自動(dòng)駕駛“老炮”轉(zhuǎn)戰(zhàn)人形機(jī)器人:機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存
引言
嗨!家人們!2025 年科技圈最火的事兒之一,肯定得是造人形機(jī)器人!
從去年第四季度開始,隨著大模型應(yīng)用越來越深入,具身智能概念直接被點(diǎn)燃。
最讓人驚訝的是,大量自動(dòng)駕駛 “老炮” 紛紛轉(zhuǎn)行加入這個(gè)賽道,這可太有意思了。
無人車來也(公眾號(hào):無人車來也)今天就來好好嘮嘮。
(參考閱讀請(qǐng)點(diǎn)擊:《馬斯克:2025年自動(dòng)駕駛會(huì)比人類駕駛安全百倍,特斯拉會(huì)造數(shù)千臺(tái)人形機(jī)器人》)
一、自動(dòng)駕駛 “老炮” 扎堆轉(zhuǎn)行
你能想到嗎?那些在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域混得風(fēng)生水起的大佬們,突然就集體跨界,跑去造人形機(jī)器人了。
智駕芯片上市公司地平線創(chuàng)始成員余軼南博士,聯(lián)手理想汽車前智能駕駛產(chǎn)品總監(jiān)趙哲倫,成立了具身智能領(lǐng)域初創(chuàng)公司維他動(dòng)力;
(參考閱讀請(qǐng)點(diǎn)擊:《地平線“老將”余軼南離職:從自動(dòng)駕駛到具身智能的跨界創(chuàng)業(yè)》)
百度集團(tuán)資深副總裁李震宇,加盟具身智能賽道初創(chuàng)公司它石智航;
前小米自動(dòng)駕駛產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人劉方,成立了阿米奧機(jī)器人。
這還只是冰山一角,還有好多呢!
早在 2023 年,原文遠(yuǎn)知行 COO 張力離職后沒多久就加入了逐際動(dòng)力,擔(dān)任聯(lián)合創(chuàng)始人兼 COO;
曾在 Waymo 和 Momenta 擔(dān)任重要技術(shù)職位的高繼揚(yáng),創(chuàng)立了星海圖,并獲得了頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)千萬級(jí)美元的投資;
曾在小鵬汽車和 OPPO 擔(dān)任首席科學(xué)家的郭彥東,創(chuàng)立智平方科技有限公司,公司自研的多模態(tài)大模型,能驅(qū)動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高精度感知與自然交互。
不僅有這些大佬單干,車企們也坐不住了,紛紛下場(chǎng)布局具身智能。
廣汽集團(tuán)發(fā)布了自主研發(fā)的第三代具身智能人形機(jī)器人 GoMate,計(jì)劃 2025 年實(shí)現(xiàn)自研零部件批量生產(chǎn),2026 年整機(jī)小批量生產(chǎn);
理想汽車 CEO 李想表示做人形機(jī)器人概率是 100%;
小鵬汽車亮相全新一代人形機(jī)器人 Iron 艾倫,已經(jīng)進(jìn)入工廠進(jìn)行生產(chǎn)實(shí)訓(xùn)。
奇瑞汽車聯(lián)手 AI 公司研發(fā)人形機(jī)器人,上汽創(chuàng)投參與智元機(jī)器人的戰(zhàn)略融資。這陣容,簡(jiǎn)直豪華到不行!
二、技術(shù)同源,挑戰(zhàn)不同
為啥自動(dòng)駕駛大佬和車企都對(duì)人形機(jī)器人這么感興趣呢?
很大程度是因?yàn)榧夹g(shù)同源。
不管是造車還是造人,本質(zhì)上都是基于對(duì)環(huán)境的感知和交互,對(duì)外界信息進(jìn)行計(jì)算后,指導(dǎo)機(jī)器運(yùn)動(dòng)。
就像原特斯拉自動(dòng)駕駛部門負(fù)責(zé)人 Andrej Karpathy 說的,汽車也是機(jī)器人,從汽車到人形機(jī)器人的技術(shù)轉(zhuǎn)移,工作量不大,工具現(xiàn)成,只是系統(tǒng)重新配置,本質(zhì)相同。
但在實(shí)際應(yīng)用中,兩者還是有不少區(qū)別。
從計(jì)算規(guī)?矗詣(dòng)駕駛在高速場(chǎng)景多,和安全緊密相關(guān),需要高算力芯片實(shí)時(shí)計(jì)算,比如 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛需要 1000 TOPS 甚至幾千個(gè) TOPS;
而智能機(jī)器人現(xiàn)階段多在相對(duì)低速環(huán)境工作,計(jì)算需求相對(duì)降低。
在運(yùn)動(dòng)控制上,自動(dòng)駕駛只控制 2D 維度運(yùn)動(dòng),人形機(jī)器人僅手部抓取就需要模仿 20 個(gè)以上關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng),對(duì)計(jì)算和控制要求更高。
而且,自動(dòng)駕駛面對(duì)的數(shù)據(jù)相對(duì) “標(biāo)準(zhǔn)化”,機(jī)器人工作場(chǎng)景復(fù)雜多變,數(shù)據(jù)種類多且發(fā)散,對(duì)計(jì)算能力提出更高要求。
三、商業(yè)化難題:把價(jià)格打下來
在具身智能的競(jìng)爭(zhēng)中,商業(yè)化是大家都要面對(duì)的難題。
就像馬斯克說的,原型容易,批量生產(chǎn)很難,甚至不可能。
這里面的原因,除了軟件算法和硬件傳感器,更重要的是生產(chǎn)和工程能力,說白了,就是要把產(chǎn)品價(jià)格降下來,讓用戶能接受。
先看軟件算法,具身智能軟件分大腦和小腦。
大腦負(fù)責(zé)感知和思維決策,和自動(dòng)駕駛一樣主要基于機(jī)器視覺,現(xiàn)在很多創(chuàng)業(yè)公司依托科技大廠的多模態(tài)大模型賦能,比如 Figure AI、樂聚機(jī)器人、優(yōu)必選等,在這方面大家起點(diǎn)差不多。
但在運(yùn)動(dòng)控制的小腦算法上,各家技術(shù)路徑不同。
人形機(jī)器人控制算法經(jīng)歷了多個(gè)階段,目前主流是 MPC + WBC 方案,不過 IL + RL 路線被認(rèn)為是未來主流,但現(xiàn)在進(jìn)入技術(shù)瓶頸期,短期內(nèi)難以突破,這也是很多公司推出輪式仿生機(jī)器人而非雙足人形機(jī)器人的原因。
硬件方面,算力芯片在人形機(jī)器人成本占比大概 7% - 10%,一臺(tái)均價(jià) 50 萬的人形機(jī)器人,芯片成本不超過 1 萬元,未來隨著電機(jī)等部件成本下行,芯片成本占比可能增加。
相比之下,運(yùn)動(dòng)控制的 “手” 就貴多了。人形機(jī)器人手要執(zhí)行各種高精度動(dòng)作,自由度高,像特斯拉 Optimus 人形機(jī)器人的靈巧手自由度達(dá)到 22 個(gè)。
而且觸覺傳感器很貴,甚至比不帶觸覺傳感器的手還貴,一只手用到的觸覺傳感器可能要大幾千元,只有當(dāng)觸覺傳感器成本占手成本 10% 左右時(shí)才可能大規(guī)模應(yīng)用。
就像無人車從幾十、上百萬一輛,逐漸下降到 20 萬左右的 Robotaxi,甚至 10 萬以下的無人配送車,自動(dòng)駕駛才加快了普及速度。
對(duì)于具身智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說,如何把機(jī)器人價(jià)格打下來,是未來競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。說不定過不了多久,我們身邊就會(huì)出現(xiàn)很多價(jià)格親民、功能強(qiáng)大的人形機(jī)器人,想想都覺得超酷!
總之,無人車來也(公眾號(hào):無人車來也)認(rèn)為,隨著大模型應(yīng)用深入,具身智能概念一下子就火起來了。這時(shí)候啊,出現(xiàn)了一個(gè)超有趣的現(xiàn)象,那就是好多自動(dòng)駕駛界的大佬紛紛轉(zhuǎn)行加入這個(gè)新領(lǐng)域。期待更多的自動(dòng)駕駛、具身智能企業(yè)飛速發(fā)展!親!你說呢?
原文標(biāo)題 : 自動(dòng)駕駛“老炮”轉(zhuǎn)戰(zhàn)人形機(jī)器人:機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

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