人形機器人在歷史上一共爆火出圈過三次，第一次是在2000年，本田推出了仿生機器人ASIMO，成爲開創性機器人技術的象征；第二次是2016年波士頓動力機器人Atlas被員工毆打，引發了“人類請停止霸淩機器人”的哲學思考，以及三年後Atlas的奮起反擊；第三次則是最近，斯坦福炒菜機器人刷屏朋友圈。
從歷史看來，人形機器人這一極具技術含量的新賽道，似乎許多令人振奮的技術突破首次發生都在海外。
今天，人形機器人作爲“新質生産力”的代表賽道之一，在國內硬科技投資當道的大環境中，中國企業在該領域有彎道超車的機會嗎？
一場技術攻堅戰
早年行業裏大家都以海外企業爲隊標，尤其是Atlas會前後空翻跟人打架，是不少人‘賽博夢’的起點。海外公司一向的優勢是前沿技術突破速度快，但是往往做産品不計成本，譬如Atlas是液壓驅動，成本十分昂貴。
在這一點上，中國企業充分展示了降本量産的優勢：硬件技術創新、成本控制是當前國內投資人形機器人賽道的核心邏輯，中國擁有成熟的制造業産業鏈，中國制造是降低成本的主要方式之一。
人形機器人無疑成爲了國內近兩年熱門多的投資賽道，據公開數據統計，2023年國內人形機器人賽道融資案例共12起，行業累計獲得超20億元融資，其中就有7家企業單輪融資金額超億元。
“原來一直看不到跑出來的機會，不好出手，但現在進場，估值上漲非常快，如果能跑出來一家，回報會非常高。”有投資人表示。
在政策上，人形機器人也得到不少支持，去年11月，工業和信息化部印發《人形機器人創新發展指導意見》，提出到2025年，我國人形機器人創新體系初步建立，一批關鍵技術取得突破，確保核心部組件安全有效供給。
意見明確，到2027年，人形機器人技術創新能力顯著提升，形成安全可靠的産業鏈供應鏈體系，構建具有國際競爭力的産業生態，綜合實力達到世界先進水平。産業加速實現規模化發展，應用場景更加豐富，相關産品深度融入實體經濟，成爲重要的經濟增長新引擎。
從産業鏈看，其上遊核心硬件爲伺服電機、減速器、控制器、傳感器等，軟件則包括機器視覺、人機交互、機器學習、系統控制等；中遊本體制造商和以服務、工業場景爲主的下遊應用。
眼下，核心零部件已經不再構成國內做人形機器人的門檻，我國部分零部件的技術指標接近或達到國際領先水平，不過整體而言仍存短板。
正如優必選創始人所說，人形機器人行業沒有彎道超車的機會，只有腳踏實地地研發、持之以恒地投入，才能打贏關鍵核心技術攻堅戰。
“90後”創業團隊湧現
如我們所見，除了相關領域的龍頭企業在布局自研人形機器人，國內也有不少年輕的初創團隊湧現。
例如由“90後”科技博主、前華爲“天才少年”彭志輝創辦的智元機器人在去年12月完成了A+++輪融資，投資方多達11家；
雅可比機器人創始人邱迪聰也是一名“90後”，他曾參與或主導過美國航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）火星車研發、L4 級自動駕駛等項目，擁有超過八年 AI 與機器人跨領域研究和落地經驗。
在看到國內AI發展的浪潮後，邱迪聰決定回國創業，于2023年成立了一家家用、辦公室、商超等多場景解決方案的智能AI機器人公司---雅可比機器人。
通過大腦J-Mind和小腦J-Box, 機器人在不經過任何培訓（Zero-shot）的情況下可以移動到所需補貨的貨架前，並與專業零售機器人的貨架巡檢能力相結合，能夠高效的識別貨架的陳列狀態，把雪碧精准地放到空缺位置中，嚴格遵守貨品與貨品之間的距離間隔，從而自動完成貨架補貨和整理，形成發現問題到解決問題的閉環。
在邱迪聰看來，機器人有三個階段的叠代，在1.0時代叫做純機械控制時代，機器人在工廠裏面通過一些機械運動去做固定的執行。
到了這個2.0時代，開始接入算法，但主要是解決單一的任務，例如在工廠、酒店或物流場景中，我們能看到2.0時代機器人。
但即使是接入了AI的能力獲得了更高維度的感知，2.0時代機器人任務執行仍舊非常單一，在任務的理解和自己對世界的認知上面，還是完全空白的。
進入到3.0時代，隨著多模態模型的産生，開放詞彙感知模型的進化，以及大語言模型、基礎模型的革新，我們可以看到機器人開始逐步解鎖更多樣化的場景，甚至是能夠在多種場景執行多種任務。
探尋技術邊界
3.0時代的機器人，也是當前創業者們最聚焦的方向。其中，智能制造、商用服務和家庭陪伴將是人形機器人的三大應用場景。
雅可比的發展路徑，則涵蓋了商用服務和家庭陪伴。目前雅可比發布一款具身智能商超服務機器人，可以通過口頭指令讓機器人完成補貨與揀貨等任務。
在未來，邱迪聰則希望雅可比機器人不止在某一個場景執行某一個具體的任務，而是更希望它成爲人類的生活夥伴或者工作上的合作者，成爲人類能力的延伸，能夠橫跨家庭、商業、醫護、工業、農業等一系列場景，並且機器人將會擁有認知情感行爲能力。
現階段技術落點在勞動力的一個替代和補充上，是在機器人和人力成本之間做平衡。在雅可比內部，把機器人的矩陣職能劃分爲了兩個部分，一是情感線和情緒價值能力；二是功能和操作能力。
隨著機器人在商超不斷地與人交互，它的情感能力也會隨之而升級，在交互的過程中，機器人能夠持續加深對外部環境的認知，在數據上沈澱積累，也在交互算法和模型上不斷優化情感理解的能力。
當然，機器人一向是說起來容易，做起來難。哪怕是在工廠的流水線裏，許多複雜的場景機器人仍舊很以難適應。
圖靈獎獲得者、中國科學院院士姚期智則指出，具身機器人目前遇到的主要有四大挑戰：
第一，機器人不能夠像大語言模型一樣有一個基礎大模型直接一步到位，做到最底層的控制；第二，計算能力的挑戰，即使谷歌研發的Robotics Transformer模型，要做到機器人控制，距離實際需要的控制水平仍有許多事情要做；
第三，如何把機器人多模態的感官感知全部融合起來，仍面臨諸多難題需要解決；第四，機器人的發展需要收集很多數據，其中也面臨很多安全隱私等方面的問題。
“具身智能作爲學術或者實驗室研究課題它非常成立，但是如果說基于這個潮流，在今天就想去做一個通用機器人的話，我覺得挑戰是非常大的。”有AI投資人表示。
對此，邱迪聰表示，對于雅可比未來5年的規劃，非常有信心。“在創業之初，我們就做了許多理論驗證，即使是我們第一階段的商業服務機器人，也需要滿足許多技術的瓶頸和關節點，我們知道自己的邊界在哪裏，超出這個邊界就玩不動了，我們的未來規劃以及前瞻性的預測都在邊界條件之內。”
“Open AI的偉大之處其實不在于GPT有多火，而是它向全世界證明了這條路線是可行的。一旦可行，就把一個學術問題變成了工程化的問題，只要是工程化的問題它就會有一個確切的解決時間周期。”邱迪聰說。---（钛媒體創投家/來源: 钛媒體）
