宇樹科技創始人王興興：機器人AI還沒突破臨界點是當前最大瓶頸，五年內能有終端產品出現
2025-1-3 來源：- 作者：-
從資本市場近期表現看，人形機器人概念持續火熱，部分公司漲停連板。花旗全球洞察分析師指出，預計未來25年，人形機器人市場規模將達到驚人的7萬億美元。
與此同時，人形機器人部分產品也已開始出售交付，大有批量“進廠打工”趨勢。如2024年5月，特斯拉研發的二代Optimus人形機器人已進廠實訓，計劃2025年年底前量產銷售。在國內，如宇樹科技、達闥科技等廠商也均已布局。
除了工業領域，人形機器人離我們的生活還有多遙遠，何時能“飛入尋常百姓家”？當前行業發展難點又有哪些？
近日，杭州宇樹科技有限公司創始人兼CEO王興興接受了《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）采訪。
NBD：去年國內很多人形機器人“進廠打工”，您怎么看這個現象？宇樹人形機器人的落地現狀和未來規劃是怎樣的？
王興興：我覺得這是一個趨勢。我們過去幾個月與蔚來的汽車工廠有合作，就現場部署了人形機器人做現場搬運。這個領域目前基本處于試點階段，大家覺得這個方向有價值，就共同推進落地部署，不過目前還沒有到真正的商業閉環階段。
我們公司主要是賣本體，如果是做科研教育、AI公司或者個人買來玩，我們完全歡迎。
但工業領域也在推進，比如我們希望去工廠幫忙做一些簡單的生產裝配，或者一些簡單的搬運工作，蔚來汽車工廠就是典型例子。我們其實沒有給自己定目標或者逼迫那么緊，還是尊重整個市場的反應，等技術、產品和大家接觸到一定程度了，已經有一些更好的商業勢頭了，我們再大規模去推廣。
NBD：在人形機器人技術迅速發展的當下，面臨的最大瓶頸是什么？目前人形機器人應用領域中，哪些方面有可能實現突破性進展？
王興興：當下的最大瓶頸，包括人形機器人、四足機器人等，是基層AI在全球范圍內都沒有達到一個像初代GPT或者初代通用AI的能力，這也是目前整個行業最大的問題。
目前機器人本身，比如雙臂機器人或者工業機器人，如果加了AI以后產生的能效比人低，如速度比較慢、精度比較差、能干的活比較少，其實很難替代人在工業領域的價值，整個商業閉環沒法跑通。
如果機器人AI的能力能突破一個臨界點，工廠基本工序能跑起來了，而且效率比較高，價格也比較便宜，可以實現商業閉環并大規模推廣，我覺得是最有價值的。
當然，目前硬件方面也有些挑戰，比如硬件的機械臂負載能力不夠，精度不太夠，成本有點高，但這只是工程上的問題。
所以，最大的問題還是整個機器人AI沒有突破一個臨界點，目前在具身智能或者機器人AI這個領域，當下大家還覺得機器人有點笨拙，只能干一些固定的活，但我個人比較樂觀。再過三四年，不會超過五年，比如在工業或服務業，能有終端產品出現。
NBD：近期人形機器人火熱至極，但公司早期也不看好人形機器人，請問宇樹是怎樣調整發展戰略的？
王興興：2020年以前就有很多投資人問我，你們做不做人形機器人，我非常斬釘截鐵地說不做，但為什么我們2023年初又開始做人形機器人了？
其實最早在2009年和2010年，我自己做過小的仿生人形機器人，當時遠沒有達到我的預期，最大原因是當時全球人形機器人的控制技術不是特別理想，性能上不去，沒辦法看到實用價值，當時我就堅持不做人形機器人。
但到了2021年、2022年，全球科技對人形機器人非常關注，并且在2022年底大語言模型出來以后，AI技術產生了質變，已經看到AI賦能機器人帶來的潛力。大家可能想象不到，2022年底，我們還沒做人形機器人，但已經有一些客戶找上我們想買人形機器人。我覺得社會的共識、熱度，客戶對它的期待程度，已經足夠了，所以我們2023年開始正式做人形機器人。
我們一直希望公司的商業化是相對比較正向和積極的，本身產品是有人愿意采購、社會對它有認可度的。當年選擇做四足機器人，是因為行業已經有些苗頭了，現在選擇做人形機器人也是基于這樣的情況。
NBD：從目前人形機器人的研發來看，大模型可重點解決哪些技術問題？主要應用在哪些方向？大模型和人工智能的應用有望降低研發成本嗎？
王興興：目前大家說大模型，一般在說大語言模型或者多模態模型，實際上這部分是可以給機器人用的，2023年我們就結合了OpenAI的大語言模型接口，但實際上大語言模型本身是機器人模型的一部分，并不是全部。
比如跟機器人溝通的時候，肯定需要語言部分，但實際上我個人認為機器人的AI模型，本質上和語言模型還是有很大區別。舉個最直觀的例子，在工廠里做事的機器人，完全可以不說話，我給它一個任務，它只要能干活就行了，我并不需要讓它說話。
機器人具身智能的核心在于其執行任務的能力，而不僅僅是對話。手機已經可以完成簡單的對話任務，因此機器人需要更高級的功能。但這部分訓練其實跟大語音模型沒多大關系，更多依賴于模仿學習，而且這個模型結構跟大語言模型結構也偏差比較大。這是目前大家已經看到的方向了，但是整個體系沒有大語言模型那么成熟。
在機器人具身智能領域，每家公司的想法都不太一樣，技術路線和共性都不太一樣，這就導致了其實很難評價發展路徑是正確還是錯誤。
舉個最簡單的例子，在大語言模型圈，ChatGPT模型出來以前，就有非常多語言模型結構，但大家現在已經忘了，因為發現GPT模型的架構更有價值的。現在人形機器人具生智能有點像ChatGPT出來的前一兩年，大家已經發現了這個方向，要往這個方向做，但還沒有哪家敢說自己的方向絕對正確。
NBD：隨著AI技術不斷進步，對未來機器人高效輔助人類工作方面，您有什么期待？
王興興：“干活”是分好幾個階段的，目前AI模仿學習，做一些固定工序的事情，已經完全可行。前段時間特斯拉展示過，在某個時間將一件東西拿到這里，這個技術很多公司都能做，而且可以接近100%成功率。如果換件事，就要有新的數據去做新的訓練，但這類事情已經能做簡單的商業化了。
更進一步的話，還是希望機器人能在工廠里做更復雜的事情。比如把零部件更好地裝在一起或拆了，現在都不在話下，而要做更復雜的事情，我覺得可能要到明年后年了。
更往前一步，就希望機器人能通用，隨便找一個機器人，我只要給它看一張照片，就可以把產品裝起來；或者把一個機器人帶到你家里，不知道你家原本什么樣子，就知道洗衣做飯，把房間整理好。
NBD：當前互聯網大廠、巨頭等都在加速進軍機器人領域，您覺得中小公司的機會在哪？貴公司商業化進展預期如何？
王興興：我們公司成立至今已有8年時間，早期對于未來趨勢和方向還沒有那么清晰的認識，但經過幾年的發展，尤其是與國內外多家大公司接觸后，我逐漸意識到，對于中小公司來說，保持對前沿技術的敏感性、預見未來并保持靈活性是至關重要的。如果能夠預測未來1-5年的技術發展、產品形態和市場格局，并提前做好準備，那么公司至少能夠穩定發展。雖然不能保證成為行業第一，但能在早期階段有一席之地。
相比之下，大公司由于內部流程復雜，資源和溝通可能不夠順暢，有時候甚至在招聘方面也不如中小公司靈活，這限制了他們的快速發展。
對于商業化，我們公司一直非常重視，并不斷探索合適的商業模式。公司2016年成立，我們在2017年開始接受四足機器人的預訂訂單，2018年開始正式發貨，這表明我們一直將商業化放在重要位置。無論是四足機器人，還是人形機器人，我們都是以市場需求為導向進行研發的。
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