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中國機(jī)器人在跳舞,美國機(jī)器人在發(fā)論文

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從去年春晚的轉(zhuǎn)手絹,到今年春晚各路機(jī)器人聯(lián)手登臺,各大機(jī)器人主機(jī)廠輪番出圈。過去一年里,從走貓步到拳打創(chuàng)始人,再到機(jī)器人馬拉松演唱會熱舞都沒落下,機(jī)器人的國民度更上一層樓,唯一遺憾是春節(jié)期間股票不開盤。

相比群眾基礎(chǔ)漸深、看得見摸得著的中國機(jī)器人,美國機(jī)器人行業(yè)好像冷清很多。

激進(jìn)如特斯拉不惜停產(chǎn)Model S/X服務(wù)機(jī)器人量產(chǎn),目前口徑也還是“2026年下半年開始交付”。沉寂多年的老網(wǎng)紅波士頓動力勉強(qiáng)算另一個,在年初的CES上發(fā)布了一個臉上長著大型USB接口的機(jī)器人:


波士頓動力的人形機(jī)器人Atlas

美國的機(jī)器人確實很少,但機(jī)器人公司其實非常多。

人工智能泰斗李飛飛初次創(chuàng)業(yè)就瞄準(zhǔn)了機(jī)器人賽道,其公司World Labs主攻數(shù)據(jù)合成和機(jī)器人模型,OpenAI投資的Physical Intellence也是一家做模型的公司,創(chuàng)始團(tuán)隊就出自O(shè)penAI和谷歌的DeepMind。

英偉達(dá)自然也不會閑著,除了做芯片,還專為人形機(jī)器人設(shè)計了Isaac大模型平臺,年內(nèi)連更三次,比GPU還勤快。


英偉達(dá)Issac平臺為人形機(jī)器人提供模型訓(xùn)練和仿真測試

可見中美產(chǎn)業(yè)界在機(jī)器人的發(fā)展前景上不乏共識,但科技樹似乎點向了截然不同的方向:

中國主攻硬件,機(jī)器人舞刀弄槍不在話下,有出息的已經(jīng)在工廠擰螺絲了;美國主攻軟件,雖然機(jī)器人沒做出幾個,但算法和論文發(fā)了不少,專利申請了一堆,產(chǎn)品發(fā)布會像是學(xué)術(shù)研討會。

前有Figure AI發(fā)布VLA模型帶動公司估值大漲,后有特斯拉第三代機(jī)器人公開“端到端”視頻學(xué)習(xí)取代傳統(tǒng)編程,讓硅谷的視線長久地停留在了公式和代碼上。

中國有強(qiáng)大的生產(chǎn)制造能力,美國有計算機(jī)科學(xué)深厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),在機(jī)器人這個賽道上,雙方似乎又要迎來一場賽跑。

01

默契的分工

兩條分道揚(yáng)鑣的科技樹,代表了人形機(jī)器人落地的兩條腿:硬件軟件

有別于傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人,人形機(jī)器人長遠(yuǎn)的目標(biāo)是“通用性”,即機(jī)器人能像人一樣,完成所有人類能做的事情。

人類改造自然的工具都以人為基準(zhǔn)設(shè)計,小到鍋碗瓢盆的尺寸大到工廠產(chǎn)線的規(guī)劃,即普羅泰戈拉所說“人是萬物的尺度”。機(jī)器人想要做到“通用”,就得適應(yīng)人類創(chuàng)造的事物,因此不但要做成人形,還要有人類一樣靈活的四肢和靈巧的雙手。

同時,機(jī)器人無法感知真實世界的觸感、重力、反饋,因此需要軟件算法,讓機(jī)器人理解真實世界的物理學(xué)規(guī)則。舉例來說,當(dāng)機(jī)器人拿起一個雞蛋,硬件部分負(fù)責(zé)執(zhí)行這個動作,軟件決定機(jī)器人施加多大的力,不至于把雞蛋捏爆。

也就是說,硬件是機(jī)器人的肉身,軟件是機(jī)器人的大腦,兩者缺一不可,既可以共同進(jìn)步,也可以互為絆腳石。

對中國主機(jī)廠來說,機(jī)器人跳舞不是純粹的傳播訴求,而是各種意義上的秀肌肉,向產(chǎn)業(yè)界展示自己在硬件上下了多少功夫。

機(jī)器人是個全新的產(chǎn)業(yè),與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的零部件通用程度不高。比如覆蓋在機(jī)器人外表的“電子皮膚”,需要實現(xiàn)類似人類皮膚對外界的感知力,對傳感器的靈敏度和精確度的要求遠(yuǎn)超行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),還要兼顧重量、成本,尚未形成統(tǒng)一的解決方案。

又比如硬件價值占比最高的關(guān)節(jié)。就像人類關(guān)節(jié)支撐四肢活動,機(jī)器人的關(guān)節(jié)是完成一切復(fù)雜操作的基礎(chǔ),髖關(guān)節(jié)的強(qiáng)度決定了能搬運多重的貨物,拇指、食指的指尖關(guān)節(jié)決定了能穿多細(xì)的針、引多細(xì)的線。

就連走路時更自然的步態(tài)、熱舞時更靈活的扭胯,都由關(guān)節(jié)方案的先進(jìn)性決定。


特斯拉展示的人形機(jī)器人的膝蓋關(guān)節(jié)

相比之下,美國機(jī)器人公司的重心集中在軟件環(huán)節(jié),致力于越過大語言模型空間智能的分水嶺:對物理規(guī)則的理解

舉例來說,語言模型也知道蘋果會掉到地上,因為它在訓(xùn)練過程中輸入過無數(shù)個蘋果會掉在地上的數(shù)據(jù),但這是對物理現(xiàn)象的一種描述,而不是理解物理規(guī)則本身。

語言模型類似一種概率預(yù)測,推測下一個詞是什么,但空間智能更接近真實物理世界的模擬,算法需要判斷下一秒周圍環(huán)境的變化。相比舞刀弄槍,擰瓶蓋、開罐頭,反而是更難攻克的場景。

無論是谷歌和英偉達(dá)這類大公司,還是World Labs和Physical Intellence這些初創(chuàng)公司,瞄準(zhǔn)的都是軟件層面的世界模型,讓AI學(xué)會物理學(xué)這門必修課。

中國在給機(jī)器人重塑金身,美國在給機(jī)器人訓(xùn)練大腦,這樣一硬一軟的默契分工,似乎總讓人似曾相識。

沒錯,就是新能源車產(chǎn)業(yè)。

02

長了腿的電動車

電動車——確切的說是自動駕駛,可以視為人形機(jī)器人的“前置產(chǎn)業(yè)”。如果電動車是長了輪子的機(jī)器人,那么人形機(jī)器人就是長了腿的電動車。

自動駕駛與人形機(jī)器人的主體架構(gòu)都可以看作“AI大腦+執(zhí)行器”:兩者都依靠各類攝像頭、傳感器獲取外界數(shù)據(jù),通過算力芯片和模型算法進(jìn)行決策,再通過電機(jī)驅(qū)動車身或機(jī)體執(zhí)行任務(wù)。

區(qū)別在于,人形機(jī)器人需要獲取的數(shù)據(jù)更精確(更多類型傳感器和更高的精度),需要處理的決策更復(fù)雜(通用大模型),執(zhí)行的任務(wù)更多樣(更靈活的關(guān)節(jié)和更科學(xué)的工學(xué)設(shè)計)。

對比兩者的關(guān)鍵零部件,大多都在技術(shù)上同根同源,只是在規(guī)格和參數(shù)上有差異。

人形機(jī)器人的關(guān)節(jié)本身就是微縮版高性能電機(jī);特斯拉Optimus胸前的2.3kWh的電池組,電路保護(hù)和能量管理系統(tǒng)都復(fù)用了電動車的電池包技術(shù);還有用來控制電動車車輪轉(zhuǎn)速的電控技術(shù),機(jī)器人要手持雞蛋不碎,靠的就是這個。

硬件高度通用,軟件更是拿來就用。對機(jī)器人來說,在工廠里識別一個螺栓和在路上辨別紅綠燈用的算法都是類似的,Optimus甚至照搬電動車用的FSD算法。


Optimus照搬特斯拉的FSD模型

這也是為什么在電動車上有所建樹的公司,都動過機(jī)器人的心思。特斯拉自然不必多說,小鵬的機(jī)器人也已經(jīng)造出來了,理想也表示自己要All in AI,轉(zhuǎn)型具身智能公司。

中美兩國一硬一軟的默契分工,在供應(yīng)鏈上體現(xiàn)的更加明顯。中國是脫胎汽車產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)企業(yè),美國則是成片的軟件和芯片設(shè)計公司。

中國的機(jī)器人供應(yīng)鏈,最忙的都是車圈的老熟人。例如被多方爆料拿下Optimus關(guān)節(jié)訂單的三花智控,就是特斯拉電動車熱管理模塊的供應(yīng)商。傳聞中拿到訂單的,還包括特斯拉底盤供應(yīng)商、Model 3/Y鋁合金壓鑄件供應(yīng)商。

汽車Tier1均勝電子則直接官宣升級為“汽車+機(jī)器人雙軌Tier 1”,憑借過去在電動車電池管理、底盤控制等積攢的綜合實力,開始給人形機(jī)器人核心零部件供貨,客戶除了傳言中的特斯拉,還有宇樹、智元等中國主機(jī)廠。

人形機(jī)器人這兩年體操跳得越來越好,很難說沒有這些汽車供應(yīng)商的功勞。

硬件有中國供應(yīng)鏈送溫暖,軟件自然有美國巨頭跨界馳援。

英偉達(dá)不必多說,霸占高算力芯片市場多年,專門為機(jī)器人準(zhǔn)備了算力芯片Jetson Thor——其實就是自動駕駛芯片Drive Thor的“機(jī)器人版本”,不僅用的同樣的芯片架構(gòu)(Blackwell),連最高算力都差不多。

美國自動駕駛的全村希望Waymo,同樣是機(jī)器人積極分子,不僅兄弟公司DeepMind聯(lián)手推出機(jī)器人世界模型,還將其激光雷達(dá)和攝像頭技術(shù),移植到了谷歌的RT-2機(jī)器人實驗平臺,谷歌自己則在去年發(fā)布了用于機(jī)器人的Gemini Robotics模型。

上一個利用中國強(qiáng)大的生產(chǎn)制造能力與美國雄厚的計算機(jī)產(chǎn)業(yè)獲得成功的公司,恰恰是正在為機(jī)器人搖旗吶喊的特斯拉。

作為特斯拉第一座海外工廠,上海工廠2019年1月開工,12月交付,創(chuàng)造了“當(dāng)年開工,當(dāng)年竣工,當(dāng)年生產(chǎn),當(dāng)年交付”的奇跡,背靠長三角發(fā)達(dá)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈,挽救了剛剛走出產(chǎn)能地獄的特斯拉。

目前,上海工廠依然是特斯拉產(chǎn)能最猛的工廠,不僅支撐著特斯拉在中國的交付,也肩負(fù)著海外市場的出口任務(wù)。

但與此同時,F(xiàn)SD算法的研發(fā)、AI5/AI6芯片的設(shè)計方案、xAI的大模型和數(shù)據(jù)中心等一切與軟件有關(guān)的部門,都不約而同的放在了美國大本營。


位于孟菲斯的xAI數(shù)據(jù)中心

如今,相似的產(chǎn)業(yè)背景、相似的默契分工,好像正在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)重新上演。

03

沒有下一個特斯拉

頂尖的人才總是會向產(chǎn)業(yè)的高地流動,美國是計算機(jī)科學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)源地,優(yōu)勢從集成電路一路領(lǐng)先到了人工智能,在軟件、互聯(lián)網(wǎng)、芯片設(shè)計等細(xì)分市場,金字塔尖林立的巨頭幾乎都是美國公司。

這些產(chǎn)業(yè)不僅吸引著全球最頂級的人才,也在為前沿技術(shù)不斷培養(yǎng)著人才預(yù)備役。特斯拉崛起的核心因素之一,是微軟、谷歌、英偉達(dá)這些IT巨頭源源不斷的人才輸送,他們雖然是制造業(yè)的門外漢,但在軟件領(lǐng)域一騎絕塵。

中國的優(yōu)勢自然是制造業(yè),很多老產(chǎn)業(yè)都是新興市場的“前置產(chǎn)業(yè)”。新能源車的動力電池出現(xiàn)前,消費電子產(chǎn)品的鋰電池就早早在東亞地區(qū)落地生根。這個過程中,電化學(xué)人才跟隨產(chǎn)業(yè)鏈的轉(zhuǎn)移流動,為動力電池的提供了可觀的人才儲備。

在機(jī)器人領(lǐng)域,廣袤的制造業(yè)一直在源源不斷輸送彈藥。美國產(chǎn)業(yè)界自然深知這一點,硅谷風(fēng)投公司a16z在一份名為《America Cannot Lose the Robotics Race》的報告里說[6]:

“中國企業(yè)注定會主導(dǎo)并壟斷一個又一個細(xì)分市場,直至所有競爭對手的生產(chǎn)都變得無利可圖?!?/p>

根據(jù)大摩此前爆料,特斯拉Optimus能打到20000美元左右,中國的低成本零部件功不可沒[4]。而TrendForce分析師透露,中國零部件廠商向特斯拉供貨后,會根據(jù)測試反饋進(jìn)行改進(jìn),然后將改進(jìn)后的版本提供給國內(nèi)制造商[5]。

基于這種產(chǎn)業(yè)特征,美國的高科技公司無一例外都用軟件構(gòu)筑核心附加值,把生產(chǎn)制造交給龐大的中國供應(yīng)鏈,自己則牢牢掌握價值量最高、也是美國絕對的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢環(huán)節(jié):軟件。

作為供應(yīng)鏈大師,庫克接過喬布斯的遺產(chǎn),在中國建立起嚴(yán)絲合縫的供應(yīng)鏈帝國。以不到20%的手機(jī)出貨量份額,拿走行業(yè)超過80%的營業(yè)利潤[3]。上海工廠負(fù)擔(dān)特斯拉超過半數(shù)的交付量,同時,一座座數(shù)據(jù)中心在美國的拔地而起。

2023年,谷歌關(guān)閉了機(jī)器人硬件研發(fā)部門Everyday Robots,將其技術(shù)資產(chǎn)并入DeepMind,基本放棄了機(jī)器人硬件開發(fā),全面轉(zhuǎn)向以算法為核心的機(jī)器人“大腦”的研發(fā)。

從消費電子(蘋果)、新能源車(特斯拉)到機(jī)器人(谷歌),把資源投入軟件環(huán)節(jié),既是基于自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的務(wù)實選擇,也是獲取高利潤率和高附加值的關(guān)鍵。

但在軟件環(huán)節(jié),中國產(chǎn)業(yè)界也沒閑著。

智能手機(jī)時代,中美在操作系統(tǒng)、芯片設(shè)計等環(huán)節(jié)存在巨大差距,導(dǎo)致核心零部件受制于人。但在新能源車產(chǎn)業(yè),中美企業(yè)的自動駕駛能力孰強(qiáng)孰弱也許見仁見智,但雙方的差距明顯小了很多。

原因在于,中國發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)為自動駕駛、人工智能等新興領(lǐng)域貢獻(xiàn)了充足的人才儲備,美國科技公司在軟件上的統(tǒng)治力逐漸松動。去年Deepseek讓美國產(chǎn)學(xué)界集體破防,今年字節(jié)Seedance2.0發(fā)布,老外集體被+86手機(jī)號卡在注冊環(huán)節(jié),就是典型的例證。

具體到人形機(jī)器人“大腦”,在主流技術(shù)路線上,雙方的差距在快速彌合。

例如當(dāng)前最被看好的VLA技術(shù)路線,最早由谷歌在2023年7月首創(chuàng)(RT-2)、OpenAI次年5月跟進(jìn)(GPT-4o)。到了2025年,智元機(jī)器人ViLLA和小鵬VLA 2.0就前后腳落地了,一個能利用人類視頻學(xué)習(xí),一個取消了“語言轉(zhuǎn)譯”的中間環(huán)節(jié),已經(jīng)做出了差異化的改進(jìn)。

當(dāng)下特斯拉被中國車企輪番包抄的現(xiàn)實,未來也可能會在人形機(jī)器人上重新上演。

作為美國制造業(yè)的大恩人,既干過軟件,又下過產(chǎn)線的馬斯克顯然有清醒的認(rèn)知。去年初的財報電話會上,馬斯克給各家廠商的人形機(jī)器人排了個名次:

特斯拉的Optimus自然毫無懸念位列第一,但第二到第十,“我擔(dān)心全都是中國公司[8]。”

參考資料:

[1] Tesla Q3 2025 Earnings Call Transcript

[2] Made in America, Again, MIT Technology Review

[3] Apple continuing command of global smartphone profits, and the lead is growing, Apple

Insider

[4] U.S. tech giants are betting big on humanoid robots — but China's already ahead, analysts say, CNBC

[5] Elon Musk says China will 'far exceed the rest of the world in AI compute', Business Insider

[6] America Cannot Lose the Robotics Race, a16z

[7] 萬億賽道從零起,人形機(jī)器人才是AI全村的希望?海豚研究

[8] Elon Musk worries Chinese companies will fill out the world’s top 10 robot makers—but claims Tesla is, and will stay, No. 1,F(xiàn)ortune

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讓老粥批直呼“計劃有變”的歲獸代理人,到底是什么東西?

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