文｜IT時報記者 孫妍
編輯｜挨踢妹
3至5年后，數(shù)百萬臺人形機器人從特斯拉工廠下線，以低至2萬美元的價格送往千家萬戶?！氨绕嚫阋?！”這是馬斯克為其人形機器人Optimus（擎天柱）畫下的藍圖，震動了機器人圈，震中有三：量產(chǎn)時間、數(shù)量和價格。
在多位機器人圈的老兵看來，這是不可能的任務。最樂觀的預計是，3至5年后會有少量家庭開始嘗鮮，但數(shù)百萬量級的普及是做不到的，而如此低價，也是建立在大規(guī)模量產(chǎn)的基礎上，實難達到。
大多數(shù)行業(yè)人士的預判是，8至10年后，人形機器人才能真正走進家庭，并且有用。
小米、特斯拉都為人形機器人著迷，而他們的前輩，日本本田、豐田等車企早在10至20多年前研發(fā)出人形機器人，都折戟于商用落地。人形機器人是否能再造“蔚小理”，只待一個殺手級應用場景。
不到一年，特斯拉機器人如何速成？
“技術一般般，但比小米的人形機器人好一點，Optimus只能慢速行走，跟波士頓動力會快速行走、跳躍、奔跑的雙足機器人相比，動態(tài)平衡技術還差得遠。”這是吳昊（化名）對特斯拉人形機器人Optimus的第一印象，在他14年的機器人研發(fā)生涯里，今年是人形機器人最高光的時刻。
波士頓動力被視為全球仿生機器人天花板，Optimus在它面前顯得十分笨拙，眾人揶揄馬斯克道：“看到Optimus被工作人員推著上臺時，想向雷軍道歉”。
但是，特斯拉人形機器人令人忌憚的是，它可以復用特斯拉汽車同款的FSD（完全自動駕駛能力）和Dojo超級計算機。
特斯拉在發(fā)布機器人當天公布，已在超過16萬輛車上進行FSD Beta版系統(tǒng)測試，僅一年內就訓練7.5萬個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，相當于每8分鐘就訓練一個。這一速度得益于Dojo超級計算機的投入使用，特斯拉在代碼、設計方面已實現(xiàn)30%的訓練速度提升，如果采用人工標注，訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型或許需要一兩周甚至幾個月時間。
有了“大腦”和“眼睛”后，機器人只剩一個軀干需要集成，Optimus搭載的2.3 kWh、52V電池包、充電管理、傳感器和冷卻系統(tǒng)都借鑒于特斯拉汽車設計經(jīng)驗。
這也是為何特斯拉能在不到一年的時間里做出人形機器人的原因所在，要知道，波士頓動力可是用十幾年換來的如今的頂尖性能。
“小米人形機器人的下肢動力架構布局跟Digit機器人十分相似，相比較而言，特斯拉和波士頓動力的原創(chuàng)性更勝一籌?！痹趨顷豢磥?，小米人形機器人還處于初級水平，雖然就硬件和性能而言，小米、特斯拉與波士頓動力還不可同日而語，但小米和特斯拉的入局，是人形機器人從實驗室走向消費者的一大轉折點。
低至2萬美元，低價撬開市場是個夢？
低價，是撬開C端市場的必然條件。
60至70萬人民幣，是一臺小米“鐵大”人形機器人的造價。而特斯拉直接預告3至5年后的售價，低至2萬美元，這到底是不是夢？
目前，日本本田ASIMO、波士頓動力Atlas單臺成本分別為250萬美元、200萬美元，商業(yè)化相對成功的Digit單價也高達25萬美元。
“小米的造價貴于國內基本水平，特斯拉的售價，即便是5年后，也是很有挑戰(zhàn)的?！?傅利葉機器人CEO顧捷認為。
特斯拉能將人形機器人的成本壓降，主要得益于其自動駕駛積累的先天條件：Optimus的視覺識別、場景構建等都采用了FSD（完全自動駕駛能力）相同的神經(jīng)網(wǎng)絡學習技術，Optimus“大腦”中植入的芯片也是特斯拉車輛同款。
降本，已成為機器人圈的共識。
“我們現(xiàn)在一上來，先解決核心元部件的低成本問題，用上知名元部件的意義不大，因為一旦量產(chǎn)，必然會遇到成本問題?！眳顷环治?，硬件的機械結構也要取決于應用場景，前期投入巨大成本在硬件上，到頭來卻發(fā)現(xiàn)不符合應用場景，就是非常大的商業(yè)風險?！疤厮估畲蟮碾y題，是要回答為什么要用兩條腿的機器人來做這件事，而不是四足或兩個輪子”。
作為雙足機器人的一種形態(tài)，外骨骼機器人比人形機器人更早找到了應用場景，包括康復輔助、物流、工業(yè)等?！耙慌_康復類外骨骼機器人售價為100多萬元，”顧捷坦言，外骨骼機器人前期研發(fā)費用是十分巨大的，同理，人形機器人的成本受硬件供應鏈的影響較大，減速器、控制器、伺服系統(tǒng)是人形機器人的三大核心元件。
吳昊也提到，如果這三大核心元件都能實現(xiàn)國產(chǎn)化、規(guī)?；?，一臺人形機器人的成本將大大低于60萬元人民幣。
然而，國內尚未形成成熟的機器人硬件產(chǎn)業(yè)鏈，核心元件國產(chǎn)化率也遠低于AGV、機械臂等。一家機器人公司高管談超向《IT時報》記者提到，AGV絕大多數(shù)零部件已實現(xiàn)國產(chǎn)化，連幾年前被國外公司壟斷的機械臂都已經(jīng)實現(xiàn)80%的國產(chǎn)化率。
基于汽車和機器人的產(chǎn)業(yè)鏈有互通性，包括組裝、金屬加工制造等環(huán)節(jié)，顧捷大膽預測道，特斯拉很有可能在實現(xiàn)量產(chǎn)后，將人形機器人的產(chǎn)線搬遷至中國。
若特斯拉能將機器人項目堅持到量產(chǎn)，也許會成為加速中國國內機器人產(chǎn)業(yè)鏈成熟的因子之一。
殺手級場景再造“蔚小理”
在特斯拉弗里蒙特工廠中，Optimus已經(jīng)開始投入簡單工作，這是馬斯克為它找到的第一份“工作”。但特斯拉也沒有祭出殺手級應用場景，Optimus只演示了在辦公室內提起水壺澆花、雙手搬運物料至目標位置、準確定位周圍人員并主動避讓等。
馬斯克對人形機器人的期望甚高，“它將是特斯拉之外，最有希望的盈利業(yè)務”。
現(xiàn)實是，沒人能回答什么商用場景能盈利。
早在26年前，日本本田公司發(fā)布的人形機器人就已經(jīng)會獨立行走、端茶倒水、擰螺絲等，最終折戟，就是因為沒有找到剛需商用場景。
曾被光環(huán)籠罩的軟銀機器人Pepper，早在2020年悄然停產(chǎn)，最終不過賣出2.7萬臺。
“人形機器人的爆發(fā)點只有兩個，一是價格，二是落地場景，必須由人形機器人來完成的剛需應用場景。”在吳昊看來，最難的還是尋覓場景，現(xiàn)在能看到的無非是居家養(yǎng)老陪護。
根據(jù)Statista數(shù)據(jù)，2022年服務機器人應用于醫(yī)療場景的機器人銷售額占比約34%，主要由于老齡化導致護理需求人數(shù)增加，而增速最快的是物流領域。
C端的家庭場景被認為是人形機器人必爭的終極方向。東吳證券測算，1-3年后，全球人形機器人家務場景市場規(guī)模就達14萬億元。
傅利葉外骨骼機器人已研發(fā)7年，在雙足機器人領域有一定技術沉淀，顧捷向《IT時報》記者透露，未來也將推出人形機器人產(chǎn)品，仍舊聚焦康復養(yǎng)老場景。在他看來，如果人形機器人能夠廣泛應用的話，環(huán)境是不需要改變的，最重要的是找到應用場景。相比較而言，四足機器人的劣勢在于視野較低，輪式機器人無法跨越障礙。
在工業(yè)、物流等主流場景中，機器人圈多位從業(yè)者認為，并不需要人形機器人的參與。無論是人形機器人還是機械臂，在工廠里面臨的問題是一模一樣的，比如，物品抓取的計算偏差、結構精度誤差、作業(yè)任務的臨時調整，考驗核心是人工智能算法和算力，以及視覺傳感器、位置傳感器的協(xié)同，所以跟機器人形態(tài)沒有太大關系。
“人形機器人的效率還遠遠跟不上工廠的自動化節(jié)拍，在智慧工廠中，你會看到形態(tài)各異的機器人，它們就是為應用而生的?！闭劤J為，大多數(shù)公司只盯著訂單、融資、上市等既得利益，使得國內機器人產(chǎn)業(yè)缺乏基礎性研發(fā)突破。
“經(jīng)濟的根本要素是勞動力，如果我們可以使用機器人來實現(xiàn)更低的勞動力成本，終將帶來更快速的經(jīng)濟發(fā)展?！瘪R斯克將機器人的經(jīng)濟價值提高到比汽車更重要的位置，他暢想著，機器人不僅能代替人完成簡單重復工作，還能作為伙伴，帶它出去吃喝玩樂、為它穿上各色服裝、選擇多種相處方式，甚至塑造獨特的性格。
而當年的本田機器人，也有過類似的暢想，特斯拉人形機器人是否能再造“蔚小理”，終將看是否能找到剛需場景。
排版／ 季嘉穎