AI开始变革机器人？未来会变成什么样？

身处前沿，我们的目光只能向前。

11月30日至12月1日，由中国科技产业智库「甲子光年」主办的「致追风赶月的你」2023甲子引力年终盛典在北京顺利举行！百余位嘉宾齐聚一堂，聚焦产业前沿话题，剖析科技产业风口，总结分享这一年来的里程碑事件和行业变量，共同探寻科技产业融合与落地的方向与思路。

在12月1日的《AI如何变革机器人？》主题圆桌中，中关村发展集团启航投资副总裁郑鸾、特行科技战略投融资部总经理焦儒、源码资本执行董事陈润泽、节卡机器人业务总经理雷张辉、甲子智库管理分析师刘瑶围绕“机器人行业新变化、AI变革机器人新苗头、投资新转向”等话题展开讨论。

以下是本场圆桌的交流实录，「甲子光年」整理删改：

1.新变化：“通用智能机器人成为今年热点新话题”

郑鸾：大家好，今天是我们活动的最后一个圆桌论坛，我们有幸邀请到了四位嘉宾一起讨论AI对机器人行业带来的变革。我感到非常荣幸。

我自我介绍一下，我是郑鸾，来自中关村发展集团旗下（以下简称中发展）的股权直投平台启航投资。中发展是北京市政府为了支持科技创新发展成立的一家市属国有企业。我们的主要业务涵盖股权投资、债权融资、共性技术、园区运营，以及国内协同和国际合作。至今，集团的股权投资金额累计达到600多亿，提供各类投融资总额6800多亿，累计服务科技企业13万多家(次)。我们对助推北京建设国际科技创新中心、助力国家建设科技强国，起到了比较好的支持作用。

今天，我非常荣幸能够作为本场圆桌论坛的主持人。接下来，把时间交给本场嘉宾，请大家先向各位观众介绍一下自己以及所在企业。

中关村发展集团启航投资副总裁 郑鸾

焦儒：大家好，我是特行科技的投融资负责人焦儒。特行科技是一家成立于2015年的公司，主要业务是数字化城市改造。我们的股东包括光大、IDG、京东和中东的主权基金。我的背景和陈总、郑总有些相似，我在投行工作了半年多时间，期间接触了很多新能源、智能制造以及AI机器人的项目和公司。现在我也全身心投入到AI+机器人的行业中，非常看好这个行业的发展前景。

陈润泽：大家好，我是源码资本的陈润泽。源码资本是一家创业投资机构，专注于投资各种科技创新驱动的新机会。在过去的九年多时间里，我们投资了300多家公司，包括像字节、美团、贝壳、理想等科技驱动发展起来的企业。值得一提的是，在我们投资的300多家公司中，大概有20多家是机器人公司，比如云鲸智能、梅卡曼德、海柔创新、猩猿哲、斯坦德、擎朗、橡鹭科技等。因此，我们一直以来都非常关注机器人行业，也积累了很多投资经验和教训。我们坚定地希望在未来的时间里，与更多的机器人行业的创业者一起努力，共同推动这个行业向前发展。

雷张辉：大家好，我是节卡机器人雷张辉，节卡机器人聚焦于新一代柔性智能协作机器人，我们的机器人主要用于负载在1-20公斤之间的任务，目前已广泛应用在汽车、3C、医疗，还有新商业、新能源行业等领域。

刘瑶：我是甲子智库分析师刘瑶。我们这个部门是专门输出一些报告，给各级的省市政府提供一些产业观察和行业趋势判断。我们今年突出了在AIGC、工业机器人等领域的报告，之后也会持续跟踪行业的发展。

郑鸾：谢谢各位嘉宾，接下来请各位嘉宾结合自身一线业务实践，分享一下今年所在领域的市场水温变化。

焦儒：不管做投资还是产业也好，我认为行业的发展是具有周期性的，从最早的机械化运动机器人到现在大模型的介入，我们可以从资本投入、产出频率以及整体投入的体量来看出行业的发展趋势。尤其是今年Chat GPT火了之后，机器人又融合了通用人工智能和AI的能力，因此我认为今年这个行业的水温是有所提升的。

陈润泽：我们也有类似的观察。大概从2019年开始，我们大规模地投资于机器人领域，今天在座的各位都是我们非常好的合作伙伴。从2021年到2022年上半年，我们感觉到市场水温有所冷却，这可能是由于资本和创业资产之间的供给发生了一些阶段性的变化。

但到了2022年底，出现了几件推动行业快速变化的事情：第一件是马斯克推动的人形机器人，第二件是年底谷歌等团队陆续展示出很多好的且易传播的机器人Demo，大家的情绪又被向前推动了一步。我们发现，叙事在整个过程中的推动作用是非常强大的，尽管我们还需要花费很多时间来验证这些技术是否真的能够落地。

到今年，随着关注度提高，我们也发现很多好的技术在机器人领域有了应用，包括强化学习、大模型、扩散模型等，都取得了一些很好的进展。所以我们感觉温度是在持续上升的过程中，但也可能存在一些不理性的成分在里面，我认为我们应该更加理性地看待它。

郑鸾：刚才陈总提到了一个变革点或者说是一个转折点，接下来我们有一个问题要专门讨论变革。

雷张辉：我这边主要是做终端客户的应用落地，所以在工作过程中发现，就像你说的，现在行业“内卷”比较厉害，无论是从价格、价值方面，还是产品与品质方面。虽然这是一个很“卷”的过程，但是在这个过程中，终端客户也在观察，最终还是会回到价值本身。

刘瑶：从我们的角度来看，作为一个第三方或者更偏向于研究新媒体的角度，我们常说“AI一日，人间十年”。今年大家对AI的关注度特别高，整体的热度也非常高。但实际上，尽管讨论的热度非常高，但真正反映在销量或增速上，远远没有达到人们热议的那种高度。这大概是我们感受到的市场水温，就是在极度热烈讨论的环境下，市场其实还是非常卷的。

郑鸾：其实我们也有一个感受，那就是在今年之前，我们大部分的机器人投资都集中在某一类特定的、专业的垂直场景。像现在大家普遍关注的通用机器人或通用智能机器人，是今年热点的一个新话题。

既然我们在谈变化，我们首先要了解这个行业之前是什么样的。所以，接下来的问题，我想请各位结合自己的实际业务来深入谈一下人工智能在工业机器人中的应用现状，特别是在2022年左右的情况，当然如果今年有一些新的变化，也可以提及。

焦儒：因为我们公司主要是做服务机器人的，机器人领域包括工业机器人、服务机器人和特种机器人。所以我想谈一下AI在服务机器人领域的一些现状变化。大家对AI都有一个共识，比如在CV和NLP部分，CV已经有很多的应用落地了，特别是在人脸识别、预警和巡控机器人等方面。而NLP方面，大模型的推动可以加速人和机器人之间的交互，使问答更加顺畅和智能化。从感知层面来看，多模态模型也有所应用。例如，在自动驾驶领域中，如果我们之前没有训练过某些场景，多模态模型可以帮助机器人展现出更高的精准度和安全性。

郑鸾：以前，AI的落地主要体现为以CNN为基础的CV应用。然而，从今年开始，我们看到了一些由大语言模型驱动的新产品。

焦儒：实际上，我们之前的产品也主要是以运动为主，但现在也加入了一些人工智能的元素。

郑鸾：您提到的这些可能已经是变化了。接下来陈总发言时，我们还是来谈一下2022年之前AI在工业机械臂中的应用情况。当时，AI主要应用于工业领域，我们后面会专门讨论大模型和通用机器人。

陈润泽：如果我们聚焦在工业机器人领域，它更多的是关注机器视觉和运动控制。稍微拓宽一点，其实还有很多移动类的机器人，这些都是我们过去已经比较成熟的品类。实际上，过去比较成熟的AI应用主要集中在物体识别、检测以及定位导航这些方面。因此，我们看到很多创业公司基本上都是围绕这些事情展开工作。但是，我觉得还可以进一步拓宽视野。

回顾过去10年发展起来的优秀机器人公司，或者我们再把范畴再打开一些，不仅仅是机器人，而是整个自动化行业。在这个视角下，我们就不能仅仅关注供给端的变化了，还要看下游的变化。我们看到一些比较好的、比较大的已经在A股上市的公司，其实这些公司都有很强的行业属性，在行业里面有需求，刚好有一些AI技术能够解决这些需求，这种机会是我们看到最好的。

郑鸾：雷总，您正处在工业机械臂或者协作机械臂这个行业里面，您可以结合自身的情况来谈谈AI在我们这个领域中的渗透率如何？有业内人士指出，对于所有的机器人行业或者所有的创业者来说，如果没有AI的属性，这个产品就难以被看好。您看看这个行业的渗透是不是已经到位了？在真正的大模型到来之前，我们大概处于一个什么样的位置？

雷张辉：原来所做的工艺主要集中在像搬运、涂胶、装配等方面，这些已经做得相当完善了。而如今，我们需要实现的是小产品、多品种的柔性生产，这就需要结合AI技术来更好适应生产需求。具体地说，机器人需要与机器视觉、力控感知等技术结合，甚至还要与其他一些现在看起来并不相关的东西结合。

在过去，可能存在的现象是有很多机器人和机器视觉是分开的，也没有和算法、轨迹结合在一起。而现在，我们将机器视觉、力控感知都结合到机器人里面，使用同一套系统，配合改善机器人轨迹路径和规划等方面的能力，让机器人变得更加智能化。

例如，相机来拍摄图像，我们根据这个图像就可以立即做出判断，不再需要去写一套新的东西，再去与机器人和相机进行通讯。我们推出的节卡小助系列力控S系列和节卡All-in-one共融系列，都有不断地去提升产品的智能化水平，比如说留出更丰富的接口等，去实现视觉、力控感知等技术和机器人的更好结合，促进产品不断升级。

郑鸾：其实就是在感知智能的层面上看，我们的工业机械臂已经渗透得足够多、足够快了。

雷张辉：我们现在更多地是将感知技术和机器人结合在一起，形成一个整体，让产品变得更加便于编程和实际使用与应用，因为AI最终还是讲求智能，这种智能是实用的智能。

郑鸾：最后，我们昨天看到甲子光年发布了一个中国科技产业50条判断，我认为那篇文章写得特别好、特别全面。我们也希望刘老师能从第三方智库的角度来谈一谈现在工业机械臂中产品的现状。

刘瑶：我们感觉做AI解决方案的厂商和做传统机器人的厂商，终于开始相互理解了。在之前谈到AI，大家可能觉得AI很快就能解决机器人的所有问题，但机器人厂商却认为AI并没有真正解决他们的问题，因为他们想表达的是机器人是一个非常系统化的工程。我看到过一个很好的比喻，说机器人整个系统就像一个乐团，而AI能提升的只是某个乐手的极致表现。

实际上，我们可以看到现在很多机器人厂商的产品功能里面，AI成为了标配，这是过去三年里，大家形成的共识，尤其是在机器视觉领域。可以说，中国的机器视觉厂商将整个全球机器视觉的能力提高了一个维度，尤其是在反应和应用程度上。

今年，我们其实可以看到，以GPT为首的大模型给大家带来了更多在工业机器人上应用的期望和可能。实际上，之前的很多视觉技术，通用性能已经卷到一定程度了，大家拼的是行业细分和视觉上的水平。现在的话，大家可能会想大模型，包括视觉的大模型，能否进一步提高分辨率，语言的大模型能否在工业机器人、知识管理、后端数据处理以及员工培训和交互上有些新的玩法。我们的感受是，做软件的、纯做算法的、纯做机器人的以及做三大件自动化的人，他们之间的互相理解和融合度要比之前好很多。

2.新苗头：AI开始变革机器人

郑鸾：我们今天的主题是AI如何改变机器人。刚才，陈总、焦总以及雷总和刘老师在他们的分享中都提到了大模型和今年的新变化。在这个话题中，我想点一下题。今年我们都看到，AI正在改变机器人，机器人行业有许多新苗头。现在已经到年底了，我们展望一下明年会有什么样的新产品形态，或者是哪些行业会出现新应用。

焦儒：我认为机器人的发展是一个周期性的过程，所谓新苗头也就是老势力的稳固和有新势力的崛起。在老势力方面，如巡控清洁、物流等机器人，已经形成了较为稳定的竞争格局和盈利模式。这些机器人的形态和功能已经得到了广泛应用和认可，因此在未来的一段时间内，它们仍然会占据重要的地位。然而，随着技术的不断进步，新的势力也在崛起。其中，大模型和机器人的结合是一个非常重要的趋势。这种结合可以带来更高级别的智能化和自主化，为机器人在更多领域的应用提供了可能。例如，具身智能和人工智能的结合，可以让人形机器人更好地适应各种复杂的环境和任务。

未来机器人的发展不仅仅依赖于技术的加持，还需要考虑实际应用场景的需求。因此，机器人的形态也显得非常重要。例如，深度物流机器人通过与机械臂的结合，可以解决许多配送过程中的问题，提高效率和便利性。

郑鸾：咱们现在特行科技的服务机器人主要是轮式的机器人吧？

焦儒：对，我们的产品从1.0升级到2.0后，我们曾为迪拜世博会提供了由多种机器人组成的集群。这些机器人既有配送轮式，也有群控和服务机器人。未来，我们可能会加入机械臂，甚至考虑开发半圆形机器，主要都是为了提供更优质的人机交互体验。

郑鸾：我觉得你们跟雷总会有比较好的合作。

陈润泽：大模型的确展现出来了很多很好的能力，这些能力让大家都很惊讶，对机器人有很多的期待。其实跟刚才那个问题相关，客户不关心用不用AI，客户只关心两个问题：第一个是能不能完成节拍精度、通量等性能要求；第二个是成本是否划算，成本除了机器人本身的成本之外，还有很大一部分是交付的成本。

当谈论大模型是否能够改变机器人的特性时，我们可以看到，大模型有可能解锁机器人与物理世界交互的能力。传统的机器人更多的是基于确定性的运动规划和控制。大模型有可能让机器人在与人类和物理世界的交互中表现出更好的灵活性。我们期待机器人能够随着数据的积累和扩大，不断提高自主决策和执行能力，具备高级别的自主决策能力是判断机器人智能化程度的重要标准，而这一点需要时间来验证。

相比物理世界交互，人机交互我们认为变化是更快的，很快会看到商业落地。然而，一旦涉及到与物理世界的交互，我们需要谨慎判断技术是否已经成熟。因此，在这个领域，我们需要审慎判断技术的发展状况，以确保商业落地的顺利进行。

郑鸾：我突袭一个问题。年初的时候我在做一个项目的市场调研，看了一篇文章，说陈总源码团队在年初的时候去了一趟湾区，美国那边有没有什么见闻可以给我们分享呢，或者在美国这个领域内有没有一些新的趋势和苗头是值得国内的创业者或者投资机构学习的？

陈润泽：我们与许多机器人创业者和工程师进行了交流，我发现大模型在机器人的感知理解能力方面有了非常大的进步。这种进步在机器人领域和自动驾驶领域都将带来快速的变化。最大的变化是，当我们将机器人放置在一个开放的世界环境中时，机器人可以理解世界的语义，这与我们过去做机器人的方式非常不同。过去，我们关注的是特定物体的识别。举个例子，巡检是一个非常典型的场景，过去我们需要非常详细的标注，但今天巡检场景的交付成本可能会大幅下降。自动驾驶也是，过去感知模块用到的白名单非常短，但今天语义分割和理解能力则极大增强。

然而，我们也应该感到审慎。年初时，我们发现机器人在操作能力方面提升得非常快，可以很快地抓取刚性物体，甚至也能操作衣服、塑料袋等可变形物体。但我们在学术社区得到的反馈是，这些技术成熟需要时间，需要工业界的力量来推动飞轮向前滚动。这是我们接下来非常想做的事情。我们希望与创业者合作，找到可以启动的场景，把数据滚动起来。在此基础上，进一步推动机器人的能力向前发展，实现我们所说的真正的机器人大模型。这在今天还是一个概念，我们需要时间和努力来将这个概念变为现实。

郑鸾：接下来请雷总结合企业下一步的规划，谈一谈AI在未来的一些苗头。

雷张辉：我是做工业这一块的，所以接下来我从AI在工业领域的应用着手讨论。在工业领域，AI的应用已经越来越广泛。例如，相机检测中运用深度学习技术，可以实现尺寸检测、表面光滑度检测等功能。然而，对于客户而言，他们希望这些AI应用更加简单易用，更加标准化。为了满足客户的需求，我们正在推动实现机器人视觉功能的标准化、模块化。这样，客户就可以轻松地应用机器视觉相关功能，而不需要再重新编写相关程序。在未来的工业领域，这种标准化将变得越来越重要。另外，力感知也是未来工业应用的一个重要方向。例如，在汽车产品的打磨过程中，可以通过拍摄产品并使用力控来感知打磨的力度和方向，实现生产的降本增效、提高生产质量。

郑鸾：我想问一个更量化的问题，咱们现在有多少人力和对应的资源是投入在AI这一块的？

雷张辉：我们公司研发人员占比大概是25%-30%，其中部分人员主攻力控、视觉等人工智能这一块的。

郑鸾：有继续扩大的趋势吗？

雷张辉：我们会根据市场和终端的反馈去调整。

郑鸾：咱们节卡是更重视认知AI、还是更重视机械本体的设计？

雷张辉：只有软硬件两条腿一起走，才能做出更贴合市场、更符合客户需求的产品，我们会在完善机械本体的基础上，结合市场需求、客户反馈情况和产品特点，不断优化算法、提高产品性能和用户体验。

郑鸾：最后请刘总。

刘瑶：我们可以从另一个角度看待机器人在工业制造或商用过程中的使用问题。一个典型的例子是，在工厂运营中，我们可以通过AI处理整条产线的数据，可以帮助企业提高生产效率并解决机器人使用的问题。这不仅可以降低成本，还可以直接提高生产效率。从这方面讲，AI可以帮助企业从战略层面解决如何更好地利用机器人的问题。

从商业机器人的角度来看，大模型让机器人更加人性化。举个例子，如果在一个景区有一些做冰淇淋或奶茶的机器人，人们能感受到机器人的科技性能。如果机器人还能跟游客聊天、逗小朋友并讲述景区的故事，这将进一步提升游客的体验。机器人的拟人性一直受到关注。在大模型的应用下，机器人可以拥有与人类相似的思考方式和表达能力。这将为机器人领域带来了更多的可能性和创新。

此外，机器人本身具有边端的计算能力，有了这个载体，AI在机器人领域能够有更多的玩法。可以说，大模型推开了一扇门，让大家感受到AI可以用到更多领域。

郑鸾：谢谢刘总，其实刚才几位嘉宾都提到了一个关键的能力，就是机器人能不能完成端到端自动任务，它要高效的去理解人类的自然语言，形成它自己的认识和判断，自动化地执行动作与所处的环境交互，来完成最初输入的使命。

3.投资新转向：关注技术研发能否落地？

郑鸾：我们今天四位嘉宾都或多或少涉及投资领域，从资本的角度来看，我们在投资一个企业或者说接受一个资本投资的时候，投资机构最关注企业自身的哪些特质？这些关注点和我们几年前相比有没有一些变化？尤其是雷总，可以谈一谈三年前你们公司在融资的时候，投资人问的是什么问题，今年再来聊的时候，他关注的是什么问题？

焦儒：我认为资本具有周期性，随着行业的发展，投资者的关注点也会有所侧重和变化。然而，企业自身的研发能力、产品的技术壁垒以及市场能力始终是核心不变的要素。同时，市场空间的大小也是投资者关注的重要因素。以服务机器人为例，过去在餐厅或酒店等细分赛道中，投资者可能更关注毛利、市场份额和行业龙头地位等方面。然而，随着大模型和机器人的结合，人形机器人和具身智能的出现，机构投资者现在更加关注技术研发的实力以及是否能够实现所宣称的技术能力。因此，投资者对于机器人行业的关注点已经从单纯的财务指标转向了技术研发实力和市场潜力等方面。这也反映了机器人行业的不断发展和进步，以及投资者对于技术创新的重视和认可。

陈润泽：我觉得，关注机器人和自动化公司的投资机会时，应该注重两条主线。

第一条主线是关注企业所处的下游行业资本投入情况，以及企业是否能够抓住机遇并与自己的技术相结合。例如一些优秀的机器人和自动化公司，如汇川、中控、先导智能和北方华创等，这些公司都有鲜明的下游行业资本投入的特点。

第二条主线就是刚才讲的通用。我们并没有在人形机器人火爆之后急于投资，但我们也认可需要找到一个最大公约数的硬件形态，通过大量生产和制造来降低成本。在此基础上，通过软件的方式来进一步扩大渗透和提高商业价值，这是延续了PC和手机等设备验证过的路径。因此，在评估通用型机器人的投资价值时，我们需要关注企业是否在围绕可靠性、成本等方面进行大量工作，同时找到一个有大量资本投入的合适行业，以确保需求的存在。这两条主线最终都关注着需求的变化。

雷张辉：由于我接触资本方面的经验较少，我觉得企业的长期发展是资本较为关注的一个点，其中“创新”又是影响企业能否长期发展的重要因素。对我们而言，既要做到产品层面的创新，同时也需要在应用层面上不断创新，才能满足不断变化的应用场景需求。在实现创新的过程中，AI技术的应用是不可或缺的。假如机器人只会做一些简单、单一的工作，而不能把前沿的AI技术与机器人深度融合并去解决实际客户需求，那么产品的市场前景和企业的长期发展都会受限。

刘瑶：我们每年都会分析投资趋势，在年终时可以看到今年的投资热度可能不及往年，大家可能感受到狂热的程度减弱。但是，我们会发现投资更加理性和坚定，更关注一些新的科技趋势，例如大模型和具身智能等。投资人会坚持不懈地寻找下一个真正的机会。

另外，有一类投资可能会更加聚焦于实际的业务需求。无论是在大模型、技术还是行业中，投资人更关注的是解决方案是否真正解决了客户的实际问题，并为其带来多少收益。他们关心这种收益能否复制到其他公司，以及公司在行业内是否具有深厚的专业知识和理解，成为行业的领先者。

投资行业的变化是，大家变得更加谨慎，更加注重公司的硬实力和实际业务能力。这可能是由于市场环境的变化和投资者的经验积累所致。在这种情况下，选择投资的公司可能会更加注重自己的第一性原理，即从最基本的需求出发，寻找真正有价值的投资机会。

郑鸾：由于时间有限，我来为大家做个总结。在座的各位嘉宾实际上代表了一级市场中的各个角色，无论是行业智库、媒体、创业者还是投融资从业者，我们都站在科技创新的最前沿。身处前沿，我们的目光只能向前。现在大家都在讲市场行情不好，常常提及募投双降、退出难等问题，这让许多人持悲观态度。

但我觉得有些人说的很好，在一级市场悲观者没有立足之地，因为我们都是先相信后看见的人。我希望大家在当前艰难时刻看到：危与机并存。

黄庭坚有一首诗《登快阁》我特别喜欢，“落木千山天远大，澄江一道月分明。”这是说初冬的景象，与我们当前的处境颇为相似。初冬时天气变冷，树木凋零，但也使得山川更加寂寥，天空更加辽阔，江水也更加分明地向远处的朗朗明月流去。我们现在遇到了一些暂时的问题和困难，但真正伟大的企业可能正在我们身边孕育着。

借今天甲子光年的场合，也借着今天的主题，我祝愿在座的创业者、投资机构以及一级、二级市场的所有从业人员永远保持积极向上、充满乐观的心态，追风赶月！

审核编辑：黄飞