具身机器人不香了：画饼时叫小甜甜，临落地喊牛夫人

热门资讯 2025年08月14日 08:47 1 admin

进入2025年下半年，在风传要做人形机器人的一帮本土车企里，除去跨界而来的华为和小米，就只剩下小鹏汽车了。

单机售价不输智能电动汽车，销量规模远超智能手机，前景如此美好的人形机器人怎么就引不起本土车企的兴趣了？

龙年春晚的舞台上，在张大导演的亲自操刀下，来自杭州宇树科技的H1人形机器人与人类演员一起，合作扭了一道秧歌。

这场极具赛博美学的舞蹈成就了中国机器人技术的高光时刻，彰显了中国在具身机器人赛道的全球领先地位，还来了一波强势的文化输出。

不过，人形机器人在春晚等娱乐场景中的表演固然吸睛，但人类赋予人形机器人的核心价值远远不止于此。

作为新一代通用人工智能的载体，业界希望人形机器人承担的终极使命不是让它做一个炫技的橱窗，而是化身解决实际问题的工匠，成为变革生产力的工具，把千千万万的牛马们从繁重的工作中解脱出来。

让人形机器人不眠不休、没日没夜地帮人类搬砖，人类才能在极大的解放中快乐修仙。

如此美好宏大的愿景，使得2023-2024年的具身智能行业一如2015年的智能电动汽车行业，各路资本蜂拥进入，各路玩家跑步入场。

想必从事自动驾驶技术研发的车企和方案供应商们当时心里面也憋着一口气：一定要成为这个市场上的一股重要力量。

两年的时间过去了，经过一番痛苦的摸索，从业者们终于无奈地发现，就像比尔盖茨曾经说过的那样，“我们总是高估未来两年将要发生的变化，却低估未来十年将要发生的变革。”

大家普遍低估了眼前的困难，人形机器人短期内还无法成为真正的生产力工具。

可不要被马斯克给骗了。

特斯拉的确展示过擎天柱抓鸡蛋，似乎也可以在产线上做电池分解。

但是，对于人形机器人需要掌握的自主操作能力而言，擎天柱只实现了“抓取”和“放置”这两个基本的原子操作，离可以切割、打磨、钻、撬、穿针引线、拧螺丝等人类的通用操作能力还差得远着呢！

自动驾驶行业之所以在过去的几年中迎来了十倍速、百倍速的大发展，固然离不开特斯拉领衔的端到端，离不开马斯克作为联合创始人的OpenAI领衔的大模型，但还有一个背后的大功臣同样来自大洋彼岸。

英伟达于2022年量产了254 TOPS算力的Orin X，一举将智驾芯片的算力从几十T推高到几百T，从而打开了自动驾驶算法的天花板。

再后来，随着自动驾驶算法从规则代码转向端到端神经网络，从AI小模型转向生成式AI大模型，可原生支持Transformer 、近千TOPS算力的智驾芯片Thor、神玑、图灵AI芯片纷纷面世，抢占了新一代智驾芯片的C位。

智驾芯片的主要任务是感知环境，进行决策，执行动作，再通过对新环境的感知决策下一步动作，完成的是感知-决策-动作的闭环。

一个显而易见的想法是，既然人形机器人完成的主要任务也是感知环境-与物理世界交互的闭环。

那么，智驾芯片似乎可以原封不动地用在人形机器人上面。

而且，小鹏表示要将其图灵AI芯片用在铁蛋Iron上，特斯拉表示已经将FSD芯片用在了擎天柱上，但这只是一时之举，并非终局解决方案。

因为，智驾芯片的能效无法满足可作为生产力工具使用的人形机器人的要求。

Orin X的设计功耗为80瓦左右，假设基于4颗Orin X做人形机器人，半载荷运行，单单计算芯片的功耗便高达80*4/2=160瓦，Thor-U的功耗在130瓦左右，假设基于2颗Thor-U做人形机器人，计算芯片的功耗高达130瓦。

对于因结构、重心、平衡等原因只能搭载2-3度电池包的人形机器人而言，无法支撑非专用芯片的功耗。

毕竟，人形机器人要转化成实实在在的生产力，就得从人类牛马的996进阶到007，工作几个小时就跑去充电，岂不是AI版本的带薪大便？

数据是AI时代的石油，这句话不仅适用于大语言模型，适用于自动驾驶系统，也同样适用于以人形机器人为代表的具身智能。

ChatGPT之所以能够表现出惊人的语言能力，是因为在过去的几十年里，互联网的蓬勃发展奉献了早已存在在那里、只待OpenAI们挖掘的海量数字内容。

就好像埋藏在地面下几亿年的的石油，等待着人类来挖掘出去。

同理，自动驾驶系统之所以能在过去两三年里飞速进步，是因为随着各家车企搭载高阶智驾车型的上量，那一辆辆跑在路面上的出行工具全都化身成了自动驾驶数据的收集器。

有些人认为，既然自动驾驶将是具身智能普遍应用的第一个行业，既然自动驾驶可以在过去的两三年里出现百倍速的神奇进步，那完全可以期待人形机器人复制同样的发展轨迹。

道理是这么个道理，但现实却不是这么个现实。

原因就在数据的采集便利性和获取成本上。

目前，全球已经有上千万辆L2+辅助驾驶车型商用，这些车辆每天都会源源不断地产生可供算法模型迭代的训练数据。

而且，这些数据不用车企支付任何成本，进一步较真的话，数据采集成本何止是0，甚至可以认为是负值。

因为消费者花了大把的钱买车，数据却不露一丝痕迹地无偿提供给了车企。

但人形机器人就不一样了，目前，人形机器人的主流算法也进化到了VLA，原本来自于互联网、可用于VLM训练的图片数据就丧失了价值，因为这些数据不包含VLA需要的Action。

真要训练机器人使用的VLA，至少要花十几亿搞上万台人形机器人，两班倒的话需要配备两万名人形机器人训练师。

以年为单位采集数据，在具身机器人的结构、本体、执行器等各种硬件还在飞速迭代的当下，这就意味着每年都要花上大几十个亿，才能收集上来足以推动VLA模型进化的大量数据。

哪个公司能扛得起？

干事业，赛道很重要，时机同样很重要。

事情做早了，会成为先烈，做晚了，就再也上不了车了，只有不早不晚，才有机会成为先驱。

本土车企并非对具身机器人完全丧失了兴趣，只不过是在等一个合适的时机而已。

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