工廠能為人形機器人產業提供多大想象力?
近兩年，在機器人概念成為二級市場熱門題材、產業也捷報頻頻的時間里，國內最早涉足人形機器人的公司優必選，卻成了最低調的那個。
剛剛過去的2025 CES上，各類人形機器人井噴，但優必選只展出了一款智能割草機。
這背后是優必選近兩年在戰略上的快速切換。2023年開始，優必選確定了B端智能制造場景作為新戰略重點。
按照優必選CBO譚旻的說法，優必選人形機器人在CES的歷史使命已經完成，而如今在CES上任何一家人形機器人公司展示的功能，都沒有超越此前優必選所展示的。
上市以來，外界關于優必選的爭議接連不斷。除了意料之內的作為高新科技企業的虧損問題，CEO周劍與多位股東終止一致行動方也讓市場一度恐慌，帶來股價大幅下跌至40港元。
近期公司多位高管披露長期鎖定股份公告后，優必選股價逐步回升到80港元上下。
在早期，優必選曾瞄準家庭服務場景的雙足機器人，但優必選副總裁兼研究院院長焦繼超表示，在商業化落地階段，優必選發現還有很多問題無法解決。
這之后優必選開啟了戰略轉型，即機器人進廠。
經過2024年一年，優必選已經成為全球范圍內進入汽車工廠實訓最多的人形機器人公司，與東風柳汽、吉利汽車、比亞迪等新能源車品牌都實現了戰略合作。
和36氪的對談中，譚旻和焦繼超表示，在優必選的規劃中，家庭服務場景的“雙足人形機器人”是不變的終局，也是保持“技術優先”的高地，不會被放棄，但在遙遠的未來到來之前，B端場景是實現商業化更切實的路線。
優必選最新財報中，2024年上半年，AI教育智能機器人及智能機器人業務仍是營收主力，營收1.61億元，其他行業定制智能機器人業務收入9087.9萬元，消費級機器人及其他硬件設備則實現收入1.74億元，占總營收的30%。
工廠能為人形機器人產業提供多大想象力？以下是36氪與優必選CBO譚旻、副總裁兼研究院院長焦繼超的對談精編：
36氪：在今年CES，市場疑惑為什么優必選只展出了割草機，而沒有人形機器人產品。
譚旻：優必選人形機器人在CES消費電子展覽的歷史使命已經完成，現在我們的使命在國內，面向B端的智能制造場景的規模化應用。從2021年開始，我們已經將當時最新一代人形機器人Walker X的全球發布放在上海的世界人工智能大會（WAIC），Walker X也成為了當時WAIC的“鎮館之寶”。從那之后起，我們就沒再去過CES，未來幾年也只會在國內，2024年，我們首個人形機器人工業場景解決方案也是選擇在北京的世界機器人大會上發布。
如今在CES上展示的，任何一家人形機器人公司的功能，我們實際上在前幾年都已經展示過了。直到現在，我們沒有看到任何公司能超越我們（此前展示的能力）。
2023年開始，我們開始戰略轉移，因此2024年公司所有重心都集中在人形機器人走進汽車工廠，而非“秀場”上。
36氪：針對戰略重心轉移，眾多B端場景中為什么選擇車廠？
焦繼超：優必選最早做人形機器人時，關注家庭服務場景，當時我們認為技術方面已經具備，但之后在商業化落地和測試過程中發現，有很多問題沒有解決，例如硬件成本、重量和結構設計。
另一個重要的點是智能化，在大模型未出現之前，人形機器人無法應付不同場景。家庭場景非常復雜，比工業場景復雜十倍百倍，由于每個人的家庭環境不同，任務要求也不同，因此無法用寫好的程序或者制定好的工序任務流解決這些問題。
在與許多車企深入接觸后，我們發現他們目前面臨的挑戰是，車企的自動化率非常高，但在總裝線上，物流上下料等環節需要大量人力，這些任務無法由工業機器人解決。它需要柔性的工作空間、工具使用和工序節拍等要求。
從場景挑戰和生產流程分析，目前我們的產品技術可以解決這些問題。
以搬運任務為例，從生產流程來看，搬運環節無處不在。如果使用工業機械臂，搬運和分揀時可能需要一個機器人，擺放時可能還需要一個機器人。這種工作的柔性化、泛化性是工業機器人無法解決的，因此就需要人形機器人來滿足這方面的需求。
譚旻：這個場景的發掘和發現不僅是我們單向的探索。可以看到，目前所有汽車工廠的產能都很難提高，因為在市場競爭激烈時，就會卷人力和人工成本。制造業客戶找到我們的重要原因，就是希望能夠使用人形機器人來提升效率。
國內主流的新能源車廠跟我們提過，一年的工位流失率超過30%，即可能10個工位中有超過1/3的工位每年需要更換一次，因此招聘時面臨的壓力非常大。用人成本越來越高，或者缺乏人力。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》預測，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。
用工缺口和流失率，對產能有非常大的影響。但如果這3000萬的缺口中，有10%可以分配給人形機器人，意味著這會帶來300萬臺的需求，人形機器人行業的價值肯定會提高。
36氪：您提到機器人幫工廠節省部分人力成本，具體能省多少成本？
焦繼超：我們認為節省成本主要體現在解決“用工荒”問題上。從中國制造到中國智造的重大升級過程中，最大的挑戰不是技術，反而是藍領工人招工難。人形機器人是緩解制造業人力供需缺口很關鍵的一環，這是它在制造領域的核心價值所在。
36氪：在工廠場景，“雙足”的必要性是什么？畢竟占據了很大一部分成本。
焦繼超：我們認為雙足是未來趨勢。這是因為人形機器人最終的解決方案的使用場景和范圍會泛化，雙足的使用場景是最多的。
當然，雙足并非唯一的解決方案。對于優必選來說，我們沒有只做雙足，我們也研發了輪式底盤機器人，從研發雙足到研發輪式底盤屬于降維。我們已經研發了配備輪式底盤的智能機器人，所以將人形上半身與下面的輪式底盤結合，這并不是太大問題。
今年人形機器人研發穩定后，雙足和輪式機器人會共用一套軟件系統，硬件方面也會復用。因此在未來的商業服務場景中，我們不僅會使用雙足人形機器人，也會使用輪式底盤的人形機器人。
成本方面，我們預計在未來三年左右的時間內雙足和輪式底盤的成本差異可能僅為10%或者20%左右。
36氪：這是源于哪一部分成本的降低？
焦繼超：一個是雙足人形機器人本身的物料成本會逐漸降低，另外人形機器人的關節，以及我們開模量產以后的結構件，是兩大成本的來源，隨著人形機器人應用規模的擴展，產能的提升，硬件成本會加速降低。傳感器是復用的，所以它們之間的差異不是特別大。
但是我們并未放棄做輪式，而是堅持以客戶需求為導向開發產品。如果客戶有需求，那么我們可以與他們討論應用場景的具體解決方案，也可以考慮采用輪式底盤的人形機器人。
譚旻：我們需要解決先進性問題，即避免在一兩年或者三四年內被淘汰。現在做輪式，僅僅為經濟適用性，其實技術上是沒有門檻的。
36氪：大模型應用對機器人研發的影響，具體體現在哪里？機器人要成熟應用，與大模型哪方面能力關聯性最高？
焦繼超：具身智能的概念中，包括感知、定位、建圖、決策、規劃、推理和控制等，可以歸結為人形機器人或者其他機器人AI能力的體現，其中的決策和規劃部分是大模型能夠發揮重要作用的技術模塊。
從大模型和具身智能角度來看，它分為認知、感知和任務聯想操作。從認知角度來看，它主要依賴于大模型認知常識經驗。因此我們持續構建算力數據和技術框架，這幾年一直在做這方面的積累。
我們從最早的語言大模型用于交互，到后來多模態大模型的任務規劃，再到現在做面向靈巧操作的端到端大模型。
我們內部從去年下半年開始進行各種測試和數據采集，包括通過模仿學習采集數據。基于英偉達推出的Isaac SIM，我們搭建了一套內部的仿真平臺，所有人形機器人在這里首先需要進行算法驗證。
到目前為止，我們積累了大量數據和高質量標注數據。另外，算力方面，今年還會投入幾千萬進一步擴充GPU集群。
36氪：數據具體的難題在哪里，如何解決的？
焦繼超：數據方面的難題，目前的瓶頸在于來源，一階生成的數據沒有用處，因為一階生成需要的信息量較多，所以可能會犯錯，有幻覺。大家有說完全基于API數據訓練出來能應用的，我不相信，因為這些數據只活在虛擬世界中。
首先，我們需要有實際數據。在實際場景中獲取足夠的實訓數據后，我們會基于這些數據，逐步完善仿真場景，未來大部分訓練會放在仿真場景里面，但前提是有足夠多的實訓數據。另外，在過去兩年里，我們招聘了大量標準人員進行數據標注。
在這一點上，我們有三個優勢，與大部分公司有所不同。
首先我們目前擁有全球最多的工廠POC場景，我們的人形機器人已經進入到不同車廠進行實際生產數據的收集。我認為對比一些單一場景的公司而言，優必選擁有更快速、更廣闊的數據來源。
第二個優勢是我們擁有自己的工廠。第三點是在仿真環境下的訓練方面，我們是英偉達最早的合作伙伴。我們擁有前兩個優勢之后會形成快速的數據循環閉環。
36氪：過去機械臂落地到產線的適配周期特別長，如今人形機器人是縮短了還是更長了？大模型能起到縮短適配周期的作用嗎？
焦繼超：大模型如果沒有足夠的數據去訓練，在單一場景的話，大部分還不如決策型AI的能力。
但是我們依舊解決了部署的問題。例如相似的任務，比亞迪做完后再去領克，只需要3至5天就可以部署完畢，不需要用戶改造場景，直接部署即可搬箱子。雖然箱子有一定差異性，但是只要沒有完全變化，即使有變化，我們也可以采用一組數據，花1至2天時間訓練完畢，然后在OTA上更新就可以了。而且之后的運作過程不需要工程師，只需要交付人員跟進。
這套場景比較穩定，是依賴于我們在各個模塊采用了AI的小模型。大模型不是萬能的，目前有些濫用大模型的情況，我非常反對這種情況。
36氪：短部署周期背后的關鍵能力是什么？
焦繼超：AI能力的提升，和我們自研ROSA 2.0底層軟件系統的穩定。軟件系統上層是算法，再上層是應用軟件，由于我們具備全面自研能力，因此可以將軟件上層應用以及算法之間進行深度融合。這個系統在出現問題時可以快速定位并解決Bug。
36氪：如何看優必選的業務構成？目前消費仍是占比較大的板塊。
焦繼超：從去年全年來看，營收占比最高的是智慧物流，也是增長最快的板塊。目前公司人工智能教育、智慧物流、消費者業務等板塊的營收比例還是比較平均的，我們比較開心看到這樣一個情況。
36氪：目前人形機器人業務戰略重心在B端進工廠，C端、商用端等場景在未來的策略是怎樣的？什么時間是合適的時機回到C端？
焦繼超：我們并非要回到C端方面，而是一直朝C端方向發展。我們認為這個時間可能會在10年左右，但這并不意味著在10年到來之前，我們不關注C端。
譚旻：B端，首先是工廠的工業人形機器人最快進入量產，此后，商用服務領域的人形機器人（酒店、前臺、機場等）會逐步開始研發，并進入到量產交付。
在C端，家庭落地場景是人形機器人最具潛力的應用市場，優必選會分兩步走，第一步是陪伴功能的應用落地，人形機器人可以理解用戶正在做的事情并且陪伴一起進行，目前我們正在研發用于陪伴場景的仿生人形機器人；在陪伴應用落地之后，第二步才是服務功能的落地，現在人形機器人已經具備理解并分解復雜任務最終規劃執行的能力，一旦運動能力有所突破，就會進入這個階段。
文章來源：36氪財經