今天想给大家泼点冷水，但目的不是冻死大家，而是让大家冷静一点。
大家可能都感觉到了，过去1-2年，具身智能和机器人是投资最火的赛道。一级市场里，它几乎成了每个投资人“必须参与、必须布局”的领域。
但是在这么热的情况下，一方面，我们要达成共识：热度是有理由的，这波赛道确实值得关注；另一方面，也需要思考：热潮背后，哪些是真价值，哪些只是表象。
具身智能的进化路线
今天我们谈的人形机器人、具身智能，其实代表了机器人产业的一次重启。
我们看到，最近有不少机器人公司，在排队上市或者融资。这一波，基本上是十年前那波机会的延续和升级。
上一波机器人技术，大家强调的概念是“灵巧、协作”，目的也是区别于传统工业机器人——它们的特征是什么？
用今天具身智能的视角来看，它们基本上是规则驱动（rule-based）的，解决特定场景问题，结构化程度高，泛化能力有限。它们有一点智能，但很少涉及多模态感知（CV）和更复杂的自适应能力。
而今天，我们的期待已经不只是灵巧和协作，而是机器能不能像人一样理解世界、执行任务，甚至最终走向AGI（通用人工智能），乃至更高层级的智能形态（ASI，super intelligent）。
AGI是什么？AI和机器能做的事，达到了人的水平，基本上可以完全把人替掉。再往后就是ASI（超级智能），机器的智能可能会超过人类，人类已经很难理解它的决策过程，就像猴子理解不了人一样。
从技术路径上看，早在2022年，我们提出了通向AGI的三个大致阶段。
先是信息智能，也就是现在大家看到的大模型；
然后是具身智能，本质上是强化学习，让AI不只会“想”，还要会“做”。
再往后，会出现新的智能形态，但具体是什么，还没有定论。
这几年大家争论得很激烈的一个问题是：为什么要做人形机器人？人形是不是最优解？
站在我们的角度，人形代表的是我们对机器人智能水平的最高期待，但它未必是当下最经济、最实用的形态，但它是上限目标，是我们心中那颗“皇冠上的明珠”。只要你能把人形机器人真正做好，说明你的技术能力已经走到了非常高的位置。
热度能持续多久？
很多人会问，这一轮具身智能，热度为什么能持续这么久？
如果看技术成熟度曲线，很多新技术在达到热度顶峰后，两三年内就会明显降温。
自动驾驶就是一个例子，2016年开始大量创业和融资，2019年左右进入低谷，市场情绪急转直下，甚至有极端声音认为，部分自动驾驶公司就该破产，半毛钱都不值。
但具身智能从2023年开始，到现在热度还在持续，比如银河机器人、智元机器人等。背后有几个现实原因。
第一，二级市场环境好。
大家现在热情很高，资金流动性也不错，上市窗口很大。很多人认为，这是“连续创新项目”的好机会。英诺也投资了一些相关项目，当初都是小几千万估值入场，现在赶上了上市窗口。
第二，国内公司长期难以对标美国，但开始出现突破。
过去，中国的机器人和具身智能项目，很难和美国项目的估值做对标。举个例子：中国头部的火箭公司，一级市场估值普遍在100-200亿元，而美国的SpaceX已经超过7000亿美金。
在AI领域也是类似情况：Anthropic最新融资估值3000–4000亿美金，OpenAI更是7000亿美金。中国的大模型企业虽然不低，但和美国对标公司相比，还有不少差距。
有意思的是，直到去年Q2-Q3，中国头部机器人项目的估值，不但不比美国便宜，甚至还更贵。但去年Q3-Q4，Figure（总部美国）一轮融资，就把26亿美金估值拉到390亿美金，涨幅惊人，相当于一级市场直接拉到小3000亿元。
这给国内的具身智能赛道，带来很大想象空间。
虽然现在市场很热，但我们也得冷静想一想：这波热潮会不会是一场泡沫？会不会像过去的元宇宙、O2O 或移动互联网那样，经历大起大落，甚至大规模衰退？
泼三盆冷水
在热度背后，我觉得有几盆冷水是必须要泼的。
第一，今天的具身智能模型，其实非常“窄”。
去年最热的VLA模型，通常只覆盖一项技能，或者少数几项技能的组合。如果你希望机器人什么都能做，那需要成百上千个小模型，而且无法泛化。
第二，高质量数据严重不足。
图像领域有ImageNet这样的数据集，有上千万规模的人工标注的高质量数据，但真实世界、可用于具身智能训练的高质量数据，到底有多少？这个问题没有人能给出一个确定答案。
第三，规模化训练能力门槛很高。
大模型的能力，很大程度来自规模。但真正有能力长期做预训练、掌握算力和数据资源的团队，非常少。多数公司只是基于现有开源大模型做微调，离底层能力还有距离。
哪些公司已经赚钱？
今天在具身智能领域，已经出现了三波主要的人才：
第一波，本体派，更擅长机器人“物理硬件本体”。
大多来自高校的机械学院、自动化学院或者机电学院。他们擅长机械和硬件，但对AI的理解有限。
第二波，CV（计算机视觉）派。
很多有名的老师都来自这个背景，他们的研究多是十年前的技术，几乎没有接触过大模型，但现在在具身智能里非常抢手。
第三波，自动驾驶派。这一波最受欢迎。
原因很简单——大家看到埃隆·马斯克先做了特斯拉，然后做了Optimus，就觉得这是一个成功路径，仿佛做自动驾驶和具身智能是一回事，所以自动驾驶背景的人在行业里最吃香。
但说到国内的自动驾驶企业，真正能像特斯拉那样做端到端的公司其实不多。别看有的企业讲得头头是道，但你要问：他们基因里真的懂AI吗？
最近几个月，从投资界到创业者，大家开始形成新的共识：大模型开始进入具身智能领域，有望催生新一波创业力量。
这里面谁能跑出来？落地是灵魂挑战。你的产品解决了什么实际问题？客户愿意让你的机器人进入他们的工厂、场景吗？愿意为它付钱吗？
我们至少看到两家曾经被视作明星的具身智能公司，因为无法真正落地，都被客户踢出了场景。再牛的明星公司，如果解决不了实际问题，也只能被淘汰。
我说一下大模型与具身智能结合后，哪些领域有机会赚钱。
首先，供应链类的公司是有收入的。
像我们投资的一些本体企业，去年的销售情况非常好，有些企业在短短两三年内，完整交付了上千台机器人，收入也相当可观。
至于具身智能小脑企业（运动控制等）——他们能落地吗？能赚钱吗？很难。
做“大脑”企业有一定市场，比如我们投的千诀科技，就有大量合作伙伴在用它的核心技术。
本文来自微信公众号 “铅笔道”（ID：pencilnews）
