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巨头搅局具身智能,世界机器人大会看什么?

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

今年4月19日,人形机器人半程马拉松赛在北京经开区同步上演,天工机器人率先冲线夺冠。本月14日至17日,全球首个以人形机器人为参赛主体的大型综合赛事——世界人形机器人运动会将在国家速滑馆“冰丝带”举行。100余支中外战队将在26项场景对战中,展示从街舞、武术到工厂搬运、酒店服务的多维能力。

而在这两场赛事中间,一场全球具身智能领域的大会,世界机器人大会(WRC)将在北京亦庄开幕。

相比去年“具身智能”崭露头角,今年的热度已然汹涌:仅2025 年前七个月,国内具身智能相关融资事件已达 141 起,融资总额突破 230 亿元,超过 2024 全年。银河通用、星海图、云深处、星动纪元四家占据 Q3 已披露融资额的八成以上,而美团、CATL、北京机器人基金等产业资本正在取代纯财务 VC,成为注资主力。赛道受关注程度剧增,资本对“交付能力”和“场景落地”的考量也在前置。

但比资本更激烈的,是版图争夺的提前爆发——产业风向,悄然转向。

车企、AI公司、系统平台巨头正在全面入场,他们带着整车级制造能力、大模型级算力资源以及全链路生态整合力,直指原有玩家的技术护城河。

世界机器人大会前夜,问题变得异常清晰:

这一届,会不会是机器人产业的真正分水岭?

01

巨头下场,成为新的核心变量

基于高度契合的技术基础与产业协同路径,车企的入局尤为值得关注——站在巨人的肩膀上,造机器人的很多轮子其实已经造好

人形机器人与智能汽车在感知、决策、执行等模块高度重合,车企在传感器、芯片、电池与自动驾驶算法上的深厚积累,几乎可以“平移”至机器人领域,为其带来极大的开发加速度。

更重要的是,车企早已构建起成熟的供应链与制造体系。从产品设计、零部件整合,到产线调试与质量控制,车企拥有天然的量产优势,能将机器人从原型阶段迅速推向规模交付。以特斯拉为例,其在规划 Optimus 人形机器人时,就以工厂制造能力为底盘,计划2025年小规模下线,2026年起按10倍速扩产。而在中国,小鹏的 Iron、人形机器人则由自研芯片与端到端大模型驱动,先投产线、再入家庭,勾勒出“从车间到客厅”的全闭环逻辑。广汽以轮足融合结构推出第三代人形机器人,长城则战略投资宇树科技布局四足领域;就连小米也在双线推进——一边在自家产线测试 CyberOne,另一边借助其在汽车链和AIoT领域的优势拓展服务机器人场景。

可以说,车企造机器人的风潮已掀起。据统计,全球已有近20家车企宣布进军人形机器人领域。他们带着资金、技术和工程师红利而来,以“技术复用 + 供应链协同 + 场景自营”的组合拳,向机器人行业注入一股真正意义上的“工业级加速度”。

AI大模型巨头的入场,则有望从“智能”层面重塑机器人赛道的门槛

当前,大多数机器人仍困于“低智能”“弱泛化”的桎梏,依赖预设任务,难以在复杂环境中灵活应对。而这恰是通用人工智能(AGI)擅长的领域。掌握大模型训练能力的AI公司,正加速将其算法体系迁移到机器人之上,试图打通感知、语言与运动控制的全链路智能。

大型科技公司如OpenAI、谷歌、微软,以及国内的百度、腾讯等,手握海量算力和算法人才,已经开始将通用AI模型迁移到机器人领域。例如OpenAI投资的Figure公司开发出Helix大模型,试图统一处理机器人感知、语言和运动控制,以攻克复杂环境下的适应性难题 。国内初创如智元机器人也推出了通用具身大模型GO-1,并开源了其人形机器人底座平台,主打“让大模型成为机器人的大脑” 。奇瑞汽车与AI公司艾魔嘎(Aimoga)合作的人形机器人“Mornine”则内嵌了大语言模型,具备自然语言对话能力,作为4S店的导购员与顾客交流 。

可以预见,大模型所带来的感知泛化、自主决策与人机对话能力,将使机器人从“机械执行者”向“语义理解者”“智能体”转变,尤其在非结构化环境中的适应能力将实现跨越式升级。

此外,AI公司所具备的数据与云服务能力也为机器人系统提供了另一层“远程智能”:通过云端大脑支持、模型在线更新、多机数据联训等机制,实现智能的持续进化与统一调度。这一生态级能力,正是传统机器人企业所缺乏的。

一旦这些AI巨头以平台化方式切入,不论是推出软硬一体的整机产品,还是构建操作系统层的智能平台,都有可能快速建立新的行业标准。微软、谷歌、英伟达等被称为“机器人赛道的大模型赋能者”的科技公司,已纷纷通过投资、开源、合作等方式,深度布局具身智能生态。

另一个连锁效应是产业协同与应用场景拓展。

相较以往聚焦单点突破的创业公司,车企与科技巨头则天然拥有丰富的产业资源与纵深场景。他们不只是“造机器人”,而是“用机器人”——把产品先部署到自己的工厂、仓储、门店体系中,在真实业务中验证与打磨,然后再逐步推向合作伙伴和产业链上下游,推动形成正向循环的落地飞轮。例如,宝马、蔚来等已在产线上引入人形机器人进行搬运、质检等作业测试,不再只是“秀场原型”,而是实打实的“产线员工”。

科技公司同样在加速将机器人嵌入其原有生态版图中。百度凭借Apollo自动驾驶与飞桨深度学习平台,已具备打造机器人操作系统的全栈基础;阿里则有平头哥芯片、大模型算力和菜鸟物流场景三位一体的资源聚合能力,可望孵化软硬一体的机器人解决方案。在这种模式下,机器人被视作“生态延展”的节点,而非独立产品线,从而借力生态协同迅速实现规模化。

这正是许多初创公司难以匹敌的地方——他们通常只能从“零到一”苦战技术与制造,而巨头可以直接从“十到百”起跳,以系统化的资源整合能力打穿多条价值链。

02

淘汰赛已启:决定胜负的,是交付闭环

这也带来了一个关键问题:巨头入场,会否彻底改写现有格局?

答案是:可能,不可避免。

一方面,巨头带来的确实是降维打击。他们手握资金、技术、场景、人才,一旦下场就可能迅速拉高行业门槛,将一批缺乏护城河的中小企业挤出赛道;但另一方面,他们也在“照亮赛道”。巨头的高调进入,是对机器人商业价值的再确认,也为初创企业打开了资本与合作通道——不乏巨头主动投资优秀创业团队,通过“钱+场景”的方式拉动整体生态跃迁。

事实上,越来越多车企正选择“投资代替自研”的协作型路径:例如上汽、北汽等通过战略投资智元机器人、逐际动力等新锐团队,迅速切入具身智能布局。这种“大厂+创企”组合模式,或将成为行业共识:巨头负责供血,小厂负责造脑,共同提升产品交付闭环的打通能力。

归根结底,决定企业生死的,将不再是概念、流量或曝光度,而是——交付力

能否将一台机器人真正规模化、稳定地交付到用户手中,并持续产生价值,将成为摆在所有玩家面前的生死考题。这不仅关乎研发与成本控制,更是一场涉及制造、供应链、项目管理、服务体系与商业落地的系统能力竞争。

“样机时代可以讲故事,交付时代只能讲实力。”进入2025年,资本不再为原型买单,市场也不再为未来投票。那些只会亮肌肉、堆参数却无法兑现产品价值的公司,正在被清除出局。而随着巨头推动交付标准的跃升,“更快交付、更低成本、更高可靠”的能力,将成为新一轮牌桌上的入场券。

洗牌已启,真正的产业格局,就在这一轮大考中浮现。

本文来自微信公众号“极新”,作者:王娴,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!