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最强AI应用层投资机会？趁概念大火前，了解如何布局人形机器人！
2024.08.26
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为什么人形机器人突然就火起来了呢？其实人形机器人也不是什么新鲜玩意儿，早在二十年前，波士顿动力就已经在研究人形机器人了。但二十多年来，技术虽然也有进步，但却乏善可陈。直到最近，生成式人工智能的出现，让我们看到了人形机器人在技术上有突破的可能，他的商业前景一下子光明了起来。#AI #人形机器人 #Robot #TSLA #特斯拉
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视频一开始，我们先来看两张图。这张图是大摩总结的过去十年推出的人形机器人产品，可以看到，最近这两年的新产品如雨后春笋般出现，而且推出的频率似乎越来越快。2022年有3个，2023年有7个，而2024年刚过半，就有5个产品了。
另一张图展示的是企业在财报会议上，对于人形机器人的讨论，也可以看到，最近这半年里，企业对于人形机器人的兴趣也有了一个巨大的提升。
那为什么人形机器人突然就火起来了呢？其实人形机器人也不是什么新鲜玩意儿，早在二十年前，波士顿动力就已经在研究人形机器人了。但二十多年来，技术虽然也有进步，但却乏善可陈。直到最近，生成式人工智能的出现，让我们看到了人形机器人在技术上有突破的可能，他的商业前景一下子光明了起来。
有人说，我们现在只是处于人工智能 1.0革命，它的特征是完成知识类的任务，取代白领的工作。而人形机器人的出现，将会是人工智能 2.0革命，它的特征是完成物理上劳动力相关的任务，取代蓝领的工作，更大程度地提升人类的生产力。
可以看到，人型机器人的上限极高，并且已经来到了一个商业发展的拐点上。那这么重要的人工智能科技，我们作为投资者就不能不关注了。这期视频，我们来对人形机器人做一个深度的分析。在接下来的20分钟里，我会回答这么几个问题：第一，为什么人型机器人才是未来？其他形态，比如机械手臂难道不可以吗？第二，为什么技术在现在出现了突破？它真的可实现吗？它实现起来的难度又在哪儿呢？第三，它的商业化进程会如何？哪些工种会被率先取代？哪些相对安全？第四，人形机器人赛道都有哪些投资机会，我们投资者应该如何提前布局呢？相信看完这期视频之后，你就能对人形机器人，做到心中有数。
咱们先来回答这么一个问题，为什么这个机器人要做成人形的？事实上对于这个问题，在此之前，行业内一直是充满争议的。
像李开复对此就有非常强烈的质疑。他认为，人形机器人只是对科幻片迷恋的结果，这些创业者并没有从商业的角度去思考问题。他说，我们人类实在太过自恋了，认为它就要两个手两个脚，但它真的需要吗？有两个轮子，它不会走得更好吗？机器人只要有商业价值就行，就是说一个炒菜机器人，肯定长得像个锅，一个洗碗机器人肯定长得像个洗碗机，一个工业的机器人肯定长得像个机器。它们没有必要非得长得像人。
这个质疑似乎有些道理。如果我们专门做特定用途的机器人，那不仅技术难度会小很多，成本也会更低，甚至在某些特定任务上效果还会更好。那为什么非要把机器人做成人形呢？
之所以这么多创业者，包括马斯克本人，对人形机器人这么执着，其实归根到底还是为了更好地实现它的商业价值。这是因为，人形机器人相比于单一应用机器人来说，有几个压倒性的优势。
第一个优势，是只有人形的机器人才能做成一个通用机器人。咱们就说炒菜这个功能，李开复认为，炒菜机器人长得像个锅就行了，但你扪心自问，你炒菜的时候真的只是炒个菜而已吗？你是不是还要打开冰箱，从冰箱里选中你要的食材，然后洗菜，切菜，备菜，再然后才开始炒菜做饭？做完之后，你还要把它盛出来放在盘子里，再把火关掉。这么多的动作，光靠一个长得像个锅一样的机器人，显然是不可能完成的。
而人形机器人就灵活的多了，只要他足够聪明，上面说的这些问题都不在话下，至少在硬件上没有任何的障碍。不仅如此，这个机器人炒完菜之后，它还可以去洗碗，去叠衣服，去清扫房间。所以，一个人形的机器人把所有任务通通给解决，而如果只是一个单一应用机器人的话，那么你家里还要配备各种各样的机器人，从商业的角度来看，这显然也是不现实的。
一个通用机器人，除了能做的事情多以外，还能对现实环境有最大的兼容性。我们这个世界所有的工具和场景，都是按照人的体型特征来设计的，所以做成人形的机器人，可以让他很快地融入这个环境，并使用各种各样的工具。而如果它不是人形的，比如是个轮式机器人，或者是个只有50厘米高的机器狗，那么他们工作起来就有极大的场景限制。就比如上下台阶这个场景。在我们的现实生活中，上下台阶是最常见的场景之一，但如果是一个轮式机器人，很显然就实现不了。我们换句话来说，就是如果一个应用场景突然多出了一个台阶，或者多了一个障碍物，那么原本能用的机器人，可能就彻底失效了。
所以黄仁勋说，人形机器人是最容易适应世界的机器人，因为这个世界是人类按照自己的模样建立的世界。因此，无论是功能的通用性，还是对现实环境的兼容性，人形机器人，就是最能够以最小的资源，来最大程度地给人类提高生产力的设计。
人形机器人的第二个优势，是它能够做到规模化生产。人们总觉得特定用途机器人技术难度小，成本低，容易规模化，但实则不然。如果每个机器人都需要为特定的任务进行定制，那么这个研发和生产成本会很高，也实现不了规模效应。但人形机器人就不一样了，它在硬件上完全可以做到统一研发，统一生产。唯一需要改变的就是软件，靠软件的调整就可以满足从家务到工业制造的各种需求。这显然是成本更低的一种方式。
而这个规模化不仅会体现在成本上，更重要的是体现在技术上。因为当硬件统一了之后，人形机器人就只需要一套核心的软件系统就可以了。就跟我们的手机就只有iOS或者安卓，作为核心系统就够了一样。有核心系统的好处是，当系统需要更新的时候，他可以快速地把这个更新复制在所有的机器人身上，而不用每一款机器人都单独处理。更重要的是，有通用的硬件和单一核心系统后，开发者才可以轻松地通过增加应用程序的方式，让机器人快速地去适应不同的应用场景。
举个例子，假设我的机器人只会做中餐，不会做西餐，那该怎么办呢？要是个炒锅机器人，我可能要把整个机器人从零开始重新设计，从硬件到软件，来适配西餐的烹饪做法。但如果是个人形机器人，那我只需要开发一个做西餐的软件就可以了，而且开发好之后，我还能立即复制给这个世界上所有的人形机器人。就像是iPhone出了一个新的App，它可以马上推送给全世界20多亿台硬件设备一样。这种软件上的规模化，才是人形机器人更具价值的地方。
人形机器人的第三个优势，是它有更多的数据来进行训练。黄仁勋说，我们有最多的数据来训练这些机器人，而不是其他类型的机器人，因为我们拥有相同的体型。
什么意思呢？其实黄仁勋说的是人形机器人的软件，也就是人工智能。而人工智能的训练方法其实就是投喂数据给软件，再让机器人去模仿。就比如特斯拉的自动驾驶，我们怎么去训练特斯拉的人工智能模型去开车呢？就是给这个模型推送大量的视频，让人工智能去看那些五星司机是怎么开车的，然后自己去学习和模仿。人形机器人也一样，未来训练人形机器人也会是通过推送视觉数据，让他模仿人类的行为来学习各种复杂的任务。
举个例子，如果你希望人形机器人学会倒水这个任务，那我们只需要在网络上给他推送数百万个人类倒水的视频，让它通过人工智能来捕捉并理解每一个动作，然后将这些动作化为自己的操作流程。只要有足够的数据和演示，人形机器人就能像人类学徒一样，通过观察和实践逐步掌握这个技能。但如果这只是个机械手臂，或者是个轮形机器人，你还需要专门找适用于它学习的视频，有没有这样的视频都不知道，最终只能通过传统的写代码来定义每一个动作。因此从这个角度来看，人形机器人最终的可行性，其实是比专有机器人更强的。
所以你看，之所以现在绝大部分的初创公司，以及马斯克，黄仁勋这样的大佬都看好人形机器人这个领域，是有他背后的原因的。只有人形机器人，才能做成通用机器人，才能做到规模化，才能有足够多的数据去训练。长远来看，人形机器人一定是用机器人提高生产力的最终归宿。
人形机器人的好处多多，这一点应该是很明确了。不过人形机器人的几个优势，业内人士也早就意识到了。之所以它发展得还处于非常初期，主要还是技术上此前一直没有突破，所以现在做得比较成熟，都是一些技术难度更小，只能完成特定任务的机器人。这么看，下一个问题就来了，人形机器人在技术上真的是可行的吗？毕竟如果这个技术做不出来的话，那再宏大的愿景也仅限于想想而已。
事实上，人形机器人作为一个软硬件结合的产品，它的硬件这部分，在技术上已经不是问题，只是成本还有些昂贵。但成本最终是可以通过规模化解决的，所以问题不大。人形机器人一直以来的瓶颈在于软件，也就是它的大脑。一直以来，人形机器人的大脑都是通过rule-based的方式来执行，就是每做一个动作，背后都要设计一系列的代码。这放在机器人身上显然是过于复杂了，毕竟机器人有太多的硬件要控制，也有太多的场景去适应，所以一直发展缓慢。
但这一技术难题在最近迎来了突破，而这就要得益于生成式人工智能的发展。科研人员发现，利用生成式人工智能，直接用视频去投喂数据给模型，让机器人自己学习，然后模仿人类做事情，比rule-based的效果好很多。咱们这里举个例子，在一家做踢足球的机器人公司在应用了人工智能后，发现比原来rule based机器人有了立竿见影的提升，走路的速度提升了180%，转身速度提升了300%，踢球的力度和速度也增加了34%和63%。
而更重要的是，生成式人工智能上的突破证明了Scaling Laws，也就是人工智能规模理论，是可行的。这就意味着，人工智能在机器人身上，也必将能实现突破性的效果。这话可能有点儿过于专业了，我们简单解释一下。
什么是规模理论呢？这是人工智能模型技术进步背后的一个重要规律。它指的是，在有了足够的算力后，随着投喂的数据量和训练时长的增加，人工智能模型的性能将以可预测的方式持续提高。换句话说，只要投入足够多的资源，人工智能的能力就会越来越强，俗称大力出奇迹。
这个理论已经被ChatGPT和特斯拉的自动驾驶所验证了。在ChatGPT从3.5提升到4，再提升到4o的过程中，效果有了非常明显的进步，这主要就是因为投放了更多的算力，数据和训练时间。特斯拉的自动驾驶也一样，随着数据量和算力的增加，我们肉眼可见特斯拉的自动驾驶效果在不断地进步。这些进步不是人工智能技术上出现了突飞猛进的变化，而是单纯靠大量的数据投喂和训练时间，大力出奇迹的效果。
而对于人形机器人也一样，虽然现在的人形机器人只能做一些非常简单的事情，但这个技术背后的底层原理已经被验证了，只要我们给它投喂越来越多的视频，那么随着算力和训练时长的增加，机器人的能力就能实现可预测的提升，并扩展到其他应用场景中去。这就是人们对人形机器人感到兴奋的原因，不是它现在已经能做什么惊天动地的事情，而是它的技术原理已经被打通，未来的潜力几乎就是无穷无尽的。尽管它目前还在早期，很多能力还有待开发和完善，但人工智能技术的进步给了我们足够的信心去相信，人形机器人将会逐渐从科幻走向现实，从实验室走向市场。
人形机器人有诸多优势，而且技术可行性上已经得到了基本的验证，那么再下一步就是商业化了。了解了人形机器人的优势后，你就会知道他的商业化其实并不困难。原因很简单，因为人形机器人，它未来取代的是人类的工作。今天，高规格的机器人成本大约在15万美元，但随着经济规模的发展，预计很快就能下降到5万美元以下，这可就比直接请人来工作要便宜多了。而且和人类不一样的是，它可以24小时全年无休地工作，不用上厕所，不会请病假，也不会发脾气。因此人形机器人很容易就能做到商业化，只要成本到一定程度之后，企业用人形机器人替代人类，就是一个无脑的选择。这其中，那些重复性劳动比较多的工作将会率先被取代，像是零售，电商，运输，制造业，清洁维护，乃至餐厅，酒店，机场服务等，都会是企业需求最大的领域。
但从一个更长远的视野来看，人形机器人的需求绝对不止企业，未来它还会打进消费者市场，我们可能每一个人家里，都会买一个机器人帮我们做家务。这一块市场才是更加巨大的。毕竟，如果几万美元就可以有个机器人，把家里绝大部分的家务都干了，照顾你的生活起居，那这个支出还是非常值得。当然了，现在就期待机器人能做到这个程度，说得还有点早，不光是技术和成本的问题，就是人的心理这一关也不容易突破。但可以想象的是，只要这个技术一直发展下去，这一块的市场价值将会是非常巨大的。
而对于一个商业化道路如此明确，市场价值又如此之高的技术来说，未来必然有大批资金进场。一旦资本进入到这个赛道后，那么整个技术的发展也会更加顺利了，它会推动整个行业生态的成熟，形成良性循环。因此在未来，只要技术实现突破后，商业化的推进会是一个相对简单的事情，而这也会给这个领域的爆发性增长，提供更多的确定性。
说了这么多人形机器人的美好未来，那对于我们现在的投资者来说，要怎样进行布局呢？
首先不得不说的是，现在行业上做人形机器人的公司，绝大部分都是一些初创公司。下图就展示了当下最热门的人形机器人初创公司，以及他们背后的投资方。其中左边这一栏是初创公司的名字，右边则是投资方。可以看到，现在市场上最热门的两家初创公司，叫Figure AI，以及Sanctuary AI，这背后的投资方有很多耳熟能详的公司，感兴趣的可以暂停下来看一看，我这里就不展开了。
不过初创公司对于我们普通投资者并不友好，那有什么我们普通人可以投资的吗？当然有。为此，大摩做了一涨很棒的图，把整个人形机器人的产业链，给我们做了一个归纳总结。
可以看到，这些潜在受益的公司中，有直接研发和制造机器人的公司，包括特斯拉，丰田，小鹏。有做人形机器人的零部件厂商，比如做电池的公司，做芯片的公司等等。还有人形机器人的应用者，包括运输，建筑，电商，车企等。我不打算挨个过一遍这些领域，大家可以暂停视频，自己过一遍，他们受益的逻辑都是非常好理解的。
在这么多个板块里面，我想确定性最强的还是芯片行业。可以想象，未来每一个机器人都会对芯片有大量的需求，不仅在模型训练上需要GPU的算力，在运行上也需要各类芯片的支持。这牵扯到大量的芯片公司，而且需求极大，确定性很强。芯片行业从来都是我最关注的行业之一。在上周的美投Pro视频里，我刚给大家深度分析了一遍当前的芯片行业，对那些还没看的看官，这里强烈建议去看一看。
接下来，我打算花点时间给大家介绍一家，我认为在人形机器人领域最值得关注的公司，大家应该也很熟悉，这就是特斯拉。
特斯拉最早2021年的时候就提起过人形机器人，并在2022年的人工智能 day中首次亮相，名字叫Optimus。也就是说，特斯拉进入这个行业，也就是最近两三年的事情。这看上去似乎和那些初创公司很类似，但事实上，特斯拉之所以特别受关注，是因为它在这个行业中有很多隐形的优势，是一般公司没有的。
首先，在硬件上。前面说过，人形机器人现在的硬件，在技术上不是太大的问题，问题主要是成本。而成本控制这一点可以说是特斯拉的老本行了，他们在电动车制造上有非常多的经验，未来可以快速迁移到Optimus身上。
在硬件以外，特斯拉更重要的优势是在软件上。人形机器人的软件本质上是一个人工智能模型，这个人工智能模型有两个特点，一个是视觉识别技术，另一个是端到端。而这两点，特斯拉在自动驾驶上已经有了丰富的经验，很多都可以直接迁移过来。
首先是视觉识别技术这一块。特斯拉的自动驾驶人工智能，就是依赖摄像头来收集数据，通过投喂开车的视频来自我学习，最后通过摄像头来识别外部环境，从而做出反应。这些都是典型的通过视觉识别技术，来训练人工智能和应用人工智能的场景。而这样的技术就是人形机器人非常需要的，他们的头上也是要有一个摄像头来看清周围的环境，也是需要通过投喂视频来自我学习，也是需要通过摄像头来识别外部世界，从而做出反应。所以这中间很多底层技术和自动驾驶都是相通的。
而端到端的人工智能控制，是特斯拉的另一大技术优势。特斯拉的自动驾驶就是用的端到端技术。端到端可以让车辆自己，就现有的环境数据，直接输出控制信号，中间没有各个模块之间的传输，这就能尽可能的减少人为设计模块，也能尽可能的减少信息传递时所造成的损耗。而这个原理也正是人形机器人Optimus成功的关键。Optimus需要根据自己所接收到的信号，转化为动作指令，并完成各种复杂的任务。这背后的底层技术是相通的。
所以马斯克自己在宣传Optimus的时候就说过，他们的车其实就是一个机器人，只不过是有四个轮子的机器人。这话背后的含义是，只要人工智能软件成熟了，直接把自动驾驶的人工智能模型，植入到Optimus里面，这个产品就能成了。当然了，马斯克这么说其实有点投机取巧，因为机器人需要的人工智能可比自动驾驶要难不少，它需要多维度的决策，数据的要求也更多，绝不是稍微改一下FSD就能即插即用的。但背后的底层技术确实是相通的，而这的确是特斯拉独有的优势。
从一个更宏观的角度去看，特斯拉是这个世界上唯一一家，能做到软硬件结合的，在物理世界里正在应用人工智能的，且具有高效生产能力的公司。
软硬件结合和高效生产能力这两点，我想不用我多解释大家也能明白，对于‘物理世界应用人工智能’这点，我想多说一下。现在虽然很多公司都在研发人工智能，或者应用人工智能，但绝大部分都仅限于虚拟世界当中，包括ChatGPT这种聊天机器人，或者谷歌、微软的各种人工智能服务，都没有触碰到我们的物理世界。而只有特斯拉在大规模地把人工智能应用到物理世界上。显然，未来的人形机器人非常需要这种能力，特斯拉在这点已经比一般的科技公司，和初创公司都有经验得多，这也让它在当前的竞赛中占了巨大的优势。
除了上述提到的优势以外，特斯拉的超级计算机Dojo，以及他的电池技术等，都可以在未来人形机器人的开发中提供帮助。而生产出来的机器人，他们也可以第一时间安排到自己的工厂里去试验，乃至直接去使用，这能帮助他们突破第一步商业化的难题。所以从各个方面去看，我认为特斯拉是当下所有公司中，最有机会率先做出人形机器人的公司。
那我们投资者应该怎么去看待，特斯拉这部分业务的投资价值呢？首先，大家需要按捺住内心的激动，保持理性。尽管特斯拉在人形机器人领域，有着许多显而易见的优势，但毕竟整个行业和技术的发展还在非常早期，而且未来的商业化也还遥遥无期，即便是马斯克自己，也曾承认Optimus的技术难度远超自动驾驶。所以，你绝不能仅仅因为Optimus而去投资特斯拉，我们投资特斯拉，还得是因为它的自动驾驶和造车业务，这些才是看得见摸得着，可以合理期待的业务。
不过从另一个角度去看，正是因为Optimus还太早起了，所以市场现在也没有对它进行定价。这对于特斯拉的投资者来说，就相当于一个免费的看涨期权了。如果特斯拉做成了，将会为公司带来巨大的增长潜力，但即便最后没有做成，也不会对它的股价和业绩有太大的影响，这对于我们投资者来说是相当有利的。
到这里，关于人形机器人的这个话题就讲得差不多了。最后，对于人型机器人这个赛道，我想给咱各位看官一个理性的投资预期。人型机器人的商业价值是毋庸置疑的。他的通用性强，软硬件的可拓展性强，而且能够持续进步，这些都给了他最好的规模化能力。而之所以人形机器人这个赛道，现在突然火了起来，是因为生成式人工智能技术，验证了Scaling Law的可行性。有了极高的上限后，又在技术原理上得到了证实，这条赛道自然就迎来了前所未有的关注。
但与此同时，人形机器人+人工智能这条赛道的发展还处于早期，很多关键技术仍在不断演进和完善中，这就意味着未来有很大的不确定性。如果在某一项技术上卡住了，发展被延后了几年，那整个投资的价值就被大幅削减了。所以说，在二级市场上，他还不具备足够的投资价值。
我们现在可以开始关注这条赛道，观察那些真正有技术突破，或者有潜力具备长期竞争力的公司。但同时也要意识到，人形机器人的发展，在短期内对于公司的影响还是相对有限的，所以在做投资的时候还是要保持谨慎，不要在一个尚未成熟的市场中贸然下注。
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