機器人，「蔚小理們」逃離價格戰的新出路 | 焦點分析

文 | 田哲

編輯 | 蘇建勳

「雖然不清楚怎麼造機器人，但是不少車企友商組建了機器人團隊，我們也必須跟上。」

汽車工程師黃明最近接到任務，他所在的部門必須組建一支團隊研發機器人，但對於機器人研發週期、具體用途，他沒有細緻規劃，「總體與行業進展一致。」

黃明沒有時間細想，他必須盡快招募經驗豐富的機器人大牛加入，因為人才爭奪的壓力不僅來自機器人初創公司，也來自內部競爭——公司多個部門已經著手研發包括人形、機械臂在內的機器人，「有點內部賽馬的意思」。

自2021年特斯拉公佈其自研人形機器人後，多家車企小鵬、蔚來、奇瑞等陸續公佈機器人研發動態，推出多款機器人產品。近期，奇瑞展出了機器狗、人形機器人等兩款機器人產品。

另一部分車企則通過投資，提前佈局機器人版圖。僅2024年，北汽集團旗下的北汽產投就已投資帕西尼感知科技、銀河通用機器人、逐際動力等機器人初創公司。而在眾多機器人初創公司之中，智元機器人收穫了較多車企青睞，其投資人包括比亞迪、北汽、上汽等知名車企。

一位車企系投資人告訴《智能湧現》，公司自去年開始關注機器人行業，迄今已投資多家機器人公司。談及原因，他表示，汽車工廠場景豐富，機器人應用後能積累豐富數據用以迭代機器人，但更重要的是，汽車行業正陷入價格戰，急於找到新的業務增長點。

「現在新能源汽車如果不大幅度降價，可能沒有銷量，但降價過多，又會導致車企虧本，同時沒有市場聲量。於是我們投資機器人公司，希望機器人能成為公司的第二增長曲線。」

汽車價格戰的始作俑者是特斯拉。

2023年1月，特斯拉宣佈其熱銷車型Model 3、Model Y降價2-4萬元，以刺激銷量增長。降價效果立竿見影，次月特斯拉銷量環比增長12.6%。此後，國內各車企紛紛跟進，推出新能源汽車降價優惠政策。部分車企推出的新能源汽車，售價甚至低於同級別燃油車。

但長期的價格戰不斷壓縮車企毛利率。特斯拉年報顯示，2022年其毛利率25.6%，而2023年這一數字為18.2%，毛利率同比降低7.35%。

當」低價「與銷量緊密綁定，幾乎沒有汽車行業玩家能從價格戰逃離，而更具想像空間的機器人行業，自然成為了汽車行業新的必爭之地。

工廠+零部件，汽車玩家入局機會

人形機器人大致由三部分組成：以多模態大模型為核心的」大腦「，控制運動能力的「小腦」，以及機器人的本體。

對於擅長精密製造、智能駕駛的汽車行業玩家而言，「小腦」和本體是其佈局機器人的最佳切入點。

特斯拉是率先宣佈研發人形機器人的車企，2021年其推出首款人形機器人Optimus，預計2025年年初小批量生產後，率先在特斯拉工廠使用。在近日的特斯拉活動上，Optimus已具備舞蹈、熟練抓取物體的能力。

Optimus操作能力的快速迭代，原因在於其已在工廠投入應用。公開信息顯示，特斯拉為Optimus配備了數十人的遙操作團隊，他們必須身穿動作捕捉裝備和VR頭顯，執行各類指定動作工作，採集AI訓練數據。

遙操作是機器人公司收集真實數據的方式之一，其優勢在於，採集的數據訓練機器人後，將提升機器人相關任務的成功率。

一位行業人士表示，汽車工廠生產環節多樣，要求明確，可為人形機器人收集大量真實數據，因此汽車工廠成為了大多數人形機器人產品落地的首選場景。而對於擁有工廠的車企而言，研發機器人將擁有先天的數據採集優勢。

另一面，規模化量產的汽車零部件應用於人形機器人，可降低機器人本體開發成本。

根據《埃隆·馬斯克傳》，為了讓Optimus的手腕具備三個自由度的同時，保持較低的製造成本，團隊將特斯拉車上的升降門執行器應用至Optimus，從而降低了數百美元成本。

人形機器人行業處於早期發展階段，為汽車零部件供應商有可能為機器人供應零部件。銀河通用機器人產品總監朱輝告訴《智能湧現》，由於零部件尚未標準化，現在市面人形機器人產品基本是「0號機」，行業玩家對部分非核心零部件的要求是能用就行。

部分汽車零部件供應商已瞄準機器人賽道，譬如彙川技術、拓普集團、速騰聚創等汽車知名一級供應商曾表示，將研發人形機器人核心零部件。

《智能湧現》獲悉，部分智能駕駛公司也正在關注人形機器人動態，考察入局人形機器人行業的可能。

智能駕駛技術經過多年迭代，其技術成熟度已經過市場驗證。根據中國智能網聯汽車產業創新聯盟統計，2023年，具備組合輔助駕駛功能的智能網聯乘用車銷量995.3萬輛，市場滲透率達47.3%。

而近年被智能駕駛公司成功驗證的端到端大模型，正出現應用於人形機器人的趨勢。 

端到端大模型旨在將智能駕駛傳統的感知規控模塊，整合至一個統一的模型中，只需輸入原始數據就能輸出最終軌跡或者控制指令，從而大幅提升智能駕駛系統擬人化和通用性。如果端到端大模型應用至機器人，則能提升機器人在不同操作任務的通用性和靈活性。 

業界已經開始將視覺語言大模型用於智能駕駛，解決場景理解以及規劃問題。

在地瓜機器人算法技術負責人隋偉看來，雖然機器人與汽車的應用環境有所不同，且機器人面臨的環境更複雜和多樣化，但大模型的通用性同樣可以解決機器人的場景理解問題。將視覺語言大模型用於機器人的場景理解，有助於提升機器人在不同環境的適應能力。

機器人行業，門檻不低

人形機器人零部件尚未標準化，向汽車零部件公司敞開大門，但並非所有玩家都能順利入場。 

在隋偉看來，新能源汽車與人形機器人之間的差異，將導致兩者的供應鏈向不同方向分化。 

首先，人形機器人更多採用關節技術，關節使用的傳感器與智能駕駛不會嚴格一致，因此，機器人公司可選擇的傳感器類型更多。 

而在核心零部件方面如電機、執行器等，多家機器人公司通過自研以提高機器人能力上限，這在一定程度影響相關零部件市場。

一位機器人從業者告訴《智能湧現》，由於零部件對機器人的後續迭代有著較強影響，機器人公司採購零部件時相對謹慎。在他看來，汽車零部件公司初入機器人領域，產品成熟度難以保證，因此較低概率與汽車供應鏈公司合作。

其次，儘管智能駕駛技術可複用於人形機器人，但應用範圍較為有限。 

朱輝表示，由於新能源汽車與輪式機器人都通過輪胎行駛，因此智能駕駛部分算法可應用於輪式機器人。但兩者的差異在於，輪式機器人擁有腿部關節，自由度相對汽車更高。 

此外，輪式機器人有可細分為雙軸、四軸等類型，自由度及全身平衡均有較大差異。

事實上，對於擅長製造、整合供應鏈的車企而言，研發機器人也並不容易。

馬斯克曾表示，今年年底，Optimus靈巧手將從11個自由度翻倍至22個，但近日特斯拉活動顯示，其展示的靈巧手自由度沒有明顯升級。可見，即便擁有豐富製造經驗、投入大量成本的特斯拉，人形機器人研發也並非一帆風順。

儘管如此，馬斯克仍對機器人業務保持信心。他預計，人形機器人業務將超過特斯拉其他業務的總和，為特斯拉創造數十萬億美元的市值。

人形機器人距離量產商業應用仍有距離，所有人都在同一條起跑線，這是汽車玩家爭先入局的原因之一，他們都相信能從中分得市場蛋糕。至少，價格戰暫時不會在機器人行業重演。