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繼自動駕駛和飛行汽車，具身智能得益于大模型及生成式AI的快速發展，正在汽車圈掀起新一輪投資熱潮。
所謂具身智能，簡單而言指擁有物理形態的人工智能系統，相較于傳統機器人，具身智能最大的區別是可以通過類人的感知方式，包括視覺、聽覺、觸覺等，來理解物理世界，并做出相應的行動與物理世界進行交互，同時持續積累知識和技能形成智能，從而主動探索、認識和改變世界。
從產品形態來看，具身智能不僅僅局限于人形機器人，還包括其他實體機器人，比如輪式機器人、四足機器人、寵物機器人，甚至自動駕駛汽車等。不過，人形機器人被普遍認為是具身智能的最佳載體，正吸引大批企業布局。
據蓋世汽車梳理發現，今年以來國內已經有近十家車企正在開展具身智能相關布局，其中不乏傳統車企巨頭。不僅如此，近期多家產業鏈上下游企業核心高管離職再創業，他們的下一站也紛紛指向了具身智能。
在此背景下，具身智能儼然成為了汽車圈競相追逐的“新風口”。
汽車人，涌向具身智能
12月26日，廣汽重磅發布了自主研發的第三代具身智能人形機器人——GoMate。
作為一款全尺寸的輪足人形機器人，GoMate采用了可變輪足移動結構，融合了四輪足、兩輪足兩種模式。其中四輪足模式下，機器人高度約1.4米，可進行上下樓梯、爬坡、單邊越障等操作，兩輪足模式下，高度可達1.75米。
廣汽早在2022年就啟動了智能機器人研發，以此作為其“三維立體交通-地面移動出行-室內外移動”全鏈條場景的一部分。為此，廣汽選擇了關鍵零部件全棧自研，以確保核心技術和成本可控。
按照規劃，廣汽計劃2025年實現自研人形機器人零部件批量生產，并率先在廣汽傳祺、埃安等主機廠車間生產線和產業園區開展整機示范應用；2026年實現整機小批量生產，并逐步擴展至大規模量產。
車企布局機器人，特斯拉早已有先例。
在2021年的“特斯拉AI Day”上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克就提出了人形機器人項目，并于次年正式發布“Optimus”原型機。按照馬斯克的設想，未來機器人將不僅可以用于家庭、做飯、修剪草坪和照顧老人，甚至還可以成為人類的伴侶。
朝著這一目標，此后兩年特斯拉一直在持續改進Optimus機器人的性能。據特斯拉近日最新一段視頻顯示，其Optimus機器人在沒有使用視覺系統的情況下，依靠自身平衡能力已經能夠在遍布雜草與落葉的斜坡上自如行走，并且沒有摔倒。
特斯拉的目標是，今年底開始小批量試產Optimus機器人，最早明年底之前對外銷售這些機器人，未來大規模鋪開后，Optimus成本大約可以降至2-3萬美元。目前，特斯拉已經在其工廠內使用了一些機器人。
在特斯拉持續推進Optimus機器人升級迭代過程中，國內車企陣營也悄然掀起一股具身智能布局熱。據蓋世汽車梳理發現，目前包括比亞迪、長安、小鵬、上汽、奇瑞等在內的本土車企，以及地平線、速騰聚創等供應鏈企業，都在紛紛加碼具身智能。
近日，“比亞迪招聘”官方公眾號發布25屆具身智能研究團隊專場招聘信息，宣布面向機器人領域招聘高級算法工程師、高級結構工程師、高級仿真工程師、高級硬件工程師等崗位。
據了解，比亞迪具身智能研究團隊成立于2022年，主要聚焦通過深入挖掘公司規模化的應用場景需求，展開各類機器人本體及系統定制開發。目前，該團隊已開發完成工藝機器人、智能協作機器人、智能移動機器人、類人形機器人等產品。
在11月的廣州車展上，長安汽車也高調喊話：不僅要造機器人, 還要造飛行汽車，布局海陸空立體交通解決方案。長安汽車的規劃是：5年內投入超500億元，2026年前推出長安飛行汽車產品，2027年前發布人形機器人產品。
另外，理想汽車首席執行官李想日前也在直播間表示，理想汽車100%會做人形機器人，不過節奏不是現在。在其看來，自動駕駛汽車就是最簡單的機器人，如果這都沒法解決，更別說更復雜的人形機器人。
除了整車廠爭相入局，今年具身智能還吸引了一批智駕高管扎堆創業。
12月25日，理想汽車前智能駕駛產品總監趙哲倫正式宣布離職創業，并作為聯合創始人，與地平線前副總裁、前軟件平臺產品線總裁余軼南，成立維他動力(北京)科技有限公司，投身具身智能賽道。
前一周，原小米汽車自動駕駛產品技術負責人劉方也被曝已經離職，并于今年9月創立新公司——北京阿米奧機器人科技有限公司，布局具身智能。
11月底，一家名為它石智航的新公司進入大眾視野。據了解，該公司由原華為車BU自動駕駛首席科學家陳亦倫創立，近日還迎來了前百度集團資深副總裁、CEO助理李震宇加盟，目前該公司正處于首輪融資階段。
此外還有文遠知行前COO張力、原阿里達摩院自動駕駛負責人陳俊波以及Momenta 前量產研發負責人高繼揚等，在離職后也均選擇了投身具身智能。
如果對比智駕產業，當前具身智能領域熱鬧的創業潮，與2016年左右的自動駕駛如出一轍。
多重因素驅動，引爆投資熱
汽車人跨界布局機器人，大背景無疑是具身智能正值風口。特別是在AI大模型快速發展，以及政策端的大力支持下，目前普遍認為，具身智能有望成為下一個千億藍海。
據Virtue Market Research數據，2023年全球具身智能市場規模約為35億美元，預計到2030年將達到94億美元，年復合增長率達15.2%。
圖片來源：蓋世汽車
其中僅中國人形機器人市場，據蓋世汽車研究院測算，2024年市場規模就將達到22億元，預計到2030年將增長至近370億元，2024-2030年年均復合增長率(CAGR)超60%。同期，中國人形機器人銷量將從約0.4萬臺增長至近27萬臺，彰顯出強勁的市場增長潛力。
除此之外，據蓋世汽車研究院分析，整車廠發展人形機器人，還有技術互通與優勢互補、資源共享、降低制造成本與加速開發、探索多元化場景應用與商業價值等多重優勢。特別是智能汽車與具身智能機器人在運行邏輯以及核心技術等方面，存在諸多共通之處，也是吸引眾多車企及零部件企業爭相布局的核心原因之一。
具體來看，一個完整的具身智能體主要由感知、決策、行動和反饋四個模塊組成，通過與外部環境的不斷交互，實現對環境的重構映射、自主決策和自適應行動，并據此持續學習迭代，不斷提高智能體的自主學習和解決問題能力。
如果對比當前智能汽車廣泛搭載的自動駕駛系統，二者運行邏輯高度類似。自動駕駛也是通過傳感器感知環境，并結合AI算法進行實時決策，這與具身智能強調的環境感知和自主決策高度一致。
“具身智能強調智能體如車輛、機器人等與物理環境的交互，而智能駕駛中車輛的自主轉向、加速、剎車等控制，正是具身智能在實際場景中的體現。”蓋世汽車研究院分析師表示。就這一點來講，智能駕駛也是具身智能的典型落地場景。
也因此，在傳感器、芯片等核心技術以及供應鏈層面，自動駕駛與具身智能也可以互相借鑒。廣汽就表示，自啟動具身智能研發以來，就是依托智能網聯新能源汽車成熟的產業鏈，通過共用車端芯片、激光雷達等零部件來分攤研發成本，并以車規級標準定制開發，提升性能同時確保品質。比如其GoMate，就融入了廣汽自研的純視覺自動駕駛算法，實現自主導航。
而地平線今年初拆分其機器人事業部，正式成立具身智能公司“地瓜機器人”，速騰聚創面向機器人行業積極拓展第二增長曲線，也都是想從上游核心零部件切入，做具身智能的“賣水人”。
其中速騰聚創，據此前官方公布數據，目前在機器人領域里的合作伙伴已經由2400家突破至2600家，預計明年機器人領域出貨量有望突破六位數。值得關注的是，除了機器人，速騰聚創同時也在借助汽車領域取得的平臺、規模與質量優勢，開拓無人機等新興市場。
除了市場和技術驅動，從應用端來看，汽車行業還是具身智能商業化落地的典型場景。目前，在整車制造環節，已經有不少車企積極引入智能機器人，提高生產效率和產品質量。
比如特斯拉的二代Optimus人形機器人，早在今年5月就開始進廠打工，在特斯拉的電池工廠分裝電池。據悉，其端到端神經網絡經過訓練，能夠對特斯拉工廠的電池單元進行準確分裝。
小鵬汽車的全新AI人形機器人Iron，也已正式進入小鵬汽車工廠工作，主要參與小鵬P7+車型的生產流程。按照小鵬汽車規劃，除了工廠自動化，未來Iron還可以用于提供門店服務，以提升服務質量。
國內“人形機器人第一股”優必選的工業版人形機器人Walker S系列，則已先后在東風柳汽、比亞迪、極氪等多家車企的工廠投入實訓，用于裝配、轉運、檢測、維護等工序。據悉，目前優必選Walker S系列已經獲得來自車廠超過500臺的意向訂單。
據教育部、人社部、工信部此前發布的《制造業人才發展規劃指南》，至2025年，中國制造業十大重點領域人才需求缺口將接近3000萬人，缺口率達48%。如果可以通過人形機器人填補這一缺口，無疑是一個巨大的增量市場。
挑戰重重，大規模商用仍待時日
盡管具身智能正值風口，從產業化進展來看，目前該賽道大多數公司其實都還停留在概念或者Demo階段，真正進入商用的并不多。
這背后，具身智能在核心技術、成本控制、行業標準規范、落地場景以及供應鏈完整性和成熟度等方面，均存在諸多挑戰。
從系統構成來看，具身智能最核心的三個環節是硬件、算法和數據，其中算法某種程度將決定具身智能的產品力上限，硬件是保障具身智能行動力的關鍵，數據的體量和質量，則又可以決定算法模型的天花板，三個環節缺一不可。
而目前的事實是，具身智能在算法層面仍處于多種路線并存階段，在AI算法的選擇上，究竟是監督學習、強化學習、模擬學習，還是端到端學習，業界尚未形成統一。
即便當前已經進入大模型時代，也并不代表已經實現了具身智能。在騰訊首席科學家、騰訊Robotics X實驗室主任張正友看來，當下的機器人相當于20歲大腦放在3歲的身體上，機器人雖然擁有一定的移動能力，但是操作能力非常弱。“真正的具身智能要能夠自主學習和處理問題，對環境變化和不確定的時候能夠自動調整和規劃，這是我們認為具身智能能夠通往AGI或者是打造通用智能機器人非常重要的過程。”張正友表示。
也正因如此，考慮到純人工智能控制的具身智能機器人真正落地還需要較長一段時間，廣汽在其現階段具身智能機器人研發上，選擇了“遠程操控+AI末端自主”的模式。
比較而言，硬件層面，無論感知硬件、計算硬件還是執行硬件，均已具備一定的成熟度，目前普遍認為可以部分復用工業和自動駕駛領域的硬件能力。但即便如此，針對具身智能行業，也存在一些獨特的挑戰。
地瓜機器人CEO王叢就表示，盡管自動駕駛與機器人在底層架構上有相通之處，但自動駕駛在接口、外設、產品設計以及算法等方面自有其獨特性，直接將自動駕駛算法應用到機器人上是行不通的。這也決定了在芯片層面，兩個領域無法完全復用。
在感知領域同樣如此，速騰聚創CEO邱純潮此前曾指出，在機器人領域，激光雷達的技術要求并不低于車規級應用。相反，由于機器人應用場景的多樣性和復雜性，反而對激光雷達提出了更高的要求，要求具備更廣的視場角和更高的近距離精度。
還有數據的匱乏，包括數據體量不足、質量不高也是具身智能亟待解決的難題。和自動駕駛一樣，數據對于具身智能也至關重要，特別是高質量的訓練數據集，能顯著提升機器人對環境的理解能力、智能決策水平以及動作的精準度與流暢性。
然而當下的挑戰是，想從現實世界里獲取訓練機器人所需的物理數據并不容易，因為某種程度上這需要機器人率先投入規模化應用，類似自動駕駛領域數據的收集。即便如此，其后還有巨大的數據采集成本，由此導致具身智能領域要想構建像自動駕駛一樣的“數據飛輪”，并非易事。
目前來看，通過仿真平臺合成數據，正在成為普遍共識。“未來我們可以通過比如仿真數據和真實數據結合的方式，來實現一些特定任務場景下的泛化性，包括原子能力的快速匯集。”近日，在蓋世汽車第二屆具身智能產業發展論壇上，科大訊飛機器人首席科學家、安徽聆動通用機器人科技有限公司CEO季超如是說。
除此之外還有成本問題，具身智能的發展，終極目標是機器替代人，這意味著只有具備足夠的經濟性才能大范圍應用。而據蓋世汽車研究院分析，目前人形機器人單價大約在10萬美元左右，預計未來至少實現幾十萬臺的量產規模，才有望降至2-3萬美元。
這大概需要多長時間呢？樂觀派認為，最快明年人形機器人有望進入商用化量產元年。但也有比較謹慎的看法，認為短則5年，長則8-10年，人形機器人才能真正進入C端市場。
這種預期上的差異并不令人意外，十年前的自動駕駛，不也是如此么。
浙公網安備 33010602000006號
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