最近，馬斯克又雙叒語出驚人，號稱今年將量產數千臺“擎天柱”機器人，三年內實現百倍躍升。同在硅谷的小扎也不甘示弱，宣布Meta將投入650億美元，加速人形機器人布局。由“硅谷雙雄千億豪賭”的話題展開，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與英諾天使基金創始合伙人李竹，進行了一場理性對談，為“具身智能”這個狂飆突進的產業注入思考。◎無論具身智能以人形，還是其他載體呈現，到目前為止還未達到所謂的“iPhone時刻”，我們依然走在通往大哥大、通往BB機、通往小靈通的產品探索與演進階段。◎ 人形機器人是具身智能的新物種，而且是相當重要的一個新物種。從供應鏈維度分析，人形機器人將會是一個“類似汽車供應鏈”的統一市場，它不僅足夠大，而且有望推動供應鏈玩家的重新洗牌。◎人形機器人在10年內，以1000萬至5000萬臺套的出貨量，或以80%的占比進入家庭應用，還過于樂觀。如果最近2-3年，人形機器人在工業、商業、消費等場景，無法實質性落地，其背后的估值泡沫問題，就需要更加理性看待了。◎ 在中國要相信市場的力量，只要有內核實力和堅持長期主義，所有企業都會反復去迭代、去創新。當中國企業先沿著自己的優勢賽道存活下來后，一定會去做0-1的基礎性創新。
李竹：馬斯克特別看好人形機器人，提出了三年百倍的目標，扎克伯格也提出要投資650億美元，研發家用人形機器人。為什么人形機器人成為大家普遍看好的具身智能方向？進入家庭離我們還有多遠？
王田苗：我覺得主要有兩個原因。第一，這個世界的物理環境大多是以人為中心設計的，無論是臺階、把手、椅子，還是冰箱、電梯都是充分適配人的。因此，打造一款形似人類的人形機器人，或許最有利于其融入、適應既有環境。有句話叫“語言改變認知，工具改變世界”，人們期待未來的人形機器人能像人類那般自如地運用各類工具，從而改變世界，這無疑是人們心中長久的夢想。從商業行為的視角來看，人形機器人是一個相對理想的通用平臺，能夠完成多項任務，具有泛化與遷移的能力，市場潛力巨大。進一步而言，從供應鏈維度分析，人形機器人將會是一個“類似汽車供應鏈”的統一市場，它不僅足夠大，而且有望推動供應鏈玩家的重新洗牌。我相信，人形機器人是具身智能的新物種，而且是相當重要的一個新物種。但未來，人形機器人機器人的應用占比，究竟是多少？增速如何？何時能真正進入家庭？這些問題都還在探討中。考慮到成本維護、復雜環境、充電、安全、倫理等方面的問題，我認為人形機器人在10年內，以1000萬至5000萬臺套的出貨量，或以80%的占比進入家庭應用，還過于樂觀。如果最近2-3年，人形機器人在工業、商業、消費等場景，無法實質性落地，其背后的估值泡沫問題，就需要更加理性看待了。然而，時至今日，人們已經找到了新思路——即推出類人形機器人的“折中方案”。它不一定嚴格遵循人類的外形，而是在諸如勞動作業、兒童陪伴與互動等多種場景中，搭載具身智能相關技術，率先落地應用。未來，關于不同機器人在全場景中的總應用占比，我認為“人形&類人形機器人”有望占據總應用量的20%-30%，其它形態的通用機器人占50%左右，特種機器人占20%左右。
李竹：具身智能發展很快，目前我們處于什么階段，還有創業機會嗎？
王田苗：是有機會的，只是現階段給創業者增加了門檻。回顧歷史，1900年代福特T型車問世前，歐洲曾涌現了大量的汽車作坊，但當量產革命到來時，98%的企業被淘汰；1970年代工業機器人浪潮中，日本200余家廠商經歷了20余年的大浪淘沙，最終僅存發那科、安川兩家巨頭，以及少數從事拋光、打磨、焊接等垂類應用的機器人公司，存活率僅為10%左右；如今的大模型市場亦是如此，盡管出現了百模大戰的壯觀景象，但DeepSeek、Grok3等新突破仍不斷涌現，我們什么時候能見證某一大模型能把其他所有創新項目全部碾壓，且性能遠遠超過呢？所以，我想說無論具身智能以人形，還是其他載體呈現，到目前為止還未達到所謂的“iPhone時刻”，我們依然走在通往大哥大、通往BB機、通往小靈通的產品探索與演進階段。在這一進程中，我看到具身智能的兩個機會：第一，是具身智能硬件，與大模型或操作系統逐漸走向集中化不太同，硬件本質上會展現出多元化的發展特征，就像冰箱、汽車各具風格，在具身智能硬件創業領域，也許還有更多機會；第二，是以客戶需求為導向的產品創新，目前具身智能的創新基本是以技術為導向發生的，未來企業發展壯大一定是得客戶者得天下，而這個分水嶺還沒有到來，就像在新能源汽車的早期階段，幾乎沒有人能想到極氪、小鵬、理想等新興品牌的崛起，具身智能在這個層面還很有機會。此外，還有許多具身智能前沿技術有待創新攻克，特別是結合具體客戶場景需求的整機、核心部件、應用模式等。比如具身智能任務交互與認知AI大模型，視覺空間智能環境識別與語義推理路徑鏈模型，專用操作工藝技能小模型，具身載體實時靈巧穩定安全動作鏈模型， AI模型訓練與推理編譯優化的開發工具平臺；再比如相關數據制造工廠，包括仿真、生成、訓練、蒸餾、校準、分享等，包括領域、企業、專用、隱私、保密等，比如芯片（控制、識別、推理、類腦）、微納傳感器、運動一體化關節、微納執行器、靈巧手、核心部件等等。挑戰性的難點也是存在的。第一個難點是，企業如何在底層創新或應用方面具備差異化思路？第二個難點是，企業需要具備很強的融資、找商業合伙人、找落地場景能力。如果能解決這兩個難點，還有機會，甚至可能躋身領先位置。
李竹：在具身智能方向，中美之間在技術上是否有差距？未來誰會更勝一籌？
一方面，中國在軟硬件結合方面，極具優勢。龐大的中國市場，每天都會產生海量應用數據，特別是消費者行為數據及工業裝備廣泛應用數據。相對而言，國內的部分任務數據能夠實現共享，這促進了技術的快速迭代，使得國內的學習速度可以遠超西方國家。另一方面，在“限制條件”下，中國也比較適合做1-10的科技創新。0-1的科技創新，往往需要在基礎供應鏈全部打通的環境下，更有利于發展。基于此，我認為未來10年，我國的工業機器人、服務機器人、醫療器械等領域，有望領先世界。但目前差距還是有的。比如目前中國與日本、德國在材料、激光、視覺以及核心部件上，仍存在差距。比如在人形機器人方面，我們的人才缺失、關鍵部件性能提升也存在短板。但是，在中國要相信市場的力量，只要有內核實力和堅持長期主義，所有企業都會反復去迭代、去創新。當中國企業先沿著自己的優勢賽道存活下來后，一定會去做0-1的基礎性創新。
