文丨產業象限 山茶
編輯｜錢江
回顧整個2024年，除了持續發酵的AI大模型之外，人形機器人應該是這一年最具標志性的風口。
事實上，人形機器人的熱鬧與AI大模型也脫不了干系。
一方面，人形機器人一直被視為AI大模型發展的下一個階段，為一個智慧的頭腦賦予強大身體。大家還為這個新的階段取了一個更具未來感的名字——具身智能。
但另一方面，人形機器人又像是AI大模型遭遇瓶頸之后的一個新的發展方向。所以在今年7月舉辦的，以AI為主題的世界人工智能大會上，人形機器人反而喧賓奪主，成為這場盛會的焦點。
總之，回顧2024這一年，人形機器人火得十分倉促，它像是被AI推搡著，被迫地站到前臺。
但它又與在這一年里越努力越迷茫的AI大模型不同，人形機器人擁有非常清晰的目標，幾乎所有企業都在講落地、講應用、講量產。
據企查查數據，2024年截至11月底，國內新成立的機器人公司達到16.79萬家。另據IT桔子數據，2024年有41 家人形機器人企業完成56次融資，融資總額超50億元人民幣。從全球范圍內看，這一年更是有80多款各式各樣的人形機器人發布。
人形機器人已經不是一個新的產業，如果從波士頓動力成立的那一刻算起，人形機器人已經在歷史長河中走過了32年。
但即便如此，2024年也仍然可以被稱為“人形機器人元年”。從這一年開始，人形機器人不再是實驗室中的冷清身影，而是走向臺前，成為全球關注的焦點。
人形機器人，風起大模型
2024年，人形機器人之所以突然被廣泛關注，其實和一個關于AI大模型最本質的討論有關，即如何實現AGI（通用人工智能）。
這兩年，在OpenAI舉著Scaling Law的大旗高歌猛進之時，關于大模型和AGI一直有一個微弱但堅定的聲音，表示OpenAI的方法無法實現AGI。
提出這個觀點的是Meta首席科學家，被稱為人工智能三巨頭之一的Yann LeCun。
他認為智能不僅僅是大腦的產物，還涉及身體與環境的互動，所以真正的通用人工智能（AGI）應該具備像貓那樣探索周圍環境并從中學習的能力。
這套理念與主張“智能行為不僅依賴于信息處理能力，還依賴于智能體的感知和行動能力”的具身智能不謀而合。
所以在2023年人們爭相討論GPT到底是不是AGI的時候，人形機器人就已經為2024年的爆發做好了準備。
敏銳的人會很快抓住機會，所以2024年一開始，人們關于AI大模型的討論就很自然地過渡到人形機器人的身上，并成為驅動人形機器人轟然爆發的第一動力。
2024年3月，被稱為是AI大模型最大贏家的黃仁勛帶著9個形狀各異的機器人登上了英偉達2024年GTC AI大會的舞臺，打響了引爆人形機器人的第一槍。
從此之后，各個大廠有頭有臉的人物像是商量好一樣，開始一起涌入人形機器人的賽道。比如：
7月，前華為車BU自動駕駛系統CTO、首席科學家陳亦倫成立它石智航。
9月，原小米汽車自動駕駛產品技術負責人劉方離職，創立阿米奧機器人。
10月，地平線副總裁余軼南離職，投身具身智能創業。
12月，原追覓科技人形機器人業務負責人、創新機器人研究院負責人喻超離職，創辦鹿明機器人；同月，原百度集團資深副總裁李震宇離職，加盟它石智航；理想汽車前智能駕駛產品總監趙哲倫離職，加入余軼南。
資本同樣也毫不吝嗇。IT桔子數據統計，2024年人形機器人行業41家企業累計完成56項融資，累計融資金額50.95億元，其中融資超過一億美金的項目就有17個。
智能，從“大塊頭”到“小甜心”
人形機器人開始真正意義上火了。
但人形機器人卻不是一個初出茅廬的“小子”。如果從1968年，美國通用電氣公司（R.Smosher）試制的操縱型雙足步行機器人Rig算起，人形機器人已經有56年的歷史了。而即便以更多人知道的波士頓動力作為標志，從其創辦之日起，到如今也已有了32年的時間。
但在過去的這數十年里，人形機器人的發展卻并沒有太大突破。其核心的障礙在于，它缺乏一個足夠聰明大腦幫助人形機器人實現更強的泛化能力[1]。
直到2023年，AI大模型才為人形機器人的突破帶來曙光。
就像是為一塊木頭注入靈魂，作為專業水平超過大多數專家的神奇算法，大模型完全可以成為人形機器人的大腦，推動人形機器人向著一個更理想狀態前進。
事實也是如此，整個2024年，在大模型與人形機器人碰撞同時，軟件與硬件也開始融合。
Figure01與人類交流，圖片來源YouTube
比如OpenAI就投資了人形機器人公司Figure，并將ChatGPT裝進了人形機器人Figure01當中。
有了大模型加持的Figure01，能夠將人類的命令輕松轉化成任務，比如遞一個蘋果、放置好盤子，它還可以將咖啡膠囊放進咖啡機，如果膠囊位置偏了，Figure01可以糾正位置。
比如波士頓動力與豐田合作開發“大型行為模型”，一個專屬于機器人的ChatGPT，它可以幫助機器人獲取不確定性環境中進行隨機應變的能力。比如它可以讓機器人做醬汁燒注和涂抹任務，機器人可以跟隨面團位置的隨機移動而挪動勺子。
這樣的例子還有很多，上海交大教授盧策吾的穹徹智能具身大腦Noematrix Brain，可以讓機器人處理不規則的曲面物體，比如削黃瓜、刮胡子。UnixAI旗下Wanda機器人可以協助人類做豆腐湯，柔性機械手能夠“夾豆腐”。
顯而易見，在AI大模型的幫助下，人形機器人開始變得更加聰明。它不再是之前只會奔跑、跳躍、翻跟頭的“大塊頭”，轉而變成了可以幫助人類疊衣服、做飯、端茶倒水的“小甜心”。
落地，落地，還是落地！
如果你以為這樣就是人形機器人的終點，那顯然不是。因為這些被拍攝、被展示的靈巧，本質上都是“實驗室環境”下的表演。
就像趙括的紙上談兵，要真正的學以致用，人形機器人還需要更多的數據，更多的經驗和嘗試。
所以整個2024年，“智能化”之外，人形機器人的第二個關鍵詞就是“進廠打工”。
2024年5月，Tesla Optimus率先在X（原Twitter）平臺展示一段擎天柱在特斯拉工廠“打工”的視頻，視頻里的擎天柱在生產線上分揀電池。不久之后，Figure宣布與寶馬簽訂協議進廠打工，Figure01已經在寶馬工廠落地，并且Figure02的續航能力可以支持每天20小時有效工作。
擎天柱分揀電池包，圖片來源YouTube
在國內，優必選Walker S、小米機器人鐵大、小鵬iron、傅立葉GR-1也都紛紛到工廠擰起了“螺絲”。
這個階段，人形機器人就像是一個剛剛畢業的大學生，需要通過進廠實習來獲取工作經驗。
但對于人形機器人企業來講，僅僅是進廠實習似乎還遠遠不夠，大家似乎都還想要快一點，更快一點。
所以到2024年年底，越來越多人形機器人企業開始宣布“量產”。
在國內，智元機器人年底宣布計劃量產近千臺商用人形機器人，在這之前，傅立葉、宇樹都宣布過量產消息。
國外的量產甚至還要更早一些，曾獲得亞馬遜1.5億美金投資的Agility宣布量產人形機器人Digit，Agility甚至在美國俄勒岡州建立世界第一個機器人超級工廠RoboFab，宣稱目標一年生產上萬臺Digit。目前，Digit已開設第一條生產線，配備專門用于組裝機器人的頭部、手臂、腿部和軀干的工作站。
量產，對于硬件企業來說是一個非常重要的詞匯，通常它代表著技術成熟，商業場景閉環、應用穩定，所以企業才通過大規模制造來攤薄成本。而從企業的發展階段來講，也意味著企業走過了早期的研發投入階段，開始大規模創造收入。
從一個旁觀者的視角，人形機器人在2024年年初開始占上風口，許多追風者2024年年中才陸續成立公司，而到了年底，許多企業卻已經開始量產了。
所以回顧整個2024年，從智能化到進廠打工，再到推動量產，我們發現整個人形機器人行業都凸顯出一種爭分奪秒的緊迫感。
這種緊迫感，來自于人形機器人企業迫切地想要落地，想要應用，想要向市場證明自己的價值。
從理性的角度看，這樣的緊迫感多少讓人覺得企業有些太過著急，而對技術發展缺乏耐心。但如果回顧人形機器人的發展路徑，我們其實又能對這種著急表示理解。
畢竟因為不賺錢，過去30年里人形機器人已經受盡了“白眼”。波士頓動力從2014年被谷歌收購，又在2017年被賣給軟銀，最后在2021年被轉手給韓國現代，就是這種“白眼”最真實的寫照。
波士頓動力成為一個“四手公司”其實就在說明一個商業世界里最根本的問題，即技術如果不能與產業結合，不能創造商業價值，那再先進的技術也沒有意義。
類似的，2023年以來，AI大模型的發展軌跡也在論證同樣的道理。
所以，這一批人形機器人公司，在這個問題上其實已經想得非常清楚。他們深刻地認識到實現真正的具身智能是一個漫長而艱苦的過程。
而越是這樣，他們就越需要爭分奪秒的落地，去向市場、向資本證明自己，從而獲得更持久的耐心與更長期的資金支持。
這是一個現實的問題，也是整個2024年人形機器人行業的底色。
創新中心和產業催化劑
具體來看，對比2024年中美兩國人形機器人產業的發展軌跡，中國人形機器人產業的發展仍然體現出非常鮮明的中國特色。
而這個特色具體就落在“創新中心”上。
創新中心最早由國家發改委在2018年提出。這些年來，國家重點扶持的各個行業里，或多或少都有創新中心的影子。
但與過往創新中心往往隱藏在企業背后不同，整個2024年，人形機器人創新中心的出鏡頻率，要遠遠超過這個行業里的大部分企業。
從2024年年初開始，全國各地的人形機器人“創新中心”就開始紛紛成立。據「有界UnKnown」不完全統計，截至2024年底，從國家到地方，已成立的“人形機器人創新中心”已經達到9個。
各地積極成立人形機器人創新中心，一個重要的原因是想以創新中心為抓手，帶動當地人形機器人產業鏈的發展。這一點「有界UnKnown」年中的文章《誰會成為人形機器人第一城》中已經提到。
但除此之外，人形機器人行業仍然面臨許多挑戰，其中在行業基礎設施的建設方面缺口尤為明顯，比如具身智能數據集、具身智能大模型、仿真場景與數字孿生、開源社區等等。
而研發基礎設施與平臺的建設，是降低研發門檻、擴大產業規模和提高產品性能的前提，對實現產業規?；蜕虡I化起到關鍵作用。但這些問題單純依靠市場化的力量很難快速實現突破。
所以2024年，創新中心就承擔這樣一個建設行業基礎設施的角色，我們將其主要工作概括為三個部分。
其一是建立開源生態。
開源生態通過共享代碼、工具和資源，降低研發成本，加速新技術的商業化進程。從過去二十多年信息技術的發展歷程看，開源生態在產業發展過程中都扮演者重要的角色。
在人形機器人領域，開源生態的建設涉及硬件、軟件、數據，以及開源社區等多個部分的建設。
今年7月份，位于上海的國家地方共建創新中心（以下簡稱上海創新中心）在WAIC上發布了國內首款全尺寸通用人形機器人公版機“青龍”，并對齊進行開源。
上海創新中心青龍機器人，圖片來源CSDN
到年底的11月份，位于北京的國家地方共建具身智能機器人創新中心（以下簡稱北京創新中心）也宣布了天工開源計劃，將陸續開源其旗下人形機器人“天工”的結構圖紙、軟件架構、電氣系統、數據集、運動控制訓練框架等內容。
此外，北京創新中心還計劃聯合高校、科研院所、集成商等具備人形機器人二次開發能力的機構，共同打造具身智能開源開放社區。而在更早之前，上海創新中心則上線了全尺寸人形機器人開源社區“OpenLoong”。
有機器人領域的從業者向「有界UnKnown」表示，當前國內人形機器人還處在非常早的階段，因此許多企業都在攻克同樣的問題，重復造輪子，開源生態的建立能夠幫助企業減少相關的重復投入，從而將有限的資源集中在解決專有技術上。
其二是機器人訓練與數據采集。
如大模型訓練一樣，人形機器人訓練也需要非常龐大的數據支持。但又與大模型可以通過公共互聯網采集數據不同，人形機器人的每一段數據都需要專門采集。但由于訓練數據采集成本高昂，因此也成為制約當前人形機器人發展的一個重要因素。
在上海浦東張江，上海創新中心二樓有一個專門的場地，用作給各大人形機器人企業訓練和數據采集使用。2024年全國各地已有多家廠商將自家的人形機器人送到這里集訓。
上海創新中心總經理許彬表示：“組建機器人訓練場是國地中心今年（2024年）下半年最重要的工作之一，這主要是為了解決當下對人形機器人發展形成掣肘的場景落地和數據不足問題。"
按照規劃，這個訓練場將落地在浦東張江模力社區，可容納100個人形機器人同時訓練，并計劃在2027達到1000個。
而除了實地訓練場地，各地的創新中心也在積極搭建虛擬訓練場地。
比如北京創新中心在2024年4月就啟動了具身智能數據集與數據應用平臺建設。一個月之后，上海創新中心推出了“開源道場”MiniDojo，成為國內首個首個對標特斯拉虛擬訓練場Dojo的原型。
第三是制定標準。
比如，為解決以雙足、四足為代表的具身智能機器人腿式機器人運動性能指標不統一、試驗條件不一致、測試方法不規范等問題，北京創新中心參與發布國家標準《腿式機器人性能及試驗方法標準》。比如為解決數據采集不規范的問題，北京創新中心聯合11家數據集共建單位，牽頭編寫國內首個具身智能數據采集標準。以及為了規范行業評級與機器人應用落地，北京創新中心聯合業內多家權威機構起草了《人形機器人智能化分級》標準。
除此之外，創新中心還在建設人才培養體系、投資孵化等方面發揮作用。
比如上海創新中心與上海大學合作，推動全國首個人形機器人本科專業在上海落地，以及聯合上海市組建一個百億基金，幫助更多初創企業能夠進入機器人賽道。
總而言之，整個2024年，創新中心專注于解決發展具身智能機器人關鍵共性技術問題。它就像是一個企業內部的研發中臺，通過充分調動市場資源，為人形機器人行業的發展起到一個加速作用。
他們不是要孵化一家、兩家有競爭力的人形機器人企業，而是要打造一個有競爭力的人形機器人產業生態鏈。
這與美國人形機器人行業依靠特斯拉、Figure和OpenAI的頂尖企業帶動不同。中國人形機器人行業的發展，體現出了一種“集中力量辦大事”的特點，這一直是中國的制度優勢，而這種優勢在人形機器人的產業發展中也得到了充分的展示。
人形機器人，走出中國節奏
總而言之，在創新中心的推動下，也在于國內創業公司的努力，人形機器人雖然發源于歐美，但2024年中國在人形機器人賽道上的進步也可以稱得上獨樹一幟。
這一點在人形機器人企業數量上可以得到一些體現。
根據M2 Consulting的數據，2024年全球人形機器人整機企業總數超過150家，其中中國、美國和日本的企業數量占全球份額超過65%，而中國擁有43家人形機器人整機企業，成為數量最多的國家。
這一點，源于中國過去在機器人產業上積累下來的優勢。畢竟中國已經連續多年蟬聯世界第一大機器人生產國，擁有堅實的產業鏈支持。
舉一個簡單的例子，人形機器人最燒錢的核心零部件分布在執行器，三大執行器（線性執行器、旋轉執行器、 靈巧手）占人形機器人主要零部件價值量的73%。
與歐美國家相比，中國的執行器具備成本優勢。根據《2024年人形機器人核心執行器市場分析報告》，中國的制造成本普遍比歐美低30%-40%。
除了核心零部件成本上的優勢外，中國還擁有廣闊的人形機器人消費市場。
不提未來前景廣闊的人形機器人家庭應用場景，僅以目前大多數機器人進廠打工的目的地——汽車工廠為例。
據乘聯會的數據，從2020年起，中國汽車銷量占世界銷量的份額就持續上升，在2023年達到33.8%，2024年進一步上升至34.1%。在新能源汽車領域，2024年1月~11月，中國在世界新能源汽車市場的份額已達到70%。
這些優渥的條件讓中國市場也對人形機器人的應用有了更高的期待。
自工業社會以來，中國的科技發展之于西方就一直是一個跟隨者的角色，“copy to china”是這些年里的一個重要底色。
2022年底，大模型橫空出世，中國產業界一度非常興奮。
其中一個原因是，相比之前多次技術革命中，中國都因為各種原因而錯過，或者珊珊來遲不同。這一次以大模型為代表的AI技術革命，讓中國可以真正意義上與歐美站在同一起跑線上。
在最激動的時候，中國科技界許多有頭有臉的人物都喊出中國的AI大模型與美國只有五個月差距的口號。可以說，這是我們第一次距離一直追逐的對手如此之近。
但經過近兩年的發展，所謂五個月的時間差距或許并不客觀，而且這種差距，隨著時間的發展，甚至有一些越來越大的感覺。在這樣的背景下，人形機器人的出現讓中國的產業界又看到一個新的希望。
與AI的發展受制于數據、芯片等關鍵技術不同。在人形機器人領域，中國不僅擁有產業鏈上的優勢，還沒有太多關鍵技術上的桎梏。
這一次，中國和歐美真站在了一條非常接近的起跑線上，中國在人形機器人領域比在AI大模型領域更有希望引領世界。
回顧整個2024年，在全國各地創新中心的推動下，在中國人形機器人企業的不斷努力下，中國人形機器人產業已經初具規模，并且逐漸走出自己獨特的節奏。
但作為實體產業，人形機器人顯然也很難同互聯網、AI等以軟件應用為主的行業一樣，經歷一個快速爆發的時期，其龐大的產業技術設施，和關鍵技術的突破都需要大量的時間進行培育。
因此，我們相信人形機器人產業會有一個廣闊的前景，但我們同樣也需要尊重實體產業的發展規律，給予更多地耐心和支持。