生成式人工智能与人形机器人融合 方可开启“具身智能”时代
2023年世界人工智能大会于7月8日落下帷幕。本次大会除了大模型这一热门话题外，人形机器人也颇受关注，特斯拉、达闼科技等数十家涉及机器人产品的企业展台人头攒动，涉及人形机器人的讨论会现场爆满，甚至有投资人站在会场门口4个小时，听完了全程。
大家迫切想知道，除了韩国现代的波士顿动力、日本本田的阿西莫、美国特斯拉的擎天柱，中国可以与之比肩的机器人在哪里？人形机器人产业未来将如何发展？
特斯拉机器人明年开售？
2022年9月份，在特斯拉2022年AIDAY上，特斯拉人形机器人“擎天柱”(Optimus)正式亮相。彼时，特斯拉预计擎天柱将在3年至5年内交付，产量达到数百万台，价格可能不到2万美元。
在2023年世界人工智能大会上，特斯拉首次应邀参展，并将人形机器人“擎天柱”进行了展示。在特斯拉展台现场，《证券日报》记者近距离观察了这一“网红”人形机器人：这款人形机器人身高172cm，体重56.6kg，是一个正常成年人的身形。
据现场工作人员介绍：“机器人全身拥有28个自由度，就如同人体的关节。手部有11个自由度，可以更加灵活地抓握，且力大无比，能够单手举起一台钢琴。目前，这款人形机器人可以完成行走、上下楼梯、下蹲、拿取物品等动作，也已经具备了保护自身和周围人安全的能力，未来还可以做饭、修剪草坪、帮助照看老人，或是在工厂替代人类从事枯燥和有危险的工作。”
但略显遗憾的是，这款网红机器人只在玻璃房中进行了静态展示，有网友调侃称“现场挤满了焦急的基金经理，希望他能动一下”。
“从我现场了解的情况看，有生之年也许都看不到人形机器人走进千家万户。”一家人工智能公司的人士对记者如此感叹。但特斯拉工作人员称，这款人形机器人明年就会开始出售，价格是2万美元以内。
前沿赛道已经起风
人形机器人是集机械、材料、电子、控制、智能、仿生等多学科交叉的产物，产业带动性强，但技术难度也高。目前，人形机器人发展还有很多难点痛点，光是做到像人一样走路都是行业难题。至少在2023年世界人工智能大会上，记者并没有看到可以双腿走路的人形机器人。但在二级市场上，智能机器人概念板块已成为强势板块。有观点认为，2023年，是AI大模型爆发元年，也将是人形机器人遇见“iPhone时刻”的奇点。
在7月6日举行的人形机器人发展高峰论坛上，有专家现场发问：“2万美元的人形机器人你敢买吗？”这一问题背后实则是业界对成本的考量。毕竟居高不下的制造成本，是人形机器人难以走出实验室完成商业化的重要因素。
机器人产业链主要包括上游核心软硬件(硬件包括伺服电机、减速器、控制器、传感器等；软件包括机器视觉、人机交互、机器学习、系统控制等)；中游本体制造商和下游应用(包括迎宾接待、高校科研等)。其中，核心零部件重要性十分突出，一方面，高性能的零部件是实现机器人感知与运动的基础；另一方面，核心零部件成本占比较高。以传统工业机器人为例，核心零部件占据了工业机器人整机70%以上的成本。人形机器人相较工业机器人结构更为复杂，这也导致了其售价不菲。
中兵智能创新研究院董事长刘勇表示：“人形机器人经过这么久还没有市场化，主要是因为软件的鲁棒性(指异常状态下维持基本性能稳定的能力)差以及硬件超配带来的成本高。”
不过，刘勇表示，人工智能赋能人形机器人，再通过大数据的训练、模型的驱动，就可降低人形机器人关键零部件的需求和要求。
也有分析师对记者表示，随着特斯拉机器人成本进一步降低，国产零部件企业将持续受益。
毋庸置疑的是，人形机器人这一前沿赛道已经起风。中国科学院院士乔红表示：“人形机器人为什么需要做？众所周知有三个原因：第一，如果不做，会冲击我国在工业机器人领域积累的成本优势；其次，在国防领域，人形机器人属于新装备，非常重要；第三，人形机器人涉及到产业链上下游很多领域，会影响到我国在这一赛道软硬件能力的提升。”
为此，政策层面也是暖风频吹。例如，6月28日，北京发布《北京市机器人产业创新发展行动方案(2023—2025年)》，以求加快推动北京市机器人产业创新发展，打造全球机器人产业高地。在产品体系方面，着重提到了“加紧布局人形机器人”。
“人形机器人就像是皇冠上的明珠，大家对此都是心心念念，希望它未来可以像汽车一样，形成完整产业链的发展。”苏州大学机电学院院长孙立宇表示。
达闼科技创始人兼CEO黄晓庆认为，中国具备5G通信全球领先、人工智能产业处于世界第一梯队、智能制造业产业链完善、应用场景最为开放丰富等优势，是发展人形机器人最具竞争力的市场。
与大模型结合是发展关键
从硬件来看，人形机器人主流的两种驱动方式为电机驱动、液压驱动。中电科机器人有限公司机器人中心主任王春雷介绍：“液压控制的人形机器人一个特点是功率密度比较高，除了可以支撑自身之外，还可以承担很多其他的额外的负重。国内目前基本都采用的是电机路线，因为电机路线的生态建立会比液压的要好，如果能跟人工智能相结合，就会更加完美。”
在2023年世界人工智能大会上，受访人士大多认为，ChatGPT等生成式人工智能与人形机器人行业结合，才能真正开启“具身智能”的时代。
在优必选首席技术官熊友军看来，人形机器人接入大模型之后，一方面，人形机器人可以更加聪明，客观提升人形机器人的应用场景和应用范围，加速机器人的产业化落地；另一方面，人形机器人和ChatGPT结合，可以大幅度拓展ChatGPT的应用空间。“我梦想中的机器人一定是仿生机器人，把大模型接入进来，然后做很多的训练，让机器人可以根据实际情况去生成控制策略甚至是代码，这是未来的一个方向。”熊友军称。
“简单地挥手说两句话，并不是人形机器人，这在上世纪就已经解决了。现在的人形机器人2.0就是要使用人的工具，实现人的能力。”上海交通大学元知机器人研究院副院长盛鑫军表示，人形机器人更应该是以企业为创新主体去推动发展，将虚(大模型)和实(硬件)的桥梁连接起来，真正实现人形机器人的产业落地。
事实上，除了减速器、控制器与伺服电机这三大件外，人形机器人还需要摄像头、激光雷达等传感器以及芯片、云计算平台等全方位的支持，这也注定了企业未来的竞争将会是供应链能力的竞争。并且，人形机器人市场目前并非标准化市场，需要根据客户需求定做，若无法批量生产则意味着毛利率无法提高。
(责任编辑：毕安吉)中国人工智能市场深度调研与发展前景预测报告
共研网发布的《2023-2029年中国人工智能市场深度调研与发展前景预测报告》共十二章。首先介绍了人工智能行业市场发展环境、人工智能整体运行态势等，接着分析了人工智能行业市场运行的现状，然后介绍了人工智能市场竞争格局。随后，报告对人工智能做了重点企业经营状况分析，最后分析了人工智能行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能产业有个系统的了解或者想投资人工智能行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录：
第一章 人工智能的基本介绍
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的内涵
1.1.2 人工智能的分类
1.1.3 人工智能关键环节
1.1.4 人工智能研究阶段
1.1.5 人工智能的产业链
1.2 人工智能发展历程
1.2.1 发展简史
1.2.2 研究历程
1.2.3 发展阶段
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大脑模拟
1.3.2 符号处理
1.3.3 子符号法
1.3.4 统计学法
1.3.5 集成方法
第二章 2018-2022年国际人工智能行业发展分析
2.1 2018-2022年全球人工智能行业发展综况
2.1.1 人工智能概念的悄然兴起
2.1.2 驱动人工智能的内外动因
2.1.3 人工智能的发展阶段分析
2.1.4 全球人工智能产业发展状况
2.1.5 发达国家重视人工智能产业
2.1.6 世界人工智能迎来发展新阶段
2.2 美国
2.2.1 人工智能成美国发展战略
2.2.2 人工智能应用于美国国防
2.2.3 美国量子技术助力AI发展
2.2.4 美国机器人市场需求预测
2.3 日本
2.3.1 AI成日本工业发展重点
2.3.2 日本政府推进人工智能
2.3.3 日本重视人工智能研究
2.3.4 日本人工智能投资计划
2.3.5 日本科技发展借力人工智能
2.4 2018-2022年各国人工智能产业发展动态
2.4.1 欧盟推进服务机器人研发
2.4.2 欧美推出大脑发展计划
2.4.3 俄国成功开发AI系统
2.4.4 韩国人工智能研发动态
2.4.5 AI应用于巴西世界杯
2.5 2018-2022年国际企业加快布局人工智能领域
2.5.1 互联网企业加快AI产业布局
2.5.2 Facebook建设AI硬件平台
2.5.3 戴尔开展人工智能研发合作
2.5.4 雅虎迈出人工智能发展步伐
2.5.5 维基百科涉足人工智能领域
第三章 2018-2022年中国人工智能行业政策环境分析
3.1 政策助力人工智能发展
3.1.1 政策加码布局人工智能
3.1.2 人工智能将纳入“十四五”
3.1.3 中国大脑研究计划开启
3.1.4 人工智能成为国家战略重点
3.2 人工智能行业相关政策分析
3.2.1 “中国制造”助力人工智能
3.2.2 “互联网+”推动人工智能
3.3 人工智能行业地方政策环境分析
3.3.1 AI或纳入北京“十四五”
3.3.2 上海市推出AI“脑计划”
3.3.3 人工智能获广州财政支持
3.3.4 深圳市具备AI发展优势
3.4 机器人行业政策规划分析
3.4.1 政策大力支持机器人行业
3.4.2 工业机器人将持续高增长
3.4.3 服务机器人将成为新蓝海
第四章 2018-2022年中国人工智能行业发展分析
4.1 2018-2022年人工智能行业发展综况
4.1.1 人工智能技术方兴未艾
4.1.2 国内人工智能布局加快
4.1.3 人工智能实验室成立
4.1.4 人工智能行业发展迅猛
4.1.5 人工智能市场需求将增长
4.1.6 人工智能市场进入新阶段
4.2 人工智能产业生态格局分析
4.2.1 生态格局基本架构
4.2.2 基础资源支持层
4.2.3 技术实现路径层
4.2.4 应用实现路径层
4.2.5 未来生态格局展望
4.3 2018-2022年人工智能区域发展动态分析
4.3.1 哈尔滨逐步完善机器人产业
4.3.2 安徽省建立人工智能学会
4.3.3 四川成立人工智能实验室
4.3.4 上海进一步推进人工智能
4.3.5 福建建立仿脑智能实验室
4.4 2018-2022年人工智能技术研究动态分析
4.4.1 人工智能再获重大突破
4.4.2 智能语音识别及控制技术
4.4.3 高级人工智能逐步突破
4.4.4 AI神经网络识别技术
4.4.5 人工智能带来媒体变革
4.5 人工智能行业发展存在的主要问题
4.5.1 人工智能发展面临的困境
4.5.2 人工智能发展的隐性问题
4.5.3 人工智能发展的道德问题
4.5.4 人工智能发展的技术障碍
4.6 人工智能行业发展对策及建议
4.6.1 人工智能的发展策略分析
4.6.2 人工智能的技术发展建议
4.6.3 人工智能伦理问题的对策
第五章 2018-2022年人工智能行业发展驱动要素分析
5.1 硬件基础日益成熟
5.1.1 高性能CPU
5.1.2 “人脑”芯片
5.1.3 量子计算机
5.1.4 仿生计算机
5.2 大规模并行运算的实现
5.2.1 云计算的关键技术
5.2.2 云计算的应用模式
5.2.3 我国推进云计算发展
5.2.4 云计算技术发展动态
5.2.5 云计算成人工智能基础
5.3 大数据技术的崛起
5.3.1 大数据技术的内涵
5.3.2 大数据的各个环节
5.3.3 大数据的主要应用领域
5.3.4 大数据成人工智能数据源
5.3.5 大数据技术助力人工智能
5.4 深度学习技术的出现
5.4.1 机器学习的阶段
5.4.2 深度学习技术内涵
5.4.3 深度学习算法技术
5.4.4 深度学习的技术应用
5.4.5 深度学习提高人工智能水平
第六章 人工智能行业的技术基础分析
6.1 自然语言处理
6.1.1 自然语言处理内涵
6.1.2 语音识别技术分析
6.1.3 语义技术研发状况
6.1.4 自动翻译技术内涵
6.2 计算机视觉
6.2.1 计算机视觉的内涵
6.2.2 计算机视觉的应用
6.2.3 计算机视觉的运作
6.2.4 人脸识别技术应用
6.3 模式识别技术
6.3.1 模式识别技术内涵
6.3.2 文字识别技术应用
6.3.3 指掌纹识别技术应用
6.3.4 模式识别发展潜力
6.4 知识表示
6.4.1 知识表示的内涵
6.4.2 知识表示的方法
6.4.3 知识表示的进展
6.5 其他技术基础
6.5.1 自动推理技术
6.5.2 环境感知技术
6.5.3 自动规划技术
6.5.4 系统技术
第七章 人工智能技术的主要应用领域分析
7.1 工业领域
7.1.1 智能工厂进一步转型
7.1.2 人工智能的工业应用
7.1.3 人工智能应用于制造领域
7.1.4 人工智能助力中国制造
7.1.5 人工智能成工业发展方向
7.1.6 AI工业应用的前景广阔
7.2 医疗领域
7.2.1 人工智能的医疗应用概况
7.2.2 人工智能在中医学中的应用
7.2.3 人工神经网络技术的医学应用
7.2.4 AI在医学影像诊断中的应用
7.2.5 AI在医疗诊断应用中的展望
7.2.6 企业加快布局医疗人工智能
7.3 社交领域
7.3.1 人工智能的移动社交应用
7.3.2 人工智能社交产品发布
7.3.3 社交网络成AI应用焦点
7.4 无人驾驶领域
7.4.1 无人驾驶的效益分析
7.4.2 自动驾驶技术发展进程
7.4.3 无人驾驶产业发展加快
7.4.4 人工智能助力无人驾驶
7.4.5 AI成为智能汽车发展方向
7.5 其他领域
7.5.1 人工智能的智能搜索应用
7.5.2 人工智能应用于电子商务
7.5.3 人工智能与可穿戴设备结合
7.5.4 人工智能成3D打印基础
7.5.5 人工智能的“虚拟助手”
7.5.6 人工智能家居成为新趋势
第八章 2018-2022年人工智能机器人发展分析
8.1 2018-2022年机器人产业发展综况
8.1.1 全球机器人行业规模分析
8.1.2 中国工业机器人市场现状
8.1.3 机器人行业产业链构成
8.1.4 机器人的替代优势明显
8.1.5 机器人下游应用产业多
8.1.6 智能机器人成为发展趋势
8.2 人工智能在机器人行业的应用状况
8.2.1 人工智能与机器人的关系
8.2.2 AI于机器人的应用过程
8.2.3 AI大量运用于小型机器人
8.2.4 AI机器人的重要应用领域
8.3 人工智能在智能机器人领域的技术应用
8.3.1 系统的应用
8.3.2 模式识别的应用
8.3.3 机器视觉的应用
8.3.4 机器学习的应用
8.3.5 分布式AI的应用
8.3.6 进化算法的应用
8.4 机器人重点应用领域分析
8.4.1 医疗机器人
8.4.2 军事机器人
8.4.3 教育机器人
8.4.4 家用机器人
8.4.5 物流机器人
8.4.6 协作型机器人
第九章 国际人工智能行业重点企业分析
9.1 微软公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
9.2 IBM公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
9.3 谷歌公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
9.4 亚马逊公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
第十章中国人工智能行业重点企业分析
10.1 百度公司
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业财务状况
10.1.3 百度人工智能技术进展
10.1.4 百度人研发AI计算机
10.1.5 百度布局人工智能行业
10.1.6 百度人工智能系统方案
10.2 腾讯公司
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 企业财务状况
10.2.3 微信具备AI发展优势
10.2.4 腾讯加快布局人工智能
10.3 阿里集团
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业财务状况
10.3.3 阿里投资机器人领域
10.3.4 阿里人工智能平台建立
10.3.5 阿里人工智能发展方向
10.4 科大讯飞股份有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业业务布局
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 未来前景展望
10.5 北京捷通华声语音技术有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业发展重点
10.5.3 人工智能系统推出
10.5.4 加快人工智能的合作
10.5.5 构建人工智能新格局
第十一章 2018-2022年人工智能行业投资状况分析
11.1 人工智能行业投资综况
11.1.1 全球人工智能的投融资分析
11.1.2 国内人工智能的投融资状况
11.1.3 人工智能行业投资总量分析
11.1.4 人工智能行业投资进程加快
11.1.5 AI认知技术商业投资加快
11.2 人工智能行业投资动态
11.2.1 AnkiDrive获得新一轮投资
11.2.2 Vicarious公司开启AI融资
11.2.3 特斯拉注资建人工智能公司
11.2.4 Demiurge公司注资人工智能
11.2.5 格灵深瞳公司获得天使投资
11.3 人工智能行业迎来投资机遇
11.3.1 人工智能成为投资风口
11.3.2 人工智能进入黄金时期
11.3.3 人工智能迎来投资机遇
11.3.4 全球人工智能投资升温
第十二章 人工智能行业发展前景及趋势预测
12.1 人工智能行业发展前景展望
12.1.1 人工智能发展前景展望
12.1.2 人工智能的市场空间巨大
12.1.3 人工智能成为发展新热点
12.1.4 人工智能产业的机遇与挑战
12.2 人工智能行业发展趋势预测
12.2.1 人工智能未来发展趋势
12.2.2 “智能＋X”将成新时尚
12.2.3 机器视觉成主要发展方向
12.2.4 人工智能将带来新变化
12.2.5 人工智能市场规模预测
部分图表目录：
图表 人工智能产业链
图表 全球运功监测传动器市场
图表 2018-2022年全球每年产生的数据总量
图表 人工智能的重点品类
图表 人工智能的重点品类的公司分布
图表 人工智能的重点品类的融资分布
图表 最受风险资本青睐的人工智能品类
图表 全球人工智能“战局”
图表 人工智能各品类成熟度排行
图表 人工智能系统掌握视频游戏
图表 美国脑计划预算
图表 国际互联网巨头加速布局人工智能
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