人形机器人在历史上一共爆火出圈过三次，第一次是在 2000 年，本田推出了仿生机器人 ASIMO，成为开创性机器人技术的象征；第二次是 2016 年波士顿动力机器人 Atlas 被员工殴打，引发了 " 人类请停止霸凌机器人 " 的哲学思考，以及三年后 Atlas 的奋起反击；第三次则是最近，斯坦福炒菜机器人刷屏朋友圈。
从历史看来，人形机器人这一极具技术含量的新赛道，似乎许多令人振奋的技术突破首次发生都在海外。
今天，人形机器人作为 " 新质生产力 " 的代表赛道之一，在国内硬科技投资当道的大环境中，中国企业在该领域有弯道超车的机会吗？
一场技术攻坚战
早年行业里大家都以海外企业为队标，尤其是 Atlas 会前后空翻跟人打架，是不少人‘赛博梦’的起点。海外公司一向的优势是前沿技术突破速度快，但是往往做产品不计成本，譬如 Atlas 是液压驱动，成本十分昂贵。
在这一点上，中国企业充分展示了降本量产的优势：硬件技术创新、成本控制是当前国内投资人形机器人赛道的核心逻辑，中国拥有成熟的制造业产业链，中国制造是降低成本的主要方式之一。
人形机器人无疑成为了国内近两年热门多的投资赛道，据公开数据统计，2023 年国内人形机器人赛道融资案例共 12 起，行业累计获得超 20 亿元融资，其中就有 7 家企业单轮融资金额超亿元。
" 原来一直看不到跑出来的机会，不好出手，但现在进场，估值上涨非常快，如果能跑出来一家，回报会非常高。" 有投资人表示。
在政策上，人形机器人也得到不少支持，去年 11 月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出到 2025 年，我国人形机器人创新体系初步建立，一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。
意见明确，到 2027 年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。产业加速实现规模化发展，应用场景更加丰富，相关产品 融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。
从产业链看，其上游核心硬件为伺服电机、减速器、控制器、传感器等，软件则包括机器视觉、人机交互、机器学习、系统控制等；中游本体制造商和以服务、工业场景为主的下游应用。
眼下，核心零部件已经不再构成国内做人形机器人的门槛，我国部分零部件的技术指标接近或达到国际领先水平，不过整体而言仍存短板。
正如优必选创始人所说，人形机器人行业没有弯道超车的机会，只有脚踏实地地研发、持之以恒地投入，才能打赢关键核心技术攻坚战。
"90 后 " 创业团队涌现
如我们所见，除了相关领域的龙头企业在布局自研人形机器人，国内也有不少年轻的初创团队涌现。
例如由 "90 后 " 科技博主、前华为 " 天才少年 " 彭志辉创办的智元机器人在去年 12 月完成了 A+++ 轮融资，投资方多达 11 家；
雅可比机器人创始人邱迪聪也是一名 "90 后 "，他曾参与或主导过美国航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）火星车研发、L4 级自动驾驶等项目，拥有超过八年 AI 与机器人跨领域研究和落地经验。
在看到国内 AI 发展的浪潮后，邱迪聪决定回国创业，于 2023 年成立了一家家用、办公室、商超等多场景解决方案的智能 AI 机器人公司 --- 雅可比机器人。
通过大脑 J-Mind 和小脑 J-Box, 机器人在不经过任何培训（Zero-shot）的情况下可以移动到所需补货的货架前，并与专业零售机器人的货架巡检能力相结合，能够高效的识别货架的陈列状态，把雪碧精准地放到空缺位置中，严格遵守货品与货品之间的距离间隔，从而自动完成货架补货和整理，形成发现问题到解决问题的闭环。
在邱迪聪看来，机器人有三个阶段的迭代，在 1.0 时代叫做纯机械控制时代，机器人在工厂里面通过一些机械运动去做固定的执行。
到了这个 2.0 时代，开始接入算法，但主要是解决单一的任务，例如在工厂、酒店或物流场景中，我们能看到 2.0 时代机器人。
但即使是接入了 AI 的能力获得了更高维度的感知，2.0 时代机器人任务执行仍旧非常单一，在任务的理解和自己对世界的认知上面，还是完全空白的。
进入到 3.0 时代，随着多模态模型的产生，开放词汇感知模型的进化，以及大语言模型、基础模型的革新，我们可以看到机器人开始逐步解锁更多样化的场景，甚至是能够在多种场景执行多种任务。
探寻技术边界
3.0 时代的机器人，也是当前创业者们最聚焦的方向。其中，智能制造、商用服务和家庭陪伴将是人形机器人的三大应用场景。
雅可比的发展路径，则涵盖了商用服务和家庭陪伴。目前雅可比发布一款具身智能商超服务机器人，可以通过口头指令让机器人完成补货与拣货等任务。
在未来，邱迪聪则希望雅可比机器人不止在某一个场景执行某一个具体的任务，而是更希望它成为人类的生活伙伴或者工作上的合作者，成为人类能力的延伸，能够横跨家庭、商业、医护、工业、农业等一系列场景，并且机器人将会拥有认知情感行为能力。
现阶段技术落点在劳动力的一个替代和补充上，是在机器人和人力成本之间做平衡。在雅可比内部，把机器人的矩阵职能划分为了两个部分，一是情感线和情绪价值能力；二是功能和操作能力。
随着机器人在商超不断地与人交互，它的情感能力也会随之而升级，在交互的过程中，机器人能够持续加深对外部环境的认知，在数据上沉淀积累，也在交互算法和模型上不断优化情感理解的能力。
当然，机器人一向是说起来容易，做起来难。哪怕是在工厂的流水线里，许多复杂的场景机器人仍旧很以难适应。
图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智则指出，具身机器人目前遇到的主要有四大挑战：第一，机器人不能够像大语言模型一样有一个基础大模型直接一步到位，做到最底层的控制；第二，计算能力的挑战，即使谷歌研发的 Robotics Transformer 模型，要做到机器人控制，距离实际需要的控制水平仍有许多事情要做；第三，如何把机器人多模态的感官感知全部融合起来，仍面临诸多难题需要解决；第四，机器人的发展需要收集很多数据，其中也面临很多安全隐私等方面的问题。
" 具身智能作为学术或者实验室研究课题它非常成立，但是如果说基于这个潮流，在今天就想去做一个通用机器人的话，我觉得挑战是非常大的。"有 AI 投资人表示。
对此，邱迪聪表示，对于雅可比未来 5 年的规划，非常有信心。" 在创业之初，我们就做了许多理论验证，即使是我们第一阶段的商业服务机器人，也需要满足许多技术的瓶颈和关节点，我们知道自己的边界在哪里，超出这个边界就玩不动了，我们的未来规划以及前瞻性的预测都在边界条件之内。"
"Open AI 的伟大之处其实不在于 GPT 有多火，而是它向全世界证明了这条路线是可行的。一旦可行，就把一个学术问题变成了工程化的问题，只要是工程化的问题它就会有一个确切的解决时间周期。" 邱迪聪说。
来源：钛媒体
