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        自動駕駛“老炮”轉戰人形機器人:機遇與挑戰并存

        2025-01-26 10:17
        無人車來也
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        引言

        嗨!家人們!2025 年科技圈最火的事兒之一,肯定得是造人形機器人!

        從去年第四季度開始,隨著大模型應用越來越深入,具身智能概念直接被點燃。

        最讓人驚訝的是,大量自動駕駛 “老炮” 紛紛轉行加入這個賽道,這可太有意思了。

        無人車來也(公眾號:無人車來也)今天就來好好嘮嘮。

        (參考閱讀請點擊:《馬斯克:2025年自動駕駛會比人類駕駛安全百倍,特斯拉會造數千臺人形機器人》)

        一、自動駕駛 “老炮” 扎堆轉行

        你能想到嗎?那些在自動駕駛領域混得風生水起的大佬們,突然就集體跨界,跑去造人形機器人了。

        智駕芯片上市公司地平線創始成員余軼南博士,聯手理想汽車前智能駕駛產品總監趙哲倫,成立了具身智能領域初創公司維他動力;

        (參考閱讀請點擊:《地平線“老將”余軼南離職:從自動駕駛到具身智能的跨界創業》)

        百度集團資深副總裁李震宇,加盟具身智能賽道初創公司它石智航;

        前小米自動駕駛產品技術負責人劉方,成立了阿米奧機器人。

        這還只是冰山一角,還有好多呢!

        早在 2023 年,原文遠知行 COO 張力離職后沒多久就加入了逐際動力,擔任聯合創始人兼 COO;

        曾在 Waymo 和 Momenta 擔任重要技術職位的高繼揚,創立了星海圖,并獲得了頂級投資機構千萬級美元的投資;

        曾在小鵬汽車和 OPPO 擔任首席科學家的郭彥東,創立智平方科技有限公司,公司自研的多模態大模型,能驅動機器人實現高精度感知與自然交互。

        不僅有這些大佬單干,車企們也坐不住了,紛紛下場布局具身智能。

        廣汽集團發布了自主研發的第三代具身智能人形機器人 GoMate,計劃 2025 年實現自研零部件批量生產,2026 年整機小批量生產;

        理想汽車 CEO 李想表示做人形機器人概率是 100%;

        小鵬汽車亮相全新一代人形機器人 Iron 艾倫,已經進入工廠進行生產實訓。

        奇瑞汽車聯手 AI 公司研發人形機器人,上汽創投參與智元機器人的戰略融資。這陣容,簡直豪華到不行!

        二、技術同源,挑戰不同

        為啥自動駕駛大佬和車企都對人形機器人這么感興趣呢?

        很大程度是因為技術同源。

        不管是造車還是造人,本質上都是基于對環境的感知和交互,對外界信息進行計算后,指導機器運動。

        就像原特斯拉自動駕駛部門負責人 Andrej Karpathy 說的,汽車也是機器人,從汽車到人形機器人的技術轉移,工作量不大,工具現成,只是系統重新配置,本質相同。

        但在實際應用中,兩者還是有不少區別。

        從計算規?矗詣玉{駛在高速場景多,和安全緊密相關,需要高算力芯片實時計算,比如 L4 級自動駕駛需要 1000 TOPS 甚至幾千個 TOPS;

        而智能機器人現階段多在相對低速環境工作,計算需求相對降低。

        在運動控制上,自動駕駛只控制 2D 維度運動,人形機器人僅手部抓取就需要模仿 20 個以上關節運動,對計算和控制要求更高。

        而且,自動駕駛面對的數據相對 “標準化”,機器人工作場景復雜多變,數據種類多且發散,對計算能力提出更高要求。

        三、商業化難題:把價格打下來

        在具身智能的競爭中,商業化是大家都要面對的難題。

        就像馬斯克說的,原型容易,批量生產很難,甚至不可能。

        這里面的原因,除了軟件算法和硬件傳感器,更重要的是生產和工程能力,說白了,就是要把產品價格降下來,讓用戶能接受。

        先看軟件算法,具身智能軟件分大腦和小腦。

        大腦負責感知和思維決策,和自動駕駛一樣主要基于機器視覺,現在很多創業公司依托科技大廠的多模態大模型賦能,比如 Figure AI、樂聚機器人、優必選等,在這方面大家起點差不多。

        但在運動控制的小腦算法上,各家技術路徑不同。

        人形機器人控制算法經歷了多個階段,目前主流是 MPC + WBC 方案,不過 IL + RL 路線被認為是未來主流,但現在進入技術瓶頸期,短期內難以突破,這也是很多公司推出輪式仿生機器人而非雙足人形機器人的原因。

        硬件方面,算力芯片在人形機器人成本占比大概 7% - 10%,一臺均價 50 萬的人形機器人,芯片成本不超過 1 萬元,未來隨著電機等部件成本下行,芯片成本占比可能增加。

        相比之下,運動控制的 “手” 就貴多了。人形機器人手要執行各種高精度動作,自由度高,像特斯拉 Optimus 人形機器人的靈巧手自由度達到 22 個。

        而且觸覺傳感器很貴,甚至比不帶觸覺傳感器的手還貴,一只手用到的觸覺傳感器可能要大幾千元,只有當觸覺傳感器成本占手成本 10% 左右時才可能大規模應用。

        就像無人車從幾十、上百萬一輛,逐漸下降到 20 萬左右的 Robotaxi,甚至 10 萬以下的無人配送車,自動駕駛才加快了普及速度。

        對于具身智能創業企業來說,如何把機器人價格打下來,是未來競爭的關鍵。說不定過不了多久,我們身邊就會出現很多價格親民、功能強大的人形機器人,想想都覺得超酷!

        總之,無人車來也(公眾號:無人車來也)認為,隨著大模型應用深入,具身智能概念一下子就火起來了。這時候啊,出現了一個超有趣的現象,那就是好多自動駕駛界的大佬紛紛轉行加入這個新領域。期待更多的自動駕駛、具身智能企業飛速發展!親!你說呢?

               原文標題 : 自動駕駛“老炮”轉戰人形機器人:機遇與挑戰并存

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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