科技正推动着世界快速变化。

无论身处哪个行业，都越来越能深切感受到技术革新对工作及生产效率的飞跃式提升，激发人们有更多活力去探索并创造更多价值。

在这个过程中，人们的生产关系会逐步发生变革，技术革新所辐射的各行各业，其商业边界也在不断拓展，甚至被科技重新定义。

机器人正是这股浪潮中最澎湃的一朵。

如今，机器人早已打破了人们的“科幻”认知，以更生活化的形象加速走进人们生活。行业对机器人的定义，也悄然发生改变。

在俞浩看来，区别于以前长得像人一样的机器人，现在只要具备传感处理和执行能力，就是机器人。

近日，追觅科技创始人兼CEO俞浩在一次公开活动中，首次谈到了当下科技与商业边界的拓展和革新的问题，对于机器人“iPhone”时刻何时到来提出了一些新的看法。

▍通用性是人形机器人落地难点
 

在探讨人形机器人发展时，俞浩提到了一个有趣的现象：目前人形机器人下肢的发展趋于同质化，但上肢部分，包括触觉方面却是千差万别。

例如在今年8月，追觅通用人形机器人在2023世界机器人大会上展示咖啡拉花能力，是全球首个公开完成该动作的人形机器人，成为了大会焦点。

或许有人会疑问，区区“咖啡拉花”，为何能引起如此多的关注？

实际上，尽管机器人赛道十分火热，但现阶段能够承载机器人大规模落地的场景并不明朗，各个玩家也一直在探索机器人更多应用方向。

在俞浩看来，机器人落地会经过从商用到工业用，最后到家用的过程。

在这个过程中，机器人面临的最大问题不是学会如何蹦蹦跳跳，而是拥有双手执行任务的能力，也就是通用性。

以咖啡拉花为例，这项应用的标志性意义在于，它完全不同于以往的机械臂咖啡师，只能按照预设行动轨迹做出固定花形，而是能够随着空间位置、液体温度等不确定因素的变化，完成咖啡拉花并与人进行交互。

“我们对人形机器人很感兴趣，现在最大的突破是让它具备通用性。”俞浩谈到，咖啡拉花只是追觅人形机器人走向通用的第一个应用场景，随着团队不断拓展机器人新技能，当机器人被应用到50个场景时，或许就能达到一个临界转换点，即能够广泛应用于各行各业。

▍拆解机器人落地路径，制约商业化的三大关键技术

如今各行各业面临着大量的生产效率问题，催生了越来越多的机器人应用需求。

对于机器人落地应用，俞浩认为，未来十年是广义机器人的十年，在这十年中，机器人行业落地的场景会经历一个从易到难，场景商业价值由高到低的过程。

例如在工业场景，机器人更多是单纯地替代组装工人，其商业价值有限，且部署初期的投入成本较高。

“特斯拉为什么先从跑车开始做起？因为跑车的商业价值非常高。”俞浩解释，一家商业化公司非常重要的工作就是以商业化手段推动技术不断地向前走，这亦是企业商业化过程中很大的挑战。

聚焦到机器人领域，目前中国机器人产业商业化难以忽视的问题，不仅是供应链短板和关键零部件短缺等困境，还有技术和成本的相互制约。

在另外一家人形机器人厂商帕西尼感知科技创始人兼首席执行官许晋诚看来，制约国内机器人产业发展的因素很多，其中就包括整体环境的制约，例如机器人零部件生产趋于传统化，只生产非常成熟的东西，却不做创新性发展。

“我们要提倡零部件领域的大胆创新。”他说。

制约机器人商业化落地的另一个难点无疑是技术。俞浩提到，机器人的发展面临三个核心技术关键，分别是“小脑”、“大脑”和“心脏”。

“心脏”指的是为机器人提供动力的电机。追觅从成立之初就已攻克相关技术难点，目前追觅的高速数字马达已达到量产16万转/分钟、生产18万转/分钟、储备20万转/分钟的技术水平，处于行业领先。

“几年前和小米合作研发铁蛋机器狗时，我们率先攻克的就是心脏动力问题。”俞浩谈道，当初面临着许多挑战，例如国内没有供应商能够提供适合的轴承和关键材料，只能从德国进口，于是追觅就带领着供应商一起研发，一步步在电机供应链领域实现突破。

“小脑”和“大脑”指的是智能算法，前者负责运动感知，后者负责环境识别感知和规划。尤其是“大脑”，面临着算法和算力的挑战，其中算力的难点在于，机器人的大部分计算都是在边缘端完成。

这就意味着，不仅要在边缘端提供足够的算力满足机器人计算，还要尽可能地简化模型，减轻机器人的工作负载。

“这是全球机器人行业持续向前走终将面临的挑战。”俞浩说。

▍人形机器人的“iPhone”时刻何时到来？

毫无疑问，随着ChatGPT引爆大模型行业，业内不少人将人形机器人视为下一个爆发的赛道。但人形机器人的“iPhone时刻”什么时候才能真正到来？

俞浩认为，这一时刻的到来需要软件和硬件生态的成熟，而硬件成熟的基础标志是将人形机器人做到10万元左右，如此才能进行大规模应用。

在这个过程中，行业面临着三个机会。

一是硬件成本降低的机会。以追觅通用人形机器人为例，目前该机器人全身拥有44个自由度，采用高性能伺服关节，具有多维力觉感知，而这些关节均为追觅自研，大大降低了研发成本。

二是通用软件的机会，也就是操作系统。三是通用应用生态成熟的机会。俞浩认为，这就像iPhone中的通用应用，20个就足以让人形机器人完成很多事情。

“也许一开始并不知道哪20个是最适合的，有可能需要50个。”他解释，如果追觅每年能够开发10个应用，五年就有50个应用，这是一个质变的过程，从1到50也许会发展的很慢，但从50到100会是一个快速的过程。

“我们判断，也许未来五年硬件、软件和应用生态会同时开始成熟，那时行业才会迎来关键的‘iPhone’时刻。”俞浩说。

机器人的未来似乎已触手可及，但关于未来机器人的最终形态，俞浩认为并没有标准答案，“它不需要一个形态”。

在他看来，过去50年间人类诞生的了不起的科技公司都源于信息论，从互联网到移动互联网时代，至今信息论仍在不断地完善和应用，甚至还将进一步延展到元宇宙领域。
 

“但现在人们早上5点还需要清洁工打扫卫生，7点人们要去买菜，收拾碗筷……”俞浩谈道，这意味着人们还需要控制论去改造世界，这是机器运动的数学原理。通过控制论将人从繁重的劳动中解放出来，去从事更具创造力的事情。

至于是人形服务还是车服务？“无所谓，只要有自动的传感器执行就很美好。”俞浩笃定地说。

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