每(mei)經記者(zhe)｜孔澤思    每(mei)經編輯(ji)｜陳(chen)夢妤    

在電影《星球大戰》中(zhong)，從(cong)勞動到生(sheng)活陪伴，人形機(ji)器人在各領域扮演(yan)著(zhu)(zhu)關鍵角色(se)。近兩年(nian)，隨著(zhu)(zhu)新一代人工智能出世，以(yi)及(ji)資本市(shi)場加強對未來產(chan)業(ye)的(de)投入，人形機(ji)器人開(kai)始逐(zhu)漸(jian)從(cong)科幻走向現實。

從資(zi)本市(shi)場近期表現(xian)看，人形(xing)(xing)機器人概念持續火熱，部分公司漲停連板。花旗全球(qiu)洞察分析師指出，預計未來25年，人形(xing)(xing)機器人市(shi)場規模將達(da)到驚人的(de)7萬(wan)億美(mei)元。

與(yu)此同時，人形機(ji)器人部分產品也已開始出售交(jiao)付，大有批量“進廠(chang)打工(gong)”趨勢。如(ru)2024年5月，特斯拉(la)研發的(de)二代Optimus人形機(ji)器人已進廠(chang)實訓，計劃2025年年底前量產銷售。在(zai)國內，如(ru)宇樹科技、達闥科技等廠(chang)商(shang)也均(jun)已布(bu)局(ju)。

除了工業(ye)領(ling)域，人形機器人離我們的生活(huo)還有多(duo)遙遠，何時(shi)能“飛(fei)入尋(xun)常百姓家(jia)”？當(dang)前行業(ye)發展難點又有哪些？

近日(ri)(ri)，杭州宇樹科(ke)技(ji)有(you)限公司創始人兼CEO王(wang)興興接受了《每日(ri)(ri)經濟(ji)新聞》記者（以(yi)下簡稱NBD）采訪。

杭州宇樹科技有限公司創始人兼CEO王興興 圖片來源：受訪者供圖

五年內能有終端產品出現

NBD：去年國內很多人形機器人“進廠打工”，您怎么看這個現象？宇樹人形機器人的落地現狀和未來規劃是怎樣的？

王興興：我覺得這是一個趨勢。我們過(guo)去幾個月(yue)與蔚來(lai)的汽車工廠有合作，就現(xian)場(chang)部署(shu)了人形機(ji)器(qi)人做現(xian)場(chang)搬運。這個領域目前基本處于試點階(jie)段(duan)，大家覺得這個方向有價值，就共(gong)同(tong)推(tui)進落(luo)地(di)部署(shu)，不過(guo)目前還(huan)沒有到真正的商業閉環階(jie)段(duan)。

我(wo)們(men)公司(si)主(zhu)要是賣本(ben)體，如果是做科研教育(yu)、AI公司(si)或(huo)者(zhe)個人買來玩，我(wo)們(men)完全(quan)歡迎。

但工業領(ling)域也在(zai)推(tui)進，比如我(wo)(wo)們(men)希望去工廠幫忙做一(yi)些簡(jian)單(dan)的生產裝配，或者一(yi)些簡(jian)單(dan)的搬運工作，蔚來汽車工廠就是(shi)(shi)典型(xing)例子。我(wo)(wo)們(men)其實沒有給自(zi)己定(ding)目標(biao)或者逼迫那么(me)緊(jin)，還是(shi)(shi)尊重整個市場的反應，等技術、產品(pin)和大家接觸(chu)到(dao)一(yi)定(ding)程度(du)了(le)，已(yi)經有一(yi)些更好(hao)的商業勢頭了(le)，我(wo)(wo)們(men)再大規(gui)模(mo)去推(tui)廣。

NBD：在人形機器人技術迅速發展的當下，面臨的最大瓶頸是什么？目前人形機器人應用領域中，哪些方面有可能實現突破性進展？

王興興：當(dang)下的(de)最(zui)大瓶頸，包(bao)括(kuo)人(ren)形機器(qi)人(ren)、四足機器(qi)人(ren)等，是基(ji)層AI在全球范(fan)圍內都沒有(you)達到(dao)一個(ge)像(xiang)初代GPT或者初代通用(yong)AI的(de)能力，這也是目前(qian)整個(ge)行業最(zui)大的(de)問題。

目前(qian)機器人(ren)本身，比如(ru)(ru)雙臂(bei)機器人(ren)或者(zhe)工(gong)業機器人(ren)，如(ru)(ru)果加了AI以后產生的(de)能效比人(ren)低，如(ru)(ru)速度比較慢、精度比較差、能干(gan)的(de)活比較少，其實很(hen)難替代人(ren)在工(gong)業領(ling)域的(de)價值，整(zheng)個商業閉(bi)環(huan)沒(mei)法跑通。

如果機器人AI的能(neng)力能(neng)突破一個臨界點，工廠基本工序能(neng)跑起來(lai)了，而且效率比較(jiao)高(gao)，價(jia)格也比較(jiao)便宜，可以實現商業閉環并大規模(mo)推廣，我覺得是最有價(jia)值的。

當然，目(mu)前(qian)硬(ying)件方面也有(you)些挑戰(zhan)，比如硬(ying)件的機械臂負載(zai)能力不夠(gou)，精度不太夠(gou)，成本(ben)有(you)點高(gao)，但這只(zhi)是工程上的問題。

所以，最大的(de)問題還是(shi)整個機(ji)器人(ren)AI沒有(you)突破一個臨(lin)界點，目(mu)前在具(ju)身智能(neng)或者(zhe)機(ji)器人(ren)AI這個領域，當下大家還覺(jue)得(de)機(ji)器人(ren)有(you)點笨(ben)拙，只能(neng)干(gan)一些(xie)固定(ding)的(de)活，但我個人(ren)比(bi)(bi)較(jiao)樂觀(guan)。再過(guo)三四(si)年，不會超過(guo)五年，比(bi)(bi)如在工業(ye)或服務業(ye)，能(neng)有(you)終端產(chan)品出現。

大語言模型是機器人模型的一部分

NBD：近期人形機器人火熱至極，但公司早期也不看好人形機器人，請問宇樹是怎樣調整發展戰略的？

王興興：2020年以前就有很多投資人問(wen)我(wo)，你們做(zuo)不做(zuo)人形機(ji)器人，我(wo)非常斬(zhan)釘(ding)截鐵(tie)地(di)說不做(zuo)，但為什(shen)么我(wo)們2023年初又開始(shi)做(zuo)人形機(ji)器人了？

其實(shi)最(zui)早(zao)在2009年(nian)和2010年(nian)，我自己做過(guo)小的(de)仿(fang)生人(ren)(ren)形機(ji)器(qi)人(ren)(ren)，當(dang)時遠沒有達到(dao)我的(de)預期，最(zui)大原因是(shi)當(dang)時全球(qiu)人(ren)(ren)形機(ji)器(qi)人(ren)(ren)的(de)控(kong)制技術不是(shi)特(te)別理想(xiang)，性能(neng)上不去，沒辦(ban)法(fa)看(kan)到(dao)實(shi)用價值(zhi)，當(dang)時我就堅(jian)持不做人(ren)(ren)形機(ji)器(qi)人(ren)(ren)。

但到(dao)了(le)2021年(nian)(nian)、2022年(nian)(nian)，全球科技對人(ren)(ren)(ren)(ren)形機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)非常(chang)關注(zhu)，并(bing)且在2022年(nian)(nian)底大(da)語言模型出來以后，AI技術產(chan)生了(le)質(zhi)變，已經(jing)看(kan)到(dao)AI賦能(neng)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)帶來的潛力(li)。大(da)家可能(neng)想(xiang)象不(bu)到(dao)，2022年(nian)(nian)底，我(wo)們(men)還(huan)沒做(zuo)人(ren)(ren)(ren)(ren)形機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)，但已經(jing)有一些客(ke)戶找上我(wo)們(men)想(xiang)買人(ren)(ren)(ren)(ren)形機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)。我(wo)覺得社會的共識、熱度，客(ke)戶對它的期待程度，已經(jing)足夠了(le)，所以我(wo)們(men)2023年(nian)(nian)開(kai)始正式做(zuo)人(ren)(ren)(ren)(ren)形機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)。

我們一直(zhi)希望(wang)公司的(de)商業化是(shi)相(xiang)對(dui)比較正向和(he)積極的(de)，本(ben)身產(chan)品是(shi)有(you)(you)人愿(yuan)意采購、社會對(dui)它有(you)(you)認可(ke)度的(de)。當年選擇做(zuo)四足(zu)機器(qi)人，是(shi)因為行業已經有(you)(you)些(xie)苗頭了，現(xian)在選擇做(zuo)人形機器(qi)人也是(shi)基于這樣的(de)情況。

NBD：從目前人形機器人的研發來看，大模型可重點解決哪些技術問題？主要應用在哪些方向？大模型和人工智能的應用有望降低研發成本嗎？

王興興：目前大(da)(da)(da)家說(shuo)大(da)(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)，一(yi)般(ban)在說(shuo)大(da)(da)(da)語言(yan)模(mo)型(xing)(xing)或者多模(mo)態模(mo)型(xing)(xing)，實際上(shang)這(zhe)部(bu)分(fen)是(shi)可以給機(ji)器(qi)人用的(de)，2023年我(wo)們就結(jie)合了OpenAI的(de)大(da)(da)(da)語言(yan)模(mo)型(xing)(xing)接口，但實際上(shang)大(da)(da)(da)語言(yan)模(mo)型(xing)(xing)本身(shen)是(shi)機(ji)器(qi)人模(mo)型(xing)(xing)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)，并不是(shi)全(quan)部(bu)。

比如跟機器人溝(gou)通(tong)的(de)(de)(de)時候，肯定需(xu)要(yao)語言部(bu)分，但(dan)實際上我(wo)個人認為機器人的(de)(de)(de)AI模(mo)型，本質上和語言模(mo)型還是有很大(da)區別。舉個最(zui)直觀的(de)(de)(de)例(li)子，在(zai)工(gong)廠里做(zuo)事的(de)(de)(de)機器人，完全(quan)可以不(bu)(bu)說話，我(wo)給它(ta)(ta)一個任(ren)務，它(ta)(ta)只要(yao)能(neng)干活就(jiu)行了，我(wo)并不(bu)(bu)需(xu)要(yao)讓它(ta)(ta)說話。

機(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)具身智能的(de)(de)(de)核心(xin)在于(yu)其(qi)(qi)執行任務的(de)(de)(de)能力，而不僅(jin)僅(jin)是(shi)對話。手機(ji)(ji)已(yi)經可(ke)以完(wan)成(cheng)簡單的(de)(de)(de)對話任務，因此機(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)需要更(geng)高級的(de)(de)(de)功能。但這(zhe)(zhe)部(bu)分訓練其(qi)(qi)實(shi)跟大(da)語(yu)音模(mo)型(xing)沒(mei)多(duo)大(da)關(guan)系，更(geng)多(duo)依賴于(yu)模(mo)仿學習，而且這(zhe)(zhe)個(ge)模(mo)型(xing)結(jie)構(gou)(gou)跟大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)結(jie)構(gou)(gou)也偏(pian)差(cha)比較大(da)。這(zhe)(zhe)是(shi)目前大(da)家已(yi)經看(kan)到(dao)的(de)(de)(de)方(fang)向了，但是(shi)整個(ge)體系沒(mei)有大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)那么成(cheng)熟(shu)。

在機器人(ren)具身智能領域，每(mei)家公司(si)的想法(fa)都不太(tai)一樣，技(ji)術路線和共性都不太(tai)一樣，這就導致了(le)其(qi)實很難評價發展(zhan)路徑是正確(que)還是錯(cuo)誤。

舉個(ge)最(zui)簡單的(de)例子，在(zai)大(da)語(yu)言(yan)(yan)模型圈，ChatGPT模型出來(lai)(lai)以前，就(jiu)有非常多語(yu)言(yan)(yan)模型結構(gou)，但大(da)家現(xian)(xian)在(zai)已(yi)經(jing)忘(wang)了(le)，因為發(fa)現(xian)(xian)GPT模型的(de)架構(gou)更有價值的(de)。現(xian)(xian)在(zai)人(ren)形機器人(ren)具身(shen)智能有點像ChatGPT出來(lai)(lai)的(de)前一(yi)兩年，大(da)家已(yi)經(jing)發(fa)現(xian)(xian)了(le)這(zhe)個(ge)方(fang)(fang)向(xiang)，要往這(zhe)個(ge)方(fang)(fang)向(xiang)做，但還沒有哪家敢說自己的(de)方(fang)(fang)向(xiang)絕對正確。

中小公司保持靈活至關重要

NBD：隨著AI技術不斷進步，對未來機器人高效輔助人類工作方面，您有什么期待？

王興興：“干活”是分好幾個階(jie)段的，目(mu)前AI模仿學習，做(zuo)一(yi)些固定工序的事(shi)情，已經(jing)完全可行。前段時間特斯拉展示(shi)過，在某個時間將一(yi)件東西拿到這里，這個技(ji)術很(hen)多公司都能做(zuo)，而且可以接近100%成功率(lv)。如果(guo)換(huan)件事(shi)，就要有新(xin)的數(shu)據(ju)去做(zuo)新(xin)的訓練，但這類事(shi)情已經(jing)能做(zuo)簡單(dan)的商業化了。

更(geng)進一步的(de)話，還是希望機器人能在工廠里做(zuo)更(geng)復雜(za)的(de)事情。比如把(ba)零部件更(geng)好地裝在一起或拆(chai)了(le)，現在都不在話下，而(er)要(yao)做(zuo)更(geng)復雜(za)的(de)事情，我覺得(de)可能要(yao)到明(ming)年(nian)后年(nian)了(le)。

更往前一(yi)(yi)步，就(jiu)希望機器(qi)人(ren)能(neng)通用，隨便(bian)找(zhao)一(yi)(yi)個(ge)機器(qi)人(ren)，我只要給它看(kan)一(yi)(yi)張照片(pian)，就(jiu)可以把產品裝(zhuang)起來(lai)；或(huo)者把一(yi)(yi)個(ge)機器(qi)人(ren)帶到你家里，不(bu)知道你家原本什么樣子，就(jiu)知道洗衣做(zuo)飯(fan)，把房間(jian)整(zheng)理好。

NBD：當前互聯網大廠、巨頭等都在加速進軍機器人領域，您覺得中小公司的機會在哪？貴公司商業化進展預期如何？

王興興：我(wo)們公(gong)司(si)成立至今已有(you)(you)8年(nian)時間，早期對于未(wei)來趨(qu)勢和方向還沒有(you)(you)那么(me)清晰的(de)(de)認識(shi)，但經(jing)過幾(ji)年(nian)的(de)(de)發展(zhan)，尤(you)其是與國內外多家(jia)大公(gong)司(si)接觸后，我(wo)逐漸意(yi)識(shi)到，對于中小(xiao)公(gong)司(si)來說，保持(chi)對前沿技(ji)術(shu)的(de)(de)敏(min)感性、預見(jian)未(wei)來并(bing)(bing)保持(chi)靈活性是至關重(zhong)要的(de)(de)。如果能夠預測(ce)未(wei)來1-5年(nian)的(de)(de)技(ji)術(shu)發展(zhan)、產品形態和市場格局，并(bing)(bing)提前做好準備，那么(me)公(gong)司(si)至少(shao)能夠穩定發展(zhan)。雖(sui)然不(bu)能保證成為行業(ye)第一(yi)，但能在早期階(jie)段有(you)(you)一(yi)席(xi)之地。

相比之下，大公司(si)由于內部流程(cheng)復雜，資源和溝通可(ke)能不夠順暢，有時候甚至在招聘方面也不如(ru)中(zhong)小公司(si)靈活，這限制了他們(men)的快速發展。

對(dui)于商業化(hua)，我(wo)(wo)們(men)公司一直非常重(zhong)視，并(bing)不斷探(tan)索合適的(de)商業模式(shi)。公司2016年(nian)成(cheng)立(li)，我(wo)(wo)們(men)在(zai)2017年(nian)開始接受四足(zu)機器人(ren)的(de)預(yu)訂訂單，2018年(nian)開始正式(shi)發(fa)貨，這表(biao)明我(wo)(wo)們(men)一直將商業化(hua)放(fang)在(zai)重(zhong)要位置。無(wu)論是(shi)四足(zu)機器人(ren)，還是(shi)人(ren)形機器人(ren)，我(wo)(wo)們(men)都是(shi)以市場需求為導向進行研發(fa)的(de)。

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