人形机器人大热,优必选、傅利叶智能的春天还有多远?

news2024/10/7 20:33:39

配图来自Canva可画

进入2024年以来,机器人领域仍然十分热闹。前脚,斯坦福大学华人团队开源的既会做家务、又会煎蛋煮饭的MobileALOHA机器人,在全网刷屏,让不少人直呼“机器人养老有望”;后脚,马斯克就发了一段特斯拉“擎天柱”,人形机器人折衣服的炫技视频,狠狠刷了一波存在感。

事实上,在过去一年中,在大模型与具身智能热潮的带动下,整个机器人行业的各种动作都快了起来。不管是政策端、学术端,还是产业端,都发生了不少变化。

一个被加速催化的风口赛道

2023年5月,英伟达创始人黄仁勋,突然抛出一个大胆预测:人工智能的下一个浪潮将是具身智能(Embodied AI)。简单来说,就是能理解、推理并与物理世界互动的智能系统,比如机器人、自动驾驶汽车。实际上,具身智能并非什么新概念,而是一个早在1950年,就已经诞生的概念。

最近一两年随着AI技术的突破,以及关键零部件性价比的逐渐提升,情况有所改变,学术界关于“具身智能”相关的学术论文持续涌现,相关政策的出台,都让人形机器人在市场上的热度明显飙升。

在政策端,主要国家及地区都把机器人产业发展上升到了国家战略。2023年10月,工信部等部委一连抛出多份重磅文件,并给出了官方发展目标:到2025年,人形机器人实现批量生产,2027年综合实力达到世界先进水平。

而在产业端,不管是谷歌、特斯拉、英伟达、阿里、小米,还是机器人创业公司,高校里的技术团队,甚至产业链企业,都在积极跟进相关产品和技术布局。比如英伟达发布了多模态具身智能系统NvidiaVIMA,微软在探索如何将ChatGPT扩展到机器人领域,OpenAI投资了挪威人形机器人公司1X Technologies,阿里千问大模型在实验接入工业机器人……

谷歌是更为显眼的存在。依托旗下两大AI研究机构——谷歌大脑和DeepMind,谷歌在具身智能上拥有众多技术路线,且各路线间有着技术延续性。比如,谷歌不仅推出了可以解决和适应多种任务的机器人AI智能体“RoboCat”,以及基于RT-2的机器人。

资本层面,行业投融资消息频现,产业融资动作频频。2023年年初,华为天才少年“稚晖君”离职创业,成立智元机器人,一度被资本追着“喂饭”,成功创下一年6轮融资的奇迹。

银河通用、宇树科技、加速进化等大批人形机器人公司,也都在这一年获得融资。不难看出,人形机器人这个赛道,正在被各方因素催化。

优必选重注物流、教育

作为国内“人形机器人”第一股,优必选在去年行业大火之际上市,可以说是精准地踩到了时代的风口。果然,上市之后短短几个月时间,股价便接连创下新高,其在业界的名气更是如日中天。但作为一家深耕行业十多年的人形机器人公司,直到2023年优必选依旧没有盈利。财报显示,2023年优必选净亏损为12.65亿元,经调整净亏损为8.17亿元,而2022年这两个数字分别为9.87亿元、7.82亿元。

从其业务构成来看,教育与物流是其业务构成的核心重点。财报显示,2023年教育板块以及其他产业定制板块的营收贡献有所下降,尤其是教育板块,营收占比已由2022年的51.2%降至2023年的32.9%;物流板块以及消费板块的营收占比则不断提升,分别由2022年的26.1%、13.1%提升,至2023年的36.9%、24%。从数据来看,优必选选择这两个方向进行押注,有其行业的必然性。

首先,教育行业、物流行业前景广阔,作为机器人应用的重要切入点,可以加速人形机器人走向商用。说到底还是因为人形机器人行业,重研发、高投入,商业应用落地难,只要先面向这种需求较为显著的市场打造产品,才能够起到“屯兵、屯粮”的效果,为长期发展做铺垫。

以教育行业来说,无论是大学研究机构还是国家科研院所,都需要借助最新的技术手段,来推进新技术的应用。比如,大学以及研究机构,可以结合研制交互、教学、竞赛等教育机器人产品及编程系统,分类建设机器人服务平台。院校可以通过组织院校大赛,培育创新模式的机器人服务形态,加速产学研转化……

无独有偶,智能物流机器人对于物流行业也是刚需,尤其是如今的智能仓,大多都有大量的物流机器人使用。而智能物流机器人业务,主要面向新能源车厂、3C电子设备工厂、电池产线等,提供导向机器人AGV、自主移动机器人ARM、无人物流车等产品,应用前景相对明确。

其次,优必选深耕人形机器人行业多年,是业内少数具备人形机器人全栈能力的技术公司,这使其在相关领域具备相当扎实的核心竞争力。优必选自2013年创立以来,就开始深耕人形机器人行业,历年财报显示,优必选每年基本都将50%以上的营收投入研发,这使其在人形机器人方面的技术积淀十分深厚,这对其拓展应用领域十分有帮助。根据财报,2023年在物流及消费赛道上,优必选分别取得47.9%、91.5%的营收增长,进一步印证了其实力。

配图来自Canva可画

傅利叶智能押注康复医疗

与优必选不同,傅利叶智能自2015年创立以来,就致力于康复机器人的研发和产业化,服务于医院、社区和患者家庭,为三级康复网络建设提供综合解决方案。经过多年发展,2019年傅利叶智能,开始启动通用人形机器人项目,逐渐从康复医疗走向通用机器人领域。从傅利叶智能目前的发展来看,康复医疗这个赛道大有可为。

首先,从市场规模前景以及供需缺口来看,该行业正处于快速爆发的一个节点,行业本身对康复应用的需求非常旺盛。康复医学是现代医学的重要组成部分,覆盖人群主要有残疾群体、老年群体、慢病患者群体等。随着社会人口老龄化趋势的演进,在康复医疗观念普及、政策利好等因素推动下,我国康复行业发展迅速,潜力巨大。

据业内人士透露,现阶段国内康复器械的市场规模约为500亿元,当前智能化程度较低,占比仅为1%—2%,但增速很快,未来智能康复机器人市场占比,将提升至10%以上,仅在医院场景即可达百亿规模。此外,从个人康复辅具市场来看,美国每年人均支出约合400元人民币,照此推算中国未来这一市场也将达千亿级,智能康复机器人会占很大比重。

从患者角度来看,功能性康复治疗属于刚性需求,客户需求非常强烈。而在现在的供给市场中,康复治疗师、康复医院匮乏、康复设备落后等问题比较突出,传统康复市场的设备亟待更新换代,以康复机器人为代表的新一代康复产品,正在成为康复医疗市场的重要力量。

其次,傅利叶智能在行业深耕多年,在康复医疗机器人领域拥有深厚积淀,并形成了以康复机器人为中心,打通设备、用户、机构的一体化精准康复医疗解决方案。康复机器人的关键是人机交互,而机器人识别用户的意图,正是通过力的感知和控制。如患有脑卒中、颅脑损伤、脊髓损伤等疾病的很多患者的肌肉力量不够,因此需要康复机器人助力,在这一过程中,机器人就可以通过力的感知与控制识别用户的意图。

而在技术方面,傅利叶智能以机器人智能化的“感知、处理、响应”为主线,凭借人体力量的反馈算法和高性能运动控制卡,实时检测用户的运动情况,让康复机器人模拟治疗师手上的“力道”,为用户提供“刚刚好”的康复辅助。另外,傅利叶智能自研的伽利略系统,还可以用于步态功能、心肺功能测评、老年病康复、疼痛康复等方面,目前其医疗成果已经在欧盟、美国、澳大利亚等方面,得到了认证和推广。

目前来看,康复医疗机器人公司在技术上具备较大可拓展性,未来一些领头企业将具备平台化的可能。毕竟,不论是上肢还是下肢,亦或是其他部位的康复机器人产品,底层技术都是相通的,复杂程度在于关节数量的多少,这也是傅利叶智能走向通用领域的依仗。

人形机器人的“春天”到了?

作为2024年最火的硬科技赛道,产业技术创新涌现出了无限可能。但繁荣之下,人形机器人仍不得不面临商业化困境。以前文提到的优必选来说,成立至今只有少数时间盈利,近几年一直在持续亏损,基于行业高研发投入的情况来看,在行业大规模应用成熟之前,亏损问题很难扭转。

首先,是人形机器人的成本依旧高昂,不利于人形机器人的大规模普及。近期,机器人创企开普勒机器人提及计划,将人形机器人价格控制约为2-3万美元(折合人民币14-21万元)左右。机器人创企智元机器人,预估未来其首款人形机器人远征A1的制造成本,将会被控制在20万元以内,明星企业特斯拉“擎天柱”人形机器人,成本预计在2万美元(约合人民币14万元)左右。

从人民币70多万元砍到20多万元,节省下50多万元的成本,这很考验各大机器人玩家的“算账能力”。业内人士认为,人形机器人之所以动辄造价百万,最主要的是硬件高昂的零部件成本,比如高性能控制器、高性能电机驱动等,几乎每一个都是动辄上万元的价格。一些需要进口或者专项定制的零部件产品,成本更是翻倍。如此一来,从头部、手部到脚部,人形机器人身上每一个零部件都是造价不菲,这使得其成本居高不下。

因此,要解决高成本问题,就需要从零部件入手,通过对机器人动力系统中的驱动器、减速器、灵巧手、传感器等部件,进行国产化替代、更换供应商、改进设计、加工方式,均可以有效降低硬件成本。另外,作为一款硬件产品,其之所以成本高还在于其行业规模不够。业内人士认为,随着大批玩家涌入机器人赛道,一些关键零部件出货量会逐渐上升,其成本将有望大幅降低。预计到2025年,人形机器人的成本,将会降低到目前成本的一半。不过即便如此,按照降低成本来算,人形机器人的售价仍然不低,或许还是很难达到规模普及的程度。

其次,就是人形机器人技术在实际应用场景中,尚存在很多技术欠缺。尽管目前展示的人形机器人视频中,不缺乏会跑酷、炒菜、剪纸的机器人。但在实际应用中,人们发现很多人形机器人,在生活场景或者工作场景变化的情况下,就很难适用。

比如,控制不好上楼、下楼,保持平衡不摔倒的节奏。现阶段人形机器人在可靠性、移动速度、操作精度、续航时间和人机协同等方面,仍存在一些不足,只能在一些特定的场景和工序中进行工作,因此它很难单独闭环完成一个工作任务。从这些因素来看,人形机器人距离实际落地仍然有点远。

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