需求，尤其是我們現(xiàn)在做一般工業(yè)場景，基本都需要柔性制造，對于我們來說，如果在汽車或者3C行業(yè)，做標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的重復(fù)性生產(chǎn)的設(shè)備，不叫機器人，叫機床。

我們是最早在仿真CAD的平臺里面研究怎么樣用數(shù)據(jù)模型圖紙驅(qū)動機器人自主識別，然后生成加工策略和執(zhí)行高精度任務(wù)的團隊，只是在那個時候沒有這么強大的芯片和算力，但我們已經(jīng)能夠通過幾萬個數(shù)據(jù)，或者不停的生成式設(shè)計，在仿真空間里面讓虛擬機器人以“端到端”的方式執(zhí)行任務(wù)了。

我本人其實在這兩年就開始看雙臂機構(gòu)、看人形機器人，我其實是非常期待的，我覺得有很多場景里面是需要更多的人形機器人、協(xié)作機器人、工業(yè)機器人協(xié)同作業(yè)的。比如有些場景是需要人形機器人的，在一些柔性制造的環(huán)節(jié)，需要工人一只手抓這個，一只手干那個，兩只手的任務(wù)還會轉(zhuǎn)換，這樣肯定是人形機器人的作業(yè)效率比較高；在一些輕量級的汽車制造場景里面，其實更需要高速的雙臂協(xié)作機器人保證更精準(zhǔn)的加工，無論是足式的還是輪式的，都可以讓這個機器人在工廠里面完成多種任務(wù)，所以我覺得這里面有非常大的機會。

另外我認為，現(xiàn)在人形機器人在工業(yè)和其他行業(yè)里落地情況不好主要有兩個原因，第一個是大家還在嗑硬件，有很多人形機器人的企業(yè)目前還做不到協(xié)作機器人和工業(yè)機器人在工廠里的操作精度。

第二個原因是大家也在繼續(xù)“做機器人的大腦”，但這個大腦只是讓這些機器人能夠走的穩(wěn)、抓的起東西，沒有辦法關(guān)注細分行業(yè)里高級工人所達到的精度、效率、魯棒性。關(guān)于這個方面，我們已經(jīng)做了10年了，所以我們覺得現(xiàn)在是一個非常好的機會，能夠讓我們和人形機器人的企業(yè)一起探索工業(yè)里的復(fù)雜場景，把人形機器人的能力發(fā)揮出來。

胡曉平：我們理解人形機器人以及整個具身智能的這一波熱潮，對于所有從事機器人這個行業(yè)的人來說都是一個非常好的機會。

實際上產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是先從自動化，到泛化的智能化的狀態(tài)，就像剛才幾位嘉賓所分享的，未來我們追求的肯定是智能化泛化能力的提升。但是真正意義上的自動化本身的提升，其實市場還沒有做到非常好，還是有非常大的比例的工作目前只能由人來完成。

所以實際上對于機械臂廠家來說，還是有很大的機會，可以提升自己產(chǎn)品的能力，可以有很多可以去突破的地方。對于人形機器人來說，最終支撐其落地的還是它雙臂操作能力的提升，這同樣需要機械臂性能的充分提升。但純粹做人形機器人的企業(yè)可能并不會特別聚焦手臂的能力，這中間有很多壁壘。

非夕科技過去10年一直聚焦在力控能力怎么樣在機械臂得到實現(xiàn)，以及怎樣模擬人的手眼配合來提升機器人操作的可靠性和穩(wěn)定性。這個是個目前傳統(tǒng)的機械臂的企業(yè)和人形機器人企業(yè)都不太聚焦的一個賽道，也是我們能夠發(fā)揮價值的地方。

我覺得力控雙臂結(jié)構(gòu)能夠有效提升機器人操作的可靠性，能夠為未來具身智能的產(chǎn)品落地提供非常好的通用基座，這也是為什么從今年開始，我們看到了硅谷或者國內(nèi)有很多做具身智能的企業(yè)會買這種力控雙臂作為機器人的硬件基礎(chǔ)，去完成各種操作的原因。

從另外一個維度來說，力控機械臂天然有很多安全優(yōu)勢，我們未來的人形機器人的落地，安全是不可忽視的一個要素。這方面力控機械臂也是提供了非常好的落地路徑。

最終的市場是什么樣的還需要大家共同探討，但至少從我們現(xiàn)在實踐的角度來說，力控能力是未來人形機器人雙臂操作繞不過去的一條路線，這是我們的一些理解。

2.開放的心態(tài)是投資關(guān)鍵

張麟（主持人）：謝謝，聽過四位嘉賓的發(fā)言后，我想問肖總一個問題。我們能夠發(fā)現(xiàn)目前有一些廠商的目標(biāo)是要做全尺寸的人形機器人，也有的廠商是聚焦于某一套軟件平臺或是某一套雙臂系統(tǒng)的，如果從投資人的角度來看，您覺得這兩種不同的業(yè)務(wù)方向您更傾向于哪種？哪種在未來有更大的發(fā)展空間？

肖立：兩種不同的業(yè)務(wù)各有價值，我們還是保持一個比較開放的心態(tài)。因為我覺得現(xiàn)在機器人整體技術(shù)還是在收斂的過程當(dāng)中，所以我覺得不管是單獨做大腦的團隊，還是更鐘情于機體控制的團隊，以及大腦+本體或者其他各種各樣業(yè)務(wù)組合的團隊，其實我們都在很開放地去看待。

我覺得最后要形成一個比較好的，真正能泛化在各種場景下，不管是在工廠、在服務(wù)端、在家庭端，能好用和多任務(wù)的去執(zhí)行的機器人，需要整個產(chǎn)業(yè)鏈努力。所以我們一直是以比較開放的心態(tài)去看待產(chǎn)業(yè)迭代的，從多種技術(shù)路線、多產(chǎn)業(yè)的下注。在技術(shù)迭代如此迅速的大環(huán)境 下，如果要預(yù)測一個技術(shù)發(fā)展的未來，我覺得不是很明智的，包括大語言模型和機器人大模型在內(nèi)的先進技術(shù)，很有可能過幾個月就會發(fā)現(xiàn)有些過時了。

所以不同的企業(yè)做出來的東西我們盡量要覆蓋全，我覺得一個開放的平臺特別重要。

張麟（主持人）：那我追問一個問題，您剛剛說我們沒有辦法很好地預(yù)測技術(shù)發(fā)展的未來，比如像自動駕駛行業(yè)就是一個很明顯的例子。那我們在觀察一個項目的時候，判斷標(biāo)準(zhǔn)或者說價值標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？總不能為了覆蓋全而覆蓋全吧？

肖立：我前面說行業(yè)終局是看不清的，但是大概的發(fā)展階段是可以判斷的。

前面的投資專場我也在聽，投資標(biāo)準(zhǔn)是一個大家經(jīng)常討論的話題。我覺得萬變不離其宗，最核心的還是團隊，我們要看這個團隊本身具有什么樣的精力和能力，能做成什么樣的事情，尤其是具身智能這樣比較復(fù)雜的技術(shù)，要看團隊是不是具備相對全棧的技術(shù)和能力，甚至要看這個團隊是不是團結(jié)，他們的股份分配是不是合理。有的團隊做著做著就會出現(xiàn)創(chuàng)始人要離職的情況，這肯定是不行的，好的創(chuàng)始團隊是企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。

3.執(zhí)行機構(gòu)比行走機構(gòu)更重要

張麟（主持人）：謝謝肖總，我們接下來問題還是聚焦到人形機器人，想問一下楊總和趙總，根據(jù)我的觀察，發(fā)現(xiàn)目前我們的人形機器人需要克服的技術(shù)上的困難還是挺多的，比如行步機構(gòu)不是很穩(wěn)定，以及手臂的力控或者柔性皮膚不耐用等。從二位的角度來看，人形機器人市場接下來的一段時間里著重發(fā)力的應(yīng)該是上半身還是下半身？

楊繼峰：我覺得應(yīng)該是在上半身，至少在工業(yè)領(lǐng)域里應(yīng)該是上半身。人形機器人的核心問題還是在于從場景的角度出發(fā)怎么解決工業(yè)任務(wù)，然后從這個角度出發(fā)思考，如果說今天的工業(yè)任務(wù)能明顯抽象成搬運、分揀，以及一些缺陷檢測等細分動作，就會發(fā)現(xiàn)人形機器人解決的并不是一個下肢的移動問題。

當(dāng)然如果下肢做的非常好，機器人可能并不會局限于簡單的平面移動，而是在一個空間里怎樣轉(zhuǎn)換自己的姿態(tài)。但對比于上半身能解決的具體問題，高超的移動能力更像是一個錦上添花的能力，而非在商業(yè)閉環(huán)里的必備能力。

如果我要通過升級機器人的上半身來解決一些典型問題，比如從識別到操作、手眼協(xié)同，實現(xiàn)方法是依靠精度還是依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動？這是機器人上半身下能力提升的一個核心問題。

接下來應(yīng)該考慮的更深層的問題是，如果機器人依賴精度，那么最后大概率研發(fā)人形機器人的解題的思路會走向一個如何用更好的、更可控的、更精細的硬件，再加上構(gòu)建一個更魯棒性的解方程方法，走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的路徑，我覺得人形機器人的發(fā)展應(yīng)該是沿著這條路去實踐的。

張麟（主持人）：趙總有什么想法嗎？如果必須要從上半身和下半身中選一個的話。

趙廣智：說實話我不太愿意按照上半身和下半身這個分類去討論，我覺得我們還是抓住最核心的要素，就是數(shù)據(jù)和硬件。

數(shù)據(jù)剛才我已經(jīng)提到，目前來看具身智能的真機數(shù)據(jù)規(guī)模是非常有限的，如何低成本、高效地采集可以在不同本體之間泛化的真機數(shù)據(jù)，是一個非常重要的事情，這也是我們現(xiàn)在無本體數(shù)據(jù)采集技術(shù)正在做的事情。

第二個是硬件方面，我認為無論是上肢還是下肢，目前來看大家要解決的都是量產(chǎn)的穩(wěn)定性和可靠性問題，當(dāng)然還有成本問題。從這幾個角度來說，我覺得在硬件結(jié)構(gòu)被安裝在上肢還是下肢并不重要，重要的是能夠找到一個機會去規(guī)模出貨，然后在這個過程中去錘煉和完善自己的硬件量產(chǎn)可靠性。

張麟（主持人）：關(guān)于數(shù)據(jù)我追問您一個問題，如果把人形機器人和自動駕駛來類比，是不是自動駕駛的數(shù)據(jù)來源會更容易？汽車在道路上去行駛，所謂不同場景也就是白天、黑夜和道路結(jié)構(gòu)的不同，但是在具身智能產(chǎn)品上，它的不同場景則完全不同，有家庭場景、商超場景、工業(yè)場景，這種情況下，可以通過什么樣的方法來大規(guī)模的獲取數(shù)據(jù)，并且保證通用呢？

趙廣智：首先這個判斷是正確的。汽車已經(jīng)存在100多年了，已經(jīng)有很多車在路上跑并且產(chǎn)生數(shù)據(jù)了，但具身智能是剛起步的產(chǎn)業(yè)，沒有那么多機器人在實際的商業(yè)環(huán)境中去運營，所以數(shù)據(jù)有著數(shù)量級的差別，這是毫無疑問的，而且機器人所涉及到的場景會更多。

我們要做的首先是在技術(shù)上解決數(shù)據(jù)采集的效率、成本和泛化的事。其次也要進一步探索怎樣在機器人的實際運營過程中，能夠自動完成數(shù)據(jù)采集。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)采集工廠，可以解決一部分的問題，但如果想更進一步，最好是在機器人部署的環(huán)境中，在運營甚至是商業(yè)化的同時采集數(shù)據(jù)，這可能是每個具身智能公司都想做的事情。

4.機器人產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完善，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用元年已經(jīng)到來

張麟（主持人）：接下來我想問肖總一些比較尖銳的關(guān)于投資的問題。現(xiàn)在有一些機器人公司的估值非常高，頭部的廠商甚至一度傳言估值超過了500億元人民幣。您是怎么看待目前這種機器人公司估值很高的情況的？這里面會有泡沫嗎？

肖立：這是一個很值得探討的問題，根據(jù)我們自己的觀察，毫無疑問機器人產(chǎn)業(yè)有泡沫，尤其是今年春晚上宇樹科技的產(chǎn)品跳舞以后，很多具身智能公司的估值比春節(jié)前都漲了非常多，甚至直接翻倍的都有。

但估值高說明市場形成了高度共識，說明大家有一定的信仰，覺得人形機器人在未來會成為手機和汽車以外的最大的智能終端。

我們希望十年后，10%的家庭可以擁有人形機器人，這是一個值得努力的目標(biāo)。所以社會和產(chǎn)業(yè)的共識，能夠把更優(yōu)質(zhì)的資源聚攏到一起，資金也是很重要的資源，具身大腦訓(xùn)練、算力投入，包括數(shù)據(jù)采集都會耗費大量的資金，而有了共識就可以推動行業(yè)發(fā)展。

不過也要注意行業(yè)的發(fā)展可能是線性或者是穩(wěn)步的，但是資本是有周期性曲線的，這個過程當(dāng)中，如果一個團隊跟不上形勢，可能就會被淘汰。

不只是具身智能行業(yè)，任何一個行業(yè)的規(guī)律基本都是這樣，但是我相信技術(shù)優(yōu)秀的團隊、商業(yè)化能力比較平衡的團隊，是可以穿越周期的。

張麟（主持人）：謝謝肖總，最后問兩個共性的問題。一個問題給想問各位嘉賓對機器人產(chǎn)業(yè)鏈的看法，機器人的發(fā)展是依賴于整個產(chǎn)業(yè)鏈進步的，不管是軟件層面還是硬件層面的，都會影響機器人產(chǎn)品最終的實際效能。各位覺得目前中國市場機器人產(chǎn)業(yè)鏈的成熟度大概是什么水平？如果選擇在某一個方向發(fā)力，各位覺得在哪個環(huán)節(jié)去做突破，能夠最大程度的拉動整個產(chǎn)業(yè)鏈升級？

楊繼峰：今天的機器人產(chǎn)業(yè)鏈在一個非常早期的階段，任何方向上，如果用五年或十年的跨度看，都有可能做成一個大生意。

我們從芯片開始說起，具身智能產(chǎn)業(yè)今天看到了有一些新的芯片企業(yè)進入，但具身智能最典型的算法架構(gòu)現(xiàn)在是什么樣子？我覺得還有很大的發(fā)展空間。

從軟件層面來講，今天很多機器人的控制算法還是串行的進程，把全身關(guān)節(jié)所有自由度放在一個巨大的算法里，但如果對比去看，我們在汽車行業(yè)或者工業(yè)行業(yè)里經(jīng)歷的那些分布式、可靠性的操作系統(tǒng)層還沒有出現(xiàn)。

再深度去觀察，目前的機器人在算法和數(shù)據(jù)規(guī)模上仍處于特別早期的階段，如果最終解決問題的方式是世界模型，那機器人的物理表征毫無疑問只能從海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)里去學(xué)，但今天這種方式就沒有開展過實踐，還是在研究階段。

從硬件的角度上去看，電機、關(guān)鍵模組這些暫且不談，深度視覺、非深度視覺現(xiàn)在也沒有很明確的技術(shù)供應(yīng)。所以如果要穿越周期，以機器人最后會成為以百萬計的行業(yè)規(guī)模來看，無論是硬件、軟件、操作系統(tǒng)、本體、傳感器，以及基于場景的數(shù)字化系統(tǒng)，今天看起來還在原點。

孟浩：我們是一家軟件公司，就談一下現(xiàn)在軟件的產(chǎn)業(yè)鏈。我們要做具身智能，其實是面向硬件的手眼腦融合，手就有各種各樣的工業(yè)機器人、協(xié)作機器人、人形機器人廠家，眼睛有各種視覺廠家，現(xiàn)在還有很多大腦、小腦的廠家，但很多硬件公司其實他們的出發(fā)點都是想賣更多的本體，也就是賣自己的機器人，所以他們的軟件會相對比較封閉，會做一層窗戶紙。

我們其實在公司發(fā)展的10年里面，打通幾十家頭部廠家，作為軟件公司，一是要用更加開放的心態(tài)，在細分領(lǐng)域面向軟硬件的產(chǎn)品，形成數(shù)據(jù)打通和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)都是很碎片化的，就是因為硬件廠家的軟件比較封閉。當(dāng)然這個事情其實全球范圍內(nèi)做的都不好，因為原來工業(yè)軟件就是dos系統(tǒng)，所有的大廠的軟件都是工程師版本，數(shù)據(jù)很難打通，但現(xiàn)在隨著更輕量的軟件架構(gòu)，我覺得中國市場的產(chǎn)業(yè)鏈會有機會彎道超車。

胡曉平：如果把產(chǎn)業(yè)鏈分成上游本體和下游應(yīng)用，從上游來說，零部件的發(fā)展速度是非常快的；對于場景應(yīng)用來說，政府在這一側(cè)非常關(guān)注，從政策的維度上給與了非常多的政策引導(dǎo)。

但最重要的還是機器人本體的發(fā)展，從目前的情況來說，無論硬件還是軟件，發(fā)展過程中要真正實現(xiàn)所預(yù)期的具身能力，提供產(chǎn)業(yè)化價值的，還需要有些耐心，要投入更多的研發(fā)加上迭代才可以，這是我的理解。

趙廣智：產(chǎn)業(yè)鏈里的很多環(huán)節(jié)都是有價值的，比如零部件，像我們的一些上游廠商做齒輪、做減速器、做傳感的，都是產(chǎn)業(yè)鏈很有價值的環(huán)節(jié)，但如果從整個具身的發(fā)展來看，我始終認為數(shù)據(jù)才是最核心的東西，這也是我們正在做的事情。

肖立：趙總說的我非常認可，我們最近也在看做機器人數(shù)據(jù)采集的企業(yè)，現(xiàn)在大家也在做訓(xùn)練，很多大規(guī)模的有效數(shù)據(jù)能夠把機器人性能迭代到很高的水平，可以說數(shù)據(jù)是非常重要的環(huán)節(jié)。

同時我們也在看世界模型的可能性，這個技術(shù)雖然比較早，但我們還是保持開放心態(tài)，產(chǎn)業(yè)鏈多環(huán)節(jié)的參與者要定期交流，可能有些技術(shù)路線過段時間會有變化，原來不是主流的會成為主流，所以我認為企業(yè)要跟著時代一起迭代向前。

張麟（主持人）：最后一個問題，十年前，也就是2015年的時候，當(dāng)時市場上就說2015年是人形機器人的元年，十年過去了，到了2025年，依然有人說2025年是人形機器人的元年。各位覺得人形機器元年是不是真的已經(jīng)到了？如果沒有到，各位認為什么時候才能到？

楊繼峰：從應(yīng)用角度來講，機器人從產(chǎn)品出貨量上確實有量級的躍遷，但是從算法角度來講我覺得沒有到，只有大規(guī)模的物理交互能夠在模型內(nèi)部做表征的事后，我覺得才是所謂人形機器人的ChatGPT時刻。

孟浩：我們2016年成立公司的時候，工業(yè)機器人其實也不具備智能，但現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展越來越快，包括人形機器人在內(nèi)的機器人形態(tài)，已經(jīng)具備了最基礎(chǔ)的運動和感知能力。

所以站在我的角度，我覺得元年已經(jīng)到了，無非是怎樣輸出執(zhí)行力和勞動力，如果要有更高的效率，我覺得還需要大概五年左右的時間。

胡曉平：我從一些展會上其實獲得了很深的感觸。去年的世界人工智能大會在上海，當(dāng)時的機器人還是八大金剛站在那里一動不動，但今年的世界人工智能大會，以及北京的世界機器人大會，人形機器人已經(jīng)充滿整個展館，相信接下來隨著技術(shù)的發(fā)展，這樣的改變會越來越多。如果從量產(chǎn)的維度上來說，我認為人形機器人的元年已經(jīng)來到。

趙廣智：至少從目前來看，通過數(shù)據(jù)在具身里面實現(xiàn)scaling law的曙光已經(jīng)出現(xiàn)了，所以從這個角度來講，我認為是元年已經(jīng)到了。

肖立：我很認同胡總的觀點。我們之前也去參加了人工智能大會，發(fā)現(xiàn)機器人確實比前一年運動狀態(tài)好了很多，比較穩(wěn)定，這也是中國的硬件本體，以及小腦研發(fā)的優(yōu)勢，不管是電機、減速器、關(guān)節(jié)，這些關(guān)鍵機構(gòu)在國內(nèi)肯定是有產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢的。但是機器人大腦的部分，到底什么時候能做好，我們都很期待。

（封面圖及文中配圖來源：2025甲子引力年終盛典）