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機器人炸場美國達人秀,但離商業化還差十萬八千里

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昨天,在美國達人秀的舞臺上,一個20多歲的中國小伙子吳宇飛,帶著8臺機器人,表演了一出中國科技和華人舞蹈的完美演繹,整個就炸場了。掌聲雷動,四個評委一臉不可思議,全票通過。


我當時刷到視頻,第一反應是——老外沒見過世面吧,沒看過咱春晚嗎?


今天中國人形機器人,說實話,動作的流暢度、協調性、節奏感,都已經非常成熟了,整個表演編排的完成度非常高。

中國的人形機器人走在全球最前面,我作為機器人行業從業者是真心想給中國科技點贊的。

但是點完贊之后我想說的是:技術本身是為應用服務的,今天人形機器人距離真正的商業化落地,還有非常長的道路要走。

表演能力≠產品能力

今天的人形機器人做一場專門的表演,絕對足夠好了。

很多人看到這種炸場表演就興奮了,覺得"哇,明天機器人就能進我家了"。這種想法很危險,因為它把表演能力和產品能力混為一談了

這兩件事差距巨大。表演是一次性的,環境完全可控,所有動作都是提前編好的,就那一套流程走下來就行。

但產品要面對的是什么?是長期運行,是千變萬化的環境,是你根本預料不到的各種意外情況。一個demo做得再漂亮,它也只是demo

安全性誰來保障

你看就在機器人跳舞全網刷屏的前一天,6月1日,兒童節,一臺人形機器人突然飛踢了一個男童,這鐵疙瘩一腳踢上去不得了啊,孩子疼得都直不起腰。


這已經不是個例了,今年年初就有機器人把老人踢到倒地不起。


當時我就說,這不是第一起,也絕對不會是最后一起。

整個行業在公共場景下的安全保障,目前還處在"靠運氣"的階段。運氣好,表演順利完成,大家鼓掌;運氣不好,就出事。

這不是某一家公司的問題,這是行業共性問題:機器人不認識環境,不會主動避險。

你可以把機器人的能力拆成兩塊來理解:

第一塊是運動控制,你可以理解為"小腦"。今天機器人的表演,本質上就是預編程動作序列的回放。后臺有人手拿遙控器或者電腦,就像打街霸一樣搓招。你按什么組合鍵,機器人就做什么動作。或者更先進一點,提前在電腦里訓練好所有動作,到了現場按個按鈕,它自己從頭到尾演一遍。

這部分技術已經非常成熟了,所以你看春晚也好,達人秀也好,機器人后空翻、跳街舞都很溜。


第二塊是環境感知,你可以理解為"大腦"。它需要實時看懂三件事——我在哪、前面是什么、下一秒會發生什么。這三個問題對機器人的本地小模型來說每一個都極難解決。GPT、Claude這種千億參數的大模型之所以能應對各種奇怪輸入,靠的是海量數據把邊角case都覆蓋了。你把模型壓到千萬級塞進機器人腦袋里,它就只認識訓練時見過的東西

所以你就看到了這個荒誕的局面:機器人能后空翻,卻看不到面前的孩子。小腦已經練出來了,大腦還在學走路。

賬算不過來

回到工業應用層面,人形機器人想進廠打工,成本還是繞不過去的坎。

一臺機器人定價10到20萬,加上聯網改造、數據服務、日常維護……年維護費用占原設備價格的10%到20%,就算沒有任何故障,幾年下來光維護費就夠再買一臺了。

如果要回本,替代一個年薪10萬的工人,需要5年。但問題是機器人的硬件壽命只有6到8個月。

單說那兩條腿走路成本就極高,現在達人秀上的機器人有23個自由度,這就意味著23減速器、編碼器、力傳感器,關節執行器要同時兼顧高扭矩密度和抗沖擊能力,這本身就是工程上的噩夢級難題。


隨便哪個出毛病整臺機器就趴窩,損壞一次,返修周期長達1個月,碰上零件短缺可能還得等廠家現給你造。

賣得掉≠商業化

當然有人會反駁我,你說人形機器人商業化落地還差點意思,有的人形機器人公司去年營收都17億了,出貨5500臺,這都不能說明商業化嗎。


但你翻開招股書仔細看,73.6%的收入來自科研教育領域,做研究當然是好事,但這不叫商業化落地,這叫科研基礎設施


科研采購和消費市場是兩回事,實驗室里跑通的東西和用戶家里好用的東西之間,還隔著十萬八千里。

我當然相信人機器人必將走進千家萬戶,但一定不是今天馬上就能實現,甚至不一定是以人的姿態。它可能以不同的形態為你服務,一點一點,日積月累,日拱一卒,我覺得這才是從不同的方向上實現技術的進步。

好機器人不一定要長得像人

所以我一直認為,機器人形態不一定要像人。做產品不能立場先行,技術本身是為應用服務的。我們需要什么樣的產品,用于什么樣的場景,這才是最關鍵的,能夠真正在一個場景用起來的產品才是好產品。

我們做的智能輪椅就是個例子,我自己養傷期間就用的這個。四個輪子加一套視覺導航系統,能在復雜的室內環境安全行駛、自主避障。


現在已經銷往歐洲,歐洲的客戶看了都驚呆了,說居然沒想到一個老年人的輪椅能夠做得如此智能!我們的幾個貨柜已經跑在了大洋上,甚至有客戶要求我們直接空運過去。它不會后空翻,不會跳舞,但它實實在在解決了一個問題——讓行動不便的人安全地在室內移動。只要能解決一個問題,就是好技術。

你發現沒有,這個判斷標準特別樸素——歐洲客戶為什么樂意買賬?不是因為我們表演有多炫酷,是他們真金白銀覺得值。

真金的標準

所以判斷一個產品到底好不好,我有個極其簡單的黃金標準:你是不是愿意用你自己的錢,真金白銀地購買它、使用它。

支持有兩種。一種是朋友圈式的支持:點贊轉發不花錢,極度廉價。你只要說一句"現在還不行",他立馬跟你杠,說你短視、說你不支持夢想、說你看不到人類的未來。這種支持鋪天蓋地。

但第二種支持,是你真的愿意花自己的錢,真金白銀買這個產品。一旦到了這個層面,所有人都變理性了。大家都會算ROI,算投入產出比。

那么問題來了,你愿不愿意花自己的錢買一臺人形機器人回家用?

如果你的答案是"再等等看吧",那其實你心里已經有答案了

今天就到這,如果本文對你有幫助,歡迎點贊分享。

前幾天我在硅谷跟Figure和Optimus的工程師們徒步登山,也聊了很多人形機器人的話題,點個關注,下期咱們接著聊。

順便說一句,獵豹在推進AI Native組織變革,很多經驗現在不光自己用,還在對外輸出,幫更多企業打造AI Native組織,幫助企業成為AI時代的新物種。

如果你是老板或者創業者,對如何打造一個AI Native組織感興趣,歡迎點擊閱讀原文聯系我們。


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