根據(jù)每日經(jīng)濟新聞報道，在CadenceLIVE Silicon Valley 2024大會期間，黃仁勛在對話中提到，人形機器人的制造成本可能比人們預期的要低很多?！澳憧梢再I到1萬~2萬美元的汽車，為什么不能有1萬~2萬美元的人形機器人?機器人很可能在一個為人類設計的環(huán)境中，表現(xiàn)得比人類更靈活、更多功能?！?/p>

　　前段時間，工信部印發(fā)了《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》，其中提出，推動實施人形機器人創(chuàng)新工程，圍繞專用軟件、核心部組件、整機及應用示范等重點任務加大投入。發(fā)揮制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金等帶動作用，引導產(chǎn)業(yè)資本與金融資本積極參與。用好國家產(chǎn)融合作平臺，支持領軍企業(yè)上市融資，推動形成“科技-產(chǎn)業(yè)-金融”良性循環(huán)。組織人形機器人大賽、展會等活動，激發(fā)各界創(chuàng)新活力。

　　機器人賽道，已經(jīng)越來越擠了。

　　據(jù)BusinessKorea報道，三星電子最近開始制定進軍機器人市場的戰(zhàn)略。2023年3月，三星給本土機器人廠商Rainbow Robotics投資了超過3億人民幣，這家公司旗下的機器人HUBO，是韓國第一臺兩足步行機器人。

　　從波士頓動力、本田到特斯拉，再到OpenAI、微軟，隨著生成式AI時代的到來，一場關于機器人的新角逐，就這樣開始了。

　　人形機器人并非是新事物，1973年，日本早稻田大學加藤一郎就帶領團隊研發(fā)出世界上第一臺真人大小的人形智能機器人——WABOT-1。然而半個世紀過去了，商業(yè)化依然遙遙無期，究其根源，性能和成本是核心阻力。

　　機器人由運動模塊、傳感模塊和人工智能模塊三個關鍵技術模塊組成。對于一般的傳統(tǒng)機器人來說，只需要其中一種技術往往就能具備使用價值。比如，工業(yè)機器人主要側(cè)重于運動控制技術，掃地機器人則側(cè)重于導航傳感技術。

　　人形機器人則不然，它必須在應用場景上具備通用性，而不是特定場景下的單一任務。這樣一來就復雜多了，需要更高的技術集成和融合，需要對更大的數(shù)據(jù)集建模，也需要對語言和指令有更強大的理解力。但在此之前，AI數(shù)據(jù)和模型基本處于孤立發(fā)展狀態(tài)，且迭代速度很慢，成本遲遲降不下來。

　　大模型的普及極大改變了這一現(xiàn)狀。

　　從2017年的Transformer，再到GPT-1、BERT、GPT-2、GPT-3、GPT-4，模型的參數(shù)量級在短短幾年內(nèi)實現(xiàn)了從億到百萬億量級的跨越。隨之而來的是，大模型正在從文本、語音、視覺等單一模態(tài)大模型向多種模態(tài)融合的通用AI方向發(fā)展。由此便可將語音、視覺、決策、控制等多方面技術與人形機器人直接結(jié)合，全面提升機器人的能力值。

　　2023年4月，AI公司Levatas與波士頓動力合作，將ChatGPT和谷歌的語音合成技術接入Spot機器狗，成功實現(xiàn)與人類的交互。

　　底層技術的高速進化讓整個世界看到了將人形機器人大規(guī)模商業(yè)化的可能，全球主要科技大廠基本都在做嘗試和準備。但僅就目前的情況來看，人形機器人距離真正進入千家萬戶還有一段路要走。

　　首先，市面上的人形機器人能力范圍仍相對有限，且缺乏替代效益。

　　比如，家庭服務人形機器人尚不具備完全替代現(xiàn)有人力日常服務的功能;商業(yè)導覽接待領域人形機器人也只能回答一些簡單問題，不能對客戶所提出的所有問題進行解答。

　　基于此，缺乏剛性替代的人形機器人對于C端消費者仍沒有太大吸引力。

　　從參與者的產(chǎn)品定位中也可以看出，當下主要發(fā)力的點還是在B端場景中進行探索。比如，Tesla bot首批量產(chǎn)機器人大概率將投向超級工廠;優(yōu)必選的工作重心也是與企業(yè)合作探索人形機器人在新能源汽車、3C電子等相關工業(yè)場景中的應用。

　　其次，很多基礎技術的短板仍沒有補齊，比如機器人的電池需要支持長達20小時的連續(xù)續(xù)航，但現(xiàn)在大部分人形機器人連續(xù)工作時間都在2小時以內(nèi);再比如成本，現(xiàn)在動不動就幾萬美金，這個價格顯然無法大面積普及，未來制造成本每年要降低15%-20%。

　　3年之內(nèi)，人形機器人可能不是一門好生意，但30年之內(nèi)，這又是一個無法拒絕的產(chǎn)業(yè)。從產(chǎn)業(yè)第一性原理出發(fā)，人形機器人存在的價值是平替掉高成本人力，而這是一個具有很高確定性的事件。

　　至于目前存在的技術和成本問題，遠期看也都不是問題。

　　就拿成本來說，只要能不斷商業(yè)化，任何一項新技術和新產(chǎn)品都會從高價走向低價，電腦、智能手機、電動車等都是如此。當年日本本田ASIMO、波士頓動力Atlas等人形機器人的單臺成本分別高達300萬美元和190萬美元，現(xiàn)在特斯拉已經(jīng)能做到2萬美元，今后肯定還會進一步下探。

　　技術也一樣，會不斷迭代升級，由于鋰電池技術不成熟，2013年波士頓動力推出第一代仿人機器人Atlas時還需要用電纜進行供電，但2016年第二代Atlas下線時就用上了獨立的鋰電池。

　　馬斯克預測人類對人形機器人的遠期需求是100億臺，即便最終達到預期的十分之一，產(chǎn)業(yè)空間也是一個極其恐怖的數(shù)字。

　　擁有最龐大的人口規(guī)模和制造業(yè)，中國已經(jīng)是全球第一大機器人消費市場，不管是B端還是C端，將來都有旺盛需求。再者，中國在機器人領域的軟硬件技術都沒有被拉開太大差距。兩者疊加，從根本上決定了中國很有希望跑出一批能立足世界的機器人公司。

　　國內(nèi)目前領軍的人形機器人企業(yè)是優(yōu)必選和達闥科技，兩家公司分別成立于2012年和2015年。優(yōu)必選在2020財年至2022財年前三季度的凈虧損分別為7.07億元、9.18億元、7.78億元，不到三年的時間已經(jīng)虧了超24億元。達闥科技更慘，根據(jù)之前披露的數(shù)據(jù)，2017年-2019年H1，其毛利率分別只有1%、5.3%、2.3%。

　　從現(xiàn)實情況出發(fā)，比起優(yōu)必選和達闥科技，國內(nèi)未來真正能走出來的人形機器人企業(yè)還得是小米、字節(jié)這些大廠。不管是人才、資金、市場、品牌，大廠都有明顯優(yōu)勢。而且優(yōu)必選等企業(yè)雖然起跑早一些，但并沒有積累下很強的領先優(yōu)勢，優(yōu)必選人形機器人的營收占比目前只有個位數(shù)。

　　上游的能見度和賺錢效應要強的多，解剖機器人的物料成本，減速器、伺服、控制器占工業(yè)機器人成本的比例分別為35%、20%、15%，合計占七成?？紤]到人形機器人關節(jié)和自由度更多，這部分零部件的占比可能還會更高。

　　減速器領域玩家很多，大族傳動、來福諧波、同川科技、中大力德、國茂股份等都有一定產(chǎn)能，但老大只有一個，就是綠的諧波。公司已經(jīng)打通“研發(fā)—擴產(chǎn)—盈利—再研發(fā)再擴產(chǎn)”的良性發(fā)展閉環(huán)，截止到2022年，綠的諧波的產(chǎn)能已達40萬臺/年，2023年可能繼續(xù)擴產(chǎn)至59萬臺。作為對比，2021年同川科技、大族傳動、國茂股份的年產(chǎn)能分別只有10萬臺、6萬臺、3萬臺。作為一家制造業(yè)企業(yè)，綠的諧波把凈利潤率做到了30%以上，這本身就不簡單。

　　伺服電機領域階級分化比較明顯，高端產(chǎn)能基本握在日本三菱、安川、發(fā)那科、西門子等外資手里，匯川技術、江特電機、江蘇雷利、雷賽智能、昊志機電等集中在中低端領域，其中匯川技術是絕對的扛鼎者。2022年，匯川技術在國內(nèi)伺服領域的市占率達到21.5%，相比2021年提升了5個百分點。國產(chǎn)替代疊加機器人放量，匯川技術的潛在預期也是比較高的。

　　控制器領域，國內(nèi)控制器企業(yè)很分散，雖然有卡諾普、萬訊自控、固高科技、英威騰、海得控制等一批專業(yè)控制器企業(yè)，但尚未形成有效市場競爭力，目前國產(chǎn)率不足20%，將來能否跑出來還有待觀察。

　　長期看，人形機器人是一個終將會開放的明日之花。短期的熱炒并無意義，需要的是長期跟蹤與關注，找到那些關鍵企業(yè)。

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