尋找具身智能潛力企業！2024具身智能最具投資潛力榜評選啟動

2024年，百模大戰正酣。但當下，在大模型驅動下「百人大戰」亦呼之慾出，具身智能產業處於爆發前夜。

圖靈獎得主、上海期智研究院院長姚期智院士認為，人工智能領域下一個挑戰將是實現「具身通用人工智能」；清華大學計算機系教授張鈸院士，也在公開演講中提到，隨著基礎模型的突破，通用智能機器人（具身智能）是未來的發展方向。

具身智能來源於英語Embodied Intelligence，由人工智能之父艾倫·麥席森·圖靈於1948年提出，embodied即人體的，intelligence即智能，結合在一起即具身的、離不開人體的智能。中國計算機學會給出的定義是：具身智能是一個基於物理身體進行感知和行動的智能系統。它能夠通過智能體與環境交互，獲取信息、理解問題，做出決策並實現行動，從而產生智能行為和適應性。站在機器人的角度，這個定義相當於給傳統的機器人增加了智能和通用的能力，讓它能夠去做智能決策和泛化任務。

最近五年發生了很多跟具身智能相關的重大科技事件，推動了具身智能的加速到來。北航機器人研究所名譽所長、中關村智友研究院院長王田苗認為，「這三件事都已經走到了具身智能的門口，正在敲擊著具身智能的大門。」它們分別是（1）大模型實現了語義邏輯推理，使機器人執行複雜任務成為可能；（2）人形機器人的結構、電機驅動、視覺感知有了重大的突破，使其有望在製造業、商業、危險作業、家庭養老等領域發揮作用；（3）腦機接口技術通過對腦電信號進行編解碼，有望助力殘疾人實現對外部設備的控制。

聯想創投合夥人王光熙認為目前，中國已經湊齊發展具身智能的「天時」「地利」「人和」。「天時」來看，隨著智能化的發展，全球機器人創新力量將在同一起跑線上重新競爭，中國有望實現彎道超車；「地利」來看，中國擁有海量的機器人應用落地場景和市場，加上政策支持，為具身智能快速落地應用打下堅實基礎；「人和」來看，中國正在培養一大批AI原生時代的創新人才，他們將成為推動AI、具身智能等領域發展的核心力量。

誠然，無論從AGI的發展抑或人形機器人在硬件層面迎來質變，具身智能產業已蓄大勢，亟待爆發。

中國具身智能企業，如「雨後春筍」，破土而出。從阿里研究院披露的數據來看，截至2024年8月，全球範圍內已發佈的各類人形機器人數量已超過150款，而我國已有超過60款人形機器人面世，是發佈人形機器人數量最多的國家，數量上大幅領先美國與日本。產業專家也在公開會議上分享道，現在中國有100多家做人形機器人的公司。

（馬斯克的「擎天柱」正在疊衣服）

具身智能企業現在雖處於百花齊放階段，但落地、量產和商業化也漸被提上日程。對於具身智能，大規模量產需要TPMF也即技術、產品與市場三者的匹配。實現大規模量產，關鍵在於市場需求是什麼、需要什麼樣的產品，而這些產品又需要什麼樣的技術。提高它們的匹配度，可能是實現批量生產和規模商業化的關鍵所在。當下，無論是電驅動關節，無論是直線還是旋轉的，結合當前算力的主控和各種構型標準，均在快速收斂中。這意味著第一輪技術正在快速走向成熟，接下來關鍵在於如何找到TPMF。

在走向市場的過程中，在走向實際應用場景的過程中，問題需要被提出、被回答。當然問題有很多，並不只是下面列舉的5個問題。

1、感知

人類能夠做出恰當、準確的反饋，正是基於對周圍環境及自身狀態的充分感知。當前機器人在感知能力方面仍然存在顯著不足。不僅體現在空間感知上，還包括對自身狀態、與自身和使用者之間的關係，以及對環境和應用場景的感知上。在考慮批量化生產時，必須權衡取捨，選擇真正有市場需求的場景進行開發。如果開發的是偽需求項目，則無論如何努力，批量化生產都難以實現。

2、靈巧手和手臂

機器人的手和手臂是決定其能否完成任務的關鍵技術，尤其是在執行實際工作時尤為重要。目前，靈巧手的技術水平與人手相比還有較大差距，但這項技術的提升對於實現工業領域的大部分抓取動作至關重要。關於靈巧手的設計，業內存在爭議：五指設計是否必要？從工業應用角度來看，三指可能更為合適，因為現有五指設計的靈巧手在使用推杆電機時，可靠性較低，容易損壞，尤其在負載較大時問題更加明顯。

此外，手臂的設計同樣重要，尤其是小臂部分。小臂需要兼顧速度與精度的協同，同時與載重能力密切相關，不能被忽視。

3、能耗

目前，人形機器人的能耗問題不容忽視。大多數人形機器人連續續航作業時間僅在一小時半到兩小時之間。即使採用換電方式，也難以滿足需求。現有電池功率限制成為雙足人形機器人產業化的一大難題。雖然這涉及基礎學科的突破，但在短期內尚未取得進展的情況下，如何應對這一問題已成為產業界亟需解決的課題，因為在生產節奏加快的背景下，更頻繁的電池更換顯然不可行。

以及與之相關的電機的功率密度問題，目前電機功率密度的提升幅度僅為2%至5%，難以實現質的突破。由於這一問題涉及材料學等基礎學科的限制，可能會成為未來人形機器人產業化的一大瓶頸。能源和電機問題將在相當長的時間內阻礙人形機器人的發展。

4、軟硬整合

從研發批量技術來看，需要面對軟硬件整合的問題。面對既存的硬件裝置的局限性，並不通過巨額研發投入來提升硬件性能，而是通過智能技術和軟件能力，將現有硬件的性能發揮到極致。

5、成本

成本問題是關鍵考量因素。要實現量產，無論是零部件、算法，還是大模型的支出，都需要達到成本可控的水平。但目前需要首先考慮的是如何提高產品在應用場景中的可用性和市場接受度，然後再考慮降低成本，實現批量生產。

以上問題以及更多問題的解決，需要打通產學研才能夠找到路徑。

產學研融合成為當前人形機器人發展的必然趨勢。人形機器人作為一個高度複雜的集成系統，面臨著諸多技術瓶頸。它不僅涵蓋感知、驅動和材料結構等多領域，背後涉及到許多尚未解決的基礎科學問題。對於問題的解決，高校與企業的合作尤為重要。高校擅長佈局長期創新工作，能夠規劃未來一到三年的研究方向，而企業則善於將近期的創新成果快速轉化為產品落地。尤其在批量研發和系統級創新方面，企業的平台化優勢可以更好地吸收高校的單點技術，實現技術的產業化轉化，這不僅節約了教授們的時間，也促進了技術在產業中的應用，最終實現多方共贏。

總的來說，具身智能企業的發展需要在產學研融合的基礎上，進一步思考與打磨合作模式，以應對未來的挑戰。

這也是2024具身智能最具投資潛力榜評選推出的初衷所在。由創業黑馬主辦，創業家、i黑馬、黑智承辦，十餘家投資機構作為聯合發起方的「2024具身智能最具投資潛力企業榜單」榜單評選活動於今日（9月27日）正式拉開帷幕。我們希望，通過榜單及後續的具身智能加速器，聯合先進的產業力量搭建一個產學研溝通交流合作的平台，加速具身智能產業化。

榜單將從投資價值、技術實力、商業價值、成長價值等五個維度進行評比。在經過投票、初篩和評委評議等層層篩選後，將決出最終名單。榜單評選結果將於11月下旬正式公佈。

評選詳情見下圖：