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5000臺(tái)量產(chǎn)不是終點(diǎn),智元新起點(diǎn)決定下一輪去留

過(guò)去兩年里,人形機(jī)器人行業(yè)被情緒與想象力推著走。各種“跳舞、倒水、握手”視頻持續(xù)刷屏,整個(gè)行業(yè)在概念熱度中加速前沖。然而,當(dāng)資本逐漸回歸冷靜,一個(gè)更關(guān)鍵的問(wèn)題浮出水面:機(jī)器人究竟能不能走下舞臺(tái),進(jìn)入現(xiàn)實(shí)生活?

就在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上,智元機(jī)器人(以下簡(jiǎn)稱“智元”)宣布第5000臺(tái)人形機(jī)器人正式量產(chǎn)下線,同時(shí)三大生產(chǎn)基地同步開(kāi)放、全鏈路制造能力已然成型,智元成為業(yè)內(nèi)最先邁過(guò)“工程化復(fù)制”門檻的選手之一。

但量產(chǎn)不是終點(diǎn),當(dāng)智元站在規(guī)模量產(chǎn)的門口,它所要面對(duì)的已經(jīng)不再是技術(shù)演示,而是整個(gè)行業(yè)正在迅速變化的商業(yè)現(xiàn)實(shí)。

第5000臺(tái)下線,智元率先跨入規(guī)模制造

智元宣布第5000臺(tái)通用人形機(jī)器人“靈犀X2”正式下線,這意味著中國(guó)具身智能企業(yè)終于將“量產(chǎn)”從PPT拉進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。

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圖源來(lái)自微博@稚暉君

拉長(zhǎng)時(shí)間線來(lái)看,這更像中國(guó)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)真正進(jìn)入深水區(qū)的一聲信號(hào)槍,產(chǎn)業(yè)邏輯也從“原型機(jī)之爭(zhēng)”切換到了“規(guī)模化之戰(zhàn)”。

因?yàn),在過(guò)去十年里,人形機(jī)器人的競(jìng)爭(zhēng)一直滯留在樣機(jī)階段。無(wú)論是2015年谷歌出售Boston Dynamics后美國(guó)資本的退潮,還是特斯拉2022年高調(diào)展示Optimus原型機(jī),市場(chǎng)的目光往往聚焦于當(dāng)下某個(gè)瞬間的科技演示,而不是體系化制造能力。

但人形機(jī)器人真正的門檻從來(lái)不是多少個(gè)關(guān)節(jié)、多少根線纜,而是能不能把技術(shù)裝進(jìn)流水線里,讓一臺(tái)臺(tái)機(jī)器人以大工業(yè)的方式精準(zhǔn)復(fù)刻。

而智元完成第5000臺(tái)的量產(chǎn)下線,說(shuō)明其跨過(guò)了人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)量產(chǎn)的重要臨界點(diǎn),在供應(yīng)鏈、制造體系、算法棧、整機(jī)調(diào)校與成本模型維度已經(jīng)形成可復(fù)用的工業(yè)閉環(huán)。這是人形機(jī)器人從技術(shù)原型邁向規(guī)模制造的關(guān)鍵分水嶺。

尤其國(guó)內(nèi)企業(yè)一直在人形機(jī)器人領(lǐng)域缺乏完整的制造基礎(chǔ),關(guān)鍵傳感器、執(zhí)行器、關(guān)節(jié)模組等長(zhǎng)期依賴進(jìn)口或分散供應(yīng)。

智元展現(xiàn)的量產(chǎn)能力讓產(chǎn)業(yè)鏈看到了可預(yù)期的穩(wěn)定需求,從而帶動(dòng)本地供應(yīng)鏈協(xié)同,形成規(guī)模效應(yīng)。這是所有后來(lái)者能否降低成本、壓縮迭代周期的前提。

然而,完成5000臺(tái)的量產(chǎn)目標(biāo),能否讓智元進(jìn)入自我加速的“奇點(diǎn)”區(qū),這需要進(jìn)一步論證。畢竟,人形機(jī)器人不像光伏與鋰電,一旦量產(chǎn)規(guī)模突破攤薄區(qū)間,成本會(huì)迅速下降,應(yīng)用場(chǎng)景就會(huì)自然擴(kuò)張,其應(yīng)用門檻遠(yuǎn)比消費(fèi)電子更高,場(chǎng)景落地也更復(fù)雜。

如今,智元以5000臺(tái)規(guī)模站至行業(yè)前排,也率先面臨一個(gè)更殘酷的問(wèn)題:產(chǎn)能是核心挑戰(zhàn),應(yīng)用能力更是。因?yàn)榱慨a(chǎn)規(guī)模若跑在應(yīng)用能力前面,制造不但不會(huì)成為優(yōu)勢(shì),反而會(huì)成為吞噬成本、加速現(xiàn)金流消耗的反向力量。

這也是第5000臺(tái)的真正含義,它逼迫智元進(jìn)入無(wú)人區(qū),推動(dòng)它在量產(chǎn)能力、成本結(jié)構(gòu)、場(chǎng)景應(yīng)用的三角關(guān)系中給出一條解法。

量產(chǎn)領(lǐng)先≠應(yīng)用領(lǐng)先,關(guān)鍵在于進(jìn)入真實(shí)場(chǎng)景

正如,人形機(jī)器人的行業(yè)分水嶺正在發(fā)生另一場(chǎng)變化:落地場(chǎng)景從“秀”轉(zhuǎn)向“用”。

今年,從春晚宇樹機(jī)器人的一炮而紅開(kāi)始,商業(yè)演出、企業(yè)年會(huì)、婚慶典禮等需求集中爆發(fā),機(jī)器人租賃市場(chǎng)迅速陷入“一機(jī)難求”的狀態(tài)。

但到年底,市場(chǎng)明顯逆轉(zhuǎn),秀場(chǎng)紅利迅速退潮,租賃價(jià)格直接“膝斬”,有廠商甚至接近成本價(jià)回租。這意味著舞臺(tái)時(shí)代驟然結(jié)束。

在這種行業(yè)氣候下,第5000臺(tái)下線既是里程碑,也是一個(gè)必須更快找到結(jié)果的“倒計(jì)時(shí)”。因?yàn)槿诵螜C(jī)器人若無(wú)法進(jìn)入真正的剛需場(chǎng)景,量產(chǎn)只會(huì)帶來(lái)庫(kù)存堆積、現(xiàn)金流壓力、供應(yīng)鏈負(fù)擔(dān),而不會(huì)帶來(lái)商業(yè)正循環(huán)。

再來(lái)看智元的現(xiàn)有產(chǎn)品,問(wèn)題就更為清晰。以靈犀X2為例,其具備毫秒級(jí)交互反應(yīng),以及通過(guò)視覺(jué)理解和認(rèn)知世界的能力,在精準(zhǔn)抓取、指令響應(yīng)等任務(wù)上有明顯優(yōu)勢(shì)。

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圖源來(lái)自微博@稚暉君

但機(jī)器人行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)正在往更深層移動(dòng),不是“能不能動(dòng)”,而是泛化能力的強(qiáng)弱。目前智元機(jī)器人的泛化能力仍集中在基礎(chǔ)任務(wù):巡檢、搬運(yùn)、簡(jiǎn)單裝配、場(chǎng)景問(wèn)詢等常規(guī)動(dòng)作序列。

痛點(diǎn)在于,一旦動(dòng)作復(fù)雜度上升,機(jī)器人就容易出現(xiàn)策略不穩(wěn)定、路徑規(guī)劃失效、操作不夠穩(wěn)健的問(wèn)題。這既是智元的挑戰(zhàn),也是所有人形機(jī)器人企業(yè)的共同瓶頸。

而且,其現(xiàn)有商業(yè)化版圖的“寬”尚無(wú)法彌補(bǔ)“深度不足”的缺口。智元雖然已覆蓋講解接待、文娛商演、工業(yè)智造、物流分揀、安防巡檢、數(shù)采訓(xùn)練、科研教育等八大場(chǎng)景,但由于泛化能力較弱,機(jī)器人在新場(chǎng)景或任務(wù)中性能表現(xiàn)始終受限。

這背后最大的風(fēng)險(xiǎn)在于,如果場(chǎng)景適配深度不足、客戶付費(fèi)意愿弱、ROI不夠硬,那么規(guī)模越大,虧損也會(huì)越快。

這也是為什么行內(nèi)普遍認(rèn)為,現(xiàn)在的競(jìng)爭(zhēng)已不再是“誰(shuí)先發(fā)布機(jī)器人”,而是“誰(shuí)能讓機(jī)器人真正進(jìn)入剛需場(chǎng)景”。場(chǎng)景適配的深度決定付費(fèi)意愿的強(qiáng)弱,付費(fèi)意愿直接影響規(guī)模擴(kuò)張的速度,規(guī)模擴(kuò)張則反過(guò)來(lái)決定降本路徑能否跑通。

因此,在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)間點(diǎn),智元推進(jìn)量產(chǎn)的同時(shí),更需要從“好看”轉(zhuǎn)向“好用”,從“展示價(jià)值”轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)價(jià)值”。這不是選擇題,而是生存題。

大模型成最大變量,智元能否借AI之力跨越鴻溝?

隨著量產(chǎn)速度被推到前臺(tái),人形機(jī)器人暴露出的核心問(wèn)題開(kāi)始從“能做什么”轉(zhuǎn)向“如何學(xué)會(huì)”。

當(dāng)傳統(tǒng)策略在復(fù)雜場(chǎng)景里頻繁失效、手工規(guī)則難以支撐規(guī)模復(fù)制時(shí),行業(yè)越來(lái)越清楚:硬件不再是瓶頸,如何用軟件、用大模型能力去定義機(jī)器人才是。

過(guò)去,機(jī)器人智能依賴真實(shí)場(chǎng)景采集、自定義策略編寫、人工標(biāo)注等方式,但這類“弱泛化”的技術(shù)體系天然不具備規(guī);瘽撡|(zhì)。它需要大量重復(fù)訓(xùn)練和場(chǎng)景適配,導(dǎo)致成本高且效率低。

此時(shí),機(jī)器人通用大模型的出現(xiàn)改變了這條路徑。比如GPT等通用模型帶來(lái)的合成數(shù)據(jù)、策略遷移、環(huán)境模擬能力,使得機(jī)器人有可能在虛擬場(chǎng)景中完成復(fù)雜動(dòng)作的學(xué)習(xí),再遷移至真實(shí)世界。

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圖源來(lái)自微博

而且,大模型可以自動(dòng)生成交互策略、感知路徑和規(guī)劃方案,突破了傳統(tǒng)機(jī)器人依賴人工規(guī)則設(shè)計(jì)的瓶頸。

再者,人形機(jī)器人本身是軟硬件一體的融合產(chǎn)物,如果沒(méi)有基座模型,沒(méi)有VLA這類大模型的支持,僅靠供應(yīng)鏈和硬件的進(jìn)步也無(wú)法實(shí)現(xiàn)充分的商業(yè)化。

對(duì)智元來(lái)說(shuō),這意味著機(jī)器人泛化能力的天花板終于松動(dòng)了。

如果說(shuō)工程化量產(chǎn)決定智元能不能“被造出來(lái)”,大模型則決定它能不能“被用起來(lái)”。前者是工業(yè)能力,建立規(guī)模優(yōu)勢(shì);后者就是智能能力,決定長(zhǎng)期護(hù)城河。

也正因如此,大模型正在成為決定下一輪勝負(fù)的最大變量,它將決定智元能否把第5000臺(tái)的規(guī)模優(yōu)勢(shì),轉(zhuǎn)化為跨越泛化鴻溝的能力。

只是,問(wèn)題在于,大模型這條路不可能線性推進(jìn)。構(gòu)建初期,大模型需要結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、場(chǎng)景反饋和持續(xù)優(yōu)化,而這些都依賴大規(guī)模部署。

對(duì)智元來(lái)說(shuō),越快量產(chǎn),就越需要模型能力、成本結(jié)構(gòu)和真實(shí)場(chǎng)景跟上;如果三者不同步,規(guī)模反而會(huì)變成負(fù)擔(dān),使其陷入“能力滯后于產(chǎn)能”的反向循環(huán)。

現(xiàn)在,智元真正要回答的問(wèn)題是,能否讓泛化能力的提升速度追上產(chǎn)量的擴(kuò)張速度?能否讓算法、場(chǎng)景和規(guī)模形成正向放大?這些問(wèn)題的答案,將決定智元最終走向哪個(gè)結(jié)局,曇花一現(xiàn)或者行業(yè)引領(lǐng)者。

結(jié)語(yǔ)

到第5000臺(tái)為止,智元確實(shí)領(lǐng)先。但從第5000臺(tái)開(kāi)始,它將直面行業(yè)所有未解決的難題,從炫技到生產(chǎn)落地,從秀場(chǎng)流量進(jìn)入真實(shí)剛需,從工程化領(lǐng)先到泛化能力決賽。

第5000臺(tái)不是榮耀的終點(diǎn),而是殘酷的新起點(diǎn)。

來(lái)源:港股研究社

       原文標(biāo)題 : 5000臺(tái)量產(chǎn)不是終點(diǎn),智元的新起點(diǎn)決定下一輪去留

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