引言

嗨！家人們！2025 年科技圈最火的事兒之一，肯定得是造人形機器人！

從去年第四季度開始，隨著大模型應用越來越深入，具身智能概念直接被點燃。

最讓人驚訝的是，大量自動駕駛 “老炮” 紛紛轉(zhuǎn)行加入這個賽道，這可太有意思了。

無人車來也（公眾號：無人車來也）今天就來好好嘮嘮。

（參考閱讀請點擊：《馬斯克：2025年自動駕駛會比人類駕駛安全百倍，特斯拉會造數(shù)千臺人形機器人》）

一、自動駕駛 “老炮” 扎堆轉(zhuǎn)行

你能想到嗎？那些在自動駕駛領域混得風生水起的大佬們，突然就集體跨界，跑去造人形機器人了。

智駕芯片上市公司地平線創(chuàng)始成員余軼南博士，聯(lián)手理想汽車前智能駕駛產(chǎn)品總監(jiān)趙哲倫，成立了具身智能領域初創(chuàng)公司維他動力；

（參考閱讀請點擊：《地平線“老將”余軼南離職：從自動駕駛到具身智能的跨界創(chuàng)業(yè)》）

百度集團資深副總裁李震宇，加盟具身智能賽道初創(chuàng)公司它石智航；

前小米自動駕駛產(chǎn)品技術(shù)負責人劉方，成立了阿米奧機器人。

這還只是冰山一角，還有好多呢！

早在 2023 年，原文遠知行 COO 張力離職后沒多久就加入了逐際動力，擔任聯(lián)合創(chuàng)始人兼 COO；

曾在 Waymo 和 Momenta 擔任重要技術(shù)職位的高繼揚，創(chuàng)立了星海圖，并獲得了頂級投資機構(gòu)千萬級美元的投資；

曾在小鵬汽車和 OPPO 擔任首席科學家的郭彥東，創(chuàng)立智平方科技有限公司，公司自研的多模態(tài)大模型，能驅(qū)動機器人實現(xiàn)高精度感知與自然交互。

不僅有這些大佬單干，車企們也坐不住了，紛紛下場布局具身智能。

廣汽集團發(fā)布了自主研發(fā)的第三代具身智能人形機器人 GoMate，計劃 2025 年實現(xiàn)自研零部件批量生產(chǎn)，2026 年整機小批量生產(chǎn)；

理想汽車 CEO 李想表示做人形機器人概率是 100%；

小鵬汽車亮相全新一代人形機器人 Iron 艾倫，已經(jīng)進入工廠進行生產(chǎn)實訓。

奇瑞汽車聯(lián)手 AI 公司研發(fā)人形機器人，上汽創(chuàng)投參與智元機器人的戰(zhàn)略融資。這陣容，簡直豪華到不行！

二、技術(shù)同源，挑戰(zhàn)不同

為啥自動駕駛大佬和車企都對人形機器人這么感興趣呢？

很大程度是因為技術(shù)同源。

不管是造車還是造人，本質(zhì)上都是基于對環(huán)境的感知和交互，對外界信息進行計算后，指導機器運動。

就像原特斯拉自動駕駛部門負責人 Andrej Karpathy 說的，汽車也是機器人，從汽車到人形機器人的技術(shù)轉(zhuǎn)移，工作量不大，工具現(xiàn)成，只是系統(tǒng)重新配置，本質(zhì)相同。

但在實際應用中，兩者還是有不少區(qū)別。

從計算規(guī)�？矗�自動駕駛在高速場景多，和安全緊密相關，需要高算力芯片實時計算，比如 L4 級自動駕駛需要 1000 TOPS 甚至幾千個 TOPS；

而智能機器人現(xiàn)階段多在相對低速環(huán)境工作，計算需求相對降低。

在運動控制上，自動駕駛只控制 2D 維度運動，人形機器人僅手部抓取就需要模仿 20 個以上關節(jié)運動，對計算和控制要求更高。

而且，自動駕駛面對的數(shù)據(jù)相對 “標準化”，機器人工作場景復雜多變，數(shù)據(jù)種類多且發(fā)散，對計算能力提出更高要求。

三、商業(yè)化難題：把價格打下來

在具身智能的競爭中，商業(yè)化是大家都要面對的難題。

就像馬斯克說的，原型容易，批量生產(chǎn)很難，甚至不可能。

這里面的原因，除了軟件算法和硬件傳感器，更重要的是生產(chǎn)和工程能力，說白了，就是要把產(chǎn)品價格降下來，讓用戶能接受。

先看軟件算法，具身智能軟件分大腦和小腦。

大腦負責感知和思維決策，和自動駕駛一樣主要基于機器視覺，現(xiàn)在很多創(chuàng)業(yè)公司依托科技大廠的多模態(tài)大模型賦能，比如 Figure AI、樂聚機器人、優(yōu)必選等，在這方面大家起點差不多。

但在運動控制的小腦算法上，各家技術(shù)路徑不同。

人形機器人控制算法經(jīng)歷了多個階段，目前主流是 MPC + WBC 方案，不過 IL + RL 路線被認為是未來主流，但現(xiàn)在進入技術(shù)瓶頸期，短期內(nèi)難以突破，這也是很多公司推出輪式仿生機器人而非雙足人形機器人的原因。

硬件方面，算力芯片在人形機器人成本占比大概 7% - 10%，一臺均價 50 萬的人形機器人，芯片成本不超過 1 萬元，未來隨著電機等部件成本下行，芯片成本占比可能增加。

相比之下，運動控制的 “手” 就貴多了。人形機器人手要執(zhí)行各種高精度動作，自由度高，像特斯拉 Optimus 人形機器人的靈巧手自由度達到 22 個。

而且觸覺傳感器很貴，甚至比不帶觸覺傳感器的手還貴，一只手用到的觸覺傳感器可能要大幾千元，只有當觸覺傳感器成本占手成本 10% 左右時才可能大規(guī)模應用。

就像無人車從幾十、上百萬一輛，逐漸下降到 20 萬左右的 Robotaxi，甚至 10 萬以下的無人配送車，自動駕駛才加快了普及速度。

對于具身智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說，如何把機器人價格打下來，是未來競爭的關鍵。說不定過不了多久，我們身邊就會出現(xiàn)很多價格親民、功能強大的人形機器人，想想都覺得超酷！

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為，隨著大模型應用深入，具身智能概念一下子就火起來了。這時候啊，出現(xiàn)了一個超有趣的現(xiàn)象，那就是好多自動駕駛界的大佬紛紛轉(zhuǎn)行加入這個新領域。期待更多的自動駕駛、具身智能企業(yè)飛速發(fā)展！親！你說呢？

       原文標題 : 自動駕駛“老炮”轉(zhuǎn)戰(zhàn)人形機器人：機遇與挑戰(zhàn)并存