投资人看行业 | 机器人领域有哪些创业机会？又有哪些困难？
本文作者从CS和卡耐基梅隆大学毕业，现在在国内某一线AI大厂做财务投资，看了国内外小几百个机器人项目，希望对这个问题能带来些技术和资本的交叉视角。
放几个被投公司：
先说结论，这波机器人创业无论从技术角度，还是融资角度，都要赶上AI 2.0的宏观时代浪潮。上一辈工业机器人、机器视觉、核心零配件等已经是红海一片，对于创业者来说，很难打出差异化的产品和技术。
而机器人方向又是公认的“知易行难”，大家都知道我国在迈入老龄化社会，传统行业招工难、工人离职率高，想用机器来填补空缺职位。但是，为什么工厂里还是清一色的老龄工人，智能化程度依然很低呢？
实地调研了多个工厂和流水线后，症结还是机器人不够好用，因此无法适应大多数工厂的复杂场景，只能胜任极少数的简单环节，比如汽车喷涂、AGV搬运、物流拆码垛。
这也是为什么这5年左右，几乎很难看到新的机器人明星公司横空出世。各领域有生意的还是那几家，比如：
上游核心零配件
仓储机器人
商用清洁
商用配送
工业机器人
家用服务机器人
可以看到，传统的场景已经相当饱和，且下游集成商的利润被上游一步步压缩，并不推荐创业者进入。我们这两年也看到了一些“新”场景，现实的情况是，我身边的VC朋友们激动地看了一遍赛道里的公司，然后一个个又失去了兴趣。原因也很简单，伪场景太多了，大多没法落地。
另外，有些学术界过来的新机器人技术，这几年也在积极做产业转化。比如多机集群控制、软体机器人、微纳机器人等。产业时机是否已到，仍要case by case得判断，这些前沿技术能否落地，还需要时间来验证。
那么，到底哪些机器人的创业方向仍有机会呢？我认为是要深度结合“AI大模型软件+机器人本体硬件+细分场景”。来看一下大公司这几年在机器人领域研究什么：
谷歌，Intrinsic、PaLM-E；
微软，ChatGPT for Robotics；
OpenAI，放弃自己开发机器人，并投资挪威机器人公司1x
来盘一下谷歌的时间线：
2022年4月，Google Research联合Everyday Robot发布PaLM-SayCan，5400亿参数，能根据语言模型执行16个步骤的复杂任务；
2022年12月，发布机器人Transformer RT-1，在包含130k个episode的数据集上训练，使用Everyday Robots的13台机器人在17个月内收集而成；
2023年2月，发布视觉Transformer视觉模型ViT-22B，220亿参数；
2023年3月，发布视觉语言模型（VLM）PaLM-E，参数5620亿（ChatGPT 1750亿）。
与LLM的区别，VLM是对物理世界有感知，利用视觉数据来增强其语言处理能力。其中有2大显著能力：
1、机器人自主控制：PaLM-E 动态分析来自机器人相机的数据，实现机器人自主控制，无需预处理或标注数据。
2、机器人韧性：能对环境、外界干扰做出反应。
PaLM-E训练数据来自Say-Can、RT-1、ViT-22B，精确度从50%提升到80%-90%
这里举个例子，介绍谷歌的视觉语言模型（VLM, visual language model）是如何融合机器人动作和人类指令的。
无限逼近“真”人工智能的机器人
微软的时间线简单一些：
2023年3月，微软发布“ChatGPT for Robotics”论文，用ChatGPT来控制机器人。
说白了，之前是程序员写码，在特定语境下控制无人机、机器人，现在普通人可以下达指令，ChatGPT生成代码，结合物理环境识别，指导机器人工作。
ChatGPT for Robotics 效果：自主用积木拼出微软logo
而OpenAI之所以放弃了机器人业务线，就是因为软硬结合需要大量的数据、资金，并不是一件容易的事。OpenAI投资的1x，是个从2015年就开始做人形机器人的公司，最早只销售给养老服务中心，卖了100台左右。
后来，在 Google X 工作6年的华裔Eric Jang加入公司，担任AI负责人，大幅度提高了机器人与大模型相结合的技术能力，也因此拿到了OpenAI、老虎基金等头部资本的投资。
OpenAI投资的1x，发布了人形机器人demo
目前做大模型+机器人的最大难点，在于获取数据。谷歌和微软都选择了从收集家用动作入手，未来其他场景，比如办公室、街道、商场、工厂，如果能训练出来一个个小模型，融入到底层大模型里面，将会是创业公司的重要壁垒。
一句话总结一下：创业公司的机会不在于复刻谷歌的机器人大模型（大概率未来会开源），而是通过积累场景数据，打造切中细分场景需求的产品，从而形成壁垒。
本文来自微信公众号“siwei in AI”（ID:gh_0c2282b570d6），作者：siwei，36氪经授权发布。
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