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對話智元合伙人姚卯青:具身智能淘汰賽即將開啟|界面新聞 · 科技

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(jī)器人谷的數(shù)采工廠里,采集人員正在操縱機(jī)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(jìn)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(jī)數(shù)據(jù),機(jī)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(jìn)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(jī)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(jī)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(jī)器人或許就可以進(jìn)入家庭,而在第一階段,工廠仍是具身智能最大的需求方。

“機(jī)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(jī)器人實(shí)際落地中,管好一萬多個零件的供應(yīng)鏈,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;慨a(chǎn)是一大難關(guān)。截至目前,智元已量產(chǎn)下線1000臺機(jī)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(jī)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)。

智元機(jī)器人合伙人、具身業(yè)務(wù)部總裁、具身研究院執(zhí)行院長 姚卯青

以下是界面新聞與智元機(jī)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(jī)器人賽道?

姚卯青:現(xiàn)在這么多人從智駕切換到機(jī)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(jī)器人。

在機(jī)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(shí)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(jī)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(jī)會點(diǎn)在哪里?

姚卯青:智能駕駛和機(jī)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)行器可能不一樣,但是從域控制器以上的維度來講,兩者的系統(tǒng)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(shí)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(shí)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(diǎn)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(jī)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(shí)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(jī)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(diǎn)走到B點(diǎn),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(jī)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(shí)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(shí)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(jī)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(jī)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(tuán)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,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(jī)器人也不是大模型,最終還是要拼硬件、拼制造。現(xiàn)在機(jī)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(tuán)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(jī)器人大腦方面的進(jìn)步。在本體和小腦方面,最近有一些比較大的進(jìn)展嗎?

姚卯青:本體的話,我覺得重點(diǎn)還是要看誰的作業(yè)能力進(jìn)展比較快。運(yùn)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(yùn)動能力這些意義不是很大,他們關(guān)心的還是機(jī)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(jī)器人本體和小腦運(yùn)動控制的公司,他們之間有很大壁壘嗎?

姚卯青:我覺得確實(shí)不存在太高的壁壘。現(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(jī)器人,結(jié)合模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)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(shí)是固定模式的重復(fù)運(yùn)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(jī)器人交互的物體也在隨著作用力改變狀態(tài),機(jī)器人要去動態(tài)閉環(huán)地完成這個任務(wù)。

讓機(jī)器人翻跟頭,跳起來把自己扔到空中,其實(shí)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(jī)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(jī)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(shí)也還好,因為進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的機(jī)器人數(shù)量還可以增大。如果用1000臺機(jī)器人進(jìn)行規(guī)?;杉?,1億條數(shù)據(jù)可能一年時間就能采夠了。

界面新聞:機(jī)器人有Chat GPT3的智商是什么效果?

姚卯青:比如二指夾爪的機(jī)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(jī)器人在環(huán)境中去理解、定位,完成相應(yīng)動作。

界面新聞: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(jī)器會進(jìn)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)器人,做到一致其實(shí)是很難的。因為機(jī)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(yùn)行。

我們在做的時候,前期其實(shí)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(shí)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(shí)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(jī)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)?,控制成本,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(shí)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(jī)器人就和人一樣,什么都會、什么都懂,運(yùn)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(jī)會去先實(shí)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(jī)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:中國美國差太多了。我們的能力應(yīng)該和美國頭部的人形機(jī)器人團(tuán)隊相當(dāng),但在硅谷的估值體系下,美國公司的估值確實(shí)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: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(jī)器人就是一個硬件制造業(yè),你看新能源汽車、無人機(jī)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(shí)現(xiàn)我們的長期愿景。大廠來做機(jī)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(jìn)入一個冷靜期了嗎?

姚卯青:肯定是開始會進(jìn)入收斂,然后一些同質(zhì)化的公司拿錢就會越來越,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(diǎn),跟跑可能還能堅持的時間久一點(diǎn),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(jī)器人,只做運(yùn)動控制,那應(yīng)用場景確實(shí)會比較有限。

界面新聞:所以覺得智元是一個領(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)模型來賦能我們機(jī)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(jìn)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(shí)我們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(jī)器上去賣給用戶,這也是一個好的模式。

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