判断人形机器人商业化前景 不宜刻舟求剑

人类的每一次科技和产业革命，背后总伴随着资本泡沫的起起伏伏。

1996年，时任美联储主席格林斯潘对互联网行业发出了“非理性繁荣”的警告；但在2000年，格林斯潘却改口称，“互联网代表新经济，资本配置合理”。

这一言论成为助推互联网泡沫的最后一级火箭，将当时的全球第一股思科捧上了5550亿美元市值的宝座，至今无法填权。但另一方面，互联网也孵化了一批伟大的企业，谷歌、Meta、亚马逊，三家公司当前总市值恰好在5.4万亿美元左右，是当年思科顶峰的十倍。

诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁事后总结：“互联网的变革性判断正确，但商业化兑现的速度总是被严重高估。”

类似的矛盾还出现在十年前国内的新能源车行业上。

当比亚迪早期因冬季续航焦虑被市场抛弃时，谁人能想到，如今的电池能量密度已经提升了三倍。很难想象，出租车、网约车等营运车辆不使用纯电新能源车。

朱啸虎说，没有人会花数十万买一个会翻跟头的玩具。问题是，十年后，人形机器人是否依然是那个“十几万的玩具”？

或者换句话说，将暂时的泡沫现象，或纯粹的技术短板，放大成商业化的伪命题，是否也是一种刻舟求剑的论断？

从现实角度而言，人形机器人并不缺乏商业化场景。

例如，一个公认的人形机器人理想商业化场景，是失能老人的陪护。

人形机器人有人类的外表，人格化的交互，能24小时不间断工作，不怕脏，不怕累，甚至承受失能老人的脾气与不理解，帮助人们斩断“孝心”与“耐心”的螺旋式损耗。

从商业化可行性的角度，一位一线城市陪护的日均酬劳在300-400元。而若24小时不间断陪护，两班甚至三班倒的陪护成本，一年将轻易超过10万、20万元。因此即便按现在的价格，花10万元购买一个人形机器人，是一个能算清楚账本的商业化闭环。

当然，前提是它能完成高难度的陪护。市场确实需要一款真正可全面商用的“人形机器人”产品。就当下的人形机器人来说，其能力还远远不匹配。

人形机器人技术攻坚有三座大山，运动控制层（小脑），感知决策层（大脑）和成本优化层。在运动控制层，部分精于运动控制的人形机器人厂牌已经实现了每秒1000次的姿态微调。然而，人类通过脊髓反射能实现的每个肌肉的收缩频率约在200次，通过小脑实现的肌肉张力调整能达到每秒20-50次，加上人身上数以百计的骨骼肌，60亿的肌纤维，其运动能力仍然远远超过机器人的能力。

感知决策层更是最明显的短板。据Coatue报告，机器人场景数据集仅240万，而AIGC语料却能轻松达到十万亿级。这也是目前头部机器人企业纷纷在实体和仿真训练中同步累计数据的原因。

在成本端，过去一段时间，减速器与行星滚柱丝杠等零部件的国产化，已经使得人形机器人的集成成本降至10万-20万区间。但是，真正的人形机器人，需要更好的大小脑，更为强化的视觉算法、触觉传感器，甚至电子皮肤，长续航电池等。而加配零件和集成卓越能力的成本，让真正意义上完美人形机器人的价格，对于普通消费者来说，仍然遥不可及。

不过，话说回来，若产业、资本不躬身入局；若没有政府、企业为主体的场景支持，人形机器人的遥远未来，也只能是镜花水月。

过去一年中，许多人形机器人企业开始进入车厂的总装车间试训。在过程中，他们发现，大型制造业工厂往往建设于沿江沿海地区，因空气环境的湿度、盐度较大，容易对人形机器人关节零部件造成锈蚀，于是及时更新了人形机器人执行器的材料，使其刚性和耐用性有所提升。

类似的“技术升级”有很多，但总避不开在人形机器人商业化的绝对早期阶段，先行先试，摸着石头过河。

作为基金管理人，朱啸虎有自己的“立场”。但也许他只是做了一道题：关于投资是“吃鱼头，吃鱼身和还是吃鱼尾”的选择。

而人形机器人的发展，有泡沫、有低潮，一定也会有未来，就像人们总是高估短期行业商业化的可行性，而低估行业长期爆发的可能性。

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