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來(lái)源 | 伯虎財(cái)經(jīng)(bohuFN)
作者 | 楷楷
去年4 月,人形機(jī)器人第一次和人類(lèi)站在同一條賽道上跑馬拉松;今年4月,機(jī)器人已經(jīng)跑得比人類(lèi)還快。
不過(guò),爭(zhēng)議聲也隨之而來(lái):機(jī)器人跑那么快有什么用;機(jī)器人什么時(shí)候才能干實(shí)事?但這一次,機(jī)器人企業(yè)給出了更務(wù)實(shí)的答案——想要干活,先去實(shí)習(xí)。
近日,智元機(jī)器人宣布新款A(yù)3人形機(jī)器人將通過(guò)“擎天租”平臺(tái)交付,批量上崗景區(qū);自變量機(jī)器人宣布與58同城合作提供到家服務(wù),機(jī)器人將進(jìn)入真實(shí)家庭,與保潔阿姨協(xié)同作業(yè)。
具身智能迎來(lái)了一波密集的商業(yè)化動(dòng)作,行業(yè)敘事也在悄然轉(zhuǎn)向。
過(guò)去兩年,登上春晚、參加比賽是機(jī)器人展示拳腳的最佳舞臺(tái);但如今,深入工廠、走進(jìn)家門(mén),在真實(shí)場(chǎng)景中解決實(shí)際問(wèn)題,才是對(duì)機(jī)器人的真正考驗(yàn)。
01 “大腦”還沒(méi)長(zhǎng)好
早在一個(gè)月前,自變量跟58同城合作,推出全球首個(gè)機(jī)器人保潔員,與保潔阿姨協(xié)同為用戶提供家庭清潔服務(wù)。
在社交媒體上,有不少用戶進(jìn)行了“嘗鮮”,但整體評(píng)價(jià)依然是“機(jī)器人不如人”。
有用戶稱(chēng),機(jī)器人動(dòng)作比較笨拙,雖然能做晾衣服、收納之類(lèi)比較復(fù)雜的家務(wù),但疊一件衣服就要接近10分鐘;機(jī)器人的活動(dòng)范圍有限,有臺(tái)階、有門(mén)檻都進(jìn)不去。
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但這種“不足”并非一家機(jī)器人企業(yè)面臨的難題,而是整個(gè)行業(yè)的共同挑戰(zhàn)。
自變量CEO王潛在近日表示,“今天在全世界范圍內(nèi),沒(méi)有任何一臺(tái)機(jī)器人可以在沒(méi)有遙控操作的情況下,獨(dú)立完成大部分的日常家務(wù)。”
宇樹(shù)科技創(chuàng)始人王興興也提過(guò)類(lèi)似觀點(diǎn),他表示機(jī)器人在預(yù)設(shè)場(chǎng)景任務(wù)中,成功率趨近100%,一旦場(chǎng)景變化或出現(xiàn)從未見(jiàn)過(guò)的事件,成功率會(huì)斷崖式下跌,機(jī)器人做家務(wù)還要3-5年。
這也是當(dāng)下具身智能行業(yè)最大的瓶頸——機(jī)器人無(wú)法理解真實(shí)世界的物理邏輯。
業(yè)內(nèi)有個(gè)形象的比喻,機(jī)器人雖然“小腦”發(fā)達(dá),但“大腦”還在發(fā)育。“小腦”指的是機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制能力,能做武術(shù)、舞蹈等復(fù)雜動(dòng)作;“大腦”則是認(rèn)知、決策能力,是“能干事”的基礎(chǔ)。
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因此,讓機(jī)器人真正擁有一顆會(huì)思考的“大腦”,是當(dāng)下整個(gè)機(jī)器人行業(yè)都在努力的事情,目前來(lái)看,主要分成了三條技術(shù)路線:
VLA端到端是當(dāng)下的主流,也是最成熟的路線,主要通過(guò)融合視覺(jué)等多模態(tài)感知信號(hào)與語(yǔ)言指令直接生成機(jī)器人動(dòng)作。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是機(jī)器人聽(tīng)命令,然后直接做事情,比如用戶說(shuō)“我餓了”,機(jī)器人就會(huì)找到食物并遞給你,只要機(jī)器人見(jiàn)過(guò)類(lèi)似物體,它就能執(zhí)行指令。
但弊端也很明顯,那就是隨著任務(wù)的復(fù)雜程度增加,出現(xiàn)機(jī)器人沒(méi)有訓(xùn)練過(guò)的復(fù)雜場(chǎng)景和行動(dòng)軌跡,它就很容易出現(xiàn)“邏輯死機(jī)”。
而且,行業(yè)中常用的VLA架構(gòu),基本上是將視覺(jué)、語(yǔ)言、動(dòng)作三個(gè)模塊各自獨(dú)立運(yùn)行,數(shù)據(jù)每經(jīng)過(guò)一次模塊邊界就會(huì)發(fā)生信息損耗和延遲,涉及精細(xì)動(dòng)作,“大腦”容易跟不上“小腦”。
世界模型路線則被認(rèn)為是最接近人類(lèi)思考模式的路線,它的核心是能理解物理世界的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)律,從而預(yù)測(cè)下一刻會(huì)發(fā)生什么。
比如一只杯子從桌子上掉下來(lái),物理模型能基于對(duì)運(yùn)動(dòng)、重力等方面的認(rèn)知,估算出杯子掉落的基本方向,基于這個(gè)理解,機(jī)器人就可以扶穩(wěn)杯子,或者避開(kāi)杯子。
但世界模型也面臨著更巨大的成本挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)需求、訓(xùn)練成本等,英偉達(dá)的Cosmos世界基礎(chǔ)模型,便經(jīng)過(guò)了9000萬(wàn)億個(gè)Token的訓(xùn)練。
大小腦分層是更具國(guó)內(nèi)特色的路線,LLM大模型作為“大腦”,負(fù)責(zé)理解任務(wù);VLA/動(dòng)作模型作為“小腦”,負(fù)責(zé)精細(xì)控制。
但將大小腦拆分開(kāi)來(lái),容易導(dǎo)致任務(wù)出現(xiàn)延誤,難以實(shí)現(xiàn)高精度操作。況且,模塊越多,成本也會(huì)越高。
不過(guò),由于國(guó)內(nèi)大部分機(jī)器人企業(yè)在“小腦”環(huán)節(jié)都有一定積累,采用大小腦分層路線,先立住長(zhǎng)板,再集中資源補(bǔ)短板,顯然比從零造一個(gè)“大腦”更務(wù)實(shí)。
02 邊“干活”,邊“補(bǔ)腦”
總的來(lái)說(shuō),每一條技術(shù)路線都各有優(yōu)劣,難言誰(shuí)才是最終路徑。
況且,各個(gè)機(jī)器人企業(yè)雖然都有押注的主流技術(shù)路線,但也并非只有一條路線走到底,深度融合才是大勢(shì)所趨。
比如VLA端到端和世界模型的融合。智元Genie業(yè)務(wù)部生態(tài)及解決方案總監(jiān)沈詠劍曾在采訪中表示,世界模型與VLA并不一定是替代關(guān)系,也有可能有融合或合作的狀態(tài)。
今年以來(lái),智元推出了世界模型迭代版本GE-Sim 2.0、新一代VLA基座大模型Genie Operator-2,以及第二代一體化具身大小腦系統(tǒng)GenieReasoner。
智元在傳統(tǒng)世界模型僅建模“狀態(tài)”的基礎(chǔ)上,提出了世界動(dòng)作模型的方向,將“狀態(tài)-動(dòng)作-狀態(tài)演化”作為統(tǒng)一建模對(duì)象,并未只圍繞單一路線推進(jìn)具身模型。
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自變量則推出了世界統(tǒng)一模型架構(gòu)的具身智能基礎(chǔ)模型,將大小腦塞進(jìn)同一個(gè)模型,能更有效消除模塊間的信息損耗與延遲,提升機(jī)器人在真實(shí)物理環(huán)境中的泛化能力與交互效率。
其具身智能基礎(chǔ)模型WALL-B的特點(diǎn)就是“干中學(xué)”,讓機(jī)器人在反復(fù)失敗、嘗試中完成自我迭代。
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自變量CTO王昊指出,“世界模型并非一個(gè)單獨(dú)的模塊,它本質(zhì)上是一種能力,但這種能力不能簡(jiǎn)單地累加,并不是在VLA后面再掛一個(gè)世界模型就能理解世界。”
智平方則提出了快慢雙系統(tǒng)融合方案,將智能體劃分為“快系統(tǒng)”(負(fù)責(zé)全身控制)和“慢系統(tǒng)”(負(fù)責(zé)邏輯推理),讓機(jī)器人在面對(duì)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境時(shí),既能快速反應(yīng),又能保持對(duì)長(zhǎng)程任務(wù)的深度理解。
可以看出,無(wú)論走哪條技術(shù)路線,機(jī)器人“大腦”要真正“長(zhǎng)好”,最大的挑戰(zhàn)都繞不開(kāi)兩件事:一是理解世界,二是讓思考跟上身體的反應(yīng)速度。
但這并非練得越多就越強(qiáng)。自變量CTO王昊舉了一個(gè)例子,“一個(gè)人在泳池里學(xué)了10年游泳,但把他丟到大海,他還是有可能會(huì)淹死。”
他認(rèn)為實(shí)驗(yàn)室里的訓(xùn)練數(shù)據(jù)太過(guò)干凈,機(jī)器人待在象牙塔里,很難具備真正的獨(dú)立思考能力,最好的方法就是讓機(jī)器人到復(fù)雜的、充滿隨機(jī)性的環(huán)境中學(xué)習(xí)。
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授肖仰華也曾對(duì)外表示,“訓(xùn)練具身智能大模型,保守估計(jì)當(dāng)前已有數(shù)據(jù)量與所需數(shù)據(jù)量之間至少還差兩個(gè)數(shù)量級(jí)。”
出于對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的渴求,機(jī)器人開(kāi)始加速涌入真實(shí)場(chǎng)景。
優(yōu)必選的人形機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入了工廠。創(chuàng)始人周劍表示,優(yōu)必選花了兩年時(shí)間,從新能源汽車(chē)制造場(chǎng)景切入搬運(yùn)、上下料、物料分揀、質(zhì)檢等任務(wù)的POC 實(shí)訓(xùn)。
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銀河通用的Galbot機(jī)器人開(kāi)始參與藥房運(yùn)營(yíng),可以自主識(shí)別訂單并抓取藥品、掃碼、打包;魔法原子的人形機(jī)器人則變身“汽車(chē)銷(xiāo)售”,在汽車(chē)專(zhuān)賣(mài)店招攬顧客,為顧客講解車(chē)輛參數(shù)。
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不同的機(jī)器人企業(yè),不同的真實(shí)場(chǎng)景,大家的目標(biāo)都只有一個(gè):
在真實(shí)場(chǎng)景獲取數(shù)據(jù),驗(yàn)證機(jī)器人的能力,再反哺給具身智能基礎(chǔ)模型的迭代,讓機(jī)器人“大腦”從單一任務(wù)、有限場(chǎng)景,逐步實(shí)現(xiàn)物體泛化、背景泛化和任務(wù)泛化,變得更加聰明。
03 場(chǎng)景拉高上限
一旦理解了“練大腦”離不開(kāi)“真數(shù)據(jù)”,就能明白為何資本市場(chǎng)對(duì)具身智能的估值邏輯,在最近這一年悄然發(fā)生了轉(zhuǎn)向。
據(jù)第一財(cái)經(jīng)不完全統(tǒng)計(jì),截至4月10日,國(guó)內(nèi)具身智能領(lǐng)域至少發(fā)生269起融資事件。
但與往年相比,資本投向的側(cè)重點(diǎn)出現(xiàn)了明顯變化——資本正在加速涌向數(shù)據(jù)與模型算法,本體硬件的估值預(yù)期,則從技術(shù)敘事轉(zhuǎn)向商業(yè)落地。
今年以來(lái),多家側(cè)重于“大腦”的具身智能企業(yè),完成了數(shù)十億元級(jí)別融資:自變量宣布已完成近20億元的B輪融資;它石智航拿下4.55億美金Pre-A輪融資,刷新中國(guó)具身單筆融資紀(jì)錄;具身數(shù)據(jù)與仿真基礎(chǔ)設(shè)施公司光輪智能最新一輪融資達(dá)10億元。
行業(yè)發(fā)展到當(dāng)前階段,本體硬件的形態(tài)已基本完善。今年機(jī)器人馬拉松的奪冠者并非傳統(tǒng)機(jī)器人企業(yè),而是消費(fèi)電子廠商榮耀,也從側(cè)面說(shuō)明了硬件的技術(shù)門(mén)檻正在降低。
市場(chǎng)開(kāi)始形成一種新共識(shí),那就是決定機(jī)器人能否投入實(shí)際應(yīng)用的核心變量在于“大腦”,而“大腦”背后則是模型能力與數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
如果說(shuō)過(guò)去的資本邏輯,是希望通過(guò)硬件銷(xiāo)量率先完成占位;那么今天市場(chǎng)在估值時(shí),則會(huì)更關(guān)注誰(shuí)的“大腦”更聰明,并具備充足的泛化能力。
機(jī)器人的硬件門(mén)檻會(huì)隨著供應(yīng)鏈成熟而逐漸拉平,但“大腦”卻不一樣——誰(shuí)的模型能在更多真實(shí)場(chǎng)景中跑通,并將特定場(chǎng)景中學(xué)到的技能和知識(shí),遷移到新的對(duì)象、任務(wù)或環(huán)境?,誰(shuí)就能“舉一反三”,快速在更多不同場(chǎng)景中落地。
而且,具身模型的泛化能力越強(qiáng),護(hù)城河越高,天花板也更高。
自變量創(chuàng)始人王潛提到,“家庭場(chǎng)景對(duì)泛化性要求最為極致,能讓模型在極復(fù)雜的家庭場(chǎng)景跑得通,進(jìn)傳統(tǒng)的工業(yè)場(chǎng)景都能完全降維打擊。”
這意味著,模型能力成熟以后,其可以在一個(gè)行業(yè)甚至多個(gè)行業(yè)通用,是一個(gè)可以無(wú)限復(fù)用的商業(yè)模式。
而且,相較于先構(gòu)建能力再尋找落地場(chǎng)景,不少機(jī)器人企業(yè)已經(jīng)將商業(yè)場(chǎng)景置于產(chǎn)品設(shè)計(jì)之前,將產(chǎn)品服務(wù)與商業(yè)場(chǎng)景綁定在一起。
比如銀河通用推出的兩款輪式機(jī)器人,強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定性和負(fù)載能力,更適合執(zhí)行搬運(yùn)、抓取、分揀等重復(fù)性工作;小鵬IRON則明確將會(huì)優(yōu)先落地博物館、4S 店、商場(chǎng)。
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“機(jī)器人到底能干什么”這個(gè)問(wèn)題,具身智能已經(jīng)漸漸摸到了答案。
“宇樹(shù)們”花了十年時(shí)間,讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)從0到1的突破,但要讓機(jī)器人具備真正獨(dú)立思考的能力,擺脫對(duì)人類(lèi)單一重復(fù)命令的依賴,背后是從1到10,再到無(wú)限的臨界點(diǎn)。
手腳能讓機(jī)器人站起來(lái),但真正活下去,還要靠大腦。
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