半年之前，机器人被视为汽车制造商提升自身价值的神奇良药。那时，一旦某家车企宣布涉足机器人领域，资本市场对其的估值便会瞬间翻番，而对于汽车零部件供应商亦是如此。
特斯拉发布机器人相关视频后，众多汽车企业纷纷借势机器人这一概念。小鹏、小米、广汽等企业已推出各自的机器人产品；理想汽车宣布了加入这一领域的计划，而蔚来汽车还在进行市场调研；赛力斯、长安、比亚迪等公司已组建专业团队并开始招聘，其中赛力斯在重庆和上海的机器人团队已拥有近200名成员；上汽、北汽、奔驰等企业则侧重于投资和参与其中。
汽车制造商涉足机器人领域，最直接的原因在于特斯拉已经先行一步，并且为整个行业提供了充分的理由——
这处领域蕴藏着巨大的开发潜力，更是一个远超汽车行业的成长型市场。根据立德研究院发布的《人形机器人产业研究报告》所预估，我国人形机器人市场在2024年预计将达到27.6亿元人民币，而到2029年，这一数字有望攀升至750亿元人民币。中金公司的报告也指出，预计到2030年，我国人形机器人的出货量有望突破35万台。
众多汽车制造商参与度各异，然而，机器人领域已成为企业探索新的业务增长点的重要途径。
这幅图展示了在上海车展上，小鹏公司展出的名为IRON的人形机器人，它是我国为数不多的、公开亮相的车企制造机器人产品之一。
然而，目前尚无法确切知晓这些车企的机器人是采购的还是自主研发的，而且大多数产品的具体参数也尚属未知。唯一可以确认的是，在本届上海车展中，各大车企普遍采用了机器人作为车模，而非将它们部署于生产线。相较之下，仅是让一个机器人站立在另一个机器人旁边，这样的做法显得过于简单且缺乏创意空间。
当前整个行业普遍存在夸大宣传的现象，一位在机器人领域深耕近十年的资深管理者如此坦率地指出。
若依照某些企业半年前的规划，目前汽车制造厂内应当已有超过万台机器人负责拧紧螺丝。以特斯拉为例，其原本计划在今年内引入5000台机器人至工厂，而宇树、智元、优必选等企业也计划出货量超过5000台，其中不少企业宣称其产品将服务于汽车制造领域。
虎嗅获悉，特斯拉等企业引入机器人的工厂计划目前尚停留在PPT阶段。在多数汽车制造厂，这些机器人仅处于“试用期”，与工人的操作效率相比，还有很大的差距。
从"四个轮子"到"两条腿"的技术难度
汽车行业的发展已进入成熟阶段，达到80%的定型程度，而机器人领域，从硬件到软件的定型与标准化进程却尚处于起步阶段，不足20%。峰瑞资本的李丰这样强调。
汽车行业历经百年演进，其硬件结构已趋于成熟与稳定，因此，汽车制造商更倾向于利用软件技术对汽车进行重新定义。
人形机器人的硬件设计尚未最终确定。尽管汽车制造商能够在较短时间内拼凑出一款外观尚可的人形机器人，然而，这一成就主要得益于近年来机器人产业链的进步，而非汽车制造商自身的技术突破。
尽管人形机器人的主体发展路径正逐步趋于一致，然而，其核心部件的技术方案尚未达到成熟阶段，比如电机、灵巧手、传感器等方面仍存在不同的技术路线之争。硬件配置将直接影响机器人的动作能力极限，不能仅仅依靠“拿来主义”的方式就能一步实现。
隋伟指出，特斯拉Optimus在搬运电池、拾取鸡蛋以及接住网球等演示视频中展现出的能力，表明其硬件（特别是灵巧手）已经达到了执行这些动作的极限。尽管特斯拉同样采用模块化组装，但他们通过进一步的优化，使得Optimus的手部连杆与国内同类产品存在显著差异。
在关键零部件方面，特斯拉有时会提出明确的产品要求，要求制造商进行定制。据一位与特斯拉有过合作的国内供应商的创始人透露，他在2023年上半年接到了特斯拉对Optimus灵巧手指尖传感器在精度和面积方面的具体要求。由于当时市面上尚无现成的灵巧手传感器产品，他的团队便投入了三个月的时间进行研发。
特斯拉所经历的路径，国内汽车制造商也必须逐一尝试。据一位与小米机器人业务有合作的供应商透露，小米目前对智能手部技术的研发投入了相当多的资源。
这位人士指出：“小米正致力于开发用于数据收集的智能手套。”这一举措实际上揭示了汽车制造商所遭遇的另一个挑战，那就是在软件层面上的技术实力。
截至目前，不少在自动驾驶领域颇具声望的专家已宣布进军人形机器人领域。他们普遍认为，从自动驾驶技术向具身智能技术的过渡，两者之间存在着紧密的衔接关系。
人形机器人所遭遇的技术挑战显然更为繁复。自动驾驶汽车的任务是在二维空间内避免与物体发生碰撞，而人形机器人则需在复杂的三维环境中主动与各式各样的物体发生接触。
为了执行更为繁复的操作，机器人所需的训练难度及对传感器的性能要求均有所提升。
汽车安装的传感器种类多少并不关键，而对于人形机器人来说，物理交互性至关重要，它们需要收集多方面的数据。这不仅仅包括摄像头和激光雷达等传统传感器，还必须配备力觉传感器和触觉传感器等。这些要求不仅提升了数据采集与处理的复杂度，同时也增加了数据收集的挑战性。
自动驾驶系统仅具备纵向速度和横向转向这两个方向的控制，而人形机器人则拥有更多的自由度，并且结构复杂。即便是在进行抓取鸡蛋这样的简单动作，机器人也需要通过视觉识别目标，然后执行精准的抓取，并控制力度以及松手的时机，这一过程涉及听觉、视觉和触觉等多个传感器的协同工作，以及不同电机的精确控制和关节机械结构的协调传动。
目前，大语言模型推动的AI技术发展尚未在机器人行业得到体现。即便特斯拉，也尚未搜集到充足的数据以用于训练机器人模型。
人形机器人的数据量极为有限。面对数据方面的挑战，何小鹏并未选择回避。人形机器人的数据要求远超汽车，两者在数据获取上都遇到了困难。汽车可以通过驾驶员的日常驾驶自然地积累大量数据，而人形机器人内部却缺乏人类的存在。
业界在处理人形机器人数据采集方面缺乏一套标准化的流程。特斯拉与谷歌均采纳了摇杆操作来收集数据，然而这一过程所需的资金投入相当可观。据透露，谷歌在完成十余万条数据的采集过程中，耗时超过一年，耗资逾千万美元。
优必选在研发过程中，融合了真实机器数据与仿真模拟技术，然而在初期阶段，由于真机设备仅能收集到单个动作的数据，其泛化能力的提升受到了一定程度的制约。
目前，多数机器人仍处于实验室阶段，而人形机器人在实际场景中的应用并不广泛，因此，数据积累量相对有限。地瓜机器人的代表隋伟这样指出。
目前，机器人公司所收集的数据尚不足以证实当前机器人模型在积累大量数据后，其性能能否显著增强，这一现象即所谓的规模效应。
业界普遍认为，要验证机器人模型的扩展规律，至少需要达到一千万条数据量，然而据我们所掌握的信息，目前大多数机器人企业所搜集的数据量尚不足一百万条。
还难以取代人
众多车企在“造人”领域均希望将机器人引入汽车制造工厂进行工作，他们普遍认为，工业生产环境是让类人形机器人实现商业化应用的最佳场所。
大逻辑层面来看，工业机械臂在替代工人方面已显力不从心，流水线的未来发展将依赖于那些能够执行人类工作的类人机器人。
汽车工厂中，总装线环节自动化程度最低，涉及搬运、质检、螺丝拧紧、薄膜撕除、标签粘贴、线束整理等一系列非标准化作业。即便是像特斯拉、比亚迪这样极为重视工业自动化的企业，也只得依赖数十万员工的辛勤劳作，才能完成总装生产线上的各项任务。
焦继超，作为今年尝试将机器人引入汽车工厂工作的优必选技术负责人，向笔者透露，在过去的一年里，他走访了二十多家车企的工厂。这些车企的厂线各具特色，其中新势力车企的新工厂条件相对较好。然而，一些传统车企的工厂环境相对陈旧且空间狭窄，这对机器人的应用带来了更大的挑战。
焦继超指出，机器人一旦进入特定场景，便无法依赖遥控器进行远程操控。这项技术挑战涵盖了机器人的感知能力、定位技术、地图构建、导航系统以及决策规划等多个方面。这种难度并非简单地通过增加人力投入，仅需数月或一年时间便可克服，它与无人驾驶汽车的难度相比，并非仅仅存在数量级的差异。
以搬运工作为例，在工厂环境中，机器人必须应对各种颜色、尺寸、形状和材质的箱子，这对它们的泛化能力提出了挑战。焦继超指出：“一旦遇到新的箱体，我们必须收集新的数据，并花费两三天的时间进行训练。”
搬起物体的问题得以解决，然而运输环节却带来了新的挑战。料箱的重量并非固定，而是随机变动，箱内物品的晃动对机器人重心控制提出了考验，迫使机器人必须对全身机械结构进行动态平衡调整，这一过程实际上使得机器人在搬运时难以实现快速奔跑或行走。
此外，还需考虑摆放的复杂性。料箱与料箱之间是通过1至2厘米宽的缝隙进行紧密连接，这要求机器人能够准确对齐各个料箱的边缘。在此过程中，视觉系统仅能提供初步的定位信息，而精确的定位则需借助力度传感器的反馈来实现。
汽车工厂使用的托盘高度大约在10公分左右，每次机器人搬运都会使高度提升10公分。在汽车上料的组装线上，机器人需要搬运至接近1米8的高度。这样的操作空间需求意味着机器人必须蹲得低、站得高。这一要求对电机的功率提出了极高的挑战，目前只有优必选、宇树、波士顿动力等少数几家厂商能够实现。
另一家已入驻汽车生产线的企业透露，其生产的机器人起初搬运一个箱子需耗时四分半，而相同任务普通工人能在不到一分钟内完成。即便后续经过优化，机器人的作业时间缩短至两分钟左右，但效率仍不及工人的半数。
搬运任务看似简单，但当我们亲临现场时，才深刻体会到其中的艰巨性。焦继超这样说道。实际上，在总装线的任务流程中，搬运只是基础环节。而线束整理、涂胶、撕膜等后续工序，对操作者的柔性要求更高。目前的人形机器人，尚无法完全胜任这些工作。
汽车，作为工业领域中结构最为复杂的产物，其在生产过程中对流水线的节奏把握至关重要，对于生产中出现的错误，其容忍度极低。这一特点不仅直接影响到生产效率，同时也对生产的安全性产生了直接影响。
汽车制造厂与电子工厂的挑战重重，若机器人出现故障，损坏一辆汽车可能造成数十万的损失。搬运晶圆时稍有不慎，就可能造成几百万的损失。一箱物品的价值甚至可以购买我们十台机器人。优必选品牌负责人谭旻这样说道。
人形机器人的造价目前尚不足以替代人力。据我们所知，特斯拉的Optimus型号成本约为6万美元，换算成人民币大约是43.4万元；优必选的机器人单价在50至60万元之间；比亚迪工厂的平均人工成本则为18万元。若以人形机器人替代人工，需耗时29至40个月方可实现成本回收。焦继超提出，一旦人形机器人的成本在18个月内得以回收，汽车制造商将展现出极大的使用意愿。
特斯拉宣布，今年将在自家工厂生产数千至一万台Optimus，并投入生产使用；宝马则引入了Figure02进厂。小鹏、小米、吉利、蔚来等品牌纷纷发布了人形机器人进厂工作的视频。在车企的宣传中，人形机器人似乎已经可以直接投入使用，然而，现实与视频之间却存在着不小的差距。
今年二月，高盛发布的调研报告亦表明，人形机器人在处理多种通用任务方面，其能力尚未达到要求；技术发展的转折点尚不清晰；我们或许还需等待更长时间，才能见到真正由人工智能赋能的机器人问世。
人形机器人的研究在业界已经进行了几十年。回顾本田ASIMO项目，尽管它历时38年耗资数十亿，却最终黯然收场，这一经历警示着后来的研究者，在机器人与汽车制造商之间的互动中，技术沉淀和深入理解应用场景至关重要。
当前工业领域技术瓶颈犹存，数据闭环尚未实现突破，商业闭环亦显薄弱，对于仍需谋求生计的汽车企业而言，若缺乏充足的资金和研发投入而贸然涉足人形机器人领域，则无异于在产业和资本市场上制造新的泡沫。
两个月前，《财富》杂志揭露，声称已将一支机器人团队部署至宝马工厂的Figure公司，实际上仅派遣了两台机器人至该工厂。这些机器人仅在工人下班后，于工厂内进行训练，并未正式投入使用。
特斯拉目前已开始大规模生产机器人，据我们所知，现阶段这些机器人主要在车间内负责搬运电池，而其他数量的机器人尚未投入生产环节，从而产生经济效益。
特斯拉与Figure共同坐拥全球顶尖的人形机器人研发团队，即便如此，他们的成就也相当显著。相较之下，那些宣称要研发机器人或计划在工厂中部署机器人的企业，目前大多仍停留在PPT展示和视频宣传的初级阶段。
本文摘自虎嗅平台，可点击以下链接查阅原文：https://www.huxiu.com/article/4480067.html?f=wyxwapp。
