界面新聞記者 | 李如嘉
界面新聞編輯 | 文姝琪
在智元位于上海張江機器人谷的數(shù)采工廠里，采集人員正在操縱機械臂完成數(shù)據(jù)采集。從夾取各類物品，到鏟貓砂、晾衣服，工廠里設(shè)置了多個細(xì)分場景，每隔一段時間就會進行更換。去年，智元數(shù)采工廠采集了100萬條數(shù)據(jù)，今年希望能有1000萬條數(shù)據(jù)產(chǎn)出。
在姚卯青的構(gòu)想下，如果能夠有一億條真機數(shù)據(jù)，機器人就可以達(dá)到類比ChatGPT-3的智商，與常見物品、設(shè)備互動，并與人類進行簡單交互。
姚卯青畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程系，曾在Waymo、蔚來汽車等任職。2024年，他加入智元，擔(dān)任合伙人、具身業(yè)務(wù)部總裁、具身研究院執(zhí)行院長，負(fù)責(zé)AI技術(shù)開發(fā)及軟件研發(fā)工作。
成立于2023年的智元機器人，是目前中國估值最高的具身智能企業(yè)，最新估值達(dá)150億，融資方有紅杉中國、高瓴等投資機構(gòu)，也有上汽、比亞迪等車企，以及騰訊這樣的大廠。
作為曾經(jīng)的智能駕駛從業(yè)者，姚卯青認(rèn)為，與智能駕駛相比，具身智能雖然在硬件系統(tǒng)架構(gòu)上非常類似，但在技術(shù)、場景和應(yīng)用等方面都有更大的想象空間，大模型的突破則讓大家看到了具身智能成功大規(guī)模落地的可能性。
他提到，具身智能真正的壁壘在于操控和大腦。而要完成這些，需要大量數(shù)據(jù)，這也是智元成立數(shù)采工廠的原因。他的樂觀估計是，再需要五年，機器人或許就可以進入家庭，而在第一階段，工廠仍是具身智能最大的需求方。
“機器人不是大模型，最終還是要拼硬件、拼制造?！币γ嘣诓稍L中還表示，在機器人實際落地中，管好一萬多個零件的供應(yīng)鏈，實現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)是一大難關(guān)。截至目前，智元已量產(chǎn)下線1000多臺機器人，今年的出貨計劃保持在數(shù)千臺。
在他看來，主流資本已經(jīng)站好隊，留給新成立的公司的機會已經(jīng)不多，目前牌桌上的玩家要做的就是在更快的創(chuàng)業(yè)節(jié)奏下，做差異化，做量產(chǎn)和商業(yè)閉環(huán)。
以下是界面新聞與智元機器人合伙人姚卯青的采訪，略經(jīng)編輯：
大模型讓具身智能的成功初見端倪
界面新聞：你之前在Waymo、蔚來，都是在做智能駕駛，為什么會選擇切入機器人賽道？
姚卯青：現(xiàn)在這么多人從智駕切換到機器人賽道，我可以說是最早做出這個選擇的。大部分人都是從去年下半年到今年上半年才集中開始換賽道，我在2023年就已經(jīng)看到具身智能這個新生事物的潛力和想象力，2024年上半年正式開始做機器人。
在機器人之前，我也嘗試過智能駕駛的創(chuàng)業(yè)，現(xiàn)在比較火的一段式端到端，我在2023年上半年就已經(jīng)著手在做。但當(dāng)時在找融資的時候，就發(fā)現(xiàn)投資人會覺得自動駕駛好像已經(jīng)沒那么性感了。智能駕駛發(fā)展到現(xiàn)在，可以實現(xiàn)的功能還比較有限，商業(yè)模式也比較趨同，最終還是作為供應(yīng)商的角色和車企打交道，生存空間也很有限。當(dāng)時也有人建議我來做機器人，在了解之后，我覺得它的想象空間會更大。
界面新聞：你當(dāng)時覺得轉(zhuǎn)型具身智能的機會點在哪里？
姚卯青：智能駕駛和機器人從硬件系統(tǒng)的架構(gòu)來講是極其相似的，尤其是在電子電器和傳感器這一層。具體的控制器、執(zhí)行器可能有不一樣，但是從域控制器以上的維度來講，兩者的系統(tǒng)和架構(gòu)是高度一致的。所以很多過去在智能駕駛工程上、資源上的積累，其實都可以直接復(fù)制過來。
但從技術(shù)上來說，具身智能更適合做大模型。智能駕駛現(xiàn)在所謂端到端的這些模型，其實都還是小模型。也不是說因為技術(shù)能力不足做不了大模型，而是智能駕駛本身的特點就是低延時、高速、安全要求極高，不能讓推理慢且存在幻覺的系統(tǒng)來控制車輛，這是不可能通過安全測試的，所以大家也只能講講概念。但在機器人上，像現(xiàn)在我們外面跑的一些算法已經(jīng)是大模型，雖然沒有到幾千億參數(shù)，也有幾十億參數(shù)。
界面新聞：所以大模型這波熱潮也讓你對具身智能更有信心？
姚卯青：對，大模型首先確實是一個劃時代的東西。有了大模型，在2023年具身智能發(fā)展早期，谷歌RT-X等幾份工作給大家看到了一個新的范式，機器人不用再分模塊去做感知、規(guī)劃與控制，用一個大模型就可以端到端地解決這一整套系統(tǒng)。
智能駕駛是讓車從一個結(jié)構(gòu)化的道路從A點走到B點，場景是可預(yù)期的，地上有哪些線、哪些交通燈，包括交通規(guī)則也是制定好的。但大家對機器人的想象是和人類一樣的存在，可以在開放世界里執(zhí)行任意任務(wù)。原來為自動駕駛這樣專用功能設(shè)計的系統(tǒng)是無法適用于這種通用智能的，是大模型的出現(xiàn)讓大家看到了一些成功的端倪。
界面新聞：轉(zhuǎn)型后為什么選擇加入智元，你覺得智元和其他公司有什么不一樣？
姚卯青：我當(dāng)時看過很多具身智能的創(chuàng)業(yè)公司，其實最初也沒有特別關(guān)注到智元。后來也是有投資人介紹，交流了幾次發(fā)現(xiàn)，首先智元確實資金比較充足。不得不承認(rèn)，資金是最重要的事情。無論是自動駕駛、大模型，還是具身智能，做這些大賽道，前提就是要有錢。其次智元是有規(guī)劃的，要拿這些錢來堅定投入AI。
雖然整個行業(yè)現(xiàn)在還很早期，但從終局來看，AI能力是必備的，否則機器人就沒有任何用處。雖然算力、算法工程師、數(shù)據(jù)這些都很貴，但當(dāng)時智元已經(jīng)決定一年要用500臺機器人去采數(shù)據(jù)、做大模型。雖然當(dāng)時已經(jīng)有十幾億融資，一年投入這么多在這方面也是風(fēng)險很大的事情，我覺得這是很難的一個決定。
其次智元整個團隊也更加成熟。做公司只有學(xué)術(shù)是不夠的，創(chuàng)業(yè)不只是要做科研，還要做生產(chǎn)制造、采購、供應(yīng)鏈管理，管產(chǎn)品、市場銷售戰(zhàn)略、政府關(guān)系、投融資等等，需要非常綜合的能力。尤其機器人也不是大模型，最終還是要拼硬件、拼制造。現(xiàn)在機器人制造還在一個很初期的階段，要在產(chǎn)業(yè)鏈很不成熟的情況下，帶著供應(yīng)鏈慢慢成長，做出一個穩(wěn)定可量產(chǎn)的產(chǎn)品，你的團隊要足夠成熟和完整。
一億條數(shù)據(jù)和五年
界面新聞：剛才提到的大模型主要是在機器人大腦方面的進步。在本體和小腦方面，最近有一些比較大的進展嗎？
姚卯青：本體的話，我覺得重點還是要看誰的作業(yè)能力進展比較快。運動能力雖然比較博眼球，但對ToB（企業(yè)）客戶來說，做demo、展示極限運動能力這些意義不是很大，他們關(guān)心的還是機器人的負(fù)載、速率、穩(wěn)定性等等，能不能去完成工廠里一些復(fù)雜的、靈巧的，現(xiàn)在需要大量的工人去完成的事情。比如蘋果這種代工廠，全球有幾十萬工人，這對它們是巨大的負(fù)擔(dān)。未來工廠可能每年都有削減5%-10%工人數(shù)量的指標(biāo)要求，這就是具身智能第一階段最大的需求方，去做這些傳統(tǒng)工業(yè)自動化做不到的事情。
界面新聞：你覺得現(xiàn)在市面上的這些做機器人本體和小腦運動控制的公司，他們之間有很大壁壘嗎？
姚卯青：我覺得確實不存在太高的壁壘?，F(xiàn)在即使估值沒那么高，人員沒那么多的公司，做出的demo也完全不輸一些大一些的公司。只要是1.3米左右的機器人，結(jié)合模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法，完全可以去拍一拍demo視頻。
界面新聞：那真正的壁壘在哪里呢？
姚卯青：真正的壁壘肯定在“manipulation”（操控）上，通過操作去完成任務(wù)。因為它要求的精度很高，是更加復(fù)雜的一套組合操作。走路這種能力其實是固定模式的重復(fù)運動，但去完成一個操作任務(wù)，涉及到跟物體的交互，還要深度規(guī)劃、組合各種技能。在這個過程中，和機器人交互的物體也在隨著作用力改變狀態(tài)，機器人要去動態(tài)閉環(huán)地完成這個任務(wù)。
讓機器人翻跟頭，跳起來把自己扔到空中，其實只需要很短的時間，視頻拍十次有一次成功就好了，這些都屬于開環(huán)任務(wù)。但像倒水就是一個閉環(huán)的任務(wù)，機器人要決定什么時候要倒?jié)M了，什么時候該停下。
界面新聞：那想要完成操控的部分，背后需要做一些什么事情？
姚卯青：需要采集大量的數(shù)據(jù)。在采集過程中，一是要學(xué)會這種物理規(guī)律，二是學(xué)會操作時候的接觸位置，三是要學(xué)會操作的技術(shù)。
我們認(rèn)為，采集到一億條數(shù)據(jù)以后，機器人應(yīng)該可以達(dá)到Chat GPT3的智商。去年我們的數(shù)采工廠采集了100萬數(shù)據(jù)，今年希望能夠有1000萬數(shù)據(jù)產(chǎn)出來。
界面新聞：數(shù)據(jù)采集的動作精細(xì)度要求也很高，耗時長。這樣采下去的話，1億條數(shù)據(jù)似乎遙遙無期。
姚卯青：其實也還好，因為進行數(shù)據(jù)采集的機器人數(shù)量還可以增大。如果用1000臺機器人進行規(guī)模化采集，1億條數(shù)據(jù)可能一年時間就能采夠了。
界面新聞：機器人有Chat GPT3的智商是什么效果？
姚卯青：比如二指夾爪的機器人，可以做到對于常見的物品的抓放、擺布、推拉，操作一些常見設(shè)備，也可以和人做一些交互。人通過語言指令的形式，可以讓機器人在環(huán)境中去理解、定位，完成相應(yīng)動作。
界面新聞：那具身智能的商業(yè)化什么時候能到來？
姚卯青：今年應(yīng)該可以出現(xiàn)局部的一些商業(yè)化場景，包括我們內(nèi)部就已經(jīng)在做一些工業(yè)和商業(yè)場景。
界面新聞：你也提到過，五年之后機器人會進入家庭，這個五年是怎么估算的？
姚卯青：一個是數(shù)據(jù)量，我覺得五年就能收集得差不多。另一個是回過頭看大語言模型的話，從2020年左右GPT 2讓大家有了耳目一新的感覺之后，到現(xiàn)在成為一個成熟的產(chǎn)品，甚至現(xiàn)在一些agent能調(diào)用各種應(yīng)用幫你完成任務(wù)，這個周期是五年。那類比到機器人，現(xiàn)在它開始蹣跚學(xué)步，可以去顫顫巍巍幫你抓一些東西，已經(jīng)是一種初期端到端的系統(tǒng)了，而不是寫規(guī)則，用模塊化的方法搞感知規(guī)控，技術(shù)的發(fā)展會不斷加速，我覺得五年的時間是可以暢想一下的。
從demo到量產(chǎn)，管好一萬多個零件的供應(yīng)鏈
界面新聞：你剛才提到機器人和大模型不一樣，最終還是要拼制造。現(xiàn)在很多具身智能公司都選擇自己做工廠、做供應(yīng)鏈，建工廠這件事難在哪里呢？
姚卯青：你要管好機器人的這一萬多個零件。首先供應(yīng)鏈管理不僅僅是說砍價的能力，雖然砍價也重要，但你沒有量，人家都不會搭理你，不會去給你做定制。其次要保證質(zhì)量，造1000臺機器人，做到一致其實是很難的。因為機器人的控制最主要就是在一些動力參數(shù)，像螺絲和結(jié)構(gòu)件這種零部件有誤差，就會嚴(yán)重影響到動力學(xué)模型。還有可靠性，能保證終生壽命維持在幾萬小時，或者核心零部件能保證十萬小時、一百萬小時的運行。
我們在做的時候，前期其實踩了很多這方面的坑。你以為這些參數(shù)設(shè)定好了，找人打樣就行，以為是和汽車一樣有很成熟的供應(yīng)鏈，最后發(fā)現(xiàn)這些供應(yīng)商都太初期了，經(jīng)常干著干著都想自己來做，但作為一個小公司，其實不應(yīng)該什么都自己做，還是要帶著他們成長。
界面新聞：智元現(xiàn)在自己干的部分能有多少呢？
姚卯青：核心的關(guān)節(jié)，還有電路板這些硬件我們會自己設(shè)計，剩下我們更多想做系統(tǒng)的方案設(shè)計和集成。
界面新聞：智元前幾天已經(jīng)開了第一屆供應(yīng)商大會，這對一個初創(chuàng)公司來說也不是很常見。
姚卯青：確實現(xiàn)在已經(jīng)用到了上百個供應(yīng)商，我們需要通過供應(yīng)商大會總結(jié)一下過去一年的量產(chǎn)成果和成績，更重要是對齊我們今年更大的目標(biāo)，讓他們提前在質(zhì)量和產(chǎn)能的規(guī)劃上能夠跟上我們。
界面新聞：今年的目標(biāo)是什么？
姚卯青：我們自己的規(guī)劃是今年有數(shù)千臺機器人量產(chǎn)下線，應(yīng)該是全球來講最大數(shù)量了。我們的優(yōu)勢就在比別人量產(chǎn)的早一些，早踩過一些坑。在量產(chǎn)規(guī)模比較大的情況下，對供應(yīng)鏈才有真正的掌控能力。一方面量大了在開模這些成本上可以分?jǐn)偅刂瞥杀?，另一方面也有更大話語權(quán)，對各種工藝、測試、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)都能提出自己的規(guī)范。
更快的創(chuàng)業(yè)節(jié)奏下，淘汰賽即將開啟
界面新聞：我們談具身智能經(jīng)常會談到兩個其他行業(yè)——大模型，還有自動駕駛。你覺得和這兩個行業(yè)相比，具身智能的創(chuàng)業(yè)節(jié)奏有明顯加快嗎？比如市場會很早就要求看到商業(yè)化的結(jié)果。
姚卯青：確實有感覺到。大模型大家搞了一年才發(fā)現(xiàn)不能商業(yè)閉環(huán)，對具身智能就會有一些杯弓蛇影的情況。和自動駕駛那時候比的話，因為10年前有美元基金，還是存在耐心資本的，現(xiàn)在就少一些。
界面新聞：你會擔(dān)心具身智能也像自動駕駛一樣，剛開始期望很高，但發(fā)展了10年也沒能大規(guī)模落地嗎？
姚卯青：技術(shù)的發(fā)展肯定是有不確定性，說不擔(dān)心是假的。今天沒有人敢說五年后機器人就和人一樣，什么都會、什么都懂，運控和操作能力做的都很完美。但我相信在一些細(xì)分領(lǐng)域，它一定比自動駕駛有更大的機會去先實現(xiàn)商業(yè)落地。本質(zhì)上還是因為車是一個功能已經(jīng)被定義好的明確形態(tài)，對安全性和效率的要求非常高，但機器人的應(yīng)用場景更廣，總能找到一些適合的場景先落地。
界面新聞：整體創(chuàng)業(yè)節(jié)奏的加快會對企業(yè)帶來一些壓力嗎？
姚卯青：肯定是會的。所以明顯能感覺到中國的具身智能公司和美國是很不一樣的氛圍。美國頭部公司可以不斷去融資、做研究，完全不想商業(yè)化的事，按照OpenAI的路徑走。OpenAI這種燒了這么多錢，還沒有盈利的公司在當(dāng)下的創(chuàng)業(yè)環(huán)境中是很難存活下來的。
界面新聞：中美之間具身智能公司在估值上也有差距嗎？
姚卯青：中國和美國差太多了。我們的能力應(yīng)該和美國頭部的人形機器人團隊相當(dāng)，但在硅谷的估值體系下，美國公司的估值確實比國內(nèi)高很多。
界面新聞：你會不會覺得大家對中國公司的要求太高，又太卷了？
姚卯青：中國公司就是太卷了。
界面新聞：那你認(rèn)為未來中美在具身智能賽道上會是怎樣的競爭關(guān)系？
姚卯青：我覺得一定是中國公司勝出。因為機器人就是一個硬件制造業(yè)，你看新能源汽車、無人機現(xiàn)在已經(jīng)沒有美國什么事情了，這個只是歷史的反復(fù)上演而已。而且美國的制造業(yè)是越來越弱的，加上中國的產(chǎn)業(yè)鏈和高素質(zhì)的工程師學(xué)者越來越多，這是一個此消彼長、差距越來越大的一個過程。
界面新聞：你們怎么看這個大廠未來可能要下場做具身智能這件事情？特別是騰訊也投了你們，上汽、比亞迪也都在投你們，未來會不會被他們收購？
姚卯青：收購肯定不可能的，在中國這個市場里面不存在估值100 多億的公司被收購。我們肯定是要去上市，但上市不是我們的終極目的，是為了支撐我們實現(xiàn)我們的長期愿景。大廠來做機器人的話，和大模型不同，大的互聯(lián)網(wǎng)公司不太會做硬件，包括字節(jié)也明確說自己不會去看硬件這些重資產(chǎn)的東西。
未來我覺得具身智能賽道肯定也不會只有我們一家活下來，但是估計現(xiàn)在這么多創(chuàng)業(yè)公司也就會剩下兩三家，因為主流的資本都已經(jīng)站隊了，新出來的創(chuàng)業(yè)項目持續(xù)融資的難度會大不少。
界面新聞：這意味著現(xiàn)在具身智能賽道開始進入一個冷靜期了嗎？
姚卯青：肯定是開始會進入收斂，然后一些同質(zhì)化的公司拿錢就會越來越難，或者只能拿個一輪兩輪。到后面大家如果沒有差異化東西出來，也沒有量產(chǎn)或者商業(yè)化閉環(huán)，慢慢就會開始淘汰了。
界面新聞：你覺得是做軟件還是硬件的企業(yè)會活得更長一些？
姚卯青：我覺得號稱只做大腦的公司應(yīng)該比較困難一些，因為一這個耗錢，二它這個東西很難去商業(yè)化。做硬件的話投入稍微小一點，跟跑可能還能堅持的時間久一點，歷史上也不乏跟跑然后能跟上的例子。但一個公司如果只是做一米三的機器人，只做運動控制，那應(yīng)用場景確實會比較有限。
界面新聞：所以你覺得智元是一個領(lǐng)跑的位置。
姚卯青：是的。
界面新聞：最近智元也宣布了很多合作，包括和階躍星辰還有Physical Intelligence，在合作這件事情上是怎么看的？
姚卯青：我們是很開放的，不會擔(dān)心合作方和我們將來產(chǎn)生商業(yè)上的一些競爭和沖突，更多是我們希望去利用他們一些已有的能力來為我們的行業(yè)做賦能。比如階躍用幾萬張卡訓(xùn)練出基礎(chǔ)模型，我們就沒有必要從頭再干一遍，那就看能不能利用它的多模態(tài)大模型來賦能我們機器人的大腦。
像Pi的話，具身智能的算法本身還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到終局，必須要以開放的心態(tài)跟進現(xiàn)在最主流的一些方向，和最有可能成為將來頭部玩家的一些人去組建一個好的生態(tài)。將來其實我們也并不排斥說，有一個特別好的算法大腦，我們?nèi)ヮA(yù)裝到我們的機器上去賣給用戶，這也是一個好的模式。