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2025年,那些跨界機器人的造車勢力

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在11月結(jié)束的第23屆廣州國際汽車展上,包括小鵬、廣汽在內(nèi)的多家造車企業(yè)紛紛展示了自家的人形機器人產(chǎn)品,吸引走了不少原屬于參展汽車的目光。

而到了月底的28日,小米CEO雷軍也在采訪中宣布未來5年,人形機器人會大量進入小米工廠打工,讓人們的注意力短暫從這家公司今年聲量頗大的汽車業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向了機器人業(yè)務(wù)。

再加上特斯拉Optimus機器人試產(chǎn)線的逐漸啟動,一時之間,好像造車企業(yè)都開始給人形機器人業(yè)務(wù)按下了加速鍵。


車企“紛紛造人”的原因

車企造機器人,其實并不新鮮----早在1986年,日企本田就開始研發(fā)人形機器人項目,直到32年后的2018年才正式宣布項目終止。而在這個時間段內(nèi),包括豐田、現(xiàn)代等車企在內(nèi)的公司,都在機器人賽道上做出過自己的嘗試之舉。

2025年這一波車企新“造機器人”熱和此前的并不相同。

二姐梳理了一下,覺得車企們在這個時間點上“不約而同”加快機器人研發(fā)步伐的原因有以下四個方面:

首先最直白,是新的市值故事需要。

在11月初,旗下人形機器人IRON亮相引發(fā)轟動后,小鵬汽車港股股價迎來了一波顯著連漲。而在大洋彼岸的特斯拉,馬斯克的萬億薪酬計劃獲得通過,往遠了看,該計劃的落實和未來特斯拉的市值目標(biāo)被牢牢綁定在一起。

這種由“機器人概念”所帶來的市值上漲。無疑對于許多正身陷同質(zhì)化競爭里的車企有著巨大的吸引力----在11月26號的理想汽車財報電話會上,CEO李想也拋出了公司未來向具身智能機器人方向發(fā)展的目標(biāo)。

這種時間點的“巧合”,很難不讓人覺得有點蹭“機器人熱”的嫌疑。



小米汽車生產(chǎn)線

第二個需要,來自于車企們對未來生產(chǎn)力提升的渴求。

回到文章開頭雷軍的訪談,他提到“以小米汽車工廠為例,大壓鑄件用人眼很難完成檢測,但通過X光機和AI視覺大模型判定,可在2秒內(nèi)完成檢測,效率是人工的10倍,精度是人工的5倍以上。”

這種生產(chǎn)力上的巨大差距,是驅(qū)動車企們?nèi)缃駹幥翱趾蠹哟a機器人的重要因素。AI大模型的出現(xiàn)和不斷應(yīng)用訓(xùn)練,讓未來機器人可能具有的智能決策與高精度操作能力,要遠遠高于它們的機器“職場前輩”。

尤其對許多偏向傳統(tǒng)的車企而言,擁有具身智能能力的機器人,已經(jīng)比較適合在他們結(jié)構(gòu)化程度較高的工業(yè)場景中落地應(yīng)用了。

如果說上面兩點只是車企們對于機器人的需求,那么接下來的則是讓這種產(chǎn)業(yè)加速的現(xiàn)實可能,這種可能性也是促使車企們愿意“賭一把”的原因。

其一就是車企手里能復(fù)用于機器人制造的多方面能力,因為從底層邏輯上看,具身智能機器人和這些年火熱的智能駕駛,在本質(zhì)上都是載體“感知--決策--執(zhí)行”的過程。

比如在供應(yīng)鏈層面上的軟硬件能力。

從硬件上來看,在“智能駕駛”這條道路上探索多年的車企們,可以把自動駕駛涉及的傳感、激光雷達,涉及續(xù)航的電池等諸多能力用在機器人硬件上。

而自動駕駛所積累的算法能力,可以在軟件層面遷移到機器人上。這方面典型的案例就是結(jié)合了FSD自動駕駛算法模型的特斯拉機器人,據(jù)稱,其在智能駕駛和機器人上的算法相似度超過了六成。

而在制造業(yè)供應(yīng)鏈上的多年歷煉,讓車企在供應(yīng)鏈的成本、質(zhì)量管控上,也被認為擁有更過硬的能力,能夠讓他們在諸如整合形成可量產(chǎn)機器人方案等方面擁有優(yōu)勢。

除了能力的復(fù)用外,還有場景的復(fù)用和滲透。比如小米這樣兼有消費屬性企業(yè),如果未來其機器人能夠進入家庭等消費場景,能夠和其家居智能產(chǎn)品等形成聯(lián)動,在豐富用戶可使用功能的同時降低使用門檻。

其二,和政策以及變化形成中的產(chǎn)業(yè)布局也有關(guān)系。

隨著經(jīng)濟的階段發(fā)展,無論是國家還是地方,不同層面的指導(dǎo)和政策都在引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局的變化。這種變化一方面體現(xiàn)在制造業(yè)被重新看重,另一方面則是AI算力等面向未來的產(chǎn)業(yè)技術(shù)得到重點關(guān)照。

汽車工業(yè)一直是制造業(yè)中的重點。如果說過去10年,汽車工業(yè)的“主題曲”是汽車電氣化形成的電動汽車,那么接下來時段里就是以智能駕駛為代表的汽車智能化階段。

在這樣的產(chǎn)業(yè)進化過程里,已經(jīng)形成或者在未來會加速形成包括電池、電芯、算力等產(chǎn)業(yè)鏈扎堆布局以及人才吸聚的現(xiàn)象。而具身智能機器人的制造,恰好也離不開這些產(chǎn)業(yè)資源因素。


面臨的困難和希望

但車企想做機器人,要面臨的困難并不比別人少。

首先就是資金的問題,這也是機器人賽道玩家都要面對的困難。

11月中旬,硅谷一家名為K-Scale Labs的機器人創(chuàng)業(yè)公司宣布倒閉,沒能邁過商業(yè)化的門檻被認為是其失敗的原因。而再往前一個月,在國內(nèi)被認為是吉利系生態(tài)的一星機器人也關(guān)門解散。

作為一個燒錢的賽道,在商業(yè)化探索的過程里,如何保證機器人研發(fā)項目能夠承受資金和成本壓力,是擺在每一個玩家面前的現(xiàn)實問題。

其次是看起來依舊不低的技術(shù)門檻和更廣泛場景里的數(shù)據(jù)積累問題。

具身智能人形機器人的運控能力目前還處在持續(xù)提升的階段,但只要看看已經(jīng)數(shù)次跳票推遲的特斯拉Optimus量產(chǎn)時間,以及小鵬IRON登場后卻要再等上一年才能量產(chǎn)的消息,都能感受到機器人還有不少技術(shù)問題等著去克服。

而就像上文提到的,除了工業(yè)場景外,和機器人行業(yè)的其他玩家一樣,的使用場景在豐富度目前還存在不明朗的前景。這種豐富度的缺失正影響著機器人在消費級等場景中有效數(shù)據(jù)的積累。

但也有業(yè)內(nèi)人士認為,相比于其他玩家,在智能駕駛研發(fā)過程里已經(jīng)積累一定經(jīng)驗的車企們,可以在技術(shù)迭代與產(chǎn)品商業(yè)化之間尋找到合適的平衡點。

進一步說,車企可以通過先工廠自用等方式消化機器人產(chǎn)能,并積累技術(shù)迭代經(jīng)驗,再通過外部合作的開源模型數(shù)據(jù)等方式,逐步提升機器人的智能化程度,直到其機器人成本和能力在消費級場景下都具有競爭力。

同時,車企通過在生產(chǎn)供應(yīng)鏈上的系統(tǒng)性降低成本,以及企業(yè)內(nèi)部其他資源整合的方式,,也被認為能有效降低機器人研發(fā)過程里的資金等成本壓力難題。


人形機器人標(biāo)委會中的車企身影

隨著機器人行業(yè)的快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化也成為了節(jié)點性的必然事件。

在11月底,國家工信部公式了“人形機器人標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會”名單。其中,奇瑞和小鵬汽車兩家成為了名單里的車企“跨界”代表。

和機器人產(chǎn)品知名度更高的小鵬汽車相比,奇瑞汽車其實也已經(jīng)在機器人賽道入局了一段時間:去年奇瑞與Aimoga共同研發(fā)的機器人Mornine,已經(jīng)在一些門店承擔(dān)起導(dǎo)購的工作;而在今年10月,旗下的機器人公司“墨甲智創(chuàng)”又推出了一款名為“墨茵”的人形機器人。


這兩家車企位列標(biāo)委會名單,標(biāo)志性地說明車企近年來在機器人賽道的投入、進展和重要性,都受到了行業(yè)的認可。

二姐覺得,車企加入標(biāo)委會的影響力,可以進一步分成以下三個方面:

首先是車企為機器人產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化帶來了行業(yè)能力。

車企將自身在制造品控、車機互聯(lián)以及智能駕駛相關(guān)的一些能力,遷移到機器人移動和系統(tǒng)交互等功能上,這種技術(shù)輸出加快了機器人行業(yè)在這些功能上的研發(fā)進度和成熟度。

其次是為機器人賽道提供的生態(tài)價值和用戶潛力。

車企在機器人場景落地上的探索,比如進廠、進門店等等,對于機器人行業(yè)加速拓展使用場景和隨之而來的行業(yè)生態(tài)都有助益。

而不同車企在這些年積攢下的用戶群體,在機器人成本及售價降低到一定程度后,也有可能成為這些新的機器人業(yè)務(wù)或服務(wù)的“嘗鮮者”。

第三是確保機器人的未來應(yīng)用和數(shù)字社會的基礎(chǔ)設(shè)施能順利融合。

汽車作為一種交通載具,已經(jīng)被成熟使用了很長時間,而在此之上變得“更智能”的智能駕駛汽車,也因為在形態(tài)和基本功能上的繼承,能夠很好的適應(yīng)與之配套的社會基礎(chǔ)設(shè)施。

而具身智能機器人其實和有智能駕駛能力的汽車一樣,都可以視為某種移動智能終端觸點,通過不斷采集數(shù)據(jù)、反饋信息、機器學(xué)習(xí)等步驟,建立起一個覆蓋廣泛的數(shù)字化社會的數(shù)據(jù)交互底層,而未來社會的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)是離不開這種底層數(shù)據(jù)參考的。

車企對于機器人賽道的參與,從長遠來看,是出于企業(yè)在戰(zhàn)略窗口期和時代浪潮下的綜合考量,無論是對自身還是行業(yè)都是有很多可預(yù)想的幫助。但從智能汽車到具身智能機器人,車企們的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的過程還需要時間來回答。

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