AI导读:

维他动力完成亿元种子轮融资,车企纷纷入局人形机器人赛道。通过自研和投资两种方式,车企加速布局“具身智能”,软硬件多链条复用,应用场景优势明显。然而,百亿市场背后,高昂成本和智能化挑战依旧存在。

2024年1月22日,机器人产品领域的创新企业维他动力(Vita Dynamics)正式对外宣布,其已完成种子轮融资,融资金额高达亿元。此次融资的成功,标志着维他动力在机器人研发领域迈出了坚实的一步。公司创始人兼CEO余轶南,作为地平线的创始团队成员之一,曾担任副总裁及软件平台产品线总裁,主导了地平线征程系列(J系列)智能驾驶和智能座舱产品的开发与落地。此外,维他动力的另外两位联合创始人宋巍和赵哲伦,同样背景深厚,分别曾任地平线软件平台总架构师和理想汽车智能驾驶产品总监。

值得注意的是,在余轶南携维他动力入局人形机器人赛道之前,该领域已经吸引了众多车企和行业精英的目光。华为车BU前首席科学家陈亦伦、Momenta前量产研发负责人高继扬等业内知名人士纷纷投身其中;丰田、北汽、上汽、比亚迪、小鹏、理想等国内外知名车企也已开启投资或自研人形机器人相关技术的征程。

对于车企纷纷涌入人形机器人赛道的现象,北方工业大学汽车产业创新研究中心主任、教授纪雪洪在接受《每日经济新闻》记者采访时表示:“近年来,人形机器人领域取得了显著突破,特斯拉等企业推出的机器人产品备受瞩目。”他进一步指出,特斯拉的智能汽车已具备感知、决策、执行等能力,结合算法、大算力芯片及软硬件,人形机器人的未来发展潜力巨大。从战略布局的角度来看,车企在人形机器人领域的发力是合情合理的。

车企加速布局“具身智能”赛道

公开资料显示,“具身智能”是指将AI技术融入机器人等物理实体,使它们具备像人类一样的感知、学习和与环境动态交互的能力。当前,车企在人形机器人领域的布局方式主要分为自研和投资两种。特斯拉、小鹏汽车、小米、广汽集团等车企以自研为主,纷纷推出自己的人形机器人产品。例如,特斯拉的Optimus人形机器人计划在2025年实现小规模生产,并有望在2026年大规模量产;小鹏汽车的Iron、广汽集团的GoMate以及小米的CyberOne等机器人产品也已相继问世。

与此同时,上汽集团和北汽集团等车企则选择以投资的方式布局人形机器人领域。北汽产投投资了银河通用和帕西尼感知等机器人公司;上汽集团则广泛布局,智元机器人和逐际动力等公司在2024年多次获得上汽旗下投资机构的资金支持。此外,比亚迪采取了自研与投资并重的策略,一方面加大自研力度,另一方面积极投资机器人企业。

车企布局人形机器人的方向大致可分为两类:一类是将核心聚焦于造车本身,希望通过人形机器人提升工厂生产效率、优化人工成本;另一类则将造车的技术积累复用于机器人的研发,旨在打造一个全新的科技产品。特斯拉等车企就属于后者,他们计划将人形机器人从工厂推向家庭,成为日常生活中的重要助手。

软硬件多链条复用,应用场景优势明显

虽然车企“造人”看似跨界较大,但实际上两者在技术层面高度相通。中科院战略咨询院产业科技创新中心汽车行业特聘研究员鹿文亮指出,机器人与自动驾驶在技术上存在诸多相似之处,机器人的研发对推进汽车自动驾驶具有积极意义。从软件层面来看,车企在自动驾驶领域积累的算法能力可以很好地迁移到人形机器人开发中;从硬件层面来看,人形机器人与自动驾驶系统的方案类似,主要包括感知系统、运算系统及其软件以及能源供应系统等。

得益于软硬件层面的高度重合,车企在布局人形机器人时无需从零开始,可以直接共享汽车零部件供应体系。以特斯拉为例,其人形机器人Optimus在硬件和软件方面大量复用了汽车制造中的技术成果,包括电池组、自动驾驶摄像头、FSD超级计算机芯片等。

在应用场景方面,车企也展现出独特的优势。万联证券研究报告指出,车间工厂是机器人的重要应用场景之一。车企在人形机器人的制造与应用方面具有天然的先发优势,尤其是在总装环节,目前该环节的自动化率不足30%,传统工业机器人难以满足复杂的装配需求。相比之下,人形机器人凭借其智能决策和高精度操作能力,能够显著提高生产效率、降低废品率并优化整体能源管理。

百亿市场背后,挑战与机遇并存

人形机器人并非一个全新的赛道,国际上已有波士顿动力、Figure等厂商入局,国内也有优必选、宇树科技、智元机器人等实力玩家。根据中商产业研究院发布的报告,预计到2028年,全球人形机器人市场规模将增至138亿美元,5年内年均复合增长率高达50.29%。

尽管市场前景广阔且附加值较高,但人形机器人行业仍处于发展初期,面临诸多挑战。目前,人形机器人的应用主要集中在高校研发定制、车企战略协议试用以及工业测试和科研场景中。纪雪洪认为,人形机器人发展面临两大核心挑战:一是如何实现类似人类的感知能力;二是高昂的成本问题仍未得到有效解决。随着人工智能算法和芯片技术的快速迭代,人形机器人有望通过结合大语言模型显著提升自然语言交互和自动化决策能力,从而加速其商业化进程。然而,部分业内人士也担忧人形机器人产业存在泡沫化的风险。

(文章来源:每日经济新闻,图片及链接信息已保留)