人形机器人2024：不要相信梦想，只相信落地。

回顾整个2024年，人形机器人应该是今年最具代表性的风口，除了持续发酵的AI模型。

事实上，人形机器人的兴奋与AI模型也无关。

一方面，人形机器人一直被视为AI模型发展的下一个阶段，赋予智能头脑强大的身体。每个人也为这个新阶段取了一个更有前途的名字——智能。

另一方面，人形机器人就像AI大模型遇到瓶颈后的新发展方向。因此，在今年7月举行的以AI为主题的世界人工智能大会上，人形机器人主要是反客户，成为本次盛典的焦点。

总而言之，回顾2024年，人形机器人非常火爆，它仿佛被AI推着，被迫站在前台。

但与今年越努力越迷茫的AI模型不同，人形机器人目标非常明确，大部分公司都在谈落地、应用、量产。

根据企业调查数据，截至2024年11月底，国内新成立的机器人公司已达16.79万家。根据IT橘子数据，2024年有41 家庭机器人企业完成56项融资，融资总额超过50亿元。从全球来看，今年发布了80多种人形机器人。

人形机器人不再是一个新的行业。从波士顿动力成立的那一刻起，人形机器人已经在漫长的历史中走过了32年。

但即便如此，2024年依然可以称之为“人形机器人元年”。从今年开始，人形机器人不再是实验室里的冷清身影，而是走向舞台，成为全世界关注的焦点。

人形机器人，风起大模型

2024年，人形机器人之所以突然受到高度关注，其实与AI大模型最本质的讨论有关，即如何实现AGI。(通用人工智能)。

在过去的两年里，OpenAI携带了Scaling。 当Law的旗帜大踏步前进时，大模型和AGI总是有一个微弱但坚定的声音，这意味着OpenAI的方法很难实现AGI。

Meta首席科学家提出了这一观点，Yannn被称为人工智能三大巨头之一。 LeCun。

▲Meta YannnnnsPlatforms高级研究员 LeCun，图片来源纽约时报

他认为智能不仅是大脑的产物，还涉及到身体和环境的互动，所以真正的通用人工智能（AGI）应具备像猫一样探索周围环境并从中学习的能力。

这一概念与“智能行为不仅依赖于信息处理能力，还依赖于智能身体的感知和行动能力”的具体智能不谋而合。

所以在2023年大家争相讨论GPT到底是不是AGI的时候，人形机器人已经为2024年的爆发做好了准备。

敏锐的人会很快抓住机会，所以从2024年开始，关于AI模型的讨论自然会转化为人形机器人，成为驱动人形机器人爆发的第一动力。

2024年3月，黄仁勋被称为AI大模型的最大赢家，以9个不同形状的机器人登上英伟达2024年GTC。 在AI大会的舞台上，第一枪点燃了人形机器人。

从那以后，每一个大厂的有头有脸的人都开始一起涌入人形机器人的赛道，好像是在讨论。举例来说：

七月份，前华为汽车BU自动驾驶系统CTO、首席科学家陈亦伦成立了石智航。

九月份，原小米汽车自动驾驶商品项目负责人刘方辞职，成立了阿米奥机器人。

十月份，地平线副总裁余轶南辞职，致力于智能创业。

十二月，原追寻科技人形机器人业务负责人、创新机器人研究所负责人喻超辞职，创办鹿明机器人；同月，原百度集团资深副总裁李震宇辞职，加入其石智航；赵哲伦，理想汽车前智能驾驶产品总监，辞职加入余轶南。

同时，资本也不吝啬。根据IT橘子数据分析，2024年，41家人形机器人行业企业完成了56项融资，累计融资金额为50.95亿元，其中17个项目融资超过1亿美元。

智慧，从“大块头”到“小甜心”

真正意义上的人形机器人开始生气。

但是人形机器人并不是一个初出茅庐的“小子”。一九六八年，美国通用电气公司（R.Smosher）从试制的操纵式双足步行机器人Rig开始，人形机器人已经有56年的历史了。即使以更多人知道的波士顿动力为标志，从成立之日起已经有32年的历史了。

然而，在过去的几十年里，人类机器人的发展并没有取得太大的突破。核心问题是缺乏足够聪明的大脑来帮助人类机器人实现更强的泛化能力。[1]。

AI大模型直到2023年才为人形机器人的突破带来曙光。

就像给一块木头注入一个灵魂。作为一种超越大多数专家专业能力的奇妙算法，大模型可以成为人类机器人的大脑，推动人类机器人朝着更理想的状态前进。

事实上，整个2024年，软件和硬件逐渐结合，同时模型与人形机器人发生碰撞。

▲来自YouTube的Figure01与人类交流。

举例来说，OpenAI投资了人形机器人企业Figure，并将ChatGPT纳入人形机器人Figure01。

Figure01拥有大模型的加持，可以很容易地将人类的指令转化为任务，例如递一个苹果，把盘子放好，它还可以把咖啡胶囊放进咖啡机里，如果胶囊位置偏了，Figure01可以纠正位置。

比如波士顿动力与丰田合作开发“大型行为模型”，这是一款专门为机器人ChatGPT设计的机器人，可以帮助机器人在不确定的环境中获得灵活的适应能力。比如可以让机器人做酱料烧注和涂抹任务，机器人可以随意移动面团位置的勺子。

还有许多这样的例子，上海交通大学教授卢策吾的穹彻智能大脑Noematrix Brain，机器人可以处理不规则的曲面物体，如削黄瓜和刮胡子。UnixAI旗下的Wanda机器人可以帮助人类制作豆腐汤，软机器人可以“夹豆腐”。

不言而喻，在AI模型的帮助下，人形机器人开始变得更加聪明。它不再是以前只会跑、跳、翻的“大块头”，而是一颗能帮助人类叠衣服、做饭、端茶倒水的“小甜心”。

落地，落地，还是落地！

如果你认为这是人形机器人的终点，那绝对不是。因为这些拍摄和展示的灵巧，本质上都是在“实验室环境”下表演。

就像赵括纸上谈兵一样，要真正学以致用，人形机器人还需要更多的数据，更多的经验和尝试。

因此整个2024年，除了“智能”之外，人形机器人的第二个关键字就是“进厂打工”。

2024年5月，Tesla Optimus率先在X(原Twitter)平台上展示了一段擎天柱在特斯拉工厂“工作”的视频，视频中的擎天柱在生产线上对电池进行了分拣。不久之后，Figure宣布与宝马签订协议进厂工作，Figure01已在宝马工厂落地，Figure02的续航能力可以支持每天20小时有效工作。

▲ 擎天柱分拣电池包， 来源于YouTube

Walker优必选在国内。 S、小米机器人铁大，小鹏iron、傅立叶GR-1也纷纷前往工厂拧起“螺丝”。

在这个阶段，人形机器人就像一个刚毕业的大学生，需要通过工厂实习来获得工作经验。

但是对人形机器人企业来说，仅仅进入工厂实习似乎还远远不够，每个人似乎都希望快一点，快一点。

因此，到2024年底，越来越多的人形机器人企业开始宣布“量产”。

年底，智元机器人宣布计划量产近千台商用人形机器人，在此之前，傅立叶、宇树都宣布过度生产。

在国外，Agility宣布量产人形机器人Digit，Agility甚至在美国俄勒冈州建立了世界上第一家机器人超级工厂RoboFab，并获得了1.5亿美元的亚马逊投资，Agility甚至在美国俄勒冈州建立了世界上第一家机器人超级工厂RoboFab。现在，Digit已经开设了第一条生产线，专门用于组装机器人头部、手臂、腿部和躯干的工作站。

大规模生产对硬件企业来说是一个非常重要的词。一般代表技术成熟，商业场景闭环，应用稳定，企业通过大规模制造稀释成本。从公司的发展阶段来看，也意味着公司经历了R&D初始投资阶段，开始大规模创造收入。

从一个旁观者的角度来看，2024年初，人形机器人开始有优势。许多追随者在2024年相继成立公司，但到年底，许多公司已经开始大规模生产。

所以回顾整个2024年，从智能到工厂工作，再到大规模生产，我们发现整个人形机器人行业都凸显出一种争分夺秒的危机感。

这一危机感来源于人形机器人公司急切地想要落地，想要应用，想要向市场证明自己的价值。

从理性的角度来看，这种紧迫感让人觉得公司太焦虑，对技术发展缺乏耐心。但是，如果我们回顾人形机器人的发展路径，我们实际上可以理解这种焦虑。

毕竟人形机器人在过去的30年里已经遭受了“白眼”，因为它不赚钱。波士顿动力2014年被谷歌收购，2017年被卖给软银。最后，它在2021年被转移到韩国现代，这是这种“白眼”最真实的写照。

事实上，波士顿动力成为“四手企业”是商业世界中最根本的问题，即如果技术不能与行业结合，不能创造商业价值，那么先进的技术是没有意义的。

类似地，从2023年到现在，AI大模型的发展轨迹也在论证同样的道理。

所以这群人形机器人企业在这个问题上已经想得很清楚了。他们深刻认识到，实现真正的身体智能是一个漫长而艰难的过程。

而且越是这样，他们就越需要争分夺秒地落地，去市场，向资本证明自己，从而获得更持久的耐心和更长期的资金支持。

那是一个现实问题，也是2024年整个人形机器人行业的背景。

工业催化剂创新中心和产业催化剂

具体来说，与2024年中美两国人形机器人产业的发展轨迹相比，中国人形机器人产业的发展仍然表现出非常鲜明的中国特色。

而且这一特点具体落在了“创新中心”上。

创新中心最早由国家发展和改革委员会于2018年提出。多年来，创新中心或多或少出现在中国支持的各行各业。

然而，与过去隐藏在公司背后的创新中心不同，2024年人形机器人创新中心的出现频率远远超过了这个行业的大多数企业。

从2024年初开始，全国各地的人形机器人“创新中心”开始陆续建立。「UnKnown有界」据不完全统计，截至2024年底，已有9个“人形机器人创新中心”从国家到地方建立。

各地积极建立人形机器人创新中心的一个重要原因是要以创新中心为抓手，带动当地人形机器人产业链的发展。这个「UnKnown有界」在年中的文章《谁将成为人形机器人第一城》中已经提到。

然而，除此之外，人形机器人行业仍然面临许多挑战，尤其是行业基础设施建设，如智能数据集、智能模型、模拟场景和数字孪生、开源社区等。

R&D基础设施和平台的建设是降低R&D门槛、扩大产业规模、提高产品特性的前提，对实现产业规模化和商业化起着关键作用。然而，仅靠市场化的力量很难快速突破这些问题。

所以在2024年，创新中心就扮演了这样一个建筑业基础设施的角色，我们把它的主要工作归纳为三个部分。

一是建立开源生态。

通过共享代码和工具资源，开源生态降低了R&D成本，加快了新技术的商业化进程。从过去20年信息技术的发展历程来看，开源生态在工业发展中发挥着重要作用。

开源生态在人形机器人领域的建设涉及到硬件、软件、数据、开源社区等多个部分的建设。

今年7月，位于上海的国家地方创新中心(以下简称上海创新中心)在WAIC上发布了国内首款全尺寸通用人形机器人公版机“青龙”，并对齐开源。

▲ 青龙机器人，上海创新中心， 来源于CSDN

到年底的11月，位于北京的国家和地方政府创建了一个服务机器人创新中心(以下简称北京创新中心)，并宣布了天工开源计划，结构图、软件架构、电气系统、数据、运动控制训练框架等。将陆续开源。

此外，北京创新中心还计划与具有人形机器人二次开发能力的高校、科研院所、集成商等机构合作，共同打造智能开源开放社区。然而，早些时候，上海创新中心推出了全尺寸人形机器人开源社区。OpenLoong”。

在机器人领域，从业者向「UnKnown有界」据说目前国内的人形机器人还处于非常早期的阶段，所以很多企业都在突破类似的问题，重复建造轮子。建立开源生态可以帮助企业减少相关的重复投资，同时将有限的资源集中在专有技术的处理上。

第二，机器人训练和数据收集。

就像大模型训练一样，人形机器人训练也需要巨大的数据支持。然而，与大模型可以通过公共互联网收集数据不同，人形机器人的每一段数据都需要专门收集。然而，由于培训数据的高成本收集，它已经成为制约人形机器人发展的重要因素。

在上海浦东张江，上海创新中心二楼有一个专门的场地，用于各大人形机器人公司的实践和数据收集。2024年，全国许多制造商将自己的人形机器人送到这里进行培训。

上海创新中心总经理许彬表示:“成立机器人训练场是今年(2024年)下半年国地中心最重要的任务之一，主要是为了解决当前对人形机器人发展的约束和数据不足的问题。”

根据计划，该训练场将在浦东张江模力社区落地，可同时容纳100个人形机器人进行训练，计划在2027年达到1000个。

除现场训练场外，各地创新中心也在积极搭建虚拟训练场。

比如2024年4月，北京创新中心启动了智能数据集和数据应用平台的建设。一个月后，上海创新中心推出了“开源道场”MiniDojo，成为国内首个对比特斯拉虚拟训练场Dojo的原型。

三是制定标准。

比如北京创新中心参与发布国家标准《腿机器人性能和测试方法标准》，解决以双脚和四脚为代表的具体服务机器人腿机器人运动性能参数不统一、测试条件不一致、测试方法不规范等问题。比如为了解决数据采集不规范的问题，北京创新中心与11家数据共建单位合作，率先编制了国内首个智能数据采集标准。为了规范行业评级和机器人应用的实施，北京创新中心和行业内许多权威部门起草了《人形机器人智能评级》的标准。

此外，创新中心还在构建人才培养体系、投资孵化等方面发挥着重要作用。

比如上海创新中心与上海大学合作，推动全国首个人形机器人本科专业落地上海，联合上海成立100亿元基金，帮助更多创业公司进入机器人跑道。

总的来说，2024年，创新中心致力于解决具体服务机器人发展的关键共性技术问题。就像企业内部的R&D平台，通过充分调动市场资源，可以加快人形机器人行业的发展。

它们并非要孵化一家、两家具有竞争力的人形机器人公司，而是要打造一条具有竞争力的人形机器人产业生态链。

这不同于特斯拉、Figure和OpenAI的顶级公司在美国人形机器人行业的推广。中国人形机器人行业的发展表现出“集中精力做大事”的特点，这一直是中国的制度优势，这一优势在人形机器人行业的发展中得到了充分的展现。

走出中国节奏的人形机器人

总的来说，在创新中心的推动下，也取决于国内创业公司的努力。虽然人形机器人起源于欧美，但2024年中国在人形机器人轨道上的进步可以称得上是独一无二的。

这种情况可以在人形机器人企业的数量上得到体现。

根据M2 根据Consulting的数据，2024年，全球有150多家人形机器人公司，其中中国、美国和日本的公司占全球的65%以上，而中国有43家人形机器人公司，成为中国人形机器人公司数量最多的公司。

这源于中国过去在机器人行业积累的优势。毕竟，中国多年来一直是世界上最大的机器人生产国，拥有坚实的产业链支持。

举例来说，人形机器人最昂贵的核心部件分布在执行器上，三个执行器(线性执行器、旋转执行器、 智能手)占人形机器人主要部件价值的73%。

与欧美国家相比，中国的执行器具有成本优势。根据《2024年人形机器人核心执行器市场分析报告》，中国的制造成本普遍低于欧美30%-40%。

除核心部件成本优势外，中国还拥有广阔的人形机器人消费市场。

以目前大部分机器人进厂打工的目的地——汽车工厂为例，不提未来前景广阔的人形机器人家庭应用领域。

根据乘联会的数据，从2020年开始，中国汽车销量占全球销量的比重持续增长，2023年达到33.8%，2024年进一步上升到34.1%。2024年1月至11月，中国在世界新能源汽车市场的份额已达70%，在新能源汽车领域。

这一优势使得中国市场对人类机器人的应用也有了更高的期望。

自从工业社会以来，中国的科技发展一直是西方的跟随者，“copy to china"这是近年来的一个重要背景。

大模型在2022年底出现，中国工业界一度十分激动。

其中一个原因是，与之前的几次技术革命相比，中国因为各种原因错过了，或者珊珊来迟不一样。这一次，以大模型为代表的AI技术革命，让中国能够真正站在与欧美同一起跑线上。

当我们兴奋的时候，中国科技界很多有头有脸的人都喊出了中国AI模型和美国只有五个月差距的口号。可以说，这是我们第一次如此接近我们一直在追逐的对手。

但是经过近两年的发展，所谓的五个月的时间差距可能并不客观，而且随着时间的推移，这种差距甚至越来越大。在这种背景下，人形机器人的出现给中国工业界带来了新的希望。

不同于AI的发展受到数据、芯片等关键技术的限制。在人形机器人领域，中国不仅在产业链上有优势，而且在核心技术上也没有太多的约束。

这一次，中国和欧美真的站在了一条非常接近的起跑线上，中国比AI模型领域更有希望在人形机器人领域引领世界。

回顾2024年，在全国各地创新中心的推动下，在中国人形机器人公司的不懈努力下，中国人形机器人行业已经初具规模，逐渐走出了独特的节奏。

但是，作为一个实体行业，人形机器人显然很难经历一个快速爆发的阶段，就像互联网、AI等以软件应用为主的行业一样，需要大量的时间来培养其庞大的工业技术设施和关键技术的突破。

所以，我们认为人形机器人产业将具有广阔的前景，但是我们也需要尊重实体产业的发展规律，给予更多的耐心和支持。

本文来自微信公众号“工业象限”，作者：山茶，36氪经授权发布。

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