投资人看行业 | 人形机器人的研究的意义是什么？
人形机器人不是一个新概念了，这段时间 Tesla、1x、小米又把人形机器人概念推上了风口浪尖。很多人问我，“在现实生活中看到人形机器人，还需要多少年？”这个问题很难给个确切的答案，以乐观派 Elon 的说法，2年内即可量产落地，而反观人形这么些年的研究历程，受限于场景、对复合技术的极高要求，也许至少3-5年才能探索到顺畅的商业模式。
我们到底需不需要人形？能怎么用？是否有开发的必要？这些问题争议性比较大，今天发表下自己的观点。
先说结论，人形机器人的研究的意义在于：1.开发最适应人类社会的机器人形态，实现终极机器替人，但场景需要新的突破；2.人形对软硬件复合技术的要求极高，奔着人形做研发的机器人公司能掌握最全面的技术栈。
第一台人形机器人于21世纪以前就诞生了
【I. 开发最适应人类社会的机器人形态，但场景需要新的突破】
人形机器人的目标是成为机器人界的iPhone，也就是终极、通用形态，我们拆解一下，所需的能力包括运动（下肢-底盘/四足/双足）、操作（上肢-单臂/双臂）、交互（脸）。通过排列组合，满足这些条件的机器人形态可以是：
-形态最简洁，类似Google Everyday Robot，移动底盘+单臂；
-运动能力最佳，半人马，四足+单或双臂；
-可范化性最高，人形，双足+双臂，也就是Tesla和波士顿动力的方向。
左至右：Google、BostonDynamics、Tesla
如果需要开发一台机器人，作为日常助手，最简单的方案可能是Everyday Robot的方案，可以完成生产生活中的大部分工种。但遇到需要上下楼梯、或双臂协同的工种，这个形态就有很大的局限性。由于人类社会的所有环节都是为人类行动设计的，因此，人形机器人可能是最适合人类社会的形态，技术成熟后，可以无缝嵌入所有环境。
另外，来看一组数据：2021年，中国劳动力缺口1,180万人、美国劳动力缺口710万人，全球人口将在本世纪中叶达到峰值。从补充劳动缺口的角度，需要一类机器人来替代工人，我们画过一张表来衡量替人顺序，概括来说：在中国劳动力成本尚低的背景下，通用机器人会先替代有一定学习门槛、工资门槛的技工，接着逐步渗透到其他象限。
先替代有一定学习门槛、工资门槛的技工，接着逐步渗透到其他象限
那么人形机器人近期到底能用在哪儿呢？以
而第二代的机器人有可能逐步渗透各大生产生活环节。举个例子来说，Tesla 的人形机器人将用于汽车产线。需要强调的是，在汽车制造流程中，传统存量机器人环节包括冲压 （机床）、焊接、码垛、喷涂等，以上环节的工业机器人已饱和。但仍有大量环节用到人工，比如各流程之间的搬运、安装车门车座等，这些都是传统工业机器人无法完成，也是人形机器人能进一步渗透的环节。
作为工业机器人渗透最高的行业，汽车制造产线上仍有大量人工环节
另外，人形机器人的造价和售价还没有共识。
2017-2018年时，国际公认一台人形机器人的成本30万人民币之内，目前降低到最低成本10-15万。
成本难下降的问题在于all-purpose，导致不能聚焦在某一个场景。据说 Tesla Optimus 目前物料成本20万美金，目标是2025-2027年，量产后售价2万美金（预计成本7-10万人民币）。
【II. 人形对软硬件复合技术的要求极高，奔着人形做研发的机器人公司能掌握最全面的技术栈】
人形机器人之所以离落地较远，其中一个限制因素是其对于技术的要求极高，尤其是运动控制软件、本体硬件之间的复合能力，这也导致我们看到的大部分 demo 机都站不住、走不稳、动作僵硬，很难完成劳动任务。注：波士顿动力作为特殊讨论，这家公司的产品虽然能跑酷，但属于不计成本地提升运动能力，实际工作中功耗极高、噪音极大，无法量产落地。
人形机器人硬件性能指标
我们来盘一下人形机器人的几大技术难点：
技术难点1：平衡整机功率、续航能力
从续航能力看，目前人形机器人大多只能续航1-2小时，未来预测可以提升到20小时，而对比人类工人可以持续工作7-8小时，机器人尚未达到可用的程度。
究其原因，人形机器人每个关节都需要大电机，导致整体功率大、续航短。这里面需要新的结构设计、算法设计。
技术难点2：运动能力、步态控制
尤其是国内做步态控制 (locomotion) 人才很少，下面总结了集中运动控制的技术路径，仍在探索中，格局未定。
整机控制技术路径对比
技术难点3：核心零配件，一体化关节
对比新能源车和人形机器人的成本构成：电池成本占比由38%降低到2%，电机电控成本由12%提升到39%。当前痛点在于成本高、定制化需求高。整机成本中，电机占比40-50%、减速器占20%。
人形机器人的电池成本占比由38%降低到2%，电机电控成本由12%提升到39%
其中，控制器、执行器都可以国产，特殊部位的零配件需要进口，需要平衡质量、价格、供货周期（国内定制需要2-3个月，进口需要8-10个月）。之前已经在做电机、减速器的厂家，由于只做过制造业机械，未来可能会催生新的上游。
仿生部件需要找科研团队定制，包括电子皮肤、人工肌肉、人工软骨等。
国内容易被制约的零部件，包括机械部件新材料、电路板相关的传感器和控制器、通讯模块芯片、电路管理芯片。
Tesla 6种定制电机和驱动器
【国内外人形机器人公司盘点】
顺着人形的技术路径去做的公司，可以说是给自己出了机器人界最难的一道题，各家进展各有不同，以下是重点公司盘点：
-海外量产标杆：Tesla bot
-海外运动性能标杆：Boston Dynamics
-从大模型切入：1x、Ameca
-海外其他创业公司：figure、Agility Robotics、Sanctuary AI、prosper
-国内公司：
@ 优必选科技 、小米CyberOne、腾讯Robotics X、钢铁侠、学校实验室（北理工黄强、清华赵明国、浙大熊蓉、中科大刑天）等
部分人形机器人产品参数对比
Tesla Bot，Optimus
-21年8月发布概念，6个月开发出来，重量73kg，电池2.3kwh，续航8h，身体28个自由度。
-目标是大规模量产，大量重复可替代的零部件，降低成本，用软件反哺硬件（比如从8个摄像头降低到3个）。
-自研6种电驱执行器，可拉动500kg的钢琴，响应速度高达10khz，但需要搭配谐波减速器（关节，用转速去换扭矩）。
-扭矩密度高，则爆发力强、消耗铜损低、所以optimus输出大时，续航长、发热低。
Tesla最新发布的视频中，机器人已经可以实现：1. 端到端动作生成、遥操作和示教功能；2. 下肢力矩控制频率高（估计达到1000hz），使得脚步足够轻，不踩破鸡蛋
波士顿动力
-1992年开始迭代，重量150kg，电池3.7kwh，续航1h。目标是展示超越人类的运动能力。
-驱动：液压，液体压缩泵产生高压液体，高压液体对输出泵做功。优势是力气大、执行器只需一个，劣势是维护麻烦、响应速度慢。金属3d打印制造。
-发展历程：1992年，从MIT实验室独立出来；2013年，谷歌以30亿美元收购；2017年，软银从谷歌手中买下，价格未公布；2020年下半年，Spot机器狗发售，售价7.45万美元；2020年12月，现代汽车9.21亿美元收购，公司年支出$1.5亿。
挪威/美国 1x
-历程：2015年成立的挪威公司，最早开发老年服务机器人，最近官宣做安防市场。
-团队： CEO，Bernt Børnich，挪威人。AI 负责人，Eric Jang，美籍华裔，Google X 高级研究科学家6年。
-产品：售价15万美金，身高175cm，体重76kg，单臂负重8kg，时速22km/h。
-最新融资：启动了名为NEO的人形机器人原型研发后，拿到OpenAI、老虎基金的投资。 - OpenAI COO Brad Lightcap评价：投资1x瞄准的是机器人硬件技术成熟，在AI加持下开拓更广泛的劳动力市场。
英国Engineered Arts，Ameca
-靠为娱乐行业制作动画人物起家，光场相机扫描真人+3D打印面部肌肉。
-Ameca接入ChatGPT后，能对人类语言展现流畅情绪和反应。
美国 figure.ai
-历程：2022年成立，2023年3月发布01号机器人的宣传视频，计划6个月之内推出测试产品。
-参数：和特斯拉相似，高1.67m，量59kg，电机驱动，续航5h。
-落地场景：仓储物流，已有5款原型机，2024年造50台机器人。
-创始人：Brett Adcock，连续创业者，个人投入$1000万。从波士顿动力、特斯拉、Google X、机器人实验室IHMC，挖来40位技术专家。
美国 Agility Robotics
-2015年成立，CEO为CMU博士，第一个推出商用人形机器人，准备在仓库里发力。
-B+轮融资1.5亿美金，亚马逊、索尼、东京电气TDK。
加拿大 Sanctuary AI
-2018年成立，上半身人形，下半身轮子，开始在商店进行测试。A轮融资$6,000万。
英国 Prosper
-2023年发布通用机器人demo，可以整理床铺（难度大，涉及柔性面料的识别和操作）、操作洗衣机，创始人曾任职于OpenAI、Scale AI。
优必选
-2023年报港交所，估值300亿人民币（PS 21年38x，22年43x）
-2020至2022Q3，收入7.4亿元、8.2亿元和5.3亿元，净亏7.1亿、9.2亿元、7.8亿元，累计卖出50万台
-收入占比：教育 68%、物流 10%、消费 16%、其他 6%
-利润：毛利 31%，销售费用率 46%、研发费用率 61%
总结一下，人形机器人目前受限于场景、技术、成本，尚未实现大面积落地，但我们相信，人形是能渗透人类社会的终极形态机器人，实现机器替人、补人。产业落地过程中，也会催生一众上下游公司。
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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