作者 | 圍觀群眾

幾個天才少年，加上炙手可熱的具身智能概念，能創造什么財富神話？

答案是連續11個漲停板。

這是上緯新材最近的走勢，從7月8日到23日，其累計漲幅已經超過640%，刷新中航成飛此前的連續漲停記錄。

資本神話背后，浮現的是鄧泰華的身影。這個主導了鯤鵬、昇騰AI項目的華為前副總裁，最新的身份是智元機器人的創始人。

他的另一位搭檔，是江湖人稱“野生鋼鐵俠”的天才少年，“稚暉君”彭志輝。他們正準備以21億元收購上緯新材66.99%股權。

由于交易價格已提前鎖定，按照7月23日57.7元的收盤價計算，智元團隊已至少浮盈110億元。

更傳奇的造富神話還在路上。

7月18日，宇樹科技正式開啟上市輔導，向IPO發起沖刺。此時距其股改剛過去2個月，距其完成C+輪融資剛過去1個月，此輪融資后宇樹估值已達130億元。

行情火熱，截至7月11日，中證機器人指數年內上漲近8%，跟蹤該指數的華夏基金機器人ETF規模暴增2.45倍，膨脹101億元。

一級市場同樣火爆，今年前5個月，機器人領域完成投融資223起，交易金額超過232億元，已經超過去年全年水平。

一場資本盛宴儼然已經到來，但日光下并非沒有陰影——曾經一機難求的宇樹機器人被打折出售，日租金從1萬多降至3千，金沙江創投創始人朱嘯虎那句“批量退出”具身智能項目引發的爭議，似乎還未散去。

人形機器人狂熱，到底是科技盛世的前奏，還是一場精心粉飾的資本泡沫？

春節后至今，美團和京東同時打響了兩場戰爭。

一場是廣為人知的外賣大戰，雙方你來我往，打工人撐到“出欄”。

另一場戰事雖然隱秘，但更加關鍵。

因為它也許將決定具身智能未來的行業格局。

除了外賣巨頭，美團其實還有一個身份——具身智能老牌投資人。

早在2021年3月，王興就曾明確表示，機器人是美團投資的關鍵垂直領域。

此后美團揮舞著鈔票，向機器人賽道大舉進攻。最知名的案例，就是智元機器人和宇樹科技，時至今日，美團旗下的漢海信息技術已是宇樹第二大股東。

除此之外，諸多明星項目中都有美團的身影。星海圖、銀河通用、自變量機器人......7月21日，美團又新增一筆戰績，將上海它石智能攬入懷中。

但美團“買下半個賽道”的氣勢，也在同日被老對手京東打破：

眾擎機器人、千尋智能、逐際動力三家頂尖機器人公司宣布獲得京東的新一輪投資。

除此之外，京東旗下JoyInside平臺與十余家機器人企業合作，旨在將自家大模型交互能力植入機器人、玩具、家居等硬件設備終端，以此方式，京東殺向美團腹地。

而在這對老對手之外，一場更宏大的牌局早已開場。

螞蟻集團一周內連續投資宇樹科技、鈦虎機器人和靈心巧手三家企業，標志著阿里系的強勢入局；

優必選、智元等頭部公司都獲得了騰訊的投資，馬化騰誠意滿滿地表示：“騰訊希望成為所有機器人廠商的合作伙伴”；

就連滴滴，也在7月完成了自己在具身智能領域的“處女作”，投資小雨智造。

上述每一家，都根據自身基因和戰略優勢，殺向具身智能這片很可能是人工智能終極形態的應許之地，渴望在那里找到能讓自身業務升維的鑰匙——不管是電商、即時零售還是本地生活服務。

在諸多機構的測算里，具身智能將是個到2050年保有量超3億，上下游產業鏈高達1.7萬億美金的巨大市場，當前規模，遠未到頂。

但在一片火熱的行情之外，也有不可忽視的陰影。

智元機器人對上緯新材的“入主”，被不少投資者視為“智元借殼上緯新材上市”的先手，盡管智元否認了這種說法，但它一系列操作的邏輯似乎并不通順。

最難被忽視的，是智元要約收購的資金將全部來源于自有和自籌，自籌主要通過銀行并購貸款，也就是借錢。

盡管買下一家上市公司的控制權有諸多好處，比如能實現二級市場融資，比如為后續重組上市爭取空間等，但借錢意味著更高財務成本和資產負債率。

智元早已名聲在外，借助創始團隊的名氣和政策對具身智能的傾斜，獨立IPO大概率更簡單，為何選擇借錢買殼這種費力的方式“曲線救國”？

市場有諸多猜測。不確定性當前，但情緒總是先于事實，先漲為敬之后，不管愿意與否，市場總要回到冰冷的數字和行業分析上去，回到這些不好解釋但不能回避的問題上去。

企業如此，行業更是如此。

而一旦回歸理性，前不久在北京亦莊舉辦的那場機器人馬拉松里的尷尬場景，又會讓現實的溫差更顯劇烈——幾乎所有參賽選手都需要人工引導，無數機器人摔倒，沒有任何一家機器人能不換電池跑完全程。

有人甚至開玩笑說：

跑一場機器人馬拉松，至少得有人跟著背電池、做維修——這不僅沒有取代人類的工作，反而還創造了一些新工作崗位。

技術的不成熟，實際揭示的是底層邏輯的三個現實問題：

我們需要人形機器人嗎？

人形機器人離走向成熟還有多遠？

人形機器人的配套行業離走向成熟還有多遠？

我們需要人形機器人嗎？

人形機器人本質上是具身智能的一個分支，后者并不是一個新興概念。

早在1950年，英國計算機科學家圖靈在其論文《計算機器與智能》中首次提出“具身智能”，強調智能體必須通過與物理環境的實時交互來學習進化，其核心的觀點在于，真正的智能體不能脫離“身體”和“環境”存在。

這個概念在當下再度大火，本質上來自兩次助推。

一是新能源汽車的火爆。曾幾何時，具身智能的機械動力由液壓提供，此后新能源汽車飛速發展，推動電池性能上升，馬斯克確立電驅路線，機器人有了更多想象空間。

二是大模型技術的進步。以ChatGPT為代表的生成式AI的出現，給機器人在環境的感知和理解、推理、決策和任務規劃方面，提供了一種新的，更具前景的范式。

這意味著具身智能能以一種更復雜的形式落地，比如能通過學習適應更復雜地形的四足機器狗，或是能不斷進化、適應更精密制造需求的流水線機器人——它們本質上是更靈巧的手指、敏銳的眼睛和不斷學習的大腦的組合，而如果僅從生產力層面考慮，強化這些特征，而非人類外形，即可。

正因如此，科技作家凱文·凱利在《2049：未來10000天的可能》（以下簡稱《2049》）中給出的論斷，是未來10年人類將會擁有2億臺機器人，而其中的大多數機器人都不會是人形機器人。

但人類之所以鐘情于人形機器人，是因為我們希望經常與他們交流互動，希望生活中有與我們自己的身體大小相符、適應我們自己的生活空間、讓我們感到舒適的機器人。人類創造人形機器人的一個重要目標，并非生產力上的需要，而是陪伴。

因而人形機器人的一切特征，都需要以滿足這個目標為前提。衡量人形機器人成熟與否的一切指標，靈活性、安全性、續航性等，都基于這一目的。

人形機器人離成熟還有多遠？

在具身智能走向成熟的四大關鍵因子里，算法指代大模型、算力則以英偉達為代表，國內正在快速突圍；機器人硬件則經歷了一場由液壓轉向電驅的技術革命，國內擁有完善產業鏈。

尚無突破性進展的，全球性的難題，是數據。不幸的是，這恰好是人形機器人走向成熟的最重要拼圖。

這種難度一方面來自數據量的匱乏。和自動駕駛一樣，數據是讓智駕變“聰明”的關鍵，但與之不同的是，機器人由于當前普及率低，導致成本更高。萬臺級機器人數據采集每個月的成本在數億到十億之間。

另一方面，來自數據的復雜性。

機器人的數據主要有兩個來源，一是真實數據，通常來自真實環境里的記錄，或者是動作捕捉；二是仿真數據，讓機器人在計算機搭建的虛擬環境中交互。

盡管仿真數據搭建層面已有不少明星公司，比如杭州六小龍之一的群核科技，李飛飛的World Labs等，但仿真數據的難點，在于它的真實性有限，難以直接遷移應用到真實世界中，僅可處理一些簡單任務。

這與機器人存在的必要性是相悖的，我們在前文已經提到，人類之所以需要人形具身智能，是因為它能提供陪伴價值，而人類日常生活的復雜場景，決定了其數據流是難以像工業機器人那樣“標準化”的。

健全與否、養貓與否、健身與否、獨居與否、吃辣與否、花粉過敏與否......這些復雜的場景在真實世界里排列組合，形成大量復雜的數據源，對具身智能而言，要“學會”處理這些復雜事件的前提，是需要大量數據“喂養”。

這些數據量相比智駕，只會多不會少。

人形機器人的配套行業離走向成熟還有多遠？

《2049》認為，要想真正開發出可使用的人形機器人，還需要10年的時間。

但這可能已經算是個樂觀的估計了。因為具身智能的配套行業，無一不面臨著物理規律的現實制約。

首當其沖的是能耗。人移動的能耗平均是0.25馬力，而機器人移動的能耗約為：

6.8馬力，是人的27倍。

注意，這僅僅是移動的能耗，不包括AI運算的能耗在內。這對電池性能提出了更高要求。

電池的發展基本上遵循摩爾定律，但其存在先天制約，即隨著電池容量越來越大，能量密度越來越高，發生火災甚至爆炸的風險也會越來越高——新能源汽車已經證明了這一點，在固態電池等革命性的技術突破出現以前，這都將是具身智能發展的桎梏。

當然，在城市的交通干道上鋪設非接觸式充電設施，或在建筑/家中設置遠程充電設施，讓人形機器人隨時可以無線充電，可能是一個解決方案，但這需要基礎設施的改善進步和改革。

推動整個世界更深層次的電氣化，是機器人普及的前提。

其次是機械損耗。機器的精密程度與其使用壽命往往呈反比，一個最具代表性的例子，就是航天發動機。

人形機器人也是如此，隨著其靈活性和精密程度的上升，部件數量也會增加。比如相較工業機器人需要的3-6個減速器，人形機器人需要30-40個。

同時壽命也會出現不同程度的下降。問題是人和動物都有有效的自我修復機制，但機器人沒有——你骨折了靜養一個月又能活蹦亂跳，機器人必須維修。

這意味著機器人后市場，即機器人的零部件市場或售后、維修市場，必須同步成熟，才能推動消費級機器人的成熟。而這同樣需要時間。

就在2年前，諸多分析機構談到人形機器人產業鏈時，都會用一個詞形容：

“極早期”

所謂極早期，往往指產業鏈的商業閉環尚未跑通，處于技術和概念驗證期。

2年后，人形機器人賽道盡管日漸熱鬧，底層的商業閉環似乎仍未建立，困擾行業許久的問題，卻似乎被選擇性忽視了。

誠然，新產業的生長離不開資本的澆灌，但市場情緒的火熱，往往也會在無意中成為推動行業走偏的元兇。

比起一個個造富神話，給技術多些時間，才是行業發展的正道。

參考：

《2049：未來10000天的可能》 凱文·凱利

具身智能數據：AI時代的石油，東吳證券

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