机器人行业中的具身智能概念展开论述。首先提到机器人行业近期发展势头强劲，具身智能概念自2023年5月被强调后成为热门话题。然后追溯具身智能概念的起源可至图灵时代，阐述其与离身智能的区别，表明具身智能可理解为有身体感知器官类似生物的机器人。接着讲述人形机器人研发的历程，其随着人工智能浪潮多次兴起，如今再次火爆得益于人工智能第四次浪潮，大模型兴起解决了机器人的大脑问题，配套行业技术也趋于成熟。同时也指出尽管目前机器人项目众多且有政策支持，但目前仍存在问题，如行业缺乏通用解法、产业链不够成熟、没有形成通用平台、关键部件成本高、数据获取困难等，最后总结具身智能行业既是风口也是黎明之前，机器人厂商的状态类似世纪初的手机行业，即将迎来多种探索尝试。
前几日，我们还在和大家谈论宇树机器人呢，不少朋友都留言说，当下机器人的发展真的是太厉害了。
在过去，大家心中机器人领域的翘楚唯有波士顿动力，可如今，越来越多的厂商也开始接近它的水平了，甚至比波士顿动力更智能，仿佛智械危机即将来临一般。
不过，说实话，机器人这个行业可不是如今才热门起来的，但最近两年的发展浪潮确实是实打实的迅猛。
自2023年5月黄仁勋强调具身智能（Embodied AI）这个概念之后，它就彻底火了起来，关于具身智能的新闻每天都有好几条，简直成了日常话题。
好吧，看来你们科创圈的迭代速度就是这么快，一天不看新闻就感觉自己要被前沿科技甩在身后了。
说起来，想必很多朋友对机器人并不陌生，可是一提到这段时间铺天盖地出现的具身智能这个新名词，估计都会愣一下。
虽然具身智能是个新名词，但要是说起这个概念的起源，那就得追溯到AI行业的祖师爷图灵那里了。
1950年，在提出图灵测试的那篇经典论文《Computing Machinery and Intelligence》的结尾提到，人工智能的未来会朝着两个方向发展：
一个方向是纯粹进行计算的智能体，就像推理大模型、阿尔法狗之类的；另一个方向则是给机器配备各类传感器，让它们能像婴儿一样学习。
用现在的行话来讲，这两个方向就是离身智能 (Disembodiment) 和具身智能，前者相当于大模型这种AI程序，后者就好比终结者T - 800这种拥有身体的智能机器。
所以从某种意义上来说，可以把具身智能理解为机器人。
只不过它不像我们传统印象里那些专门打螺丝、刷车漆、削刀削面的机器人，而是更像人和动物一样，有身体、有感知器官，也有类似大脑的结构，就像生物一样的机器人。
所以人形机器人属于具身智能，机器狗也属于具身智能，甚至汽车也可以算作具身智能，某家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。
虽然具身智能涵盖的种类繁多，但其中最被大家看好的还是人形机器人，毕竟它能够直接替代劳动力，还可以24小时替人类工作，简直就是天选打工者。
而人形机器人的研发也不是这两年才开始热门起来的，它伴随着人工智能的浪潮已经多次成为热点。
从上世纪60年代起，日本就已经开始研究双足步行机构了，但一直发展到现在，才出现了真正有可能进入工厂工作的机器人，比如去年10月波士顿动力的Atlas。
不过说实话，以往的机器人当中也不是没有动作流畅连贯的，像本田公司制造的那个ASIMO机器人，十多年前就已经存在了，其动作的丝滑程度即便放到现在也是相当不错的。
然而，这些以前的机器人基本上都是按照预先编写好的程序来执行任务的，看起来能跑能跳，但实际上并没有自己的思考能力。
而这一次机器人行业再次火爆，主要还是得益于人工智能的第四次浪潮。自从大模型兴起之后，机器人的大脑问题有望得到解决。
就拿去年接入了ChatGPT的机器人Figure 01来说，大模型能够根据机器人头部摄像头看到的外部情况，自己拾取物品，有自己的想法，这比起以前的机器人简直有了质的飞跃。
另一方面，以前只有少数公司耗费大量精力才能研发出高端机器人，但现在配套行业的技术积累已经足够丰富了，从电机到电控，再到激光雷达、视觉识别等技术都比较成熟。
换句话说，机器人的身体和器官现在都能够制造出来了，所以虽然具身智能这个概念是在黄仁勋提出之后才火出圈的，但实际上这也是大势所趋。
毕竟软件和硬件的发展往往是协同的，机器学习方面的进步，通常很快就会影响到智能硬件的发展，更何况AI还是一个超级风口呢。
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，还有国内前几天备受瞩目的宇树机器人，稚晖君的智元机器人，甚至小米也有自己的机器人项目铁蛋。
先不说这些商业公司，仅仅是我们国内的相关指导政策，到现在就已经出台了几十份。
不仅各地都在大力推动机器人产业发展，工信部还有专门的文件来指导国内机器人产业的发展，这无疑是一种新的生产力。
仅仅看这些发布会的展示和发言，不管是谁可能都会畅想一下未来的科幻生活，但是就目前而言，还是得给大家泼点冷水。
想要把机器人老婆接进家门，可能还需要再等上一段时间。
这并不是说机器人这个概念无法落地，主要是因为这个行业内还没有一个通用的解决方案，或者说产业链的基础虽然已经具备，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，即“技术路线未收敛”。这个词可能听起来有点让人摸不着头脑，但实际上并不难理解。
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，都能找到相关的供应商。
但是如果没有成熟的平台，像手部、走路、手眼协同之类的关键模块，几乎每个都需要自己开发，而且还要自己去构思任务，这对于一个行业来说效率非常低下，并且每家公司的开发成本都会增加。
就拿机器人上最关键的灵巧手部件来说，要想完全模拟人类手部的动作，灵巧手至少要有和人手差不多的关节、运动自由度才行。
而人手算上手腕的自由度有27个，灵巧手的每个关节都需要专门的空心杯电机，可是如果单独采购，像Maxon的空心杯电机，便宜的单价都要几千元，还有上万元的；国产的兆威空心杯电机也要2000元左右。
这样一来，仅仅是制作一双手，电机的价格就要好几万。
再加上手部还需要大量的传感器，要能够感知位置、力度、触摸等信息，这对数据处理也有很高的要求，软硬件都是成本。
但是按照摩根士丹利的数据，就这么精巧复杂的一双手，在马斯克的第二代擎天柱的整机成本中也只占到17.3%，要是再算上其他关键部件，成本就更高了。
所以说，厂商要独立开发出整套机器人的成本会非常高，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够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，正是因为这种局势还未确定，所以一切皆有可能。
我们在CES看到，有不少国内企业已经瞄准了这片蓝海，打算大干一场。
比如国内头部激光雷达供应商速腾聚创，原本他们在这个领域就有技术布局，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大脑也不是毫无问题。
从长远来看，大模型本身就面临着训练数据的限制，数据量不足会直接影响大模型的训练效果。而对于机器人来说，要让它学会持握、抓取、行进等动作，不但需要高质量的数据集，而且数据量需求更多。
去年的中关村仿生机器人大会上就有业内人士表示，训练机器人实际需要的数据集比搞自动驾驶汽车还要大，而且这些数据比汽车驾驶数据更难获取。
总的来说，具身智能这个行业目前可以说是既是风口，也是黎明前的黑暗。
从某种意义上讲，各个机器人厂商目前的状态有点像世纪初那几年的手机行业：
距离研发出像iPhone那样能够为手机行业定型的革命性产品还有一段时间，但即将迎来各种各样的探索和尝试。
也就是说，即将呈现出一片百花齐放、万物竞发的繁荣景象。
文章讲述了机器人行业中具身智能概念的兴起及现状。从具身智能概念的起源开始阐述，提到它的发展与人工智能浪潮息息相关，大模型解决了机器人的大脑问题且配套技术成熟推动了机器人发展。尽管目前有诸多机器人项目和政策支持，但仍面临行业缺乏通用解法、产业链不成熟、关键部件成本高、数据获取难等问题。不过当前的状况也意味着充满机遇，各厂商类似世纪初手机厂商的状态，即将迎来大量探索尝试。
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