时间:2025-08-03 20:44 作者:无谅
观察者网WAIC直播实录:AI大潮下的具身和人形,中国在跟跑还是并跑?,观察者网主播叫什么
当特斯拉Optimus再度更新、波士顿动力Atlas秀后空翻,全球目光再次聚焦“具身智能”与“人形机器人”。观察者网在2024 WAIC现场邀请智源、美的、格灵深瞳、真格基金四位一线操盘手,追问一个核心命题:在AI大潮奔涌的当下,中国究竟是在“跟跑”美国的脚步,还是已经与之“并跑”甚至准备“弯道超车”?从电机供应链、强化学习算法,到落地场景与资本路径,这场一个半小时的尖峰对话给出了答案——也留下了更大的悬念。
以下是7月27日上午,北京智源人工智能研究院研究员赵仲夏、美的人形机器人创新中心主任奚伟、格灵深瞳技术副总裁兼算法研究院院长冯子勇、真格基金投资经理陈勉诺在观察者直播间的对话实录:
从左至右:北京智源人工智能研究院赵仲夏、美的集团奚伟、格灵深瞳冯子勇、真格基金陈勉诺 (点击观看直播回放)
文字实录:
奚伟:大家对于美的可能一开始的印象都是家电行业,包括我加入美的之前,也对美的业务并不了解。但事实上,美的在 2016 年开始就开始做一些全球化的布局,包括To B的转型,从2016 年开始收购包括库卡机器人相关的机器人的领域,目前美的To B领域有四大板块:第一是楼宇科技,借助美的在暖通上面的积累,把技术应用在楼宇相关领域,尤其商业楼宇;第二个是工业技术,也是美的在核心零部件上对整个工业进行赋能,包括电机、减速机相关的一些产品;第三个就是机器人与自动化,是在 2016 年收购库卡之后建立一个新的业务板块;第四个是正在建立的一些新业务板块,包括美的医疗、美云智数等一些新的 AI 的技术。
人形机器人是我们去年才开始做规划的,我们认为美的进入人形机器人是有天然的优势的:第一,我们在零部件上有已经有一些技术的一些积累;第二,在整机上我们已经开始有完整的产品线,人形机器人作为下一个阶段的一个新赛道,我们应该当仁不让,要去切入这个赛道。所以说从去年开始,我们在人形机器人上去做一些尝试,通过一些项目去积累技术。今年,我们开始大力发展人形机器人相关的一些产品,包括应用的一些尝试。
赵仲夏:原来美的不只是一个家电公司,还是一个智能制造的公司,同时还是一个机器人的公司。说到智能制造,我想知道美的从2016 年收购库卡到现在已经快十年了,这十年中我们服务的主要客户是什么?
赵仲夏:太棒了,汽车制造、船舶,都是中国制造业最关键的行业。然后我们来问一下冯院长。我们知道格林深瞳应该是中国第一家 AI 领域的计算机视觉公司,也是中国第一家上市的 AI 领域的计算机视觉公司。能不能跟我们介绍一下格林深瞳和您这边所在研究院?
赵仲夏太棒了,格林深瞳在大模型时代依然有自己的动态、多模态的基础模型诞生,这很难得,因为多模态赛道已经没有太多玩家了。然后是勉诺,至少从我一个外行人角度思考,真格基金应该是我最开始听到的三家投资机构之中的一家。能不能介绍一下真格基金在做什么?您个人会比较关注什么方向?最近有没有在投一些好玩的项目?
赵仲夏:对,在产学研端的话投资是必不可少的。那我们就进入到人形的话题,奚老师给我们介绍一下人形机器人这个品类?人形机器人到底是由什么组成的?它主要在做什么?
奚伟:好的,人形机器人一直是一个大家关注的热点,最近可能更热一些。其实早在 70 年代,人形机器人就开始发展了,中间也发展了很多代。但我觉得比较有特色的就几个。一个是 2000 年的时候,本田出的阿西莫机器人,2011年又做了一些改版。然后是波士顿动力的Atlas,都是一个标杆性的产品,但从我们历史发展来看,之后到 2022 年,特斯拉发布了 Optimus 之后,把人形机器人带到了一个新高度。
当然我觉得是离实际的应用还有一段距离,但随着技术的不断发展, 5 到 10 年之内应该会有很大进步。
从应用角度来去看,现在人形机器人是有一定瓶颈的,大家还在探索阶段。最近看到有几个新的投资事件,比如上汽要引入 500 台人形机器人,真正进工厂开始做尝试。所以我觉得通过应用的牵引,会使人形机器人发展迭代速度越来越快,我也相信在未来3到5年,整个机器人产业的发展会有一个巨大进步。
从产业链的角度来去看,人形机器人这几年,尤其是核心部件产品,包括关节模组、传感器也有巨大的进步,所以成本会大幅下降,这些都是机器人大发展的重要原因。
赵仲夏: 好的,我们感觉就是人形机器人已经发展很多年了,就像您刚刚聊到的,日本那边有阿西莫,美国 20 年前就开始做波士顿动力,也有一些出圈的工作,但从来没有像最近的中国和美国一样百花齐放。此外,以前都是一两个出圈的机器人,这次感觉有上百个出圈的机器人了。
我也想问一下冯博士和勉诺,人形机器人发展这么多年,本次的像美的、宇树、智元的人形机器人和早期的阿西莫和波士顿动力相比,到底有什么区别?
冯子勇:从我的角度来说,刚才也讲到,过去很多机器人的控制是以规则或者以硬编码为主。现在我们有了强化学习,有了VLA,可以把这个模型的训练融合到机器人里面。我们可以看到,随着数据的积累,机器人的能力会不停地提升。比起我们手写规则,它的上限会更高,效果也会更好。这是我从机器学习这个层面上去看到的。
赵仲夏: OK,然后勉诺是否能来表达一下,您觉得这次人形机器人和之前的有什么主要区别?
陈勉诺:我们也一直在关注具身领域的发展。我们看到波士顿动力早年的时候,其实以液压传动为主,今天的机器人大家都普遍用电动传动,这个是一个很大的本质区别,因为液压传动到电动传动能够在里面加入到很多新的智能算法。第二个点是以前大家是基于rule-base的方式去做控制学来实现机器人的运动,今天我们可以用 learning-base 的方式来去实现更多任务的泛发性,比如说可能在 manipulation 操作层面上带来一些新的可能性。
在今天,中国本土的供应链能力也得到了这个大幅的提升,所以在这一波的机器人浪潮里,中国的企业玩家越来越多,可以推导到当年的电动汽车领域。我们最开始电动汽车领域整个产业链也是相对落后的,但在整个的电动车领域发展之后,我们对于新的产业链有了巨大的技术提升。
赵仲夏: 您说得很对,之前大部分波士顿动力都是液压形式的,这次我们看到的几乎所有人机器人都是电机形式的,而中国在电机领域做了很多很多的技术储备,供应链的优势也很高。
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