隨著自動(dòng)駕駛和飛行汽車技術(shù)的不斷進(jìn)步，具身智能正成為汽車行業(yè)的新寵，引領(lǐng)著新一輪的投資熱潮。具身智能，簡而言之，是指具備物理形態(tài)的人工智能系統(tǒng)，其獨(dú)特之處在于能夠通過視覺、聽覺、觸覺等類人感知方式理解物理世界，并據(jù)此作出行動(dòng)，與物理世界進(jìn)行交互，持續(xù)積累知識(shí)和技能，形成智能，從而主動(dòng)探索、認(rèn)識(shí)和改變世界。
從產(chǎn)品形態(tài)上看，具身智能不僅限于人形機(jī)器人，還包括輪式機(jī)器人、四足機(jī)器人、寵物機(jī)器人以及自動(dòng)駕駛汽車等。然而，人形機(jī)器人因其高度模擬人類的能力，被視為具身智能的最佳載體，吸引了眾多企業(yè)的布局。今年以來，國內(nèi)已有近十家車企涉足具身智能領(lǐng)域，其中包括一些傳統(tǒng)車企巨頭。不少產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的核心高管離職后，也紛紛投身具身智能創(chuàng)業(yè)。
12月26日，廣汽發(fā)布了自主研發(fā)的第三代具身智能人形機(jī)器人GoMate。這款全尺寸的輪足人形機(jī)器人采用了可變輪足移動(dòng)結(jié)構(gòu)，能在四輪足和兩輪足兩種模式下自由切換。四輪足模式下，機(jī)器人高度約1.4米，能進(jìn)行上下樓梯、爬坡、單邊越障等操作；兩輪足模式下，高度可達(dá)1.75米。廣汽自2022年起就啟動(dòng)了智能機(jī)器人研發(fā)，作為其“三維立體交通-地面移動(dòng)出行-室內(nèi)外移動(dòng)”全鏈條場景的一部分，并選擇關(guān)鍵零部件全棧自研，以確保核心技術(shù)和成本可控。
特斯拉在具身智能領(lǐng)域也早有布局。2021年的“特斯拉AI Day”上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克提出了人形機(jī)器人項(xiàng)目，并于次年發(fā)布了“Optimus”原型機(jī)。馬斯克設(shè)想，未來機(jī)器人不僅能用于家庭、做飯、修剪草坪和照顧老人，甚至還能成為人類的伴侶。特斯拉一直在持續(xù)改進(jìn)Optimus機(jī)器人的性能，最近一段視頻顯示，Optimus機(jī)器人在沒有使用視覺系統(tǒng)的情況下，已能在布滿雜草與落葉的斜坡上自如行走，沒有摔倒。特斯拉計(jì)劃今年底開始小批量試產(chǎn)Optimus機(jī)器人，最早明年底之前對(duì)外銷售，未來大規(guī)模鋪開后，成本有望降至2-3萬美元。
在國內(nèi)，比亞迪、長安、小鵬、上汽、奇瑞等本土車企，以及地平線、速騰聚創(chuàng)等供應(yīng)鏈企業(yè)，也在紛紛加碼具身智能。比亞迪具身智能研究團(tuán)隊(duì)成立于2022年，已開發(fā)完成工藝機(jī)器人、智能協(xié)作機(jī)器人、智能移動(dòng)機(jī)器人、類人形機(jī)器人等產(chǎn)品。長安汽車在廣州車展上宣布，計(jì)劃5年內(nèi)投入超500億元，2026年前推出長安飛行汽車產(chǎn)品，2027年前發(fā)布人形機(jī)器人產(chǎn)品。理想汽車CEO李想也表示，理想汽車肯定會(huì)做人形機(jī)器人，但目前還不是時(shí)候。
除了整車廠，今年還涌現(xiàn)了一批智駕高管投身具身智能創(chuàng)業(yè)。理想汽車前智能駕駛產(chǎn)品總監(jiān)趙哲倫、地平線前副總裁余軼南等人成立了維他動(dòng)力（北京）科技有限公司，投身具身智能賽道。原小米汽車自動(dòng)駕駛產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人劉方也離職創(chuàng)立了北京阿米奧機(jī)器人科技有限公司。還有文遠(yuǎn)知行前COO張力、原阿里達(dá)摩院自動(dòng)駕駛負(fù)責(zé)人陳俊波等人，也選擇了投身具身智能。
具身智能的快速發(fā)展，得益于AI大模型的進(jìn)步和政策的大力支持。據(jù)Virtue Market Research數(shù)據(jù)，2023年全球具身智能市場規(guī)模約為35億美元，預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到94億美元，年復(fù)合增長率達(dá)15.2%。其中，中國人形機(jī)器人市場規(guī)模預(yù)計(jì)到2030年將增長至近370億元，2024-2030年年均復(fù)合增長率超60%。整車廠發(fā)展人形機(jī)器人，具有技術(shù)互通、資源共享、降低制造成本與加速開發(fā)等多重優(yōu)勢。
然而，具身智能的發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)。在核心技術(shù)、成本控制、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、落地場景以及供應(yīng)鏈完整性和成熟度等方面，均存在諸多難題。算法層面，具身智能仍處于多種路線并存階段，尚未形成統(tǒng)一。硬件層面，盡管感知硬件、計(jì)算硬件和執(zhí)行硬件已具備一定成熟度，但針對(duì)具身智能行業(yè)，仍存在獨(dú)特挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)層面，高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)于提升機(jī)器人的環(huán)境理解能力、智能決策水平以及動(dòng)作的精準(zhǔn)度與流暢性至關(guān)重要，但現(xiàn)實(shí)世界中獲取這些數(shù)據(jù)并不容易。
