人形機器人的未來，藏在人工智能的歷史里

（圖片來源：攝圖網(wǎng)）

作者|知勇 來源|錦緞(ID：jinduan006)

自去年8月發(fā)布《》這份報告以來，我們始終密切關(guān)注人形機器人賽道動態(tài)。去年的一波熱潮過后，今年6月以來，人形機器人概念再度爆發(fā)，多次出現(xiàn)集體漲停。

橫空出世的ChatGPT，不僅打破了沉寂許久的AI圈,也讓更多人開始期待AI與人形機器人結(jié)合產(chǎn)生的1+1＞2的效果。

今年5月份特斯拉股東大會上，馬斯克對人形機器人提出雄心勃勃的目標(biāo)，其推測人形機器人遠(yuǎn)期需求將達(dá)100億臺，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過汽車需求。即使最終只達(dá)到預(yù)期的十分之一，產(chǎn)業(yè)空間也是一個極其誘人的數(shù)字。

而硬幣的另一面，“人形機器人只存在于科幻電影”、“人形機器人落地難”、“人形機器人只適合在工廠”等質(zhì)疑聲從未間斷。畢竟，在舉世矚目的2023世界人工智能大會上，特斯拉Optimus人形機器人并不能動，成了名副其實的鎮(zhèn)館展品。

很多人也開始懷疑自己是否在追逐白日夢，而這個白日夢是他們從《終結(jié)者》、《機器人管家》等科幻電影中激發(fā)出來的。

如果你是一個長期關(guān)注機器人領(lǐng)域的人，自然會有一個疑問，為什么人形機器人經(jīng)歷了數(shù)次風(fēng)口還是不能落地，難道那些做人形機器人的公司都是為夢想窒息嗎，人形機器人的炒作何時休？

其本質(zhì)是，技術(shù)的發(fā)展不是線性的，雖然長期來看呈現(xiàn)波動向上的趨勢，但中間過程是起起落落，甚至是高開低走。

在最喧囂的時候，我們需要不斷打破線性預(yù)期。透過AI的發(fā)展歷史，或可更加冷靜看待人形機器人的成長軌跡。

一

從過去的AI看現(xiàn)在的人形機器人

1、AI是怎么發(fā)展到這一步的

“機器能思考嗎？”1950年，計算機先驅(qū)艾倫·圖靈在他的傳奇文章《計算機機械與智能》中提出了這個問題。

在1956年美國的達(dá)特茅斯會議上，約翰·麥卡錫等一眾世界頂尖科學(xué)家首次提出了“人工智能”一詞，標(biāo)志著人工智能的正式誕生。

之后人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出一路高歌的趨勢，科學(xué)家們對人工智能做出了大量樂觀的暢想和預(yù)測，致力于盡快開發(fā)出能夠通過“圖靈測試”的人工智能。

可惜好景不長，在20世紀(jì)70至80年代，由于技術(shù)不足，然而許多人工智能程序更像是“玩具”，沒有實際應(yīng)用前景。人工智能的發(fā)展第一次陷入沉寂。

在這之后的數(shù)十年，科學(xué)家們一直沒有停止追求真正的人工智能。但事實上，所謂的人工智能卻常常被調(diào)侃為“偽智能”，只能按照程序設(shè)定執(zhí)行特定指令。

直到2016年，也就是人工智能誕生60年后，谷歌的AlphaGO擊敗圍棋世界冠軍李世石。AlphaGO用4比1的戰(zhàn)績告訴世人思考和創(chuàng)造力不再是人類獨有的技能。

一朝成名天下知，AlphaGO的勝利給人們帶來了無限遐想，“人工智能”這個概念的熱度一下子達(dá)到了前所未有的高度。

AlphaGo的突破在于：它可以自行深度學(xué)習(xí)進(jìn)行走棋和預(yù)測，不需要人來設(shè)計算法“找特征”。表面上看AlphaGo比世界冠軍更會下棋，背后是其不再使用蠻力算法，而是通過算法層面的創(chuàng)新及大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從錯誤中不斷學(xué)習(xí)，最終展現(xiàn)出超人水準(zhǔn)。

這場人機大戰(zhàn)在當(dāng)時無疑是人工智能發(fā)展史上的一個高峰，市場頗為一致地相信人工智能產(chǎn)業(yè)奇點將近，或?qū)⒋呋乱惠啴a(chǎn)業(yè)革命。IBM等科技巨擘均重金投資人工智能。

在國內(nèi)，人工智能同樣掀起了一輪技術(shù)創(chuàng)新的浪潮。國內(nèi)商湯科技、云從科技、格靈深瞳等眾多人工智能初創(chuàng)公司受到投資界的普遍追捧。一切都預(yù)示著：人工智能的時代已經(jīng)到來。

然而，在高點過后，被寄予遠(yuǎn)大前景的人工智能并沒有大范圍成功，相反，卻很快失去了光環(huán)，迎來“人工智能的寒冬”。伴隨著人工智能再次沉寂，市場一度出現(xiàn)了AI泡沫破滅的悲觀論調(diào)。

直到ChatGPT上線，AI再次從低谷沖上高峰。似乎一夜之間，AI進(jìn)化成超級聰明的聊天伙伴，變成了能夠完成個性化任務(wù)的辦公助手。就像當(dāng)年的AlphaGO一樣，ChatGPT再次改變?nèi)祟悓I的認(rèn)知。

如今，圖靈等計算機先驅(qū)們在二戰(zhàn)后就夢想的AI技術(shù)正在一步步走向現(xiàn)實：AI能夠識別圖片和人，能夠回答復(fù)雜的邏輯性問題，能夠自己編寫創(chuàng)造性的文本，甚至創(chuàng)造曲譜等。

從全球商業(yè)化應(yīng)用上看，AI在金融、教育、醫(yī)療、安防、自動駕駛等領(lǐng)域已經(jīng)星火燎原。

2、相比AI，今天人形機器人走到哪一步了？

2021年8月，馬斯克在特斯拉AI日上發(fā)布人形機器人的概念圖，將人形機器人再一次帶入了大眾視線。同時期，亞馬遜、三星、谷歌等科技巨頭紛紛加大對人形機器人領(lǐng)域的投入力度，使得機器人賽道熱度驟然升溫。

時隔一年，2022年10月，馬斯克帶來特斯拉人形機器人，站在馬斯克旁邊的特斯拉Optimus，成為科技界的新寵。

今年7月的2023世界人工智能大會上，特斯拉Optimus變身“流量明星”引來大量人群圍觀，拍照、合影、直播。

特斯拉Optimus身高172cm，體重56.6kg，就是一個正常成年人的身形。其全身擁有28個自由度，手部有11個自由度，就如同人體的關(guān)節(jié)，可以實現(xiàn)靈活地抓握，且力大無比，可以單手舉起一臺鋼琴。

對人機器人而言，特斯拉Optimus的出現(xiàn)更像是當(dāng)年的AlphaGo面世，正給世人描繪更大的應(yīng)用前景。

因為馬斯克的號召力，市場對人形機器人的看多情緒被徹底引爆。畢竟馬斯克把很多不可能的事情做成了，大家都愿意跟隨他。也因為馬斯克，正在讓更多人深入地研究人形機器人。

二

人形機器人將再次沉寂，然后再次爆發(fā)

事實上，特斯拉目前沒有成熟的執(zhí)行器供應(yīng)商可以用于Optimus，而是需要自己定制，執(zhí)行器作為人形機器人的核心部件，集成了電機、控制器、傳感器等，每一種器件都是單獨定制的，設(shè)計并不容易。

正如一句老話所說：“對于人類來說很難的事情，對機器來說很簡單。”反之亦然。

以抓取場景為例，對于人來說，抓取觸碰是一件再普通不過的事，但對機器的驅(qū)動系統(tǒng)就提出了很大挑戰(zhàn)，一個機械關(guān)節(jié)想要觸碰雞蛋而不碎，背后需要非常精準(zhǔn)的電機扭矩控制，而且中間需要大量軟硬件結(jié)合的調(diào)試和學(xué)習(xí)。

目前，特斯拉僅制造了10臺Optimus人形機器人，所以拿個模型放在人工智能大會上也不足為奇了。

根據(jù)公司在二季度業(yè)績電話會上的透露細(xì)節(jié)，特斯拉Optimus人形機器人將在11月左右進(jìn)行更多的行走和任務(wù)執(zhí)行測試，在明年某個時候，將從特斯拉工廠開始嘗試，讓Optimus投入真正的生產(chǎn)活動中。在讓人形機器人變得更聰明以前，特斯拉要先考慮的是如何讓人形機器人在工廠工作時變得更熟練。

換句話說，Optimus人形機器人在工廠的應(yīng)用還處在試驗階段，其他應(yīng)用場景也只能排在更加后面。短期來看，這顯然要讓把養(yǎng)老的希望寄托在人形機器人身上的人群失望了。

特斯拉將Optimus定位為一款功能強大的機器人，可以執(zhí)行不同任務(wù)的能力，在生產(chǎn)和生活中都可以扮演非常重要的角色，未來在全球各地幫助數(shù)以百萬計的人。

但是馬斯克能否復(fù)制特斯拉電動車的成功，依然要打上一個問號，而它最大的挑戰(zhàn)是如何用極致的成本實現(xiàn)足夠發(fā)性能。畢竟馬斯克也不止一次跳票了。

比如電動皮卡Cybertruck，雖然馬斯克稱其是特斯拉的一張王牌，但這款車因電池供應(yīng)等問題多次被推遲交付，從2021年底推遲到2022年底，再又推遲到2023年中期。直到今年的股東大會上，馬斯克終于承諾將在年內(nèi)交付。

所以，如果馬斯克這兒的商業(yè)化不及預(yù)期，人形機器人很有可能會再次掉入起落曲線中的又一個低谷，沉寂在所難免。

類似的，AI未來可能一樣還會再次遇到沉寂期。以ChatGPT為例，未來會遇到一些瓶頸，而這個瓶頸之一就是數(shù)據(jù)要素。一旦人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被ChatGPT挖掘的差不多了，沒有新的數(shù)據(jù)投喂，ChatGPT如何迭代升級？

不管是人工智能還是人形機器人都曾經(jīng)歷了多個周期，歷過低谷和高峰，在起起落落中向上發(fā)展。然后，人們對它的期望越大，失望越大。

人形機器人上一次的高點是2016年前后，當(dāng)時國內(nèi)涌入了一大批新玩家，面對又一個新的技術(shù)浪潮，萬眾期待。但事后證明，當(dāng)時的人形機器人更像是大號玩具，當(dāng)初想象的情景并未在各行各業(yè)廣泛落地。最后活下來的所謂人形機器人公司也是寥寥無幾。

不過，人形機器人還會再次突破，未來達(dá)到一個新的高點。

從性能角度，還是以特斯拉為例，在他們看來，人形機器人等于沒有輪子的自動駕駛汽車。特斯拉電動車的自動駕駛能系統(tǒng)和視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在Dojo超級計算機的加持下，可以利用動作捕捉來“學(xué)習(xí)”人類，讓人形機器人的性能變強大。

從成本角度，目前市場的人形機器人動輒百萬元，而且性能還達(dá)不到人們的預(yù)期。但是如果成本降到50萬，甚至20萬區(qū)間呢，這就相當(dāng)于一輛中高端電動車的售價，如果性能達(dá)到一定程度，意味著大量普及的可能性。

比如在工廠中，用工業(yè)機器人加AGV，以及自動化的設(shè)備，替代大量人工，降低制造成本。但是工業(yè)機器人還無法代替精細(xì)活的關(guān)鍵崗位。假如人形機器人能夠勝任，人形機器人大軍將會越來越龐大。

更樂觀一點，未來特斯拉人形機器人真如以低于2萬美元的價格銷售。那么能夠打掃地板和清潔窗戶的人形機器人會讓我們的生活更輕松，就像家里的洗衣機和洗碗機一樣。

當(dāng)年特斯拉最開始的一款純電車型總銷量還不到現(xiàn)在一個月的銷售，如今Model 3已經(jīng)成了街車。背后是成本下降和性能提升的疊加效果。

值得一提的是，ChatGPT的出現(xiàn)為人形機器人提供了新思路——將大語言模型與人形機器人結(jié)合，通過圖像、文字、視頻等數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練，并引入多模態(tài)輸入，增強模型對現(xiàn)實中對象的理解，幫助人形機器人處理具身推理任務(wù)。濃縮成一句話就是以AI為人形機器人注入靈魂。

如果從長遠(yuǎn)來看，投資回報率才是影響全球?qū)C器人態(tài)度的關(guān)鍵。

以亞馬孫的無人超市為例。當(dāng)亞馬遜在市中心設(shè)立無人售貨的小商店時，相機、傳感器和射頻識別芯片組成的系統(tǒng)會自動計算購物車?yán)锷唐返目們r。雖然亞馬遜需要在自動化貨架和收銀系統(tǒng)上額外投資數(shù)百萬美元，但在人工成本上節(jié)省了，于是它在之后的某個階段就可以收回成本。

類似的，如果一家養(yǎng)老院的職工能用人形機器人替代，那么這時人形機器人所帶來的回報就不是以美元計算了，這時候的衡量標(biāo)準(zhǔn)變成了社會效率的提升。

總之，一旦人形機器人的性能和價格符合預(yù)期，將觸發(fā)新技術(shù)進(jìn)入正反饋閉環(huán)循環(huán)。那時人形機器人的發(fā)展就勢不可擋了。

三

為什么還要強調(diào)持續(xù)關(guān)注？

未來人形機器人還會再次沉寂，也會再次起來，離商業(yè)化漸行漸近。那為什么我們要持續(xù)保持關(guān)注呢？不同點在于，本輪人形機器人浪潮，中國隊不再是旁觀者而是深度參與者，甚至有望成為引領(lǐng)者。

過去十多年來，蘋果鏈、電動車產(chǎn)業(yè)鏈、家電產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，催生了一大批標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；牧悴考?。歷經(jīng)產(chǎn)業(yè)洗禮的他們具備一定的規(guī)?；a(chǎn)和定制化開發(fā)能力。同樣地，我國機器人產(chǎn)業(yè)鏈完整框架已初具雛形。比如三花、拓普、雙環(huán)、恒立、匯川、綠的、埃斯頓等，有機會更快切入人形機器人的供應(yīng)鏈。

依托中國成熟的供應(yīng)鏈，在看到特斯拉大規(guī)模量產(chǎn)前，我們會看到各種國產(chǎn)的人形機器人。比如達(dá)闥雙足機器人、傅里葉機器人。中國企業(yè)不再是處在微笑曲線的底部。就像和AI賽道一樣，不再只有谷歌等硅谷大公司，而有百度、阿里、科大訊飛等科技大廠。

未來機器人很有可能會成為科技博弈的一個焦點，以中美兩國主導(dǎo)的人形機器人“軍備競賽”已經(jīng)拉開序幕。如今的市場上不斷涌現(xiàn)出人形機器人技術(shù)的突破，并且更多的突破正在醞釀中。

編者按：本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號：錦緞(ID：jinduan006)，作者：知勇