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誰能成為人形機(jī)器人的“絕對(duì)頂流”?

2025/2/8 10:11:19 標(biāo)簽:中國傳動(dòng)網(wǎng)

不得不說,機(jī)器人賽道,已經(jīng)越來越擠了。

2023年3月,三星給本土機(jī)器人廠商Rainbow Robotics投資了超過3億人民幣,這家公司旗下的機(jī)器人HUBO,是韓國第一臺(tái)兩足步行機(jī)器人。

從波士頓動(dòng)力、本田到特斯拉,再到OpenAI、微軟,隨著生成式AI時(shí)代的到來,一場(chǎng)關(guān)于機(jī)器人的新角逐,就這樣開始了。

人形機(jī)器人并非是新事物,1973年,日本早稻田大學(xué)加藤一郎就帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)出世界上第一臺(tái)真人大小的人形智能機(jī)器人——WABOT-1。然而半個(gè)世紀(jì)過去了,商業(yè)化依然遙遙無期,究其根源,性能和成本是核心阻力。

機(jī)器人由運(yùn)動(dòng)模塊、傳感模塊和人工智能模塊三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)模塊組成。對(duì)于一般的傳統(tǒng)機(jī)器人來說,只需要其中一種技術(shù)往往就能具備使用價(jià)值。比如,工業(yè)機(jī)器人主要側(cè)重于運(yùn)動(dòng)控制技術(shù),掃地機(jī)器人則側(cè)重于導(dǎo)航傳感技術(shù)。

人形機(jī)器人則不然,它必須在應(yīng)用場(chǎng)景上具備通用性,而不是特定場(chǎng)景下的單一任務(wù)。這樣一來就復(fù)雜多了,需要更高的技術(shù)集成和融合,需要對(duì)更大的數(shù)據(jù)集建模,也需要對(duì)語言和指令有更強(qiáng)大的理解力。但在此之前,AI數(shù)據(jù)和模型基本處于孤立發(fā)展?fàn)顟B(tài),且迭代速度很慢,成本遲遲降不下來。

大模型的普及極大改變了這一現(xiàn)狀。

從2017年的Transformer,再到GPT-1、BERT、GPT-2、GPT-3、GPT-4…模型的參數(shù)量級(jí)在短短幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)了從億到百萬億量級(jí)的跨越。隨之而來的是,大模型正在從文本、語音、視覺等單一模態(tài)大模型向多種模態(tài)融合的通用AI方向發(fā)展。由此便可將語音、視覺、決策、控制等多方面技術(shù)與人形機(jī)器人直接結(jié)合,全面提升機(jī)器人的能力值。

2023年4月,AI公司Levatas與波士頓動(dòng)力合作,將ChatGPT和谷歌的語音合成技術(shù)接入Spot機(jī)器狗,成功實(shí)現(xiàn)與人類的交互。

底層技術(shù)的高速進(jìn)化讓整個(gè)世界看到了將人形機(jī)器人大規(guī)模商業(yè)化的可能,全球主要科技大廠基本都在做嘗試和準(zhǔn)備。但僅就目前的情況來看,人形機(jī)器人距離真正進(jìn)入千家萬戶還有一段路要走。

首先,市面上的人形機(jī)器人能力范圍仍相對(duì)有限,且缺乏替代效益。

比如,家庭服務(wù)人形機(jī)器人尚不具備完全替代現(xiàn)有人力日常服務(wù)的功能;商業(yè)導(dǎo)覽接待領(lǐng)域人形機(jī)器人也只能回答一些簡(jiǎn)單問題,不能對(duì)客戶所提出的所有問題進(jìn)行解答。

基于此,缺乏剛性替代的人形機(jī)器人對(duì)于C端消費(fèi)者仍沒有太大吸引力。

從參與者的產(chǎn)品定位中也可以看出,當(dāng)下主要發(fā)力的點(diǎn)還是在B端場(chǎng)景中進(jìn)行探索。比如,Tesla bot首批量產(chǎn)機(jī)器人大概率將投向超級(jí)工廠;優(yōu)必選的工作重心也是與企業(yè)合作探索人形機(jī)器人在新能源汽車、3C電子等相關(guān)工業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用。

其次,很多基礎(chǔ)技術(shù)的短板仍沒有補(bǔ)齊,比如機(jī)器人的電池需要支持長(zhǎng)達(dá)20小時(shí)的連續(xù)續(xù)航,但現(xiàn)在大部分人形機(jī)器人連續(xù)工作時(shí)間都在2小時(shí)以內(nèi);再比如成本,現(xiàn)在動(dòng)不動(dòng)就幾萬美金,這個(gè)價(jià)格顯然無法大面積普及,未來制造成本每年要降低15%-20%。

3年之內(nèi),人形機(jī)器人可能不是一門好生意,但30年之內(nèi),這又是一個(gè)無法拒絕的產(chǎn)業(yè)。從產(chǎn)業(yè)第一性原理出發(fā),人形機(jī)器人存在的價(jià)值是平替掉高成本人力,而這是一個(gè)具有很高確定性的事件。

至于目前存在的技術(shù)和成本問題,遠(yuǎn)期看也都不是問題。

就拿成本來說,只要能不斷商業(yè)化,任何一項(xiàng)新技術(shù)和新產(chǎn)品都會(huì)從高價(jià)走向低價(jià),電腦、智能手機(jī)、電動(dòng)車等都是如此。當(dāng)年日本本田ASIMO、波士頓動(dòng)力Atlas等人形機(jī)器人的單臺(tái)成本分別高達(dá)300萬美元和190萬美元,現(xiàn)在特斯拉已經(jīng)能做到2萬美元,今后肯定還會(huì)進(jìn)一步下探。

技術(shù)也一樣,會(huì)不斷迭代升級(jí),由于鋰電池技術(shù)不成熟,2013年波士頓動(dòng)力推出第一代仿人機(jī)器人Atlas時(shí)還需要用電纜進(jìn)行供電,但2016年第二代Atlas下線時(shí)就用上了獨(dú)立的鋰電池。

馬斯克預(yù)測(cè)人類對(duì)人形機(jī)器人的遠(yuǎn)期需求是100億臺(tái),即便最終達(dá)到預(yù)期的十分之一,產(chǎn)業(yè)空間也是一個(gè)極其恐怖的數(shù)字。

擁有最龐大的人口規(guī)模和制造業(yè),中國已經(jīng)是全球第一大機(jī)器人消費(fèi)市場(chǎng),不管是B端還是C端,將來都有旺盛需求。再者,中國在機(jī)器人領(lǐng)域的軟硬件技術(shù)都沒有被拉開太大差距。兩者疊加,從根本上決定了中國很有希望跑出一批能立足世界的機(jī)器人公司。

國內(nèi)目前領(lǐng)軍的人形機(jī)器人企業(yè)是優(yōu)必選和達(dá)闥科技,兩家公司分別成立于2012年和2015年。從現(xiàn)實(shí)情況出發(fā),比起優(yōu)必選和達(dá)闥科技,國內(nèi)未來真正能走出來的人形機(jī)器人企業(yè)還得是小米、字節(jié)這些大廠。不管是人才、資金、市場(chǎng)、品牌,大廠都有明顯優(yōu)勢(shì)。而且優(yōu)必選等企業(yè)雖然起跑早一些,但并沒有積累下很強(qiáng)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),優(yōu)必選人形機(jī)器人的營收占比目前只有個(gè)位數(shù)。

上游的能見度和賺錢效應(yīng)要強(qiáng)的多,解剖機(jī)器人的物料成本,減速器、伺服、控制器占工業(yè)機(jī)器人成本的比例分別為35%、20%、15%,合計(jì)占七成??紤]到人形機(jī)器人關(guān)節(jié)和自由度更多,這部分零部件的占比可能還會(huì)更高。

減速器領(lǐng)域玩家很多,大族傳動(dòng)、來福諧波、同川科技、中大力德、國茂股份等都有一定產(chǎn)能,但老大只有一個(gè),就是綠的諧波。公司已經(jīng)打通“研發(fā)—擴(kuò)產(chǎn)—盈利—再研發(fā)再擴(kuò)產(chǎn)”的良性發(fā)展閉環(huán),截止到2022年,綠的諧波的產(chǎn)能已達(dá)40萬臺(tái)/年,2023年可能繼續(xù)擴(kuò)產(chǎn)至59萬臺(tái)。作為對(duì)比,2021年同川科技、大族傳動(dòng)、國茂股份的年產(chǎn)能分別只有10萬臺(tái)、6萬臺(tái)、3萬臺(tái)。作為一家制造業(yè)企業(yè),綠的諧波把凈利潤(rùn)率做到了30%以上,這本身就不簡(jiǎn)單。

伺服電機(jī)領(lǐng)域階級(jí)分化比較明顯,高端產(chǎn)能基本握在日本三菱、安川、發(fā)那科、西門子等外資手里,匯川技術(shù)、江特電機(jī)、江蘇雷利、雷賽智能、昊志機(jī)電等集中在中低端領(lǐng)域,其中匯川技術(shù)是絕對(duì)的扛鼎者。2022年,匯川技術(shù)在國內(nèi)伺服領(lǐng)域的市占率達(dá)到21.5%,相比2021年提升了5個(gè)百分點(diǎn)。國產(chǎn)替代疊加機(jī)器人放量,匯川技術(shù)的潛在預(yù)期也是比較高的。

控制器領(lǐng)域,國內(nèi)控制器企業(yè)很分散,雖然有卡諾普、萬訊自控、固高科技、英威騰、海得控制等一批專業(yè)控制器企業(yè),但尚未形成有效市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,目前國產(chǎn)率不足20%,將來能否跑出來還有待觀察。

長(zhǎng)期看,人形機(jī)器人是一個(gè)終將會(huì)開放的明日之花。短期的熱炒并無意義,需要的是長(zhǎng)期跟蹤與關(guān)注,找到那些關(guān)鍵企業(yè)。


供稿:OFweek 人工智能網(wǎng)

本文鏈接:http://www.isshing.com/content.aspx?url=rew&id=5694

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