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我本人其实在这两年就开始看双臂机构、看人形机器人,我其实是非常期待的,我觉得有很多场景里面是需要更多的人形机器人、协作机器人、工业机器人协同作业的。比如有些场景是需要人形机器人的,在一些柔性制造的环节,需要工人一只手抓这个,一只手干那个,两只手的任务还会转换,这样肯定是人形机器人的作业效率比较高;在一些轻量级的汽车制造场景里面,其实更需要高速的双臂协作机器人保证更精准的加工,无论是足式的还是轮式的,都可以让这个机器人在工厂里面完成多种任务,所以我觉得这里面有非常大的机会。
两种不同的业务各有价值,我们还是保持一个比较开放的心态。因为我觉得现在机器人整体技术还是在收敛的过程当中,所以我觉得不管是单独做大脑的团队,还是更钟情于机体控制的团队,以及大脑+本体或者其他各种各样业务组合的团队,其实我们都在很开放地去看待。我觉得最后要形成一个比较好的,真正能泛化在各种场景下,不管是在工厂、在服务端、在家庭端,能好用和多任务的去执行的机器人,需要整个产业链努力。所以我们一直是以比较开放的心态去看待产业迭代的,从多种技术路线、多产业的下注。在技术迭代如此迅速的大环境 下,如果要预测一个技术发展的未来,我觉得不是很明智的,包括大语言模型和机器人大模型在内的先进技术,很有可能过几个月就会发现有些过时了。
我前面说行业终局是看不清的,但是大概的发展阶段是可以判断的。前面的投资专场我也在听,投资标准是一个大家经常讨论的话题。我觉得万变不离其宗,最核心的还是团队,我们要看这个团队本身具有什么样的精力和能力,能做成什么样的事情,尤其是具身智能这样比较复杂的技术,要看团队是不是具备相对全栈的技术和能力,甚至要看这个团队是不是团结,他们的股份分配是不是合理。有的团队做着做着就会出现创始人要离职的情况,这肯定是不行的,好的创始团队是企业发展的基础。
我觉得应该是在上半身,至少在工业领域里应该是上半身。人形机器人的核心问题还是在于从场景的角度出发怎么解决工业任务,然后从这个角度出发思考,如果说今天的工业任务能明显抽象成搬运、分拣,以及一些缺陷检测等细分动作,就会发现人形机器人解决的并不是一个下肢的移动问题。当然如果下肢做的非常好,机器人可能并不会局限于简单的平面移动,而是在一个空间里怎样转换自己的姿态。但对比于上半身能解决的具体问题,高超的移动能力更像是一个锦上添花的能力,而非在商业闭环里的必备能力。
首先这个判断是正确的。汽车已经存在100多年了,已经有很多车在路上跑并且产生数据了,但具身智能是刚起步的产业,没有那么多机器人在实际的商业环境中去运营,所以数据有着数量级的差别,这是毫无疑问的,而且机器人所涉及到的场景会更多。我们要做的首先是在技术上解决数据采集的效率、成本和泛化的事。其次也要进一步探索怎样在机器人的实际运营过程中,能够自动完成数据采集。现在的数据采集工厂,可以解决一部分的问题,但如果想更进一步,最好是在机器人部署的环境中,在运营甚至是商业化的同时采集数据,这可能是每个具身智能公司都想做的事情。
我们是一家软件公司,就谈一下现在软件的产业链。我们要做具身智能,其实是面向硬件的手眼脑融合,手就有各种各样的工业机器人、协作机器人、人形机器人厂家,眼睛有各种视觉厂家,现在还有很多大脑、小脑的厂家,但很多硬件公司其实他们的出发点都是想卖更多的本体,也就是卖自己的机器人,所以他们的软件会相对比较封闭,会做一层窗户纸。我们其实在公司发展的10年里面,打通几十家头部厂家,作为软件公司,一是要用更加开放的心态,在细分领域面向软硬件的产品,形成数据打通和数据闭环。