人形机器人赛道，不(bu)缺融资事件。7月初，初创(chuang)公司钛虎机器人宣布完成Pre-A轮融资，融资额为数千(qian)万人民币。投资方包括经纬(wei)创(chuang)投、梅花创(chuang)投、方富创(chuang)投等知名机构。据南都记者以公开信息统计，这是(shi)今年以来国内人形机器人本(ben)体厂商获得(de)的第13笔融资。
自2023年以来，融资热度最高的人形机器人初创(chuang)企业，莫(mo)过于由(you)“稚晖君(jun)”创(chuang)建的智元(yuan)机器人公司。截至今年3月的短短1年时间内，智元(yuan)机器人火速完成6轮融资，跻身(shen)“独角兽”企业行列。
一(yi)级市场的融资热度与行业热度同频。在刚过去(qu)的2024世界人工智能(neng)大会上，25款人形机器人组团亮相，不(bu)少机器人厂商表(biao)示已着手商业化落地(di)探索。
WAIC2024的人形机器人阵列。图/杨(yang)柳
“人形机器人或者具身(shen)智能(neng)的初创(chuang)公司，如果团队相对不(bu)错，具备(bei)一(yi)些核(he)心优势，那么它可以很快拿到天使轮和第二(er)轮融资，难度比其(qi)他行业低很多。”峰瑞资本(ben)副总裁颜黔杭近日接(jie)受南都记者采访(fang)时表(biao)示。
由(you)前IDG资本(ben)合(he)伙人李丰(feng)等在2015年创(chuang)立(li)的峰瑞资本(ben)，关注硬科技等领域的早期投资。颜黔杭亦聚焦硬科技赛道，参与投资了人形机器人初创(chuang)公司逐际动(dong)力等企业。
对于当前人形机器人厂商估值快速上涨的现象，颜黔杭分析称，较高的估值是(shi)基于相对长期价值预期的角度去(qu)给出(chu)的。估值背后的商业化支撑短期内相对薄弱。他说，早期的融资轮次过后，投资者会更看重被投企业实打实的能(neng)力展示。
以下为颜黔杭与南都记者的对话节选（经编辑）：
人形机器人赛道汇集了两拨投资人
南都：过去(qu)一(yi)至两年内，有哪些因素推动(dong)人形机器人行业的演变？
颜黔杭：这轮热潮的起点还(hai)是(shi)特斯拉宣布自己的人形机器人计划，吸引(yin)了中美两地(di)的创(chuang)业者以及VC（Venture Capital，风险投资）机构的关注度。大家不(bu)再像以前那样(yang)心存(cun)顾虑：这类机器人有没有什么用，是(shi)不(bu)是(shi)落地(di)还(hai)早，或者太科幻。而是(shi)觉得(de)这事儿可行，未来5到10年内有望落地(di)，于是(shi)一(yi)起冲进来了。
另一(yi)个(ge)驱动(dong)要素跟AI大模型相关。大模型解决了过去(qu)一(yi)直觉得(de)比较遥远(yuan)的机器人“大脑”问题(ti)。借助大模型的对话理解，对视觉图像及其(qi)他感知信号的理解和输出(chu)能(neng)力，大家意(yi)识到机器人终(zhong)于有了“大脑”。不(bu)止是(shi)大模型，很多人形机器人相关的技术要素，都在过去(qu)几年沿着各自路径往前发展。比如在本(ben)体控制的“小脑”层面(mian)，强化学习(xi)技术日渐完善。
现在国内各种(zhong)各样(yang)的公司投入人形机器人赛道，实际上是(shi)把学术界的已有研(yan)究和技术进展，用商业化的力量快速往前推进。
南都：入局人形机器人赛道的投资人群体有哪些特点？
颜黔杭：人形机器人赛道汇聚了两拨投资人群体，一(yi)拨是(shi)一(yi)直以来关注传统工业机器人的投资人，另一(yi)拨是(shi)看AI的投资人。
前一(yi)拨投资人，在过去(qu)十多年里见证了AGV（Automated Guided Vehicle，自动(dong)导引(yin)运输车）、协作机器人等工业机器人的崛起，从(cong)产(chan)业发展的“痛点”中，也逐步意(yi)识到机器人需要朝更加通用和智能(neng)化的方向发展。因为传统工业机器人的落地(di)，并不(bu)是(shi)单纯地(di)交付(fu)产(chan)品，而需要投入大量人力去(qu)将机器人适配到客户产(chan)品线。
AI的投资人之(zhi)所以加入，是(shi)因为他们看了大模型之(zhi)后，发现大模型需要一(yi)个(ge)在物理层面(mian)跟现实世界交互、并产(chan)生实际价值的载体，于是(shi)找到了机器人。
两拨投资人都盯上了人形机器人，达成共识，认(ren)为这是(shi)一(yi)个(ge)未来的产(chan)业方向。无(wu)非有些许声(sheng)音觉得(de)人形机器人的商业化周期比较长。但对人形机器人方向是(shi)不(bu)是(shi)偏科幻或者不(bu)成立(li)，今天没有太多质(zhi)疑了。
南都：你提到的这两类投资人群体之(zhi)间，对人形机器人赛道是(shi)否存(cun)在一(yi)些分歧之(zhi)处？
颜黔杭：从(cong)我的视角来说，还(hai)是(shi)弥合(he)得(de)比较好。可能(neng)在一(yi)定程度上，AI的投资人会更偏乐(le)观(guan)。他们此前对传统工业机器人的商业化看得(de)比较少，对机器人的落地(di)周期更为乐(le)观(guan)。而传统工业机器人的投资人，之(zhi)前在机器人商业落地(di)上吃(chi)过比较大的亏，对人形机器人的商业化问题(ti)相对来说更为谨慎。
传统工业机器人落地(di)的时候，由(you)于机器人不(bu)够智能(neng)化，需要投入大量的工程师资源去(qu)做相应的任务编程以及产(chan)线改(gai)造，以适配具体场景需求。客户买回去(qu)后，自己没有能(neng)力直接(jie)部署和使用这些机器人。如此一(yi)来，商业模式变得(de)非常“重”——一(yi)台(tai)硬件需要搭配一(yi)整套解决方案，而不(bu)是(shi)采购完设备(bei)，即买即用。同时也没办法快速形成规模效应，因为传统机器人供(gong)应商做的业务越多，投入的人力成本(ben)也越多，单位边(bian)际成本(ben)是(shi)固定的。这会导致企业的毛利率减少，企业估值的天花板就卡得(de)比较低，公司的业务规模也很难达到比较大的体量。
南都：人形机器人赛道是(shi)否会遭(zao)遇传统工业机器人行业的这种(zhong)问题(ti)？
颜黔杭：人形机器人最大特点是(shi)通用性，带来的好处是(shi)完成工作任务不(bu)用像过去(qu)传统工业机器人一(yi)样(yang)，需要专门的工程师去(qu)做任务规划和轨迹编程。但人形机器人接(jie)收到用户指令(ling)或任务提示之(zhi)后，自己就能(neng)决定如何操作。操作体感上，人形机器人变成非常简洁的一(yi)款产(chan)品。这时候，B端和C端用户的使用门槛会大大降低，如同购买一(yi)台(tai)电子产(chan)品，厂商直接(jie)交付(fu)即可。
相较于需要重人力资源投入的商业模式，人形机器人公司的预期毛利率将高出(chu)许多，边(bian)际成本(ben)递减效应也会非常强，营收规模的天花板远(yuan)高于传统工业机器人行业。所以，我预计人形机器人赛道有可能(neng)会出(chu)现数百(bai)亿人民币及以上估值的一(yi)些巨(ju)头公司，而大部分传统工业机器人公司的估值都在50亿人民币以内。
盯住(zhu)细分市场上的破局者
南都：2022年8月，你参与了人形机器人初创(chuang)公司逐际动(dong)力的投资，当时峰瑞资本(ben)为何踏入了这条赛道？
颜黔杭：当时还(hai)没有太侧重于人形，更多关注机器人的双(shuang)腿。已有的轮式机器人，移动(dong)空间受限，使用场景局限性很大。如果房间是(shi)复式、有很多阶(jie)梯，或者工作场景路面(mian)复杂，机器人的应用价值就会大打折扣。一(yi)旦机器人能(neng)在复杂地(di)面(mian)上工作，那么机器人的应用场景便得(de)到极大扩展。这是(shi)一(yi)个(ge)把市场蛋糕做大的机会。从(cong)这个(ge)角度出(chu)发，当时我们切入去(qu)看足式的移动(dong)机器人，于是(shi)选择投资了逐际动(dong)力。（注：逐际动(dong)力在研(yan)发全人形机器人之(zhi)前，生产(chan)了双(shuang)足机器人，在2024WAIC上，这款双(shuang)足机器人P1还(hai)被外界称为踹不(bu)倒的“钢铁小强”。）
随着腿越做越好，双(shuang)腿跟手结合(he)起来实现全身(shen)运动(dong)控制，也就变得(de)更加可行了。假设腿做不(bu)好，上下肢运动(dong)分离，此时人形机器人很难像人一(yi)样(yang)实打实地(di)在复杂场景里工作。人最擅长的地(di)方是(shi)协调全身(shen)的肌肉和骨(gu)骼，完成一(yi)个(ge)运动(dong)控制的任务目标。
目前我们判(pan)断，技术上，腿的成熟(shu)速度快于上半身(shen)的操作。因为上肢操作实在太复杂，操作的任务复杂度和场景复杂度相当高。所以我们也是(shi)先投了足式的机器人公司，再逐步观(guan)察有没有一(yi)些研(yan)发上肢操作技术的项目。
南都：除了逐际动(dong)力，峰瑞在人形机器人赛道还(hai)有哪些布局？
颜黔杭：投资逐际动(dong)力之(zhi)前，我们投了一(yi)家叫(jiao)因时机器人的公司——用直线驱动(dong)器加电机来研(yan)发“灵巧手”。今年4月份又投了一(yi)家专注于机器人具身(shen)智能(neng)技术的初创(chuang)公司——北京(jing)源络科技。6月下旬还(hai)出(chu)手了一(yi)家做力传感器的公司——苏州航凯微电子。这家公司研(yan)发人形机器人核(he)心零部件力传感器，其(qi)作用就是(shi)为机器人引(yin)入对力的感知能(neng)力，以实现更精密和更灵活的操作。
南都：这样(yang)来看，峰瑞的投资布局更侧重人形机器人的零部件等供(gong)应链方向，有没有在看其(qi)他人形机器人整机厂商？
颜黔杭：峰瑞是(shi)一(yi)家偏早期的投资机构，更多在第一(yi)轮或第二(er)轮参与投资。对于像宇树(shu)科技和智元(yuan)机器人这类估值快速上涨的公司，因为投资阶(jie)段(duan)受限，我们也没法再去(qu)跟进投资了，只能(neng)说抱着学习(xi)的心态去(qu)关注它们。但从(cong)机器人行业的布局来看，我们将机器人本(ben)体与具身(shen)智能(neng)作为投资抓手，基于研(yan)究再从(cong)上游高价值的零部件领域寻找投资机会。
南都：投资人形机器人赛道相关公司时，你们会从(cong)哪些维度去(qu)判(pan)断它值不(bu)值得(de)投？
颜黔杭：峰瑞的投资逻辑，是(shi)看在一(yi)个(ge)市场上是(shi)否会涌现破局者，也就是(shi)看它能(neng)否给所在市场带来快速增长或者变化的预期，从(cong)而在市场变化中获得(de)创(chuang)业的时间窗口。对于人形机器人的供(gong)应链公司，我们关注这个(ge)团队的当下技术研(yan)发能(neng)力与长期产(chan)品化能(neng)力。比如，能(neng)不(bu)能(neng)快速跟进同行发出(chu)来最新(xin)的论文成果并予以实现，以及能(neng)不(bu)能(neng)带领行业做出(chu)创(chuang)新(xin)性的技术突破。我们也希望被投的团队具备(bei)非常好的成长性，在未来核(he)心技术逐步成熟(shu)之(zhi)后，能(neng)尽早推动(dong)人形机器人的产(chan)品化与商业化进程。
投资热门、拿钱更易
南都：人形机器人公司当前在一(yi)级市场的融资尤(you)为火热，融资额高，跟其(qi)他行业的反差挺明显(xian)。
颜黔杭：整体来说，VC这两年相对比较冷却(que)，很多行业的融资周期和难度拉大，不(bu)像过去(qu)非常容易拿到钱。但人形机器人或者具身(shen)智能(neng)的初创(chuang)公司，如果团队相对不(bu)错，具备(bei)一(yi)些核(he)心优势，那么它可以很快拿到天使轮和第二(er)轮融资，难度比其(qi)他行业低很多。好几轮融资进账后，较优秀(xiu)的人形机器人公司的估值可以快速冲到1亿美元(yuan)到2亿美元(yuan)。
如果理性看待的话，目前人形机器人公司的估值都是(shi)基于相对长期价值预期的角度给出(chu)的。估值背后的商业化支撑短期内相对薄弱。没有多少商业化支撑的情况下，估值快速上涨，你可以叫(jiao)它科技行业有益(yi)的“泡沫”。
南都：人形机器人公司受资本(ben)青睐，是(shi)因为这个(ge)赛道的新(xin)故事更吸引(yin)人，还(hai)是(shi)有其(qi)他原因？
颜黔杭：原来很多细分的赛道，都是(shi)一(yi)些对这个(ge)方向感兴趣的VC才看。但这轮AI和人形机器人热潮，其(qi)实是(shi)整个(ge)VC行业的共识。作为主流的投资热门赛道，大部分的VC都会花大力气去(qu)布局这两个(ge)赛道。这样(yang)一(yi)来，创(chuang)业者能(neng)拿到钱的机会比其(qi)他行业高很多。所以总的来说，当前还(hai)是(shi)行业热度带来的融资上的热度。
南都：人形机器人公司天使轮和A轮之(zhi)后的融资，投资人会关注哪些方面(mian)？
颜黔杭：就我和其(qi)他投资人沟通下来的感受来看，大家希望投的是(shi)赛道里最优秀(xiu)的几家公司。从(cong)商业化的角度来说，目前可参照的对象太少，即使是(shi)A轮之(zhi)后的融资，投资人更看重的是(shi)公司技术积(ji)累和目前demo的实际工作能(neng)力等层面(mian)。因为你已经拿到了前两轮融资，手上有充足的资金去(qu)搭好团队快速推进研(yan)发，那么后面(mian)的融资就应该拿出(chu)相应的实打实的能(neng)力展示，去(qu)证明人形机器人在本(ben)体稳定性、智能(neng)泛化能(neng)力、任务执行复杂度等核(he)心评(ping)判(pan)维度的优势。
南都：的确，像智元(yuan)机器人快速完成早期融资成为“独角兽”，我接(jie)触下来感觉他们很低调，研(yan)发压力很大。
颜黔杭：大家也知道这些估值都是(shi)基于行业热度情况给出(chu)的，所以更希望研(yan)发出(chu)实打实的能(neng)力来支撑估值，不(bu)愿意(yi)在没有实际demo的情况下高调宣传。
南都：整体人形机器人赛道上，除了这些初创(chuang)企业，还(hai)有一(yi)些大厂和新(xin)能(neng)源车厂也加入进来。你比较看好哪一(yi)类玩家？
颜黔杭：按道理说，大厂和新(xin)能(neng)源汽车公司，在很多场景具备(bei)规模化优势。但人形机器人的商业化周期较长，不(bu)管是(shi)大厂还(hai)是(shi)一(yi)些转型的传统机器人公司，或者一(yi)些初创(chuang)玩家，大家都站在同一(yi)起跑(pao)线上。对于面(mian)前的大山(shan)，没有一(yi)家能(neng)明确说谁能(neng)跑(pao)得(de)上去(qu)、谁跑(pao)得(de)快，所以短期内还(hai)不(bu)能(neng)体现出(chu)差别。
不(bu)过，相较于在大厂内部开展创(chuang)新(xin)业务，初创(chuang)公司受到的管理层面(mian)干扰较少，能(neng)以最大速度推进创(chuang)新(xin)业务，这也是(shi)为什么一(yi)些大厂的人更愿意(yi)自己出(chu)来创(chuang)业。而大公司的优势在于，瞄(miao)准目标后，跟进速度非常快，可以快速迭代自己的产(chan)品。
值得(de)注意(yi)的是(shi)，特斯拉是(shi)大公司中的例外。特斯拉做各种(zhong)事情的时候，创(chuang)新(xin)能(neng)力非常强，很多创(chuang)新(xin)业务都可以从(cong)上而下快速推动(dong)。因此它的执行速度和进化速度，不(bu)比初创(chuang)公司差。
“降本(ben)是(shi)一(yi)个(ge)螺旋式的过程”
南都：现在业界普遍认(ren)为成本(ben)问题(ti)阻碍人形机器人商业化，在过去(qu)一(yi)年多内，降本(ben)有没有取得(de)明显(xian)进展？
颜黔杭：短期内的降幅还(hai)不(bu)太明显(xian)，零部件成本(ben)依然偏高。而中长期的量产(chan)以及技术的成熟(shu)，肯定会推动(dong)成本(ben)快速下降。现在我们会听到一(yi)些高性价比人形机器人的消息，细看实则在功能(neng)上有所简化。
人形机器人产(chan)业目前的状态，类似于早年特斯拉刚做电动(dong)汽车。电动(dong)汽车十多年来经历(li)大幅降价，依靠的是(shi)工程化和规模化。人形机器人还(hai)处于早期研(yan)发阶(jie)段(duan)，优先级最高的并不(bu)是(shi)降本(ben)，而是(shi)可行性的探索和功能(neng)的完善。
南都：经常听到一(yi)种(zhong)说法称，人形机器人的成本(ben)下降靠量产(chan)，但量产(chan)又需要价格低，客户才会购买。会不(bu)会陷入死结？
颜黔杭：降本(ben)并不(bu)是(shi)一(yi)蹴而就的，而是(shi)一(yi)个(ge)螺旋式的过程。
当大家愿意(yi)投入更大精力和更多资源，去(qu)研(yan)发人形机器人的核(he)心零部件，有望带来供(gong)应链上的技术创(chuang)新(xin)，实现成本(ben)下降。现在核(he)心零部件中尚未实现降本(ben)的，举个(ge)例子，有力传感器、触觉传感器这类偏预研(yan)阶(jie)段(duan)的传感器。但随着对人形机器人的关注度上升，对这类传感器的需求增加，将吸引(yin)更多创(chuang)业者和公司投入力量，研(yan)发迭代相关技术，推动(dong)成本(ben)快速下降。比如我们最近投的苏州航凯微电子公司，就是(shi)采用新(xin)技术，将六维力传感器这种(zhong)高价的产(chan)品，从(cong)万元(yuan)级别打到千(qian)元(yuan)以内，变成一(yi)个(ge)标配的零部件。
技术迭代带来降价空间之(zhi)外，从(cong)落地(di)的角度说，人形机器人最早肯定是(shi)从(cong)一(yi)些对价格不(bu)敏感、对需求敏感的行业接(jie)入。当这些行业开始以小批量采购，便推动(dong)了人形机器人量产(chan)化降价的第一(yi)步。随着应用场景逐步扩大，渗透率逐步提升，价格就一(yi)点点下探。
南都：你提到的对价格不(bu)敏感、对需求敏感的场景主要包括哪些？科研(yan)算不(bu)算其(qi)中一(yi)个(ge)？
颜黔杭：科研(yan)不(bu)太算场景。科研(yan)的机构买过去(qu)不(bu)是(shi)为了使用，而是(shi)作为一(yi)个(ge)平台(tai)去(qu)研(yan)发。对价格不(bu)敏感、对需求敏感的有特种(zhong)场景，其(qi)中一(yi)类是(shi)钢铁化工产(chan)业。它们的工厂存(cun)在一(yi)些有毒有害气体密集的空间，需要人穿戴防护服操作，对人类来说是(shi)高危的工作场景。这些行业的公司用人形机器人去(qu)替换人工，在账上也算得(de)过来，因为更安全环保，还(hai)减少了工伤。它们应该会愿意(yi)第一(yi)时间采购人形机器人进行探索。
再进一(yi)步的落地(di)场景会是(shi)物流领域。在当前物流末端的分拣配送环节，由(you)于快递形状以及快递类型的复杂度非常高，类似于无(wu)序分拣，不(bu)得(de)不(bu)依靠大量的人力从(cong)事机械化、重复化的工作。如果人形机器人能(neng)完成相应操作，也有可能(neng)快速切入这种(zhong)场景。
南都：在WAIC展厅，我就遇到一(yi)位宝(bao)钢集团的员工，说正(zheng)在和上海(hai)开普勒(le)机器人公司合(he)作，尝试引(yin)入人形机器人完成特种(zhong)作业。
颜黔杭：我们之(zhi)前聊的也是(shi)国内一(yi)家钢铁国企，像钢铁厂里的高炉，一(yi)般都有两三百(bai)米高，高炉周围一(yi)氧化碳的浓度非常高，还(hai)有其(qi)他一(yi)些有毒有害气体。人类作业的时候，需要戴着防毒面(mian)具爬高楼(lou)，用设备(bei)去(qu)检(jian)测气体浓度以及设备(bei)是(shi)否安全运行。这些场景非常适合(he)人形机器人替代人类工作。
南都：具体售价上，此前一(yi)些业内人士提到了To B市场20万元(yuan)左右的理想价位。但我理解，不(bu)同场景能(neng)接(jie)受的价位其(qi)实是(shi)有区别的。
颜黔杭：一(yi)般按两年时间去(qu)测算ROI（投入产(chan)出(chu)比）。举例来说，一(yi)名巡检(jian)场景的员工人力成本(ben)一(yi)年可能(neng)在15万左右，但该岗位需要三班倒，那么企业的用工成本(ben)加上其(qi)他一(yi)些相关开销，预估至少在50万左右。两年算下来，人力成本(ben)投入超过100万。此时，只要人形机器人的售价在100万以下，对下游的客户就是(shi)一(yi)笔划算的投入。并非说一(yi)定要降到20万以内，其(qi)实在四五十万的时候，也有一(yi)些刚需场景去(qu)用。随着价格逐步下降，用得(de)起的场景会越来越多。
场景和技术的路线分野(ye)
南都：应用场景上，不(bu)同公司的侧重点存(cun)在差异，有一(yi)些主要宣传汽车制造上的进展，还(hai)有一(yi)些偏诸(zhu)如导购等商用场景。这两种(zhong)B端的路线，哪一(yi)种(zhong)更具备(bei)落地(di)优势？
颜黔杭：短期内，个(ge)人观(guan)点是(shi)汽车制造场景落地(di)比较难。车间内，传统的工业机器人渗透已经非常高了。工业机器人的优势在于节奏快，在自动(dong)化产(chan)线里可能(neng)2秒(miao)就能(neng)完成一(yi)项工作，而且非常精准，误差在0.1毫米以内。目前的人形机器人不(bu)太擅长高精度、高节奏的岗位，更可能(neng)从(cong)精度要求宽松、节奏慢(man)、难度较低的场景切入。比如，银河通用机器人公司提出(chu)来用人形机器人在药房取药，这是(shi)一(yi)个(ge)节奏要求不(bu)高、操作难度不(bu)那么大的场景。另外，在导购等商用服务场景里，人形机器人的功能(neng)可以简化，更多侧重于与人交互，而非操作上的精度，所以落地(di)速度有可能(neng)更快。
南都：既然如此，那你如何看待一(yi)些人形机器人公司把重点布局在汽车制造场景？
颜黔杭：汽车制造可以作为一(yi)个(ge)长期目标布局，不(bu)断打磨机器人的能(neng)力，但短期内直接(jie)落地(di)没这么容易实现。就我个(ge)人理解，这是(shi)一(yi)个(ge)很直观(guan)地(di)参照特斯拉做出(chu)来的决定。但特斯拉的优势在于，既有自己的FSD（完全自动(dong)驾(jia)驶）算法，又有自己的汽车工厂，叠加了算法和场景条件，能(neng)够大量且快速地(di)推进自研(yan)的人形机器人。
南都：从(cong)你了解到的汽车厂商的情况来看，他们对人形机器人的需求程度现在处于什么水平？
颜黔杭：短期还(hai)没有特别明显(xian)的刚需。但它们也愿意(yi)探索一(yi)些新(xin)的生产(chan)方式，作为技术储备(bei)，或者对未来的投资。
南都：产(chan)品设计路线上，银河通用采用轮盘底座的设计，并称当前的重心应放在上肢的泛化操作能(neng)力，腿部则可以渐变式地(di)提升改(gai)进。但还(hai)有很多公司一(yi)步到位加上双(shuang)腿打造全人形的机器人。你如何看待本(ben)体设计路线上的分化？
颜黔杭：大家还(hai)是(shi)从(cong)各自的擅长点切入。对于偏操作的公司，它们希望将更多精力投入到复杂的上肢操作能(neng)力上。一(yi)些场景不(bu)需要用到腿，轮式底盘就足够了；而从(cong)双(shuang)腿或者行走能(neng)力切入的公司，认(ren)为当前操作能(neng)力实现的挑(tiao)战更大，但腿部的技术“收敛”相比明确，落地(di)实现的速度会更快。这两条路线不(bu)好说孰优孰劣，大家都是(shi)从(cong)自己的技术储备(bei)和技术能(neng)力出(chu)发，选择研(yan)发的重心。
南都：成本(ben)问题(ti)之(zhi)外，机器人具身(shen)大模型的训练数据短缺问题(ti)是(shi)另一(yi)个(ge)痛点。目前有哪些训练数据的采集模式？
颜黔杭：第一(yi)种(zhong)是(shi)摇操作，人工采集者戴着遥操作手套，手把手示教(jiao)，去(qu)获取真人操作的数据，但采集的真实数据远(yuan)远(yuan)不(bu)够；第二(er)种(zhong)是(shi)将网络视频平台(tai)的运动(dong)视频，作为输入训练的数据；第三种(zhong)是(shi)生成数据，在虚拟的3D仿真环境(jing)里从(cong)无(wu)到有地(di)积(ji)累训练数据，类似于机身(shen)在游戏世界里完成操作，目前训练数据以生成数据为主；第四种(zhong)是(shi)合(he)成数据，将真实操作的数据放到生成式AI模型里，泛化生成出(chu)更多有用的数据。
南都：一(yi)旦成本(ben)和数据问题(ti)逐步解决，商业模式则是(shi)下一(yi)步的关注点之(zhi)一(yi)。像Agility Robotics公司采用“机器人即服务”（robots as a service，Raas）的商业模式，向下游客户收取使用月费，打消客户对巨(ju)额投入成本(ben)的担忧。如何评(ping)价这种(zhong)全新(xin)的Raas模式？
颜黔杭：Raas服务肯定会和采购模式并存(cun)，客户依据场景需求和成本(ben)考量等因素予以选择。如果使用频次低，Raas服务自然更受欢迎(ying)。C端市场上，假设人形机器人真的便宜到15万至20万元(yuan)以内，直接(jie)购买将成为主要方式。好比汽车市场上，很少人以租车为主。
南都：当前许多人形机器人公司都在推进量产(chan)交付(fu)，实现量产(chan)还(hai)需跨过哪些门槛？
颜黔杭：量产(chan)的实现，不(bu)仅要看技术研(yan)发、产(chan)品设计与量产(chan)可行性的契合(he)度，还(hai)考验和产(chan)业链上游供(gong)应商的合(he)作，以及供(gong)应商自身(shen)的发展程度。如果上游的一(yi)些核(he)心零部件厂商始终(zhong)无(wu)法达到稳定量产(chan)，必然阻碍人形机器人本(ben)体公司的量产(chan)进度。
采写：南都见习(xi)记者 杨(yang)柳