劃重點
01具身智能機器人成為人工智能行業(yè)熱議話題，但80%的投資人對其概念不甚了解。
02報告預(yù)測，2025年市場對人形機器人的投資水平將下降，因為難以實現(xiàn)產(chǎn)品市場契合。
03事實上，目前市場上的具身智能人形機器人硬件同質(zhì)化嚴重，很多機器人公司使用的本體和其他組件都來自同一家上游供應(yīng)商。
04專家指出，具備強大泛化能力的機器人才能適應(yīng)各種任務(wù)場景，但目前還沒有哪家公司的具身智能產(chǎn)品能通過商業(yè)化的概念驗證。
05劉志毅保守估計，持續(xù)發(fā)展的具身智能公司可能不到10家，如果無法獲得大公司的戰(zhàn)略投資，初創(chuàng)公司生存將面臨困難。
以上內(nèi)容由大模型生成，僅供參考
如果無法獲得大公司的戰(zhàn)略投資，初創(chuàng)公司的生存將面臨困難。未來能持續(xù)發(fā)展的具身智能機器人公司可能不到10家。
從去年以來，具身智能（Embodied Intelligence）是繼大模型之后人工智能行業(yè)內(nèi)討論熱度較高的議題，在投資圈也是趨之若鶩。
大家對具身智能的前景充滿期待，但深入產(chǎn)業(yè)觀察，理想和現(xiàn)實仍有相當(dāng)大的差距。一位參與了具身智能機器人項目的科技投資人日前在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采訪時直言，80%的投資人其實看不懂什么是具身智能，但行業(yè)發(fā)展趨勢倒逼投資人理解“具身智能”這一概念。 透過行業(yè)火爆的現(xiàn)象，可以看到很多硬核問題尚未得到解決，譬如硬件同質(zhì)化嚴重，具備真正的“可用性”的具身智能非常少。
特斯拉Optimus機器人演示。
近期，總部位于倫敦的人工智能投資公司 Air Street Capital 發(fā)布了最新的人工智能狀況報告“The State of AI 2024”，報告對2025年做出十大預(yù)測，其中指出，由于難以實現(xiàn)產(chǎn)品市場契合，市場對人形機器人的投資水平將下降。
投資人的熱情與糾結(jié)
什么是具身智能？北京具身智能機器人創(chuàng)新中心總經(jīng)理熊友軍用一個形象的比喻來描述具身智能與機器人之間的關(guān)聯(lián)。他說，“具身智能是人工智能與機器人技術(shù)深度結(jié)合的產(chǎn)物，它是‘長了身體的智能’，標(biāo)志著技術(shù)發(fā)展的一個巨大進步�！彼J為，具身智能能夠直接與物理世界進行交互，將帶來生產(chǎn)力的巨大提升和生活方式的改變。
目前業(yè)內(nèi)普遍認為，人形機器人是具身智能落地的最佳硬件載體，持有類似觀點的不乏頂級技術(shù)專家和科技巨頭，包括斯坦福大學(xué)教授李飛飛、美國知名企業(yè)家埃隆馬斯克、英偉達CEO黃仁勛等。
國內(nèi)資本市場敏銳地捕捉到了具身智能機器人的潛在價值，在今年上半年，大量資金涌入這一賽道。譬如成立僅一年的北京銀河通用機器人公司（以下簡稱“銀河通用”）今年獲得美團、商湯等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)7億元人民幣的天使輪投資后，又獲得港投公司的天使+輪次投資。由華為天才少年“稚暉君”創(chuàng)立的智元機器人，在過去一年時間完成七輪融資，估值已達到70億元。事實上，很多機器人還在用PPT講融資故事的時候就已經(jīng)估值過億。
Figure AI機器人
前述科技投資人指出，目前對于投資人來說，最大的障礙在于很多人其實也看不懂這個賽道，“可能80%的投資人并不理解�！弊屚顿Y人很糾結(jié)的問題是，目前市場上的具身智能人形機器人硬件同質(zhì)化嚴重，很多機器人公司使用的本體和其他組件都來自同一家上游供應(yīng)商，如諧波減速器和電機等關(guān)鍵零部件，能快速實現(xiàn)組裝�！�
在硬件相差不大的情況下，機器人的抓取能力和動作靈活性完全依賴于“大腦”的智能化程度。最終決定機器人能力高低的是依托于軟件的智能泛化能力。只有擁有強大的泛化能力，人形機器人才能適應(yīng)各種任務(wù)場景，具備真正的“可用性”。然而，在這位投資人看來，就泛化能力而言，目前還沒有哪家機器人公司的具身智能產(chǎn)品可以真正通過商業(yè)化的概念驗證。
上海市人工智能社會治理協(xié)同創(chuàng)新中心、上海交通大學(xué)清源研究院研究員劉志毅告訴澎湃科技，即便投資市場表面上火熱，人形機器人公司如雨后春筍般出現(xiàn)，仔細觀察會發(fā)現(xiàn)，行業(yè)內(nèi)大多數(shù)還停留在“Demo”階段，能真正落地商用的非常少。
“未來持續(xù)發(fā)展的具身智能公司或不到10家”
理想畫面中的具身智能機器人搭載大模型，能夠完成端到端的自主學(xué)習(xí)，掌握工作技能。在工廠的倉庫中，機器人可以自由穿梭，精準地挑選、分類和放置物品，高效而準確。但現(xiàn)實與理想還有差距。
劉志毅表示，“現(xiàn)在大部分所謂的具身智能機器人，對外展示看上去更像一間樣板房�！彼赋觯壳笆忻嫔洗_實能看到特斯拉、Agility、Figure AI等公司在人形機器人領(lǐng)域的頻繁動作，投資界和媒體的討論也非常多。機器人的動作控制、基礎(chǔ)抓取能力以及倒紅酒、煎雞蛋等細分場景的展示，讓人眼前一亮。但仔細觀察可以發(fā)現(xiàn)，這些機器人所做的事情差別不大，缺乏新意。機器人進入工廠工作，在性價比、穩(wěn)定性和適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力等方面仍有諸多難題待解。
即便當(dāng)前許多機器人企業(yè)比如智元機器人、特斯拉等在融資后宣布進入小批量量產(chǎn)階段，但實際來看，大部分量產(chǎn)主要集中在面向科研、高校等研究機構(gòu)，距離真正的規(guī)模化應(yīng)用仍然遙遠。
EX機器人總裁、中國機器人協(xié)會副會長李博陽曾表示，機器人公司需要考慮在什么樣的場景下能做出可批量生產(chǎn)的產(chǎn)品。首先要考慮市場是否真的有需求，如果做的是一個偽需求的項目，無論怎么做，都不可能實現(xiàn)批量化生產(chǎn)。
“現(xiàn)在很多機器人企業(yè)的產(chǎn)品，在需求場景下還沒有達到可用的狀態(tài)，這意味著它們還沒有達到量產(chǎn)的階段�！崩畈╆柗Q，無論現(xiàn)在是否真的“百花齊放”，現(xiàn)階段應(yīng)先考慮機器人是否可用、能否賣出去，再考慮降成本、批量化生產(chǎn)。
劉志毅向澎湃科技表示，距離理想中的大規(guī)模生產(chǎn)、廣泛應(yīng)用階段還很遙遠，保守估計需要5-20年分階段過渡。“目前這些機器人，無論是輪式、雙足還是帶有靈巧手的，想要實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)都非常困難。”他指出，要建立大規(guī)模生產(chǎn)的供應(yīng)鏈體系，所需資金投入巨大。
劉志毅估計2024年上半年公開表示在做具身智能機器人的公司可能已超過70家，但未來能持續(xù)發(fā)展的可能不到10家。如果無法獲得大公司的戰(zhàn)略投資，初創(chuàng)公司的生存將面臨困難。
前述投資人預(yù)計，在理想狀態(tài)下，具身智能機器人在產(chǎn)線實現(xiàn)批量生產(chǎn)大約需要五年，進入家庭市場可能需要十年左右。不過，現(xiàn)實難以預(yù)估。“說實話，這個賽道更像是一種信仰投資，你相信即可�！�
