一个像人的传菜机器人_老虎社区_美港股上老虎

一个像人的传菜机器人，不比桶状机器人有任何效率提升，但成本要高得多，用户凭什么为“像人”付费?新鲜感过后，谁会愿意和一个像人的机器人交互?

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复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？在国内，EX集团、数字华夏、松延动力等企业都在探索仿生机器人赛道，其中，EX集团于2013年成立，目前是新三板上市企业；松延动力完成数亿元A+轮融资，已研究出沉浸式交互的仿生机器人头。数字华夏成立于2024年4月，目前推出三类机器人载体：帅气风格的男性化机器人“夏起”，知性的女性机器人“夏澜”，以及可爱风的“星行侠”多胞胎IP系列，它们均搭载自研的“巨号平台”，探索在真实场景中如何与人互动、提供服务。今年3月，数字华夏获得同创伟业数千万元天使轮融资。同创伟业在机器人领域已投资霞智科技、数字华夏、中科第五纪，覆盖商用机器人、仿人交互与具身智能等方向。在人形机器人领域，其投资策略侧重从上游核心部件切入，包括减速器、丝杠、关节等，同时也持续关注非人形形态在工业和仓储等场景的应用。本期直播核心要点：1、机器人是否需要“像人”，本质取决于场景需求：对老人陪护、教育导览等强调情绪交流的应用，“仿真”并非为了还原人类形貌，而是为打造低疲劳、高共鸣的人机交互。2、仿人机器人当前主要沿两条技术路径推进：电机驱动，以及液压或气动驱动。电机路径以Sophia、数字华夏为代表，通过向量控制驱动数十块“面部肌肉”，实现表情与语言的拟人交互；气动驱动如Clone Robotics，更贴近生物结构，从肌肉骨骼层面全面仿生。它们一个面向可交付与落地，另一个聚焦未来式仿生体验。3、在人形机器人感知、结构、运动和表情四大“拟人”技术中，感知拟人技术最成熟、表情拟人技术最复杂。表情拟人不仅要求电机驱动肌肉协同、还原口型，还要通过心智建模实现情绪表达，是当前最具系统性挑战的方向。以下为本期直播精华内容整理：<h2 id=\"id_322950827\">从骨骼、肌肉到微表情，复刻多少才算“像人”？</h2>胡书捷：回顾全球的一些典型案例，并对技术路线进行比较，可以看到仿生机器人已经成为全球共同的研发方向：比如海外的Ameca注重表情的精细表达，Sophia强调人形外观和公众形象，Clone Robotics则追求肌肉仿生；国内也有诸多探索者，比如今天的嘉宾数字华夏，以及大连的EX Robot。那么，从骨骼、肌肉到微表情，机器人需要复刻到什么程度才算“像人”？刘迅：我先简单回顾一下几个典型代表。Ameca是英国一个工程团队Engineered Arts做的，印象中他们主要是在上半身发力，特别是面部的传神表达。比如嘴型、眼部的自动化控制这些，他们做得比较精致。Sophia相对来说诞生得更早一点，是2015年由汉森机器人团队开发的一个女性形象的机器人。她的重心也是在“脸”上，注重表情和微表情的表达，再加上一些端到端的AI对话能力。Sophia比较出圈的一个点，是她在2017年拿到了沙特阿拉伯的公民身份。再来说Clone Robotics，这家公司会令很多人联想到《西部世界》这部剧，它的LOGO好像也和那部剧有点关联，我们也开玩笑叫它“僵尸机器人”。这家公司走的路线是很不同的：上肢采用气动驱动，身体骨骼采用液压系统，整体是在全仿生结构上追求“更像人”。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/515bec2ed0194e0590be2fb0fe45c89c\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"575\"/>（从左到右：Engineered Arts旗下机器人Ameca，Hanson Robotics旗下机器人Sophia，波兰Clone Robotics机器人）程建：在探索机器人“如何实现仿人化”的过程中，目前主要有两种技术路线。一种是电机驱动，以Sophia和数字华夏为代表；另一种则是液压和气动驱动，例如Clone Robotics和早期的波士顿动力。电机驱动的原理是利用电机输出的向量控制，推动或牵拉机器人面部的40多块“肌肉”，从而生成各种表情，包括微表情。其具体实现方式可能是推杆式或牵拉式，核心在于通过机械结构来模拟肌肉组织的功能。其实，人类对制造“像人”机器的尝试并非始于当下。据我查阅的资料，早在蒸汽机时代，人们就已着手探索这一领域。然而，由于当时技术条件的限制，许多设想未能真正实现，相关成果也鲜有流传。胡书捷：也就是说，在“像人”这件事上，目前行业内部存在明显的技术分歧？刘迅：我不觉得是分歧，更像是路径不同。我们选的是电机驱动这条路，它本质上是“电机智能”——基于绿色能源背景，走城市化、智能化路线。虽然还不能说完全成熟，但这条技术路径具备多端通用性，逻辑是清晰的。在人形机器人里，电机智能可以支撑我们在“像人”这件事上实现表情和语言的能力。人是高度集成的生物，我们希望机器人也具备这种复合能力。但像Clone Robotics，他们更像是在做生物动力系统。他们上肢用气动，骨骼结构用液压，目标是从结构层面全面仿生。这条路很硬核，技术天花板很高，但难度也大。我觉得他们现在做的是体验性探索，也许未来会打开一个<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>。我是认可他们的方向的，但现在更现实的是看我们能不能在材料、结构、驱动这些方面突破，把液压真正工程化，这方面我们也在关注。而我们做表情这条线，既是技术驱动，也是业务驱动。市场确实需要可交互、能服务的“类人”机器人，这不是空谈。程建：目前整个行业仍处于早期发展阶段，而表情、肌肉等仿人化技术更是处于探索的前沿。目前的技术路径尚未收敛，各种路线都值得尝试，每一种探索都具有重要意义。以Clone Robotics为例，其采用液压和气动技术，而其他公司，包括数字华夏，大多采用电机驱动。电机驱动的优势在于控制更加精准、易于数字化，且精度较高，这为后续的智能化发展提供了便利。相比之下，液压和气动系统则显得较为复杂，控制难度大，调试成本高。因此，在产品落地方面，电机驱动更具现实性，开发速度也更快。Clone Robotics所选择的液压和气动路线可能更偏向于实验性研发，其商业化周期可能会更长。刘迅：波士顿动力本身就是一个典型案例，他们在去年正式从液压系统转向电驱动。对于我们这些学工科的人来说，几乎是看着他们的视频长大的。从最初的双足机器人，到类人形，再到四足机器狗，波士顿动力一步步走到了如今的人形机器人。气动这条路确实很有想象力，比如柔性和结构控制，但它的问题在于精度和可控性。相比之下，电机的控制更精准，成本也更可控。虽然人形机器人整体系统很复杂，但电驱还是目前比较可行的路径。胡书捷：两位都认为电驱在当前阶段是更可行的路线，而液压和气动更多是技术层面的探索。回到微表情这个点——刘总，你们现在在做很多面部表情的工作，你觉得这些仿人表情，在不同的场景里，有什么实际价值？刘迅：人形机器人这个“具身智能”，我把它分成三块：运控智能、交互智能、业务智能。交互是最基础的，人类最早的沟通方式就是交互，语言是核心工具。但语言不只有语音，它包括动作语言、表情语言，还有语音语言。甚至还有“神韵”，也就是表情传递出的情绪。这些维度综合起来，才构成完整的交互。我们的目标是让机器人不只是“speech to speech”，而是“多模态”的交互能力，说话时要有肢体动作，有面部表情，有情绪状态。尤其是表情，它在情感共鸣上的作用很大。我们在机器人面部上加了几十个电机，用来还原这些细微的情绪变化——有些是主动表达，有些是被动反馈。这背后不是单纯为了“像”，而是为了实现更顺畅的交互体验，有了这些能力，用户才不会感受到“恐怖谷效应”。现在大家都在讲恐怖谷，就是你做得像人，但又不够自然，看起来反而怪。所以，我们强调“smooth”的交互体验，这才是“像人”的关键。当然，有些场景比如工业作业，它对表情要求不高。但在一些安全、应急场景里，一个恰当的面部表情能在毫秒级内传达关键信息，这是语音做不到的。所以我们认为表情语言不是可有可无的，而是一个不可或缺的技术点。这也是我们在表情交互这个方向上“出圈”的地方。胡书捷：确实，情绪价值本身也是一种很重要的价值。程总怎么看？程建：归根结底，是否需要表情和人形化，还是要看机器人的应用场景。目前的机器人大致分为两类：一类是用于工业生产的，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/09880\">优必选</a>的搬运机器人。在工厂场景中，机器人只需完成搬运任务即可，根本不需要表情，甚至不需要人形化。一个底盘加上机械臂，就能高效完成工作，任务完成后即可离开，无需与人进行情绪交流。另一类是面向人类用户的，比如陪伴机器人或客服机器人。在这种场景下，“像人”变得至关重要。丰富的表情和微表情能够产生真正的情绪价值，从而更好地与人类用户互动。以酒店的送餐机器人为例。如果它只是一个简单的桶状机器人，将物品送到你面前后，你拿完就会转身离开，不会与它有任何交流。但如果它是一个具有表情和神态的人形机器人，你可能会多看它一眼，甚至与它交谈几句。因此，是否需要表情和人形化，从根本上取决于机器人的应用场景。如果机器人需要与人互动，那么它就必须“像人”；如果它只需要完成任务，那么人形化和表情就并非必要。胡书捷：关于技术这块，我们说表情拟人、结构拟人、运动拟人、感知拟人——这些分别涉及哪些底层技术？在难度和技术成熟度上有什么差异？刘迅：我简单拆一下。第一是表情拟人。底层核心是电机控制，所有电机动作都要做到平滑、有节奏，才能还原出人的“神态”。比如微笑时嘴角怎么拉、嘴巴怎么张，都是一套控制模型。而且不仅是静态的模仿，更重要的是“个性感”——因为每个人的表情风格都不一样。第二层，我们会用扩散模型来实现表情的自动生成。一句话或一个语音输入，就可以生成匹配的面部动作。这背后牵涉的是心智建模，每个角色要有自己的“性格档案”。比如一个老师说“请进”和一个前台说“请进”，表情应该完全不同。第三个关键点，是要基于“心智性格”去绑定机器人的表情输出方式和频率。所以，表情拟人其实涉及三个层级：底层是电机节奏控制，中层是模型自动生成，上层是基于“心智”的个性化驱动。第二个是结构拟人，主要对应的是骨骼、肌肉、关节这些，如果走液压路线，确实要求非常高。但现在行业里其实并不强求这部分完全1:1仿人。大多数人形机器人，还是用电机驱动结构，只要形态上像人、动作上有胳膊腿就行，这是工程上的“够用”标准。第三是运动拟人，这块非常关键。现在技术上一般用强化学习（RL）来做，从传统位置控制转向数据驱动。它分两层，一层是“基础运动”——像人一样走路、上下楼梯、跑步，这是必须具备的。另一层是“表演级动作”——比如跳跃、翻跟头，这要求结构稳定性和协同控制更强。目前最大挑战还在运动稳定性上。双足行走天然不稳定，但正因为它不稳定，才需要机器人去适应复杂环境，而不是让环境适配机器人。第四是感知拟人。人靠五感交流，最核心的是视觉和听觉，机器人也是。视觉上我们用RGB和RGB-D相机；听觉上是语音识别。嗅觉和味觉现在也有人在做，比如模拟呼吸气体识别、食物成分检测，我们甚至做过“美食讲解员”机器人。但说到底，感知更多是为功能服务。比如视觉用于避障、识别、导航；语音用于控制和对话。从成熟度上说，感知拟人是最成熟的，毕竟AI发展几十年了，图像、语音识别都非常成熟。其次是运动拟人，现在很多企业已经能实现稳定的双足行走，我们自己也在不断优化走姿。结构拟人对精度要求没那么极端，只要满足功能需求就行。表情拟人，是我们比较专注的方向。它的难点在于不仅要还原肌肉动作，还要做情绪表达，实现情感共鸣和交互自然。我认为当前最难的还是运动，特别是双足运动。一旦这块稳定下来，整个人形机器人产业无论在技术上还是落地上都会迈大步。程建：刘博士已经讲得很细致了，我再补充一点看法。结构、运动、感知这些方面，其实更多是功能性的，且已经有了一定的产业基础。例如，结构部件可以借鉴汽车或自动化产业链，而感知传感器则很多来自自动驾驶领域，比如摄像头、激光雷达等。不过，运动和表情是两大难点。尤其是表情能力，这一领域其实处于“技术无人区”，此前没有任何成熟的产业链为其提供支持。如果表情不够“像人”，用户的直接反应就是“怪异”，那种“皮笑肉不笑”的感觉会产生“恐怖谷效应”。因为人脸表情并非由单个肌肉动作构成，而是由多个肌肉协同作用形成的动态组合，这种协调性非常难以实现。以前我们看动画片，没有使用面部捕捉技术时，表情总是让人觉得有些别扭。后来好莱坞采用面部动作捕捉技术，比如在《阿凡达》《阿丽塔》中，才真正解决了这一问题。归根结底，表情仅靠参数调节是难以实现的，必须通过系统性模拟。因此，我们认为表情拟人化是难度最高的部分。要通过多个电机驱动数十块面部肌肉，精确控制向量输出，还要配合说话时的口型变化，整个协调过程极其复杂，工程难度非常高。胡书捷：我简单做个小结：从骨骼结构到微表情，各种技术路线都在并行探索。目前来看，电机驱动的路径在技术可行性上更成熟一些。微表情在很多人机交互场景中具备真实价值，技术难度也不低。它不仅涉及机电系统，还需要软件模型，甚至是大模型的支持。可以说，这块的技术目前还比较空白，探索空间很大。<h2 id=\"id_3122145889\">机器人1 : 1 拟真是真需求还是演示秀？</h2>胡书捷：我们接下来进入场景维度的讨论。这个环节的问题比较直接：1:1仿真是真需求，还是演示秀？我们先探讨第一个问题，当前人形机器人涉及的迎宾、导览、陪护、表演等场景中，有多少是必须仿真的？刘迅：首先，技术本身也是经验的积累，我们从小有机器人梦，这条路不只是技术，也是一种坚持。在这个过程中就会”烧钱“，而最该烧钱的地方是“场景”。我们去年4月成立数字华夏时，定位很清晰——做交互领域，不做工业场景。我们希望机器人是“面向人”的，要跟人打交道。而一旦面向人，就绕不开“恐怖谷效应”，简单说，就是人和机器人互动时的心理疲劳感。比如几年前的送餐机器人，桶状外形一开始挺新鲜，现在大家都不太愿意搭理了。从生物角度来看，和人交互疲劳感最低的生物，还是人。那我们就要往“像人”这个方向去靠，这不只是长得像，更重要的是行为像。我们团队内部会不断反思，比如我们 CEO 会说：“你模型指标都挺漂亮，但用起来还是不像人。”所以我们定义了一套交互标准，从H1到H5，第一是外观，人是感性的动物，第一眼的接受度非常重要；第二是能力，包括表情语言、动作语言、语音语言这三种交互方式。再往上，是情感交互。比如一个眼神、一个微笑，让你觉得“它懂我”。这和我们对宠物的感情是一样的，猫狗不会说话，但能让你觉得被理解。这个“懂”，其实就是交互价值的体现。当然，交互不只是“卖萌”。最终，我们还是要让机器人能完成一些真实的服务，体现出业务价值。一比一仿真，其实是为了让它能自然地融入人类社会。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca9eeeabd9409dced7cf3e5688e6df7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"492\"/>胡书捷：其中哪些场景对仿真是刚需？刘迅：几个比较明确的方向：展厅导览、教育陪伴、情感陪护，尤其是针对老人、小孩的家庭陪伴。这些场景中，情感交流是第一位的。比如陪护老人，提醒吃药，递水，甚至在他们情绪低落时讲讲笑话。不同的情绪反应，也需要不同的应对方式——有时倾听，有时逗乐。这些不是靠一个“笑脸”就能解决的，需要的是一个更完整的情绪感知和表达系统。最终还是得靠一整套情商模型和人工智能系统去支撑。程建：确实，这些场景都非常需要“人”的参与感。在现实生活中，迎宾、导览、陪护等工作原本都是由真人完成的。例如，前台通常会安排颜值较高的服务人员，这充分说明了“颜值即生产力”。再比如在机器人马拉松比赛中，即使有的机器人脑袋掉了，从功能角度来看依然可以奔跑到终点，但如果发生在人类场景中，这样的情况会让人感到惊恐。因此，关键不在于是否做到完全的1:1还原，而在于综合考虑外观、表情、情绪模型等要素，营造出一个“让人接受”的交互体验。胡书捷：就是说，重点是人机交互和大众的接受程度，只要能打动人，其实也不一定要完全复刻人类。程建：对，没必要非得1:1。胡书捷：那换个问法：如果机器人已经足够好用了，我们还需要它像人吗？刘迅：要不要“像人”，还是得看场景。像程总说的，马拉松这种就限定了“人形”这个条件，如果不限定，猫猫狗狗机器人也能参赛。目前来看，我们仍然把机器人当工具，用来完成任务，只要任务完成得好，就没必要强求“像人”。但如果场景需要“与人打交道”，那就得“像人”。举个例子，现在商场里很多曾经引入的导览机器人都退场了，原因是交互疲劳。一开始觉得新鲜，后面就没人搭理了。所以我们必须回到刚才说的根本——看场景。程建：关键在于明确什么是“足够好用”。在工厂场景中，机器人只要能快速、精准地搬运货物，就达到了“好用”的标准。然而，在人与人之间的互动中，情绪价值才是核心。我们与他人交流时，不仅关注功能，更在意情绪的流动和共鸣。比如，如果与一个“桶”形机器人交流，无论它功能多强大，都会让人感觉别扭。但与一只猫或狗相处，哪怕它们什么都不会说，人们依然会觉得它们“好用”，因为它们能够提供情感上的陪伴和慰藉。因此，如果机器人的目标是提供情绪陪伴，那么“像人”就变得至关重要。<h2 id=\"id_213264203\">全拟人路线能否跑出可观回报？</h2>胡书捷：用全拟人路线做机器人，在资本界其实争议很大，比如最近朱啸虎也表达了保留态度，产业内也有不少回应。从同创伟业的视角来看，会更关注什么类型的人形机器人公司？更看重哪些性能？程建：我们在机器人领域布局较早且广泛，其中许多并非人形设计，例如仓储搬运机器人或用于工厂生产的机器人，这些应用场景并不需要机器人具备人形外观。我曾在朋友圈提到“机器人何必像人”，当时还被一家上市公司的机器人负责人反驳。如今，我会对这一观点进行修正：我们确实也在关注人形机器人领域，但我们的策略是从上游核心零部件入手，比如减速器、丝杠、关节等。我们坚信，机器人赛道是一个万亿级的新兴产业，全球都在加速布局——从<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>到Figure等公司都在积极推动，因此我们不能错过这一趋势。但与此同时，我们也认同朱啸虎的观点：必须找到切实可行的落地场景，机器人不能仅仅会翻跟头或打拳。最终，只有当人们愿意为其买单时，才能形成真正的商业回报。例如，我们投资的一些核心零部件企业，本身就拥有成熟的市场，无需依赖人形机器人的规模化落地来实现盈利。如果人形机器人市场崛起，那将是它们的第二增长曲线，而非唯一的依赖。胡书捷：所以你们更关注的是整个机器人产业链，而不是特定形态。程建：对，我们是从场景出发。胡书捷：那回到“1:1复刻”这件事，你怎么看它？是为了讲故事，还是有实际价值？程建：可以从两个层面来分析。首先是机器的制造逻辑。人类制造设备时，通常会将复杂的运动拆解为简单的运动。例如，要从A点移动到B点，不一定非要用两足或四足行走，使用轮子往往更简单、可靠且成本更低。同理，飞机也没有被设计成扇动翅膀的形式，而是采用了螺旋桨或喷气推进，这就是“简化运动逻辑”的体现。然而，人形机器人有其独特的优势。我们所处的环境大多是为人类设计的，到处是台阶、把手、扶梯等，这些场景轮式机器人往往难以应对。因此，设计成人形机器人是为了更好地适应人类社会的基础设施。虽然这未必是最优方案，但无疑是兼容性最强的方案之一。最终，是否需要设计成人形，以及人形化到什么程度，还是要看具体的应用场景。如果机器人用于交互陪伴，那么“像人”就显得尤为重要；如果仅用于执行纯功能任务，那么人形化可能就并非必要。胡书捷：对，投资角度确实是两条主线，一条是落地可行性，一条是技术空间、想象力。但这两者之间的矛盾，比如高风险高估值，怎么去做平衡？程建：核心还是要回归场景和客户需求。以数字华夏为例，客户明确希望机器人应用于展厅、4S店、营业厅等场景，这种需求是客观且实际的。我们也清楚，第一版产品往往无法完美满足所有需求，但只要客户愿意买单，就说明产品与场景匹配。反之，在某些场景中，比如工厂搬运，使用AGV加上机械臂就已经足够，无需人形机器人。人类进化为两足行走本就不易，许多哺乳动物至今仍以四足行走为主。尽管两足行走难度较大，但它解决了与人类社会环境的兼容性问题。因此，那些炫酷的机器人宣传片背后，其实经历了无数次的失败和摔倒。但这并不意味着方向错了，只是说明这一领域仍处于早期探索阶段。胡书捷：我们在商业化路径上怎么考虑？虽然现在有一些需求，但整体还比较小众，市场不够大，同时研发投入又持续在烧，这时候如何保证资金的灵活运转？刘迅：我们现在是产品和市场双轮驱动，一边做产品、一边做落地。B端或者B to C这些需求确实存在，我们会快速跟进，带动产品在场景中迭代，促进资金回流和技术演进。其次，我们也强调财务可持续性。我们有技术先进性，同时产品的落地和市场能力也不弱。虽然在这里没有完全体现出来，但我们团队的市场推动力其实非常强。这就形成两条路径，一条是靠市场收入，一条是继续融资来支持核心技术研发。我们之所以有信心，是因为人形机器人这个方向，它的本质是具有通用潜力的，它不仅可以无限演进，还有一个很大的优势是能适配人类社会既有的环境。所以我们不是为了外形像人而做人形，而是因为它能自然嵌入人类社会的工作和生活系统，从而走向“类人协作者”的定位。胡书捷：从资本视角看，也存在两种路线：一种是现实主义，看效率和工程性；一种是理想主义，看技术突破或想象空间。资本当下更偏向哪个方向？程建：不同的资本有不同的观点和方向。有人追逐表演型机器人，有些机构则更看重其未来的想象空间。但如今已不再是仅凭PPT就能融资的时代，企业更多地通过视频展示来吸引投资，像众擎、宇树这样的机器人通过舞蹈、武术表演，展示出的效果确实炫酷。然而，我们总会问自己：这东西能用在哪里？客户是谁？他们是否愿意为此付费？我们始终保持着“内心火热、头脑冷静”的态度。比如在展厅或营业厅放置一个机器人，客户确实会感受到“有它和没它”完全是两个层次。机器人本身就是一个关注焦点，它能够提升整个空间的科技感和交互氛围。所以，我认为这并不矛盾。如果机器人的设计初衷是为了与人交互，那么它能否顺利完成交互任务才是关键。流畅的交互体验本身就是一种工程效率的体现。我们既要保持对未来的憧憬，也要脚踏实地；既要注重产品的落地，也要倾听客户的声音。胡书捷：对，既要有好产品，也要有未来空间。最后一个问题是：你们怎么看当前行业的发展节奏？现在是在追求“能不能用”的阶段了吗？还是还在允许技术探索和想象力存在？什么时候才可能出现路线的收敛？程建：目前具身机器人技术路径尚未收敛，但其进化速度极快。短短几个月间，技术状态已发生显著变化，AI的发展也是如此。因此，我们不能等到一切技术成熟才开始参与。行业处于早期阶段，产品不成熟是必然现象，而这正是我们布局的最佳时机。回顾历史，火车刚问世时甚至跑不过马车，但从其发展前景来看，火车最终超越了马车。如今，我们看到机器人摔倒或零部件脱落，这些只是阶段性现象，无需过分担忧。投资不能等到一切都完美无缺才开始，而应提前半步进入。这是我们基于行业趋势做出的判断。刘迅：客户的要求确实在提高，比如我们在某些场景能做到95分、100分，但换个环境可能只有85分、90分，但客户还是愿意接受。说明已经进入“能不能用”的阶段。这一年内有两个标志性事件：一个是马斯克发布了Optimus Demo，让大家看到机械性能的高可能；另一个是宇树机器人上了春晚，让公众开始觉得机器人“能进生活”，拉近了距离。所以我把这几年看作是人工智能的第三次爆发。第一次是2005到2012年的机器学习，第二次是2012到2022年的深度学习，现在是2022年后的大模型和具身智能时代。目前技术还不成熟，那我们就需要创新。而创新就会伴随失败、伴随高投入。随着技术的不断演进，市场会越来越关注结果、关注ROI，容忍度也会逐步收紧。我个人判断，2028年用户问题可以基本解决，2030年走入C端，2035年人形机器人将达到类似汽车那样的成熟状态。它会是汽车之后的下一代通用平台。</body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>人形机器人1:1复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？</title>\n<style 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复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？在国内，EX集团、数字华夏、松延动力等企业都在探索仿生机器人赛道，其中，EX集团于2013年成立，目前是新三板上市企业；松延动力完成数亿元A+轮融资，已研究出沉浸式交互的仿生机器人头。数字华夏成立于2024年4月，目前推出三类机器人载体：帅气风格的男性化机器人“夏起”，知性的女性机器人“夏澜”，以及可爱风的“星行侠”多胞胎IP系列，它们均搭载自研的“巨号平台”，探索在真实场景中如何与人互动、提供服务。今年3月，数字华夏获得同创伟业数千万元天使轮融资。同创伟业在机器人领域已投资霞智科技、数字华夏、中科第五纪，覆盖商用机器人、仿人交互与具身智能等方向。在人形机器人领域，其投资策略侧重从上游核心部件切入，包括减速器、丝杠、关节等，同时也持续关注非人形形态在工业和仓储等场景的应用。本期直播核心要点：1、机器人是否需要“像人”，本质取决于场景需求：对老人陪护、教育导览等强调情绪交流的应用，“仿真”并非为了还原人类形貌，而是为打造低疲劳、高共鸣的人机交互。2、仿人机器人当前主要沿两条技术路径推进：电机驱动，以及液压或气动驱动。电机路径以Sophia、数字华夏为代表，通过向量控制驱动数十块“面部肌肉”，实现表情与语言的拟人交互；气动驱动如Clone Robotics，更贴近生物结构，从肌肉骨骼层面全面仿生。它们一个面向可交付与落地，另一个聚焦未来式仿生体验。3、在人形机器人感知、结构、运动和表情四大“拟人”技术中，感知拟人技术最成熟、表情拟人技术最复杂。表情拟人不仅要求电机驱动肌肉协同、还原口型，还要通过心智建模实现情绪表达，是当前最具系统性挑战的方向。以下为本期直播精华内容整理：从骨骼、肌肉到微表情，复刻多少才算“像人”？胡书捷：回顾全球的一些典型案例，并对技术路线进行比较，可以看到仿生机器人已经成为全球共同的研发方向：比如海外的Ameca注重表情的精细表达，Sophia强调人形外观和公众形象，Clone Robotics则追求肌肉仿生；国内也有诸多探索者，比如今天的嘉宾数字华夏，以及大连的EX Robot。那么，从骨骼、肌肉到微表情，机器人需要复刻到什么程度才算“像人”？刘迅：我先简单回顾一下几个典型代表。Ameca是英国一个工程团队Engineered Arts做的，印象中他们主要是在上半身发力，特别是面部的传神表达。比如嘴型、眼部的自动化控制这些，他们做得比较精致。Sophia相对来说诞生得更早一点，是2015年由汉森机器人团队开发的一个女性形象的机器人。她的重心也是在“脸”上，注重表情和微表情的表达，再加上一些端到端的AI对话能力。Sophia比较出圈的一个点，是她在2017年拿到了沙特阿拉伯的公民身份。再来说Clone Robotics，这家公司会令很多人联想到《西部世界》这部剧，它的LOGO好像也和那部剧有点关联，我们也开玩笑叫它“僵尸机器人”。这家公司走的路线是很不同的：上肢采用气动驱动，身体骨骼采用液压系统，整体是在全仿生结构上追求“更像人”。（从左到右：Engineered Arts旗下机器人Ameca，Hanson Robotics旗下机器人Sophia，波兰Clone Robotics机器人）程建：在探索机器人“如何实现仿人化”的过程中，目前主要有两种技术路线。一种是电机驱动，以Sophia和数字华夏为代表；另一种则是液压和气动驱动，例如Clone Robotics和早期的波士顿动力。电机驱动的原理是利用电机输出的向量控制，推动或牵拉机器人面部的40多块“肌肉”，从而生成各种表情，包括微表情。其具体实现方式可能是推杆式或牵拉式，核心在于通过机械结构来模拟肌肉组织的功能。其实，人类对制造“像人”机器的尝试并非始于当下。据我查阅的资料，早在蒸汽机时代，人们就已着手探索这一领域。然而，由于当时技术条件的限制，许多设想未能真正实现，相关成果也鲜有流传。胡书捷：也就是说，在“像人”这件事上，目前行业内部存在明显的技术分歧？刘迅：我不觉得是分歧，更像是路径不同。我们选的是电机驱动这条路，它本质上是“电机智能”——基于绿色能源背景，走城市化、智能化路线。虽然还不能说完全成熟，但这条技术路径具备多端通用性，逻辑是清晰的。在人形机器人里，电机智能可以支撑我们在“像人”这件事上实现表情和语言的能力。人是高度集成的生物，我们希望机器人也具备这种复合能力。但像Clone Robotics，他们更像是在做生物动力系统。他们上肢用气动，骨骼结构用液压，目标是从结构层面全面仿生。这条路很硬核，技术天花板很高，但难度也大。我觉得他们现在做的是体验性探索，也许未来会打开一个新世界。我是认可他们的方向的，但现在更现实的是看我们能不能在材料、结构、驱动这些方面突破，把液压真正工程化，这方面我们也在关注。而我们做表情这条线，既是技术驱动，也是业务驱动。市场确实需要可交互、能服务的“类人”机器人，这不是空谈。程建：目前整个行业仍处于早期发展阶段，而表情、肌肉等仿人化技术更是处于探索的前沿。目前的技术路径尚未收敛，各种路线都值得尝试，每一种探索都具有重要意义。以Clone Robotics为例，其采用液压和气动技术，而其他公司，包括数字华夏，大多采用电机驱动。电机驱动的优势在于控制更加精准、易于数字化，且精度较高，这为后续的智能化发展提供了便利。相比之下，液压和气动系统则显得较为复杂，控制难度大，调试成本高。因此，在产品落地方面，电机驱动更具现实性，开发速度也更快。Clone Robotics所选择的液压和气动路线可能更偏向于实验性研发，其商业化周期可能会更长。刘迅：波士顿动力本身就是一个典型案例，他们在去年正式从液压系统转向电驱动。对于我们这些学工科的人来说，几乎是看着他们的视频长大的。从最初的双足机器人，到类人形，再到四足机器狗，波士顿动力一步步走到了如今的人形机器人。气动这条路确实很有想象力，比如柔性和结构控制，但它的问题在于精度和可控性。相比之下，电机的控制更精准，成本也更可控。虽然人形机器人整体系统很复杂，但电驱还是目前比较可行的路径。胡书捷：两位都认为电驱在当前阶段是更可行的路线，而液压和气动更多是技术层面的探索。回到微表情这个点——刘总，你们现在在做很多面部表情的工作，你觉得这些仿人表情，在不同的场景里，有什么实际价值？刘迅：人形机器人这个“具身智能”，我把它分成三块：运控智能、交互智能、业务智能。交互是最基础的，人类最早的沟通方式就是交互，语言是核心工具。但语言不只有语音，它包括动作语言、表情语言，还有语音语言。甚至还有“神韵”，也就是表情传递出的情绪。这些维度综合起来，才构成完整的交互。我们的目标是让机器人不只是“speech to speech”，而是“多模态”的交互能力，说话时要有肢体动作，有面部表情，有情绪状态。尤其是表情，它在情感共鸣上的作用很大。我们在机器人面部上加了几十个电机，用来还原这些细微的情绪变化——有些是主动表达，有些是被动反馈。这背后不是单纯为了“像”，而是为了实现更顺畅的交互体验，有了这些能力，用户才不会感受到“恐怖谷效应”。现在大家都在讲恐怖谷，就是你做得像人，但又不够自然，看起来反而怪。所以，我们强调“smooth”的交互体验，这才是“像人”的关键。当然，有些场景比如工业作业，它对表情要求不高。但在一些安全、应急场景里，一个恰当的面部表情能在毫秒级内传达关键信息，这是语音做不到的。所以我们认为表情语言不是可有可无的，而是一个不可或缺的技术点。这也是我们在表情交互这个方向上“出圈”的地方。胡书捷：确实，情绪价值本身也是一种很重要的价值。程总怎么看？程建：归根结底，是否需要表情和人形化，还是要看机器人的应用场景。目前的机器人大致分为两类：一类是用于工业生产的，比如优必选的搬运机器人。在工厂场景中，机器人只需完成搬运任务即可，根本不需要表情，甚至不需要人形化。一个底盘加上机械臂，就能高效完成工作，任务完成后即可离开，无需与人进行情绪交流。另一类是面向人类用户的，比如陪伴机器人或客服机器人。在这种场景下，“像人”变得至关重要。丰富的表情和微表情能够产生真正的情绪价值，从而更好地与人类用户互动。以酒店的送餐机器人为例。如果它只是一个简单的桶状机器人，将物品送到你面前后，你拿完就会转身离开，不会与它有任何交流。但如果它是一个具有表情和神态的人形机器人，你可能会多看它一眼，甚至与它交谈几句。因此，是否需要表情和人形化，从根本上取决于机器人的应用场景。如果机器人需要与人互动，那么它就必须“像人”；如果它只需要完成任务，那么人形化和表情就并非必要。胡书捷：关于技术这块，我们说表情拟人、结构拟人、运动拟人、感知拟人——这些分别涉及哪些底层技术？在难度和技术成熟度上有什么差异？刘迅：我简单拆一下。第一是表情拟人。底层核心是电机控制，所有电机动作都要做到平滑、有节奏，才能还原出人的“神态”。比如微笑时嘴角怎么拉、嘴巴怎么张，都是一套控制模型。而且不仅是静态的模仿，更重要的是“个性感”——因为每个人的表情风格都不一样。第二层，我们会用扩散模型来实现表情的自动生成。一句话或一个语音输入，就可以生成匹配的面部动作。这背后牵涉的是心智建模，每个角色要有自己的“性格档案”。比如一个老师说“请进”和一个前台说“请进”，表情应该完全不同。第三个关键点，是要基于“心智性格”去绑定机器人的表情输出方式和频率。所以，表情拟人其实涉及三个层级：底层是电机节奏控制，中层是模型自动生成，上层是基于“心智”的个性化驱动。第二个是结构拟人，主要对应的是骨骼、肌肉、关节这些，如果走液压路线，确实要求非常高。但现在行业里其实并不强求这部分完全1:1仿人。大多数人形机器人，还是用电机驱动结构，只要形态上像人、动作上有胳膊腿就行，这是工程上的“够用”标准。第三是运动拟人，这块非常关键。现在技术上一般用强化学习（RL）来做，从传统位置控制转向数据驱动。它分两层，一层是“基础运动”——像人一样走路、上下楼梯、跑步，这是必须具备的。另一层是“表演级动作”——比如跳跃、翻跟头，这要求结构稳定性和协同控制更强。目前最大挑战还在运动稳定性上。双足行走天然不稳定，但正因为它不稳定，才需要机器人去适应复杂环境，而不是让环境适配机器人。第四是感知拟人。人靠五感交流，最核心的是视觉和听觉，机器人也是。视觉上我们用RGB和RGB-D相机；听觉上是语音识别。嗅觉和味觉现在也有人在做，比如模拟呼吸气体识别、食物成分检测，我们甚至做过“美食讲解员”机器人。但说到底，感知更多是为功能服务。比如视觉用于避障、识别、导航；语音用于控制和对话。从成熟度上说，感知拟人是最成熟的，毕竟AI发展几十年了，图像、语音识别都非常成熟。其次是运动拟人，现在很多企业已经能实现稳定的双足行走，我们自己也在不断优化走姿。结构拟人对精度要求没那么极端，只要满足功能需求就行。表情拟人，是我们比较专注的方向。它的难点在于不仅要还原肌肉动作，还要做情绪表达，实现情感共鸣和交互自然。我认为当前最难的还是运动，特别是双足运动。一旦这块稳定下来，整个人形机器人产业无论在技术上还是落地上都会迈大步。程建：刘博士已经讲得很细致了，我再补充一点看法。结构、运动、感知这些方面，其实更多是功能性的，且已经有了一定的产业基础。例如，结构部件可以借鉴汽车或自动化产业链，而感知传感器则很多来自自动驾驶领域，比如摄像头、激光雷达等。不过，运动和表情是两大难点。尤其是表情能力，这一领域其实处于“技术无人区”，此前没有任何成熟的产业链为其提供支持。如果表情不够“像人”，用户的直接反应就是“怪异”，那种“皮笑肉不笑”的感觉会产生“恐怖谷效应”。因为人脸表情并非由单个肌肉动作构成，而是由多个肌肉协同作用形成的动态组合，这种协调性非常难以实现。以前我们看动画片，没有使用面部捕捉技术时，表情总是让人觉得有些别扭。后来好莱坞采用面部动作捕捉技术，比如在《阿凡达》《阿丽塔》中，才真正解决了这一问题。归根结底，表情仅靠参数调节是难以实现的，必须通过系统性模拟。因此，我们认为表情拟人化是难度最高的部分。要通过多个电机驱动数十块面部肌肉，精确控制向量输出，还要配合说话时的口型变化，整个协调过程极其复杂，工程难度非常高。胡书捷：我简单做个小结：从骨骼结构到微表情，各种技术路线都在并行探索。目前来看，电机驱动的路径在技术可行性上更成熟一些。微表情在很多人机交互场景中具备真实价值，技术难度也不低。它不仅涉及机电系统，还需要软件模型，甚至是大模型的支持。可以说，这块的技术目前还比较空白，探索空间很大。机器人1 : 1 拟真是真需求还是演示秀？胡书捷：我们接下来进入场景维度的讨论。这个环节的问题比较直接：1:1仿真是真需求，还是演示秀？我们先探讨第一个问题，当前人形机器人涉及的迎宾、导览、陪护、表演等场景中，有多少是必须仿真的？刘迅：首先，技术本身也是经验的积累，我们从小有机器人梦，这条路不只是技术，也是一种坚持。在这个过程中就会”烧钱“，而最该烧钱的地方是“场景”。我们去年4月成立数字华夏时，定位很清晰——做交互领域，不做工业场景。我们希望机器人是“面向人”的，要跟人打交道。而一旦面向人，就绕不开“恐怖谷效应”，简单说，就是人和机器人互动时的心理疲劳感。比如几年前的送餐机器人，桶状外形一开始挺新鲜，现在大家都不太愿意搭理了。从生物角度来看，和人交互疲劳感最低的生物，还是人。那我们就要往“像人”这个方向去靠，这不只是长得像，更重要的是行为像。我们团队内部会不断反思，比如我们 CEO 会说：“你模型指标都挺漂亮，但用起来还是不像人。”所以我们定义了一套交互标准，从H1到H5，第一是外观，人是感性的动物，第一眼的接受度非常重要；第二是能力，包括表情语言、动作语言、语音语言这三种交互方式。再往上，是情感交互。比如一个眼神、一个微笑，让你觉得“它懂我”。这和我们对宠物的感情是一样的，猫狗不会说话，但能让你觉得被理解。这个“懂”，其实就是交互价值的体现。当然，交互不只是“卖萌”。最终，我们还是要让机器人能完成一些真实的服务，体现出业务价值。一比一仿真，其实是为了让它能自然地融入人类社会。胡书捷：其中哪些场景对仿真是刚需？刘迅：几个比较明确的方向：展厅导览、教育陪伴、情感陪护，尤其是针对老人、小孩的家庭陪伴。这些场景中，情感交流是第一位的。比如陪护老人，提醒吃药，递水，甚至在他们情绪低落时讲讲笑话。不同的情绪反应，也需要不同的应对方式——有时倾听，有时逗乐。这些不是靠一个“笑脸”就能解决的，需要的是一个更完整的情绪感知和表达系统。最终还是得靠一整套情商模型和人工智能系统去支撑。程建：确实，这些场景都非常需要“人”的参与感。在现实生活中，迎宾、导览、陪护等工作原本都是由真人完成的。例如，前台通常会安排颜值较高的服务人员，这充分说明了“颜值即生产力”。再比如在机器人马拉松比赛中，即使有的机器人脑袋掉了，从功能角度来看依然可以奔跑到终点，但如果发生在人类场景中，这样的情况会让人感到惊恐。因此，关键不在于是否做到完全的1:1还原，而在于综合考虑外观、表情、情绪模型等要素，营造出一个“让人接受”的交互体验。胡书捷：就是说，重点是人机交互和大众的接受程度，只要能打动人，其实也不一定要完全复刻人类。程建：对，没必要非得1:1。胡书捷：那换个问法：如果机器人已经足够好用了，我们还需要它像人吗？刘迅：要不要“像人”，还是得看场景。像程总说的，马拉松这种就限定了“人形”这个条件，如果不限定，猫猫狗狗机器人也能参赛。目前来看，我们仍然把机器人当工具，用来完成任务，只要任务完成得好，就没必要强求“像人”。但如果场景需要“与人打交道”，那就得“像人”。举个例子，现在商场里很多曾经引入的导览机器人都退场了，原因是交互疲劳。一开始觉得新鲜，后面就没人搭理了。所以我们必须回到刚才说的根本——看场景。程建：关键在于明确什么是“足够好用”。在工厂场景中，机器人只要能快速、精准地搬运货物，就达到了“好用”的标准。然而，在人与人之间的互动中，情绪价值才是核心。我们与他人交流时，不仅关注功能，更在意情绪的流动和共鸣。比如，如果与一个“桶”形机器人交流，无论它功能多强大，都会让人感觉别扭。但与一只猫或狗相处，哪怕它们什么都不会说，人们依然会觉得它们“好用”，因为它们能够提供情感上的陪伴和慰藉。因此，如果机器人的目标是提供情绪陪伴，那么“像人”就变得至关重要。全拟人路线能否跑出可观回报？胡书捷：用全拟人路线做机器人，在资本界其实争议很大，比如最近朱啸虎也表达了保留态度，产业内也有不少回应。从同创伟业的视角来看，会更关注什么类型的人形机器人公司？更看重哪些性能？程建：我们在机器人领域布局较早且广泛，其中许多并非人形设计，例如仓储搬运机器人或用于工厂生产的机器人，这些应用场景并不需要机器人具备人形外观。我曾在朋友圈提到“机器人何必像人”，当时还被一家上市公司的机器人负责人反驳。如今，我会对这一观点进行修正：我们确实也在关注人形机器人领域，但我们的策略是从上游核心零部件入手，比如减速器、丝杠、关节等。我们坚信，机器人赛道是一个万亿级的新兴产业，全球都在加速布局——从特斯拉到Figure等公司都在积极推动，因此我们不能错过这一趋势。但与此同时，我们也认同朱啸虎的观点：必须找到切实可行的落地场景，机器人不能仅仅会翻跟头或打拳。最终，只有当人们愿意为其买单时，才能形成真正的商业回报。例如，我们投资的一些核心零部件企业，本身就拥有成熟的市场，无需依赖人形机器人的规模化落地来实现盈利。如果人形机器人市场崛起，那将是它们的第二增长曲线，而非唯一的依赖。胡书捷：所以你们更关注的是整个机器人产业链，而不是特定形态。程建：对，我们是从场景出发。胡书捷：那回到“1:1复刻”这件事，你怎么看它？是为了讲故事，还是有实际价值？程建：可以从两个层面来分析。首先是机器的制造逻辑。人类制造设备时，通常会将复杂的运动拆解为简单的运动。例如，要从A点移动到B点，不一定非要用两足或四足行走，使用轮子往往更简单、可靠且成本更低。同理，飞机也没有被设计成扇动翅膀的形式，而是采用了螺旋桨或喷气推进，这就是“简化运动逻辑”的体现。然而，人形机器人有其独特的优势。我们所处的环境大多是为人类设计的，到处是台阶、把手、扶梯等，这些场景轮式机器人往往难以应对。因此，设计成人形机器人是为了更好地适应人类社会的基础设施。虽然这未必是最优方案，但无疑是兼容性最强的方案之一。最终，是否需要设计成人形，以及人形化到什么程度，还是要看具体的应用场景。如果机器人用于交互陪伴，那么“像人”就显得尤为重要；如果仅用于执行纯功能任务，那么人形化可能就并非必要。胡书捷：对，投资角度确实是两条主线，一条是落地可行性，一条是技术空间、想象力。但这两者之间的矛盾，比如高风险高估值，怎么去做平衡？程建：核心还是要回归场景和客户需求。以数字华夏为例，客户明确希望机器人应用于展厅、4S店、营业厅等场景，这种需求是客观且实际的。我们也清楚，第一版产品往往无法完美满足所有需求，但只要客户愿意买单，就说明产品与场景匹配。反之，在某些场景中，比如工厂搬运，使用AGV加上机械臂就已经足够，无需人形机器人。人类进化为两足行走本就不易，许多哺乳动物至今仍以四足行走为主。尽管两足行走难度较大，但它解决了与人类社会环境的兼容性问题。因此，那些炫酷的机器人宣传片背后，其实经历了无数次的失败和摔倒。但这并不意味着方向错了，只是说明这一领域仍处于早期探索阶段。胡书捷：我们在商业化路径上怎么考虑？虽然现在有一些需求，但整体还比较小众，市场不够大，同时研发投入又持续在烧，这时候如何保证资金的灵活运转？刘迅：我们现在是产品和市场双轮驱动，一边做产品、一边做落地。B端或者B to C这些需求确实存在，我们会快速跟进，带动产品在场景中迭代，促进资金回流和技术演进。其次，我们也强调财务可持续性。我们有技术先进性，同时产品的落地和市场能力也不弱。虽然在这里没有完全体现出来，但我们团队的市场推动力其实非常强。这就形成两条路径，一条是靠市场收入，一条是继续融资来支持核心技术研发。我们之所以有信心，是因为人形机器人这个方向，它的本质是具有通用潜力的，它不仅可以无限演进，还有一个很大的优势是能适配人类社会既有的环境。所以我们不是为了外形像人而做人形，而是因为它能自然嵌入人类社会的工作和生活系统，从而走向“类人协作者”的定位。胡书捷：从资本视角看，也存在两种路线：一种是现实主义，看效率和工程性；一种是理想主义，看技术突破或想象空间。资本当下更偏向哪个方向？程建：不同的资本有不同的观点和方向。有人追逐表演型机器人，有些机构则更看重其未来的想象空间。但如今已不再是仅凭PPT就能融资的时代，企业更多地通过视频展示来吸引投资，像众擎、宇树这样的机器人通过舞蹈、武术表演，展示出的效果确实炫酷。然而，我们总会问自己：这东西能用在哪里？客户是谁？他们是否愿意为此付费？我们始终保持着“内心火热、头脑冷静”的态度。比如在展厅或营业厅放置一个机器人，客户确实会感受到“有它和没它”完全是两个层次。机器人本身就是一个关注焦点，它能够提升整个空间的科技感和交互氛围。所以，我认为这并不矛盾。如果机器人的设计初衷是为了与人交互，那么它能否顺利完成交互任务才是关键。流畅的交互体验本身就是一种工程效率的体现。我们既要保持对未来的憧憬，也要脚踏实地；既要注重产品的落地，也要倾听客户的声音。胡书捷：对，既要有好产品，也要有未来空间。最后一个问题是：你们怎么看当前行业的发展节奏？现在是在追求“能不能用”的阶段了吗？还是还在允许技术探索和想象力存在？什么时候才可能出现路线的收敛？程建：目前具身机器人技术路径尚未收敛，但其进化速度极快。短短几个月间，技术状态已发生显著变化，AI的发展也是如此。因此，我们不能等到一切技术成熟才开始参与。行业处于早期阶段，产品不成熟是必然现象，而这正是我们布局的最佳时机。回顾历史，火车刚问世时甚至跑不过马车，但从其发展前景来看，火车最终超越了马车。如今，我们看到机器人摔倒或零部件脱落，这些只是阶段性现象，无需过分担忧。投资不能等到一切都完美无缺才开始，而应提前半步进入。这是我们基于行业趋势做出的判断。刘迅：客户的要求确实在提高，比如我们在某些场景能做到95分、100分，但换个环境可能只有85分、90分，但客户还是愿意接受。说明已经进入“能不能用”的阶段。这一年内有两个标志性事件：一个是马斯克发布了Optimus Demo，让大家看到机械性能的高可能；另一个是宇树机器人上了春晚，让公众开始觉得机器人“能进生活”，拉近了距离。所以我把这几年看作是人工智能的第三次爆发。第一次是2005到2012年的机器学习，第二次是2012到2022年的深度学习，现在是2022年后的大模型和具身智能时代。目前技术还不成熟，那我们就需要创新。而创新就会伴随失败、伴随高投入。随着技术的不断演进，市场会越来越关注结果、关注ROI，容忍度也会逐步收紧。我个人判断，2028年用户问题可以基本解决，2030年走入C端，2035年人形机器人将达到类似汽车那样的成熟状态。它会是汽车之后的下一代通用平台。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":328,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":130,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/433179439616240"}