盡管還沒看到商業化的太多可能性，但各地聚焦人形機器人
第一城的競逐賽已經開始。
在北京，由工業與資訊化部門牽頭，北京人形機器人創新中心（後更名為北京具身智能機器人創新中心）於2023年年底成立。優必選 、小米、京城機電和亦莊控股成為該創新中心的創始股東，前三家公司分別占股約28.57%，並列第一大股東。
鈦媒體APP還獨家了解到，創新中心成立之初，優必選和小米等創始股東共計向其免費授權了600余項與人形機器人相關的專利技術。未來，創新中心獲得的的專利知識產權，也會免費提供給股東單位。
在上海，國家地方共建人形機器人創新中心於今年5月揭牌，該中心目前正在建設一個能夠容納100個人形機器人進行智能訓練的訓練場，11月將完成1期建設；預期到2027年，該訓練場將擴大到能夠容納1000個人形機器人訓練。
在深圳，廣東省具身智能機器人創新中心則是在同年3月成立，該中心由香港中文大學（深圳）及其下設的深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）牽頭成立，股東單位包括逐際動力、樂聚機器人等10家相關機構和企業。
除一線城市之外，浙江、四川、安徽等省也都成立了人形機器人相關的創新中心，試圖以此為牽引，帶動當地機器人產業的發展。
這是當下火熱的人形機器人浪潮中的另一條河流。和創業公司單打獨鬥的發展模式不同，創新中心試圖透過政企合作的方式，聯合當地產業鏈上下遊企業來助力人形機器人產業的發展。
那麽，當各地都進入到這場人形機器人的競逐賽後，誰又能夠在首輪競爭中拔得頭籌呢？
走到台前的「國家隊」
當特斯拉 的創始人——埃隆.馬斯克，點燃人形機器人的「這把火」後，中國第一批進場的是年輕的創業者們。
2023年以來，包括宇樹p、智元遠征A1、傅利葉GR—1、星動紀元「小星」、逐際動力CL—1等在內的一批國內人形機器人產品被陸續推出。與幾年前踏入自動駕駛的創業者類似，這些人形機器人公司的創始人都很年輕，大多都是90後一代。
宇樹科技的創始人王興興曾對鈦媒體APP表示，人形機器人行業之所以能在短時間內爆發，是因為大模型的出現，讓創業者看到了人形機器人走向通用的可能。而大模型和人形機器人都是全新的技術領域，以往的經驗和技術都不再適用，所以更年輕的人學習起來更快，也更願意深入進去。
不過，隨著人形機器人的浪潮進一步向前推進，各地成立的「國家隊」——人形機器人創新中心，也開始走到了台前。同時，一些政府引導基金也在持續進入人形機器人行業，參與創業公司的早期融資。
「政府層面如此深度地參與這樣一個早期行業，確實是在十年前的自動駕駛創業潮中未曾出現過的現象。」
聯想集團 副總裁、聯想創投合夥人王光熙對鈦媒體APP表示，至於其中原因，一方面與整個資本市場的環境變化相關。近幾年，國有資本在新興產生產力相關的一些創新領域，開始扮演越來越重要的角色。
另一方面，人形機器人是一個非常早期的行業，也是一個跨領域的復雜系統工程——從AI軟件到硬件，再到套用場景，整個價值鏈的鏈條非常長。這就導致單一的機構，很難像政府部門那樣，湊齊那麽多的資源來支持產業的發展。
事實也是如此。以北京具身智能機器人創新中心為例，這家成立於2023年年底的創業平台，在成立4個月之後就釋出了全國首個通用機器人母平台「天工」，並實作了全球首例全尺寸純電驅人形機器人的擬人奔跑。
而依靠政企合作的優勢，該創新中心還將向重點科研機構與高校提供超百台「天工」系列機器人。科研機構可基於「天工」母平台的軟硬件功能，根據需要進行二次開發，推動產業研究和套用落地進一步加速。
此外，上海市與國家工信部聯合成立的國家地方共建人形機器人創新中心，組建了包括7位院士在內的專家委員會。上海浦東的張江機器人集聚了傅利葉智能、開普勒人形機器人、智元機器人等一批相關企業，並搭建ABB機器人賦能中心、通用人形機器人開放創新中心、機器人國評中心浦東分中心、機器人進出口查驗平台等一批功能平台。
更為重要的是，上海市還在推動大型場館、高鐵、機場、汽車、核電等領域的場景，向人形機器人開放。這意味著，與無人出租車類似，人形機器人也將在政府部門的推動下，更快進入到實際場景中。
人形機器人第一城：南北之爭
透過產業政策集聚的方式發展人形機器人，雖然能夠加速落地，但各地區由於產業結構的不同，也導致了人形機器人供應鏈配給效率存在差異。
「單從硬件供應鏈來看，長三角區域的供應鏈較為完善。」
配天機器人CTO郭濤對鈦媒體APP表示，從工業機器人基本結構件的生產制造，到加工鑄造，再到電纜連結器，在長三角區域都能找到成熟的供應鏈支持。相對於工業機器人，人形機器人的零部件更為復雜，很多都處於發展起步階段，尚不成熟。這個時候，供應商能不能快速響應廠商需求，就成為了產品研發能否成功的關鍵。
「比如電纜如何走線，平時可能是個小問題。但當真正要商品化、工程化的時候，你會發現這是一個非常重要的事情。」郭濤稱，所以在具身智能研發早期，供應鏈的聚集效應會是一個非常重要的優勢。
根據企查查數據顯示，目前中國機器人相關企業主要集中在深圳、廣州、上海和蘇州，這四個城市分別擁有4.94萬、4.41萬、3.61萬和3.52萬家相關企業。這些聚集的機器人企業，為人形機器人的零部件供給打下了基礎。
「此外，新能源汽車在最近十幾年突飛猛進的發展，也為人形機器人的發展提供了強大動力。」
聯想創投合夥人王光熙表示，新能源汽車的發展，讓中國在電機、電控、電池的產業集中度非常高。同時，汽車行業的激烈競爭，也讓零部小型化、安全性和能量密度快速提升，這些零部件很大比例可以在人形機器人本體上復用。
而長三角地區，一直以來都是中國汽車工業的重鎮，在新能源汽車產業來鏈上的布局尤為突出。根據產業象限的統計，長三角地區（上海、江蘇、浙江、安徽）已經形成了包括整車制造、動力電池、電機、電控等核心零部件在內的完整產業鏈。2023年全年，長三角地區的新能源汽車產量341.78萬輛，占全國總產量的36.2%。
如果說，硬件供應鏈成熟是南方的優勢，那麽豐富的軟件解決方案則是北方的長處，尤其是在大模型領域。
據鈦媒體APP不完全統計，截至3月底，北京釋出的大模型產品已超過115個，在全國排名第一。代表產品包括百度 文心、抖音雲雀、京東 言犀、智譜AI ChatGLM、中科聞歌雅意、北京大學ChatLaw、第四正規化 的「式說」等，覆蓋內容生成、智能問答、IT支持、數據分析、智能辨識等多個場景套用。
融資層面，據IT桔子統計，2023年，總部位於北京的AI初創公司融資事件達156筆，占全國AI領域融資的29.4%，約等於3個杭州、7個廣州、13個成都。
「在大模型未出現之前，機器人的操作控制主要是靠固定程式來實作。胳膊擡多高、往前進多少米，全都是規則，相當於是用無數行程式碼解決無數個問題。如果想讓機器人像人類一樣進入到實際生活，理解人類意圖，這一路線顯然是走不通的，會產生無窮無盡的問題。」
銀河通用人形機器人產品總監朱輝對鈦媒體APP表示，而現在的大模型，讓人類看到了機器人智能前進演化的可行性路徑——只要給大模型足夠多的數據，不斷調整模型參數，這個模型最終表現出的效能就會提升。「這給了業界科學家清晰的方向和極大信心，而在此之前大家都是普遍悲觀的。」
綜合來看，人形第一城的「南北之爭」更像是軟硬供應鏈的互補。「所以，很難評價各地創新中心的方向對或不對、孰優孰劣，各地政府也都有著自己的考量。」王光熙稱，但不論如何，這人形機器人這個非常早期的行業中，政府出來做一些事情還是非常有價值的。
通用之路，道阻且長
事實上，不論是江浙滬一帶成熟的硬件供應鏈優勢，還是北京豐富的AI人才儲備，都只是人形機器人發展過程中的基礎條件。如何讓機器人走向通用化，像人類一樣進入實際產線和家庭服務中，才是所有創業者和創新中心要過的最大難關。
王興興認為，在過去的一到兩年內，國內很多人形機器人公司之所以可以跑出來，是因為大家用了大量開源的四足機器人技術，包括控制演算法、硬件等。但是，人形機器人想要繼續發展，單純靠大語言模型還遠遠不夠。大語言模型本身是機器人模型的一部份，但它不是全部。
從ChatGPT的技術邏輯也可以看到，大語言模型找尋到了一條「大力出奇跡」的可行性路徑。OpenAI透過不斷地增加算力和數據，ChatGPT的人機互動能力就可以不斷上升，而且目前業界還沒有看到這種能力提升的「天花板」。但對於機器人大模型而言，王興興認為目前這個行業沒有走到「大力出奇跡」的階段。
「目前國內的大公司其實對AI和機器人都挺關註的，但他們的投入也是比較克制的。」
王興興對鈦媒體APP表示，大公司和創業公司對於機器人大模型投入比較克制的最大原因就是，機器人模型的技術路線沒有像大語言模型那麽清晰。「在這模型研發沒有清晰路線的階段，如果投入大的財力和人力，其實會有點使不上勁的感覺。這條路你都不太清楚，你拼命往裏面跑也跑不了。」
而當通用機器人還未找到明確方向時，一些公司也開始透過「沿途下蛋」的邏輯，在細分場景中尋找商業化的可能。
「我們的機器人預計在今年下半年，會進入到真實的藥店、商超裏面做測試，逐漸實作藥店夜間場景的無人值守，和藥品訂單的機器人配送。」銀河通用人形機器人產品總監朱輝表示，為了能夠降低機器人成本，在藥店值守的機器人會用輪式底盤去掉人形機器人的雙腿。它的優點就是成本低，工作穩定且續航長。
北京具身智能機器人創新中心的技術負責人車正平則向鈦媒體APP表示，目前人形機器人很難在一些影響生產節拍的環節進行工作，更多是參與生產線「一頭一尾」的工作。比如機器人可以在產業前端搬運上下料，到生產末端進行質檢、搬運成品。
而關於各地城市新成立的具身智能創新中心的發展方向，車正平則認為未來各地創新中心可能會走向協同發展的模式——當某個創新中心在人形機器人的垂直領域做出技術突破，各地都可以相互借鑒，共同發展。
「在人形機器人領域，透過增加算力和數據可以提升機器人某一方面的能力。機器人通用的AI模型，全球範圍內大家做得都不夠好，目前沒有人可以真正將AI機器人做到極致。」王興興認為，在全球都沒有人做出來的情況下，你可以認為這件事情要做成需要靠運氣，或者看某個天才式的人物來推動了。 （本文正選於鈦媒體APP，作者 | 饒翔宇 編輯 | 鐘毅）
