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對(duì)話原曠視聯(lián)創(chuàng)唐文斌:現(xiàn)在很多具身訂單都是“偽商業(yè)化”

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出品|虎嗅科技組

作者|宋思杭

編輯|苗正卿

頭圖|視覺中國

在距離曾經(jīng)的“AI四小龍”之一曠視科技不到1km的地方,有一家機(jī)器人公司。它的標(biāo)識(shí)很像 X(原 Twitter)的 Logo。這家公司的英文名叫 Dexmal,中文名叫原力靈機(jī)。

正月十六,我來到原力靈機(jī)的這一天,北京下了 2026 年的第一場大雪。這家成立快一年的具身智能公司,正在裝修新的工區(qū),因?yàn)榻衲旯菊郎?zhǔn)備再擴(kuò)招一倍人手。

13 年前,曠視剛成立的時(shí)候,聯(lián)合創(chuàng)始人唐文斌曾經(jīng)讓人去買一個(gè)鋼鐵俠模型。那是他們當(dāng)時(shí)對(duì)未來的想象——機(jī)器人。這也是他和曠視創(chuàng)始人印奇在大學(xué)時(shí)期就想做的事情。只不過后來陰差陽錯(cuò),他們買回來的不是鋼鐵俠,而是一只“大黃蜂”。

在很長一段時(shí)間里,這個(gè)念頭被放在了更現(xiàn)實(shí)的商業(yè)路徑之后。

一年前,也就是2025年3月,唐文斌成立這家機(jī)器人公司。他想把曾經(jīng)在曠視沒來得及完成的事情,或者說在上一個(gè)“AI 四小龍”時(shí)代還做不到的事情,重新?lián)炱饋怼?/p>

唐文斌最喜歡的一項(xiàng)運(yùn)動(dòng)是滑翔傘。這是一項(xiàng)需要不斷和氣流、天氣、地形博弈的運(yùn)動(dòng)。去年,他甚至去參加了世界杯級(jí)別的比賽。

在很多人的印象里,滑翔傘是一項(xiàng)典型的極限運(yùn)動(dòng)。但唐文斌并不這樣看。他不認(rèn)為這是一項(xiàng)特別危險(xiǎn)的運(yùn)動(dòng),也不覺得自己是一個(gè)激進(jìn)或者愛冒險(xiǎn)的人。

相反,在過去很長一段時(shí)間里,他甚至有些偏保守。

在面對(duì)時(shí)代機(jī)遇和技術(shù)浪潮時(shí),他現(xiàn)在回過頭來看,會(huì)覺得自己當(dāng)年錯(cuò)過了一些機(jī)會(huì)。唐文斌也坦誠,在曠視時(shí)期,自己做過不少錯(cuò)誤判斷,一些決策上的謹(jǐn)慎,某種程度上也讓公司錯(cuò)失了一些窗口。

如果重新梳理曠視當(dāng)年的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì),會(huì)發(fā)現(xiàn)他們?cè)?AI 新周期里走向了不同方向:有人開始做大模型,有人轉(zhuǎn)向智駕,也有人選擇進(jìn)入具身智能。

但和許多同行相比,唐文斌對(duì)當(dāng)下這波具身智能熱潮的判斷反而顯得有些冷靜。

在他看來,今天很多機(jī)器人產(chǎn)品仍然停留在提供“情緒價(jià)值”的階段,比如陪伴、展示或者表演式的能力,而他真正想做的,是能夠創(chuàng)造功能性價(jià)值的機(jī)器人。

這也是他對(duì)成熟機(jī)器人的一個(gè)核心判斷標(biāo)準(zhǔn)——機(jī)器人的“智商”,也就是機(jī)器人的“大腦”。

也正因?yàn)槿绱?,他給原力靈機(jī)選擇了一條相對(duì)少見的路線:先做模型,再做本體。在原力靈機(jī)的理念里面:模型解鎖場景,場景定義硬件。

而在今天的具身智能行業(yè),這其實(shí)只是眾多技術(shù)路線中的一種。

有的公司選擇先把本體硬件做出來,再逐步補(bǔ)齊大腦能力;有的公司選擇軟硬件同時(shí)推進(jìn);也有像原力靈機(jī)這樣,從軟件和系統(tǒng)能力切入,再去反推硬件形態(tài)。

三種路徑背后,代表的是完全不同的技術(shù)理念,也意味著不同的商業(yè)邏輯。

更重要的是,這個(gè)行業(yè)本身仍然處在極早期階段。無論是技術(shù)路線、產(chǎn)品形態(tài),還是商業(yè)場景,都遠(yuǎn)沒有形成共識(shí)。它還沒有迎來屬于自己的“ChatGPT時(shí)刻”。

唐文斌判斷,未來行業(yè)一定會(huì)逐漸收斂,但這種收斂,大概率不會(huì)像今天的大模型行業(yè)那樣,只剩下寥寥幾家頭部公司。

機(jī)器人是一門更復(fù)雜的工程。它不僅涉及算法,還涉及機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感器、控制系統(tǒng)以及真實(shí)世界中的各種物理約束。不同路徑的公司,可能會(huì)在不同場景里找到各自的位置。

某種意義上,這也是為什么在今天這個(gè)時(shí)間點(diǎn)重新創(chuàng)業(yè),對(duì)唐文斌來說既像是一種延續(xù),也像是一場新的嘗試。

在接下來的對(duì)話中,他詳細(xì)講述了自己離開曠視之后的思考、原力靈機(jī)的技術(shù)路線選擇,以及他眼中這個(gè)尚未真正成熟的具身智能行業(yè)。

以下是虎嗅與原力靈機(jī)(Dexmal)創(chuàng)始人唐文斌的對(duì)話,有刪減。


“把曠視沒做完的事情延續(xù)下去”

虎嗅:你最初萌生做機(jī)器人這個(gè)想法是什么時(shí)間?

唐文斌:其實(shí)我們很早就想做機(jī)器人了。曠視最早成立的時(shí)候,我們給自己起這個(gè)名字——“曠視”,本身就意味著“大的視覺”。當(dāng)時(shí)我們的一個(gè)核心想法,就是希望讓機(jī)器先“看懂世界”,也就是先把機(jī)器人的“眼睛”做好。

所以我們最早的技術(shù)路線,其實(shí)就是從視覺開始的。

差不多從 2018 年左右,我們內(nèi)部已經(jīng)有一塊業(yè)務(wù)在做物流機(jī)器人。我們當(dāng)時(shí)的想法很簡單,就是用機(jī)器人去幫助倉庫完成一些重復(fù)、繁重的工作,讓倉庫實(shí)現(xiàn)“省人、省力、省錢、省心”。所以嚴(yán)格來說,我們做機(jī)器人這件事,其實(shí)已經(jīng)想了很多年。

只是今天大家重新談機(jī)器人,是因?yàn)榧夹g(shù)條件發(fā)生了一些變化。特別是大模型出現(xiàn)之后,很多人開始相信,可以通過端到端的方式去驅(qū)動(dòng)機(jī)器人,讓機(jī)器人具備更強(qiáng)的通用能力和泛化能力,這也是為什么最近整個(gè)行業(yè)會(huì)變得非常興奮。

其實(shí)我們?cè)诖髮W(xué)的時(shí)候就已經(jīng)有這個(gè)想法了。曠視剛成立、第一次搬辦公室的時(shí)候,我們還專門在前廳擺了一個(gè)機(jī)器人的形象,算是一種象征,表達(dá)我們未來真正想做的事情。

公司里還有一個(gè)老梗。當(dāng)時(shí)我們本來是想讓行政幫我們買一個(gè)“鋼鐵俠”,結(jié)果最后買回來的是“大黃蜂”。后來大家就一直調(diào)侃,說大黃蜂其實(shí)不是機(jī)器人,它是外星生物。

虎嗅:現(xiàn)在曠視是什么狀態(tài)?

唐文斌:曠視其實(shí)一直還在,公司整體業(yè)務(wù)也還不錯(cuò),目前還是在一個(gè)比較穩(wěn)健的增長過程中。公司內(nèi)部也還有非常好的團(tuán)隊(duì)在持續(xù)推進(jìn)各個(gè)業(yè)務(wù)。

虎嗅:我可以理解為,你們其實(shí)是把上一代“AI四小龍”時(shí)代沒有做成,或者當(dāng)時(shí)做不到的事情,在新公司里重新延續(xù)下去嗎?

唐文斌:我覺得確實(shí)是有一定延續(xù)性的。

從曠視成立開始,我們一直想做的事情,其實(shí)是希望用 AI 去改變現(xiàn)實(shí)世界。最早我們是以攝像頭為載體做視覺能力,后來以手機(jī)為載體,再往后其實(shí)我們一直希望能走到新的載體上,比如車、機(jī)器人。

所以從這個(gè)角度來說,我們想做的事情本身是連續(xù)的。

只是今天曠視已經(jīng)變成了很多不同的業(yè)務(wù)板塊,各個(gè)團(tuán)隊(duì)在不同方向上發(fā)展。我們現(xiàn)在做的新公司,其實(shí)也是在尋找一個(gè)更適合當(dāng)前階段的形態(tài),把原來的一些技術(shù)積累繼續(xù)往前推進(jìn)。

虎嗅:能不能再具體講一下,從曠視到 Dexmal,這種延續(xù)性具體體現(xiàn)在哪里?

唐文斌:曠視內(nèi)部其實(shí)做過一次結(jié)構(gòu)調(diào)整。簡單來說,我們把業(yè)務(wù)拆成了兩部分:一部分仍然留在曠視主體里面,另一部分則放在新的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)里。

在新的業(yè)務(wù)體系下,其實(shí)有幾個(gè)不同的板塊。

第一塊是做身份認(rèn)證相關(guān)的業(yè)務(wù),比如刷臉認(rèn)證等。很多大家日常用到的人臉認(rèn)證服務(wù),背后其實(shí)都是我們?cè)谔峁┘夹g(shù)能力。

第二塊是給手機(jī)廠商提供視覺算法能力,比如人臉識(shí)別、影像優(yōu)化等,主要服務(wù)像華為、小米、OPPO、vivo 這樣的廠商。

第三塊是物流機(jī)器人業(yè)務(wù),通過托盤四向車、AGV 以及調(diào)度系統(tǒng),去提升倉庫的運(yùn)作效率。

第四塊是自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)。原來在曠視內(nèi)部叫 MagicRide,現(xiàn)在已經(jīng)獨(dú)立出來,后來發(fā)展成了千里科技。

所以整體上看,現(xiàn)在更像是“1+4”的結(jié)構(gòu):其中這四個(gè)業(yè)務(wù)板塊就在新的體系里繼續(xù)發(fā)展。

而 Dexmal 的機(jī)器人業(yè)務(wù),本質(zhì)上也是在這個(gè)體系里拆分出來的一塊新業(yè)務(wù)。我們希望通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、模型驅(qū)動(dòng)的方式去做通用型機(jī)器人。同時(shí),它和原來物流機(jī)器人業(yè)務(wù)之間也會(huì)有很多合作關(guān)系。

虎嗅:這算是重新創(chuàng)業(yè)了,和過去相比,你現(xiàn)在的心態(tài)有什么變化嗎?

唐文斌:我覺得既有一樣的地方,也有不一樣的地方。

一樣的是,我們想做的事情其實(shí)沒有變。我也很慶幸,很多一起創(chuàng)業(yè)的兄弟還在,我們還是在一起做事情。

但不一樣的是,我們確實(shí)經(jīng)歷過一些判斷失誤,所以這一次會(huì)更希望把事情做得更好。

技術(shù)的發(fā)展其實(shí)經(jīng)常會(huì)超出我們的預(yù)期。從最早的深度學(xué)習(xí),到 Transformer,再到今天的大模型和機(jī)器人,每一次技術(shù)浪潮的發(fā)展速度,其實(shí)都比我們?cè)瓉眍A(yù)期的更快。

在這種情況下,我們需要重新思考自己的節(jié)奏——比如什么時(shí)候投入、投入多少、要不要去做一些更大膽的事情。

另外一個(gè)變化是在商業(yè)上?,F(xiàn)在我們會(huì)更關(guān)注一個(gè)問題:用戶價(jià)值是不是足夠清晰?我們到底為用戶創(chuàng)造了什么價(jià)值?

這些問題在早期創(chuàng)業(yè)的時(shí)候,其實(shí)想得沒有那么多,但現(xiàn)在會(huì)看得更重。

虎嗅:你剛剛提到過去有一些判斷偏保守,具體來說是錯(cuò)過了哪些機(jī)會(huì)?

唐文斌:其實(shí)還挺多的。

比如在人臉識(shí)別這件事上,我們當(dāng)年是最早把技術(shù)做到可以大規(guī)模落地的一批團(tuán)隊(duì)。但在很多應(yīng)用場景上,我們當(dāng)時(shí)其實(shí)是比較保守的。

舉個(gè)例子,當(dāng)年做人臉識(shí)別的時(shí)候,我們覺得一對(duì)一身份認(rèn)證是技術(shù)上最可靠的,比如用來做身份驗(yàn)證,這件事比較確定。

但像后來的人臉支付這種場景,當(dāng)時(shí)我們其實(shí)是比較懷疑的。比如早年我們和支付寶一起做刷臉支付的項(xiàng)目時(shí),我們內(nèi)部就有很多討論:這個(gè)技術(shù)到底能不能穩(wěn)定地做到這種程度?

后來事實(shí)證明,這些場景其實(shí)很快就落地了。

類似的情況還有自動(dòng)駕駛。當(dāng)時(shí)大家在討論自動(dòng)駕駛能不能跨過 L3、真正走向 L4 的時(shí)候,很多技術(shù)判斷其實(shí)也是偏保守的。

因?yàn)樽黾夹g(shù)的人往往會(huì)很清楚當(dāng)前系統(tǒng)的性能上限,所以在判斷技術(shù)躍遷的時(shí)候,反而容易更謹(jǐn)慎。但結(jié)果往往是,這個(gè)行業(yè)的發(fā)展速度會(huì)比我們的判斷更快。

虎嗅:既然你們一直想做機(jī)器人,那最早開始布局 Dexmal 是什么時(shí)候?

唐文斌:其實(shí)我們一直在關(guān)注相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。

大概在 2024 年的時(shí)候,我們看到大模型開始進(jìn)入機(jī)器人領(lǐng)域,很多團(tuán)隊(duì)在嘗試用大模型去驅(qū)動(dòng)機(jī)器人。所以當(dāng)時(shí)我們內(nèi)部也做了一些實(shí)驗(yàn),想驗(yàn)證這種技術(shù)路線到底是不是可行。

差不多從 2024 年年中開始,我們就已經(jīng)在做一些相關(guān)實(shí)驗(yàn)了。

當(dāng)時(shí)其實(shí)也在看曠視未來的發(fā)展路徑,比如公司是不是會(huì)繼續(xù)推進(jìn)上市。如果當(dāng)時(shí)的路徑不同,可能我們會(huì)選擇在原有體系里繼續(xù)做。

但后來我們也意識(shí)到,機(jī)器人這個(gè)方向和大模型一樣,本質(zhì)上都是一個(gè)非常燒錢的事情——需要大量算力、數(shù)據(jù)和持續(xù)投入。所以最后還是決定把這件事單獨(dú)拿出來做。

虎嗅:2024 年中你們具體做了哪些試驗(yàn)?

唐文斌:主要是一些偏 VLA(Vision-Language-Action)的實(shí)驗(yàn)。當(dāng)時(shí)很多團(tuán)隊(duì)也在 follow Google 的RT-1和RT-2。

虎嗅:從曠視創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來看,有人做大模型,有人做自動(dòng)駕駛,也有人做具身智能。為什么會(huì)出現(xiàn)這樣幾條不同的路線?

唐文斌:我覺得這既和個(gè)人興趣有關(guān),也和技術(shù)路徑有關(guān)。

從本質(zhì)上來說,這幾件事其實(shí)是同一件事——都是 AI 在不同載體上的應(yīng)用。

比如自動(dòng)駕駛是 AI 在汽車上的體現(xiàn),大模型是 AI 在信息世界里的體現(xiàn),而機(jī)器人是 AI 在物理世界里的體現(xiàn)。

對(duì)我個(gè)人來說,我一直對(duì)機(jī)器人更感興趣。智能機(jī)器人這個(gè)方向,從最早開始就是我自己參與比較多的一件事情。

虎嗅:你剛剛提到,在曠視時(shí)期有一些判斷是偏保守的。從時(shí)間點(diǎn)來看,你們?cè)冢?025年3月)出來做這家公司,你會(huì)覺得這個(gè)時(shí)機(jī)是早了還是晚了?

唐文斌:當(dāng)然,從行業(yè)來看,已經(jīng)有不少同行更早開始做這件事。但我自己的判斷是,這個(gè)行業(yè)其實(shí)還處在非常早期的階段,所以現(xiàn)在并不算晚。

真正重要的不是早或晚,而是接下來誰能夠更快地把技術(shù)能力的斜率拉起來。也就是說,誰能更快地推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)其實(shí)還有一個(gè)很明顯的問題:甚至還沒有形成一個(gè)成熟的評(píng)測(cè)體系。大家很難有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)去判斷,現(xiàn)在機(jī)器人的能力到底到了什么水平。

如果你去看現(xiàn)在的技術(shù)水平,就會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)還非常早期。即便是在一些比較簡單的桌面任務(wù)上,比如抓取、擺放這些操作,目前很多系統(tǒng)的成功率也只有大概 50% 到 60%。

如果連這種簡單任務(wù)的成功率都還在這個(gè)水平,那更復(fù)雜的任務(wù)、更加泛化的能力就更不用說了。


大腦還遠(yuǎn)未成熟,很多訂單都是“偽商業(yè)化”

虎嗅:如果從行業(yè)演進(jìn)來看,大模型從 2022 年開始經(jīng)歷了“百模大戰(zhàn)”,到現(xiàn)在逐漸收斂到幾家頭部公司。你覺得具身智能也會(huì)經(jīng)歷類似的收斂過程嗎?

唐文斌:我覺得最終也會(huì)收斂,但可能會(huì)剩下更多玩家。

原因在于,大模型本質(zhì)上是純線上軟件,它的產(chǎn)業(yè)鏈相對(duì)短。模型能力一旦形成優(yōu)勢(shì),流量和用戶很容易集中到少數(shù)幾家公司。

但機(jī)器人不一樣,它的產(chǎn)業(yè)鏈非常長。

除了模型之外,還涉及本體、控制系統(tǒng)、具體應(yīng)用場景,以及后續(xù)的實(shí)施和運(yùn)維等一整套體系。這意味著它對(duì)企業(yè)的綜合能力要求更高,也會(huì)導(dǎo)致行業(yè)的參與者類型更多。

另外一個(gè)原因是場景差異。

機(jī)器人最終可能會(huì)走向一種非常通用的人形形態(tài),但這個(gè)過程會(huì)非常長。在這之前,一定會(huì)出現(xiàn)大量針對(duì)不同場景的產(chǎn)品形態(tài)。

比如從物理限制來看,能舉起 50 公斤的機(jī)械臂、能舉起 5 公斤的機(jī)械臂,和只能拿起 500 克物體的機(jī)械臂,本質(zhì)上就是完全不同的系統(tǒng)。

所以在相當(dāng)長的一段時(shí)間里,機(jī)器人行業(yè)會(huì)呈現(xiàn)出很多垂直場景的產(chǎn)品形態(tài)。

當(dāng)然,從長期來看,這些垂直能力也有可能被更通用的機(jī)器人形態(tài)所覆蓋。但這個(gè)過程會(huì)花更長的時(shí)間。

虎嗅:如果從應(yīng)用場景來劃分,你覺得在國內(nèi)最先成熟的機(jī)器人場景會(huì)是哪些?

唐文斌:現(xiàn)在我們看到大概有幾類場景。

第一類是偏科研或者文娛型的場景,這一類其實(shí)已經(jīng)相對(duì)比較成熟了。比如表演類、跳舞類的應(yīng)用,現(xiàn)在很多機(jī)器人已經(jīng)可以做得很好,也確實(shí)帶來了比較強(qiáng)的情緒價(jià)值。

第二類是偏后端的場景,比如工業(yè)和物流。我覺得隨著模型能力的提升,這些場景其實(shí)已經(jīng)在逐漸落地,也在越來越多地被應(yīng)用。

第三類則是服務(wù)業(yè),甚至是 To C 場景,也就是機(jī)器人可以直接和人進(jìn)行交互的產(chǎn)品。但這一類我認(rèn)為可能會(huì)是更后面的階段。

從整體來看,這幾個(gè)階段能否成立,其實(shí)取決于兩個(gè)核心條件。

第一,這個(gè)機(jī)器人在具體場景里能不能形成閉環(huán),也就是說它能不能真正把事情做完,而不是依賴大量人工去兜底。

第二,這個(gè)賬能不能算得明白,也就是客戶是否愿意為它付費(fèi)。

比如文娛場景為什么更容易成立?一方面是技術(shù)已經(jīng)可以達(dá)到基本需求,比如跳舞已經(jīng)能滿足觀賞需求;另一方面,用戶確實(shí)愿意為這種體驗(yàn)付費(fèi)。

所以從這兩個(gè)維度來看——能不能把事情做完,以及賬能不能算清楚——技術(shù)進(jìn)步正在讓越來越多的場景逐漸變得可行。

而之所以很多人認(rèn)為機(jī)器人會(huì)先落在工業(yè)和物流場景,而不是直接進(jìn)入家庭,一個(gè)重要原因是容錯(cuò)率。

比如如果家里有一個(gè)機(jī)器人保姆,但它有千分之一的概率會(huì)打碎一個(gè)盤子,很多人可能都很難接受。但在工業(yè)或物流場景里,即便機(jī)器人出錯(cuò),系統(tǒng)通常還有其他流程可以進(jìn)行錯(cuò)誤恢復(fù),所以整體容忍度會(huì)更高。

另外一個(gè)原因是經(jīng)濟(jì)賬。

如果企業(yè)引入機(jī)器人,一定會(huì)和人工成本做比較。理想情況下,機(jī)器人應(yīng)該可以長時(shí)間持續(xù)工作,這樣 ROI 才更容易成立。而工業(yè)和物流場景,本身也更容易滿足這種工作形態(tài)。

虎嗅:現(xiàn)在已經(jīng)到了第二階段了嗎?還是說第一階段還沒有結(jié)束?

唐文斌:我覺得現(xiàn)在工業(yè)和物流場景其實(shí)已經(jīng)開始逐漸落地了。

虎嗅:剛才你提到第一階段是文娛場景。但從現(xiàn)在來看,國內(nèi)運(yùn)控能力最強(qiáng)的是像宇樹這樣的公司,真正能做表演的機(jī)器人還比較少。如果一些機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力沒那么強(qiáng),是不是在第一階段就很難拿到商業(yè)化訂單?

唐文斌:訂單本質(zhì)上是一個(gè)結(jié)果,它來自于你是否為客戶創(chuàng)造了用戶價(jià)值。

這種價(jià)值可以是情緒價(jià)值,也可以是功能價(jià)值。比如替代一些繁重的任務(wù),或者提升效率,本質(zhì)上無非就是降本、提效或者提升體驗(yàn)。如果其中某一種價(jià)值能夠成立,商業(yè)模式就成立了。

但我個(gè)人覺得,現(xiàn)在很多所謂的商業(yè)化,其實(shí)是“偽商業(yè)化”。

比如現(xiàn)在很多機(jī)器人訂單,其實(shí)是賣給各類展示中心、數(shù)據(jù)中心或者政府建設(shè)的創(chuàng)新中心。這些訂單當(dāng)然也有價(jià)值,但它們更多是一種內(nèi)部循環(huán),并沒有真正通過機(jī)器人為社會(huì)創(chuàng)造新的增量價(jià)值。

相比之下,我覺得宇樹做得比較好的地方是,它在文娛場景確實(shí)創(chuàng)造了價(jià)值。機(jī)器人跳舞本身就有觀賞性,也能帶來情緒價(jià)值,所以用戶愿意為此買單。

而我們更希望做的是功能價(jià)值的機(jī)器人,比如在倉庫、零售等場景中,真正替代人工或者提升效率。這類場景技術(shù)要求會(huì)更高,但如果能成立,它的商業(yè)邏輯會(huì)更扎實(shí)。

虎嗅:在你的觀察里,現(xiàn)在市場上真正提供這種功能價(jià)值的機(jī)器人多嗎?

唐文斌:說實(shí)話,現(xiàn)在還不多。

我覺得現(xiàn)在有一批公司在非常認(rèn)真地嘗試做這件事情,但真正被持續(xù)使用的案例其實(shí)還很少。

如果看去年人形機(jī)器人賣出去的數(shù)量,會(huì)發(fā)現(xiàn)其中很大一部分是科研用途,還有一部分是文娛場景。也有一些是做 POC(概念驗(yàn)證)的項(xiàng)目。

但真正重要的一個(gè)指標(biāo)是:這個(gè)機(jī)器人是不是在持續(xù)開機(jī)、持續(xù)被使用。

如果按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來看,目前真正被長期使用的機(jī)器人數(shù)量,其實(shí)是非常有限的。

我們現(xiàn)在看到很多演示、很多 Demo、很多 POC,但這些是不是已經(jīng)變成真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中的持續(xù)應(yīng)用,其實(shí)還是一個(gè)很大的問號(hào)。

虎嗅:你覺得從情緒價(jià)值型機(jī)器人走向功能價(jià)值型機(jī)器人,中間最大的卡點(diǎn)是什么?

唐文斌:核心卡點(diǎn)其實(shí)是機(jī)器人的“智商”,也就是它的大腦。

情緒價(jià)值型機(jī)器人其實(shí)不需要太復(fù)雜的物理理解。比如像宇樹做得非常好的,是運(yùn)動(dòng)能力——跳舞、打拳這些動(dòng)作。它和物理世界的交互其實(shí)非常有限,本質(zhì)上只需要和地面發(fā)生接觸,只要保持重心穩(wěn)定、動(dòng)作協(xié)調(diào)就可以完成。

但如果機(jī)器人要真正去操作物體,難度就完全不一樣了。

機(jī)器人不僅要理解物理世界,還要理解任務(wù)本身,然后把這種理解轉(zhuǎn)化成具體動(dòng)作。更重要的是,這個(gè)動(dòng)作還需要形成閉環(huán)控制:當(dāng)機(jī)器人執(zhí)行動(dòng)作后,環(huán)境會(huì)發(fā)生變化,它必須通過新的感知信號(hào)不斷調(diào)整自己的動(dòng)作。

這一整套過程,其實(shí)是一個(gè)非常復(fù)雜的算法問題。

如果簡單類比的話,像自動(dòng)駕駛或者很多娛樂型機(jī)器人,它們面對(duì)的環(huán)境其實(shí)更接近二維問題,比如前后左右移動(dòng),自由度相對(duì)比較低。但真正的操作任務(wù)是在三維空間中進(jìn)行的,而且自由度非常高。

本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4843539.html?f=wyxwapp

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