前几天咱不是跟大家说宇树那个机器人嘛，不少差友都留言说，现在机器人发展的是真厉害。
以前大家眼中只有波士顿动力这一个天花板，现在越来越多厂商也都开始摸到这了，相比波士顿动力还更智能，感觉智械危机马上就快要来了。
不过要说实话，机器人这个行业那倒不是今天才火的，但是最近两年的浪潮却是实打实。
2023 年 5 月老黄强调了具身智能（Embodied AI）以后，这个概念更是火上天了，关于具身智能的新闻都成了日经话题，每天都有好几条。
好好好，现在你们科创圈都这么迭代是吧，一天不看新闻都感觉自己跟不上前沿科技了。
说起来，相信不少差友对机器人是不陌生，但要说到这段时间铺天盖地的具身智能这个新词，估计也得愣上一愣。
虽然具身智能这个词是新词，但要说起这个概念的源流，那可就得扯到 AI 行业的祖师爷图灵那去。
1950 年，提出图灵测试的那篇经典论文《 Computing Machinery and Intelligence 》结尾提到，人工智能的未来会走出两条路：
一条是纯搞计算的智能体，就比如推理大模型、阿尔法狗；另一条则是给机器安装各类传感器，让它们能像婴儿一样学习。
用现在的行话说，这两条路就是离身智能 ( Disembodiment ) 和具身智能，一个相当于大模型这种AI程序，另一个就是终结者T-800这种有身体的智能机器。
所以从某种意义上说，具身智能这玩意你就把它理解为机器人就行了。
只不过它不像大家传统印象里打螺丝、刷车漆、削刀削面的机器人，而更类似像人和动物一样，有身体有感知器官、也有大脑门子，像生物一样的机器人。
所以人形机器人是具身智能，机器狗也是具身智能，甚至汽车也可以是具身智能，某破产新势力车厂的第一台车，当时不就号称是汽车机器人嘛。
虽然类目可以众多，但这里面最被大家看好的就还是人形机器人，毕竟这东西可以直接取代劳动力，还能 24 小时替人类上班，天选打工圣体。
而人形机器人的研发，那也不是这两年才开始火的，而是伴随人工智能的浪潮火了好几次。
打上世纪 60 年代日本就已经开始研究双足步行机构了，但一直发展到现在，才有了真正有可能进工厂打工的赛博牛马，比如去年十月波士顿动力家的 Atlas 。
不过要讲真的话，以往的机器人里动作流畅连贯的其实并非没有，造车的那个本田家，十多年前就有一个 ASIMO 机器人，丝滑程度放到现在也是相当能打。
然而这些以前的机器人，基本上都执行的是预先编好的程序，看起来能跑能跳，实际这哥们压根不带脑子。
而这次之所以又开始火爆，主要还是得益于人工智能的第四次浪潮。自打大模型兴起以后，机器人的大脑问题就有望能被解决了。
拿去年接入了 ChatGPT 的机器人 Figure 01 来说，大模型能根据机器人脑袋里的摄像头看到外面有啥东西，还能自己拾取，有自个的想法，这比以前的人工智障简直高的不知道哪里去了。
另一方面，以前高端机器人只有少数公司花大力气才能搞出来，但现在配套行业的技术积累也已经足够多了，从电机到电控，激光雷达，视觉识别，都比较成熟。
换句话说，机器人的身体和器官也都能做出来了，所以虽然具身智能这个概念是黄仁勋讲完才火出圈，但实际上嘛，这也是大势所趋。
毕竟软件和硬件的发展往往是协同的，机器学习上的进步，经常很快就能影响到智能硬件的发展，更别说 AI 这么一个超级风口了。
英伟达自己也在开发为机器人准备的大模型
所以从 Figure 01 ，到马斯克发布会上能调酒的擎天柱，还有国内前几天大火的宇树，稚晖君的智元，甚至小米也都有自己的机器人项目铁蛋。
就不说这些商业公司，光咱国内的相关指导政策，到现在就已经出台了几十份。
不仅各地方都在主推机器人产业，工信部还有一个专门文件，来指导国内机器人产业发展，这不妥妥的新质生产力嘛。
光看这些发布会展示和发言，甭管是谁估计都得畅想一下未来的科幻生活，但就目前来看嘛，哥们还是得给大家先小小泼点凉水。
想把赛博老婆接进家门，那估计还得稍微等点时间。
这倒不是说机器人这个概念不落地，主要其实是行业内还没一个通用的解法，或者说产业链基础已经完全具备了，但还不够成熟。
一位行业内的相关从业人员告诉我们，在这个赛道上目前还没有形成一套通用的平台， “ 技术路线未收敛 ” 。这词听起来有点令人懵逼，但实际不难理解。
举个例子，开发机器人最重要的核心部件像电机、域控制器、传感器、激光雷达这些元器件，你是都找得到相关的供应商。
但要是没有成熟的平台，那像手部、走路、手眼协同之类的关键模块，几乎每个都要你自己开发，还要自己去想任务，这对一个行业来说是很低效的，并且每家公司都会增加开发成本。
就拿机器人上最关键的灵巧手部件来说，要能完全映射人类的手部动作动作，起码灵巧手要跟人手有差不多的关节、运动自由度才行。
而人手的自由度算上手腕得有 27 个，灵巧手的每个关节都需要专门的空心杯电机才行，但如果单独采购，像 Maxon 的空心杯电机单价便宜的都得几千，还有上万的；国产的兆威空心杯电机也在 2000 元左右。
这么一来，想要做出一双手，光电机的价格就得好多个 w 。
再加上手部还要有大量传感器，要能够感知到位置、力度、触摸，这对数据处理也有很大的要求，软硬件都是成本。
但按照摩根士丹利的数据，就这么精巧复杂的的一双手，在马斯克的第二代擎天柱的整机成本也只占到 17.3% ，要是再算上其他关键部件更是贵的没边。
所以说，厂商要独立开发出整套机器人成本会非常高，更别说普及给大众了。
第二代擎天柱机器人的灵巧手展示
虽然现在也有一些厂商能提供这些部件的解决方案，但我们咨询的业内人士却认为：
同样是高端制造业，但机器人领域还没有出现像汽车行业的博世这种顶级供应商，甚至很多公司都还在 “ 重复制造轮子 ” 。
然而正是因为这块局势未定，所以一切皆有可能。
我们在 CES 看到，有不少国内企业已经看准这片蓝海，打算闯出一番名堂。
比如国内头部激光雷达供应商的速腾聚创，原本它们在这个领域的技术就有所布局，现在行业的兴起也给了他们更大的机遇。
不过除了要解决硬件问题，机器人的 AI 大脑也不是一点麻烦没有。
从长期来看，大模型本身就面临着训练数据的限制，数据量不够会直接影响大模型的训练效果。而对机器人来说，要让它学会持握、抓取、行进这些动作，不但需要高质量的数据集，数据还要更多。
去年的中关村仿生机器人大会上就有行业内人士表示，训练机器人实际要比搞自动驾驶汽车需要的数据集还大，但这些数据又比汽车驾驶数据更难获取。
总之，具身智能这个行业就现在来说，我觉得可以说既是风口，也是黎明之前。
从某种意义上来说，各个机器人厂商目前的状态，其实有点类似世纪初那几年的手机行业：
距离搞出像 iPhone 一样，能为手机行业定型的革命产品还有一段时间，但马上迎来的会是各种各样的探索和尝试。
换句话说，也将是一片百花齐放，万物竞发的大好光景。
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