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10-02

一群沙雕和村口妇女一样，天天蹲墙角盯着外国人，生怕错过了别人的一点失误，人打个喷嚏都能给你炒成世界丑闻，国产移动火化盒敢报告吗？

俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了

09-29

不得了了！刚看腾讯新闻才知道，咱们科技水平又一次全面碾压全球！特斯拉？呵呵，人家才跑到哪儿，我们已经在腾讯新闻上实现十连超！外国公司辛辛苦苦搞研发，花几十年做实验，我们这边只需要一篇稿，就能直接宣布：领先全球！太高效了！太先进了！原来未来科技的发展方向，不是实验室，不是工厂，而是腾讯新闻啊！👏👏👏 赢！

比特斯拉便宜14倍！中国人形企业实现量产，拿下数亿订单

09-29

腾讯的弱智新闻别发了毫无专业性丢人现眼

著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂

2024-10-15

nt小编。你在现场直接问机器人他就会告诉你是远程的

特斯拉机器人其实没那么智能？Optimus被曝在发布会上受远程操控

2024-08-01

1.5-2年这种话也好意思说？

新势力又要摸着马斯克过河了

2024-07-11

$特斯拉(TSLA)$ 什么时候把空头踩爆快点开始啊

2024-07-03

原因根本就不仅仅是汽车交付量是9.6gwh的能源部署以这种势头 2年之内能源盈利就将与汽车部分持平即使没有robotaxi和opimus 估值也至少需要攀升1-2倍

Q2交付量超预期提振市场情绪，特斯拉看涨水平升至三年来新高

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Y严重受损。</strong></p><p>从视频中可见，驾驶员当时并未将双手放在方向盘上，副驾驶提前很久就发现了前方的杂物，本有充足时间做出反应，但驾驶员直到最后一刻才把手放回方向盘。</p><p>在后续发布的视频中，这两名特斯拉网红证实，<strong>涉事Model Y的横向稳定杆支架断裂，悬架部件受损，车辆还弹出了大量故障提示</strong>。</p><img src=\"https://img1.mydrivers.com/img/20251002/S370b9060-dd1e-4284-a618-43b0d8cbe34e.gif\"/></article></body></html>","source":"tencent","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>俩特斯拉股东使用FSD欲实现马斯克吹的牛：出发不到60英里就撞了</title>\n<style 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103039907v15261erb8xpeb0\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103040611v152zomqp18p5hm\"/><p>2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。</p><p>各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？</p><p>但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、<span>出货</span>给客户的企业，始终只是少数。</p><p>在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。</p><p>开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。</p><p>相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。</p><p>而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。</p><p><strong>要量产，开普勒决定“硬件先行”</strong></p><p>要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。</p><p>开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。</p><p>首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。</p><p>这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。</p><p>这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。</p><p>然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103100681v152mjafoptipba\"/><p>为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。</p><p>在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。</p><p>在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。</p><p>值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。</p><p>正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。</p><p>其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。</p><p>目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103110498v152sixm44g7exa\"/><p>旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。</p><p>这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。</p><p>第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。</p><p>在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的<a href=\"https://laohu8.com/S/688698\">伟创电气</a>，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103111378v152o39gxoknkv1\"/><p>伟创电气、<a href=\"https://laohu8.com/S/002850\">科达利</a>、开普勒签署战略合作协议现场</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/603662\">柯力传感</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/300007\">汉威科技</a>则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/300695\">兆丰股份</a>提供高精度传动组件，<a href=\"https://laohu8.com/S/301603\">乔锋智能</a>则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。</p><p>在制造端，开普勒与深耕汽车行业的<a href=\"https://laohu8.com/S/605050\">福然德</a>达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。</p><p>也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”</p><p>而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。</p><p>如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。</p><p>他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。</p><p><strong>本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？</strong></p><p>量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。</p><p>首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103118609v152s28zqz913kn\"/><p>这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。</p><p>在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。</p><p>与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。</p><p>不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。</p><p>得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。</p><p>在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。</p><p>今年4月，开普勒已在上汽<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103134785v152jd79y73e86v\"/><p>此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。</p><p>从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。</p><p><strong>结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？</strong></p><p>2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。</p><p>真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。</p><p>而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。</p><p>什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。</p></article></body></html>","source":"tencent","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\" 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250927103151a4473e5e&s=b\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"IE00BK4W5L77.USD":"HSBC GLOBAL FUNDS ICAV US EQUITY INDEX \"HC\" (USD) ACC","TSLA":"特斯拉","LU1551013342.USD":"Allianz Income and Growth Cl AMg2 DIS USD","BK4581":"高盛持仓","LU2471134879.HKD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (HKD) INC","IE00B1XK9C88.USD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A\" (USD) ACC","LU2471134523.USD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (USD) ACC","LU2087621335.USD":"ALLSPRING GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU0964807845.USD":"ALLIANZ INCOME & GROWTH \"A\" (USD) INC","BK4511":"特斯拉概念","BK4099":"汽车制造商","IE00B1BXHZ80.USD":"Legg Mason 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、出货给客户的企业，始终只是少数。在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。要量产，开普勒决定“硬件先行”要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的伟创电气，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；伟创电气、科达利、开普勒签署战略合作协议现场柯力传感与汉威科技则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；兆丰股份提供高精度传动组件，乔锋智能则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。在制造端，开普勒与深耕汽车行业的福然德达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。今年4月，开普勒已在上汽通用汽车完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":0.9,"TSLL":1.5,"TSYW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":295,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":483787223908944,"gmtCreate":1759140807412,"gmtModify":1759140844163,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"腾讯的弱智新闻别发了 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href=\"https://laohu8.com/S/BRKR\">布鲁克</a>斯（Rodney Brooks）近日发出警示：当前由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>等企业炒作和数十亿美元投资推动的人形机器人热潮，是一个注定要破裂的泡沫。</p><p>01 核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟</p><p>当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OWxNmy-jEh3SkPVc8w--DitL9uUhBPBUeiaYhM-qaOpdAAA/0\"/><p>图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯</p><p><strong>首先是触觉感知方面存在巨大差距。</strong>布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。</p><p>布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OXhgxa3EzWy0SViaDydMVoOYmh778Pe6Pg9qcOtnt_jfcAA/0\"/><p><strong>其次是无法回避的安全问题。</strong>全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。</p><p><strong>最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。</strong>布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。</p><p>布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。</p><p>02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距</p><p>尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。</p><p>MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。</p><p>投资银行也纷纷给出乐观预测，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。</p><p>然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”</p><p>03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视</p><p>布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。</p><p>这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。</p><p>布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。</p><p>04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧</p><p>尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。</p><p>面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。</p><p>布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”</p><p>因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。</p><p>05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂</p><p>布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。</p><p>“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”</p><p>对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。</p><p>布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（<strong>文/<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>科技特约编译金鹿，编辑/燕妮</strong>）</p></article></body></html>","source":"tencent","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>著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂</title>\n<style 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核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯首先是触觉感知方面存在巨大差距。布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。其次是无法回避的安全问题。全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。投资银行也纷纷给出乐观预测，摩根士丹利预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受谷歌投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得微软与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（文/腾讯科技特约编译金鹿，编辑/燕妮）","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":0.9,"TSYW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":310,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":360358026621200,"gmtCreate":1728996419335,"gmtModify":1728996421719,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"nt小编。你在现场直接问机器人 他就会告诉你是远程的&nbsp;","listText":"nt小编。你在现场直接问机器人 他就会告诉你是远程的&nbsp;","text":"nt小编。你在现场直接问机器人 他就会告诉你是远程的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/360358026621200","repostId":"2475325392","repostType":2,"repost":{"id":"2475325392","kind":"news","pubTimestamp":1728952854,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2475325392?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-15 08:40","market":"hk","language":"zh","title":"特斯拉机器人其实没那么智能？Optimus被曝在发布会上受远程操控","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2475325392","media":"智通财经","summary":"智通财经获悉，据知情人士透露，在最近的“Robotaxi Day”活动上，特斯拉利用人来远程控制其Optimus机器人原型的一些功能，旨在激发投资者对即将推出的产品的热情。知情人士指出，在当天的发布会上，由其他地方的特斯拉员工远程监督了许多Optimus与来宾们之间的互动，其实并没有展示出来的那么智能。知情人士说，Optimus可以在没有外部控制的情况下通过人工智能行走。分析师观点最初，Optimus根本不会出现在上周的活动中。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>特斯拉Optimus被曝在发布会上被远程操控。</strong></p></blockquote><p>智通财经获悉，据知情人士透露，在最近的“Robotaxi Day”活动上，<a 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Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。</p><p><strong>十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。</p><p>一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。</p><p>尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。</strong></p><p>2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。</p><p>转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。</p><p>2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。</p><p>2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。</p><p>让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。</p><p>在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。</p><p><strong>在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。</strong></p><p>比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”</p><p>也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。</p><p>余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”</p><p><strong>除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。</strong></p><p>3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。</p><p>为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。</p><p>随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。</p><p>D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。</p><p><strong>在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。</p><p>随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。</p><p>同时，据36氪汽车爆料，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>的智驾芯片也将于年内完成流片。</p><p><strong>更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。</strong></p><p>“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”</p><p>值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。</p><p>且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。</strong></p><p>智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。</p><p>为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。</p><p>环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。</p><p>更不容忽视的是，<strong>规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。</strong></p><p><strong>端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，</strong>在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。</p><p>避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”</p><p>但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。</p><p>“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。</p><p>谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。</p><p>“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。</p><p>而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”</p><p>用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></body></html>","source":"fenghuang_stock","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>新势力又要摸着马斯克过河了</title>\n<style 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、比亚迪等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了英伟达GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像苹果这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，小鹏汽车自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”理想汽车的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经","news_type":1,"symbols_score_info":{"LI":0.9,"NIO":0.9,"TSLA":1,"XPEV":0.8}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1989,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":326189515509984,"gmtCreate":1720637714930,"gmtModify":1720638199484,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"<a 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103040611v152zomqp18p5hm\"/><p>2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。</p><p>各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？</p><p>但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、<span>出货</span>给客户的企业，始终只是少数。</p><p>在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。</p><p>开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。</p><p>相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。</p><p>而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。</p><p><strong>要量产，开普勒决定“硬件先行”</strong></p><p>要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。</p><p>开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。</p><p>首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。</p><p>这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。</p><p>这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。</p><p>然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103100681v152mjafoptipba\"/><p>为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。</p><p>在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。</p><p>在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。</p><p>值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。</p><p>正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。</p><p>其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。</p><p>目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103110498v152sixm44g7exa\"/><p>旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。</p><p>这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。</p><p>第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。</p><p>在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的<a href=\"https://laohu8.com/S/688698\">伟创电气</a>，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103111378v152o39gxoknkv1\"/><p>伟创电气、<a href=\"https://laohu8.com/S/002850\">科达利</a>、开普勒签署战略合作协议现场</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/603662\">柯力传感</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/300007\">汉威科技</a>则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/300695\">兆丰股份</a>提供高精度传动组件，<a href=\"https://laohu8.com/S/301603\">乔锋智能</a>则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。</p><p>在制造端，开普勒与深耕汽车行业的<a href=\"https://laohu8.com/S/605050\">福然德</a>达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。</p><p>也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”</p><p>而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。</p><p>如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。</p><p>他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。</p><p><strong>本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？</strong></p><p>量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。</p><p>首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103118609v152s28zqz913kn\"/><p>这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。</p><p>在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。</p><p>与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。</p><p>不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。</p><p>得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。</p><p>在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。</p><p>今年4月，开普勒已在上汽<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250927103134785v152jd79y73e86v\"/><p>此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。</p><p>从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。</p><p><strong>结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？</strong></p><p>2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。</p><p>真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。</p><p>而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。</p><p>什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。</p></article></body></html>","source":"tencent","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\" 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250927103151a4473e5e&s=b\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"IE00BK4W5L77.USD":"HSBC GLOBAL FUNDS ICAV US EQUITY INDEX \"HC\" (USD) ACC","TSLA":"特斯拉","LU1551013342.USD":"Allianz Income and Growth Cl AMg2 DIS USD","BK4581":"高盛持仓","LU2471134879.HKD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (HKD) INC","IE00B1XK9C88.USD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A\" (USD) ACC","LU2471134523.USD":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (USD) ACC","LU2087621335.USD":"ALLSPRING GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU0964807845.USD":"ALLIANZ INCOME & GROWTH \"A\" (USD) INC","BK4511":"特斯拉概念","BK4099":"汽车制造商","IE00B1BXHZ80.USD":"Legg Mason 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|Liebknecht2025年，被整个行业反复喊成了“人形机器人量产元年”。各种发布会、展会和融资新闻里，“今年实现量产”“Q3开始交付”“年底发货上千台”的豪言层出不穷。资本在催，客户在等，市场对具身智能的期待也越来越急迫——真正的问题变成了：谁能第一个把人形机器人的脚，稳稳踩进车间？但落地是门冷酷的生意，宣传可以热闹，真正能下产线、进工厂、出货给客户的企业，始终只是少数。在这批“少数派”中，有一家企业宣布自己已经率先实现了量产。开普勒机器人，在2025年9月发布量产级产品K2“大黄蜂”后，不仅完成了公开稳定运行、复杂地形直膝步态、抗扰演示等多项技术展示，更在拿下全球范围内上千台明确框架订单，预计交易金额达数亿元。基础版售价仅为24.8万元/台，直接打破了“商用人形机器人价格过高”的预设，重新定义了行业的落地门槛。相比行业内许多仍徘徊在“展示—验证”阶段企业，开普勒或许是少数真正走上大规模产线的玩家之一。而更值得关注的是，它选择的，是最难而正确的那条路。要量产，开普勒决定“硬件先行”要实现真正意义上的量产，企业需要跨过的不只是技术验证，更是一整套制造链条的协同能力、交付流程的标准化能力，以及对终端需求的理解和适配能力。开普勒为何能成为“量产元年”的突围者？它靠的不是一次爆点演示，而是一个长线构建的、硬件驱动的战略闭环。首先，是架构上的选择：开普勒K2大黄蜂采用了复杂又高能效的混动架构——“直线+旋转执行器”混合驱动架构，与特斯拉Optimus路线高度一致。这一架构将行星滚柱丝杠直线执行器作为主驱动力，提供类似人类肌肉的线性推动力；同时配合旋转执行器进行姿态调整和细节控制。这种方案具备天然的工业优势：更高的稳定性、更强的负载能力和更长的续航时间。数据显示，在同样搬运5公斤以上物体的任务中，其他机器人往往只能坚持1–2小时，而K2大黄蜂凭借高达 81.3% 的能效利用率，可实现 “充电1小时，运行8小时” 的工业级续航表现。然而，它的代价也极其高昂：控制系统复杂度指数级上升，执行器精度要求极高，且必须穿越“仿真—现实”的巨大鸿沟。也因此，哪怕特斯拉已经喊了两年，全球真正走通这一技术路径的玩家，至今也不过寥寥三家——特斯拉、小鹏、开普勒。为了跨越这一行业公认的技术壁垒，开普勒从执行控制与学习机制两个维度发力，构建了一套融合丝杠力学建模与直线电机力矩控制的混合式控制体系，并结合强化学习与模仿学习双重路径，训练出具备高稳定性与高自然性的步态控制能力，使K2大黄蜂能够在复杂地形与强扰动条件下实现稳定行走。在强化学习方面，开普勒通过大规模GPU加速的物理仿真平台，模拟数千台虚拟机器人并行训练，每台机器人都被赋予独特的物理参数，暴露于多种复杂场景中，通过这种策略，最终实现拟人的动态步态调节能力。在模仿学习方面，开普勒利用高保真物理仿真器还原人类真实行走动作，通过数小时训练即可生成相当于数年经验的数据量。这一机制使机器人能够快速掌握自然步态特征，包括脚跟先着地、脚尖离地、手臂与腿部同步摆动等细节动作。值得强调的是，这一训练体系不仅适用于单台调优，还具备大规模部署能力。开普勒表示，未来该系统将扩展至数千台K2大黄蜂的群体训练与协同作业，加速推进仿人机器人在多场景下的实用化落地。正是这一整套从底层力学建模到大模型学习范式的系统性创新，让K2大黄蜂不仅能在实验室中“走得稳”，更能在真实工业环境中“扛得住”，完成从仿真样机到工程产品的关键飞跃。其次，相比于市面上“买买买”集成方案的快速组装打法，开普勒选择了“慢工出细活”的路线，从核心零部件切入，构建底层硬件能力。目前，开普勒已实现高达 80% 的本体自研率，涵盖包括行星滚柱丝杠直线执行器、旋转执行器、灵巧手等多个核心部件。其中，自研滚柱丝杠直线执行器历经128道精密工序打造，内部集成多达2238个高精度齿牙，显著提升了传动效率与响应灵敏度，峰值推力可达8200N；旋转执行器方面，其自研方案实现了220N·m的峰值扭矩，重复定位精度高达0.01度，已具备工业级稳定性与高频动作下的持续可靠性。这种高自研比例不仅意味着性能可控与调优灵活，更重要的是避免被上游“卡脖子”，为大规模量产打下坚实基础。第三，是硬件生态的打造：为了实现批量交付，开普勒与多家关键零部件厂商、汽车领域上市公司、建立深度合作，形成从零部件到市场渠道的全链条支撑。在硬件端，开普勒联合具备深厚技术积累的伟创电气，共同推进伺服系统与空心杯电机等关节核心部件的研发，显著提升整机的运动控制性能；伟创电气、科达利、开普勒签署战略合作协议现场柯力传感与汉威科技则在传感器方案上提供支持，增强机器人对环境的感知与反馈能力；兆丰股份提供高精度传动组件，乔锋智能则在精密结构件加工方面形成支撑，共同构建起具备高精度与高可靠性的人形机器人本体基础。在制造端，开普勒与深耕汽车行业的福然德达成渠道共建合作，借助其在中高端主机厂客户资源和汽车材料轻量化产能方面的优势，推动人形机器人产线建设及工业场景的规模化应用落地。也因此，K2大黄蜂基础版价格被压缩至 24.8万元/台，这个数字不仅低于同类人形产品的价格，更被开普勒坦言：“我们的售价比特斯拉的成本价还便宜。”而据外媒报道，特斯拉Optimus的制造成本在20–50万美元之间（约合人民币 140–350 万元），两者之间至少存在 6–14 倍的价格差距。如果说大多数厂商仍在“能不能做出一个”的阶段，开普勒已经在问“怎么做出一千个、一万个”的问题了。他们没有只停留在讲故事，而是造出了一个能上产线、能干活、能算清账的机器人。本体能力硬碰硬，开普勒凭什么对标特斯拉？量产只是第一步，真正的价值，还要看产品本体能否“干活”。这是区分“大玩具”与“工具”的根本。就目前的技术表现来看，K2大黄蜂已经具备进入工业现场的“准生产力”。首先，在运动能力上，K2大黄蜂是国内首个混合架构实现抗扰动直膝步态的量产级人形机器人。它能够在无预设地形条件下，稳定穿越沥青路、砖石路、草地、塑胶跑道等多种复杂地面环境，并在受到推搡等外力干扰时自主调整重心，维持平衡并继续前进。这种真正拟人化的运动表现，得益于其混动架构所带来的物理优势，以及融合了实时传感反馈与动态规划能力的整体控制体系。在核心性能指标方面，K2大黄蜂同样展现出强悍的实战能力。其双臂可稳定搬运30公斤物体，单个执行器具备拉起200公斤的推力储备；灵巧手与腰部的旋转执行器定位精度达0.01度，能够完成毫米级的高精度操作。与此同时，整机能效利用率达到81.3%，真正实现了“充电1小时，运行8小时”的工业级续航表现。这些数据并非纸上谈兵，而是已在工厂实测和8小时无故障运行直播中获得验证，完成了从参数到实证的跃迁。不仅“身体”扎实，K2大黄蜂的“大脑”也在不断进化。开普勒为其构建了分层模型 VLA+ 的具身智能架构：上层模型负责语义理解与任务拆解，中层的 VLA 模块整合视觉、语言与动作信息，执行因果推理与轨迹规划，底层控制系统则完成高频率的指令转化与轨迹修正，最终构成一个“理解—规划—执行”的完整智能闭环。得益于这一架构，K2大黄蜂不仅能够根据多模态指令完成如“拣选—搬运—放置”的复合型任务，还能在实际工业环境中实现语音交互、路径自主规划与精准操作，其功能表现已在多个客户Demo与测试现场中得到验证。在硬件与“大脑”的加持下，K2大黄蜂已经不是一个站在展厅里的炫技样品，而是一台真正可以走进产线、参与生产、创造价值的“准劳动力”。今年4月，开普勒已在上汽通用汽车完成首轮实景实训测试。K2大黄蜂被部署在真实汽车制造场景中，参与车身缝隙检测、物料搬运等多项作业任务。此外，根据开普勒测算，K2大黄蜂在8小时工作制下的综合作业效率，已可实现替代1.5名工人的标准工位效能。在人力成本较高的长三角制造业区域，其投资回报周期被控制在1.5至1.8年之间，具备明确的商业可行性与经济价值。从“走得稳、干得动”到“算得清”，K2大黄蜂正在向“准劳动力”的关键跃迁。真正的量产，不止是装配线上的复制能力，更意味着：有人敢买，有场景可用，有价值可算。结语：谁是真正走进量产时代的人形玩家？2025年的“量产元年”，不是谁喊得响、视频拍得炫，就能占据产业的制高点。真正的考题是：你是否已经把人形机器人送上产线，穿过质控，走进工厂，开始真正“干活”？对大多数仍停留在技术验证阶段的企业而言，“量产”更像是一个面向资本的故事，是还未落地的远期愿景。而对开普勒来说，“量产”已经转化为具备交付节奏的现实进程——24.8万元的基础定价，数亿元级别的明确订单，以及年交付数百台的目标规模。什么样的人形机器人，才能写进明年的财报，成为一项可以量化的生产力？泡沫终将散去，人形机器人落地战役刚刚开始，而开普勒，已经走在了路上。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":0.9,"TSLL":1.5,"TSYW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":295,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":483787223908944,"gmtCreate":1759140807412,"gmtModify":1759140844163,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"腾讯的弱智新闻别发了 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href=\"https://laohu8.com/S/BRKR\">布鲁克</a>斯（Rodney Brooks）近日发出警示：当前由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>等企业炒作和数十亿美元投资推动的人形机器人热潮，是一个注定要破裂的泡沫。</p><p>01 核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟</p><p>当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OWxNmy-jEh3SkPVc8w--DitL9uUhBPBUeiaYhM-qaOpdAAA/0\"/><p>图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯</p><p><strong>首先是触觉感知方面存在巨大差距。</strong>布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。</p><p>布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。</p><img src=\"https://inews.gtimg.com/news_bt/OXhgxa3EzWy0SViaDydMVoOYmh778Pe6Pg9qcOtnt_jfcAA/0\"/><p><strong>其次是无法回避的安全问题。</strong>全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。</p><p><strong>最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。</strong>布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。</p><p>布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。</p><p>02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距</p><p>尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。</p><p>MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。</p><p>投资银行也纷纷给出乐观预测，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。</p><p>然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”</p><p>03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视</p><p>布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。</p><p>这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。</p><p>布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。</p><p>04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧</p><p>尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。</p><p>面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。</p><p>布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”</p><p>因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。</p><p>05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂</p><p>布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。</p><p>“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”</p><p>对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。</p><p>布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（<strong>文/<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>科技特约编译金鹿，编辑/燕妮</strong>）</p></article></body></html>","source":"tencent","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>著名机器人专家布鲁克斯警告：人形机器人泡沫注定会破裂</title>\n<style 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核心技术三大瓶颈难破：“纯粹幻想”与物理现实之间的鸿沟当前，以特斯拉和机器人公司Figure为代表的企业，正尝试通过让机器人观看人类执行任务的视频来训练其精细操作能力。布鲁克斯在其最新文章中直指这种方法是“纯粹的空想”，并从三个维度剖析了其存在的根本性技术障碍。图：著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯首先是触觉感知方面存在巨大差距。布鲁克斯指出，人手是极其复杂的构造，内部密布约1.7万个专用触觉感受器，这是现有任何机器人都难以企及的。布鲁克斯解释道，机器学习之所以能在语音识别和图像处理领域取得突破，但这些成就建立在数十年现有技术的基础上，这些技术能够有效地捕捉和处理相应的数据。“但在触觉数据领域，我们缺乏这样的技术积累，”他强调。这意味着机器人无法通过观察视频，真正理解人类与物体互动时产生的微妙物理反馈。其次是无法回避的安全问题。全尺寸双足人形机器人需要消耗巨大能量维持平衡，一旦失稳将造成严重安全隐患。布鲁克斯引用物理学定律说明：一个尺寸是现有模型两倍的机器人，其跌倒时释放的破坏性能量将增至八倍。这种潜在风险让人形机器人在现实场景中的大规模应用面临严峻考验。最后，电池续航与现实环境适应性等基础性难题同样悬而未决。布鲁克斯认为，尽管演示中机器人能完成叠衣、仓储导航等任务，但要实现可靠且成本可控的规模化应用，前路依然漫长。布鲁克斯的观点在行业内引发共鸣。有机器人爱好者者在社交平台坦言，该技术“距离真正实用可能还需二三十年”，这一局面与2010年左右3D打印泡沫如出一辙。02 投资狂热下的冷思考：市场预期与落地现实之间存在差距尽管核心技术瓶颈尚未突破，但资本市场对人形机器人的热情却持续高涨。Figure在最新融资中获得超过100亿美元的资本承诺，估值飙升至390亿美元。MarketsandMarkets的市场分析报告预测，得益于人工智能的进步和制造业的劳动力短缺，全球人形机器人市场规模将从2024年的20.3亿美元激增至2029年的132.5亿美元。投资银行也纷纷给出乐观预测，摩根士丹利预计到2050年市场规模将达到5万亿美元，而美国银行则认为到2030年每台机器人的成本将降至17000美元。然而，这种乐观的预期与布鲁克斯的冷静观察形成了鲜明对比。他指出，如今数十亿美元的投资，实际上是在资助昂贵的训练实验，而这些实验永远无法实现规模化量产。他还比喻道：“这就像一场终点线不断后移的赛跑，与当年自动驾驶的过度承诺如出一辙。”03 从“生成式AI”到具身智能，AI能力再受审视布鲁克斯的怀疑论并非仅限于机器人硬件，也延伸至当前火热的人工智能领域。他早前便指出，生成式AI的实际能力被高估，某些场景下反而会增加人类工作量。这一观点得到了实证研究的支持。非营利AI研究机构METR的实验发现，使用AI工具的软件开发人员任务完成时间延长了19%，但主观效率感知却提升20%，这揭示了人工智能工具在实际应用中效率与用户感知之间的偏差。布鲁克斯强调，将尚未成熟的AI技术应用于需精确物理交互的机器人领域，问题将被进一步放大。他在近期关于具身AI的讨论中发现，“接触操控”这一根本性难题正持续浮现，如何让机器人在动态环境中实现可靠的力量控制与物理交互，仍是悬而未解的课题。04 生态困局与务实破局：巨头阴影下的生存智慧尽管布鲁克斯曾质疑科技巨头在机器人领域的统治力，但现实是领先企业已无法摆脱它们的“引力场”：人形机器人制造商Apptronik已接受谷歌投资，并与DeepMind展开合作；Figure则获得微软与OpenAI创业基金支持，曾携手研发端到端AI系统。面对巨头环伺的生态，布鲁克斯的审慎源于其跌宕的产品落地经验。作为Roomba的缔造者，他见证了这个史上最成功家用机器人的诞生，更铭记通往成功路上遍布的失败，超过99%的机器人项目最终夭折。布鲁克斯直言：“总而言之，开发硬件真的很难。人形机器人公司中拥有实际产品部署经验的高管凤毛麟角。我知道部署机器人有多难，也知道制造出客户愿意付钱购买的产品有多难，产品必须达到99.999%的极致可靠性，任何高于此的故障率都将带来使用挫败甚至安全隐患。”因此，布鲁克斯的新公司Robust.AI选择了更为务实的路线。该公司的Carter机器人摒弃了人形执念，回归智能搬运车的本质：既支持自主导航，也允许人工介入操控，始终将人类置于决策闭环的核心。05 前路抉择：回归商业本质或直面泡沫破裂布鲁克斯预言，15年后，成功的“人形”机器人将配备轮组、多条手臂与专用传感器，彻底告别人类形态。他认为，追逐技术热点虽能短暂提振股价，但最终唯有投资回报率才是衡量价值的唯一准绳。“客户从不关心技术本身，”布鲁克斯强调，“他们要的是降本增效的实际成果。能否通过技术实现比传统方式更高的运营效率，这才是决策的关键。”对于人形机器人是否会迎来“ChatGPT时刻”的热议，布鲁克斯的警告为行业敲响了警钟：如果没有在人工智能学习和硬件方面取得根本性突破，该行业将面临痛苦的调整。炒作终将让位于实质进步，否则这场人形机器人梦想将重蹈过往科技幻影的覆辙。布鲁克斯的警示并非否定机器人技术的前景，而是引导行业回归商业本质。正如他断言“人形机器人几十年内难以取代人类岗位”，未来胜出的或许并非拟人度最高的产品，而是如Roomba一般能精准解决特定问题的实用工具。（文/腾讯科技特约编译金鹿，编辑/燕妮）","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":0.9,"TSYW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":310,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":360358026621200,"gmtCreate":1728996419335,"gmtModify":1728996421719,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"nt小编。你在现场直接问机器人 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。</p><p><strong>十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。</p><p>一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。</p><p>尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。</strong></p><p>2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。</p><p>转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。</p><p>2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。</p><p>2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。</p><p>让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。</p><p>在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。</p><p><strong>在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。</strong></p><p>比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”</p><p>也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。</p><p>余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”</p><p><strong>除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。</strong></p><p>3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。</p><p>为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。</p><p>随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。</p><p>D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。</p><p><strong>在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。</p><p>随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。</p><p>同时，据36氪汽车爆料，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>的智驾芯片也将于年内完成流片。</p><p><strong>更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。</strong></p><p>“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”</p><p>值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。</p><p>且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。</strong></p><p>智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。</p><p>为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。</p><p>环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。</p><p>更不容忽视的是，<strong>规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。</strong></p><p><strong>端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，</strong>在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。</p><p>避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”</p><p>但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。</p><p>“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。</p><p>谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。</p><p>“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。</p><p>而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”</p><p>用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></body></html>","source":"fenghuang_stock","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>新势力又要摸着马斯克过河了</title>\n<style 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、比亚迪等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了英伟达GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像苹果这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，小鹏汽车自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”理想汽车的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经","news_type":1,"symbols_score_info":{"LI":0.9,"NIO":0.9,"TSLA":1,"XPEV":0.8}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1989,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":323556153442608,"gmtCreate":1720015424007,"gmtModify":1720015445543,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"原因根本就不仅仅是汽车交付量 是9.6gwh的能源部署 以这种势头 2年之内 能源盈利就将与汽车部分持平 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