AI如何改變機器人：陳潤澤的新變化、新苗頭與新轉向

近日，中国科技产业智库“甲子光年”主办“致追风赶月的你”2需要重写的是：023甲子引力年终盛典，其中，在“AI如何变革机器人”主题圆桌中，源码资本执行董事陈润泽围绕“机器人行业新变化、AI变革机器人新苗头、投资新转向”等话题展开了分享讨论。

他认为新的AI技术、特别是大模型，正在改变机器人的特性。现在，机器人在感知和理解能力方面的显著进步，这对机器人领域和自动驾驶都是重大的变革。人机交互的进展也非常大，这是大语言模型最直接发挥作用的领域。在与物理世界的交互方面，数据和模型scaling的方法论也展现出很好的潜力，但需要谨慎评估技术的成熟度。

在投资方面，他提出了两种可能的思路。第一种是关注下游行业资本投入的周期机遇，第二种是关注通用型机器人在能力和成本方面的持续进展

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新变化：通用智能机器人

重新编写的内容是：成为今年备受关注的新话题

机器人行业投融资在2需要重写的是：021到2需要重写的是：022年上半年有所冷却，原因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。

到了2需要重写的是：022年底，出现了几个推动行业变革的事件。首先是特斯拉推出了人形机器人，其次是谷歌等团队陆续展示了许多优秀的大型模型和机器人相关演示。这些事件推动了行业的发展。进入2需要重写的是：023年，随着对通用智能机器人的关注度增加，越来越多的人开始关注强化学习、大型模型、扩散模型等技术在机器人领域展现出的巨大潜力，市场温度和情绪也持续上升。然而，我们应该注意到其中可能存在一些非理性因素

复盘看过去几年的机器人项目，主要的技术变量是定位导航和机器视觉。很多移动类的机器人都是已经比较成熟的品类，AI应用也主要集中在物体识别、检测以及定位导航这些方面。很多创业公司基本上都是围绕这些技术在具体场景中找PMF。但我们不妨再拓宽一些视野，回顾过去10年整个自动化行业发展起来的优秀公司，不能仅仅关注供给端的变化，还要看下游的变化。一些比较好的、比较大的公司已经在A股上市，其实这些公司都有很强的行业属性，在行业里面有需求，刚好有一些机器人技术能够解决这些需求，这种机会反而是最好的。

需要重写的是：02

新苗头：AI开始变革机器人

近一年多以来，AI技术的进展让我们对机器人有了更强的信心。但是， 客户其实不关心你用不用AI。以一些制造业场景为例，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。

我们与许多机器人创业者、研究者和工程师进行了交流，我们明显感觉到视觉-语言模型的近期发展使机器人的感知理解能力有了质的飞跃，这种进步将在机器人领域和自动驾驶领域带来快速的变革。当我们将机器人置于一个开放的环境中时，机器人能够理解世界的语义，这与以往制造机器人的方式截然不同。过去，机器对世界的理解依赖于对特定物体的识别。例如在自动驾驶领域，过去的感知模块所使用的白名单非常有限，但如今的语义分割和理解能力大大提升，对后续的规划产生了重要影响。再例如在巡检场景中，过去需要进行详细的标注，但如今巡检场景的交付成本可能会大幅降低

關於機器人與物理世界互動的問題，我們已經比過去任何時候更接近找到一條可規模化、可泛化的機器人學習方法。針對一些特定領域的特定任務，我們認為科技已經進入工程化階段。但通用的操作能力至少在短期內還是一個很奢侈的期待。不得不說，近期在學術層面，機器人操作能力有很多很好的研究，我們看到在實驗室中機器人已經可以很好的處理剛性物體，甚至也能操作衣服、塑膠袋等可變形物體。但這些技術從實驗室走出來需要時間，需要工業界的力量來推動飛輪向前滾動。

隨著語言大模型的發展，相較於物理世界交互，人機交互更直接受益。我們很快就會看到商業應用的機會。但需要強調的是，在涉及與物理世界的互動時，需要謹慎判斷技術的成熟度以及商業的可行性

通用機器人的關鍵之一是其具備自主決策能力。我們認為語言大模型已經為此提供了良好的基礎，但技術的成熟度仍需要進一步觀察

我們很強烈的感受到AI 機器人已經到了學術和工業攜手的交叉路口，源碼希望與創業者合作，找到可以啟動的場景，把數據滾動起來，在業務中探索硬體的合理形態。在此基礎上，推動機器人 大模型的發展。

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#投資方向的轉變：關注技術研發是否能實際應用

#在考慮投資機器人公司的時候，應該注意兩個主要的面向

第一條主線是關注企業所處的下游產業資本投入情況，以及企業是否能夠抓住機會並與自己的技術結合。一些優秀的機器人和自動化公司，如匯川、中控、邁為、先導智慧和北方華創等，這些公司都有鮮明的下游產業資本投入的特徵。在真正的通用機器人實現之前，我們相信機器人還是要放在規模化資本投入的大背景下。

第二條主線就是通用。原始碼並沒有在人形機器人火爆之後急於投資，但也非常認可需要找到一個最大公約數的硬體形態，透過大量生產和製造來降低成本。在此基礎上，把機器人應用開發轉換成盡可能接近軟體研發的工作，也就是延續了PC和手機等設備驗證過的路徑。因此，在評估通用型機器人的投資價值時，需要關注企業是否在圍繞可靠性、製造、成本等方面進行大量工作。當然，任何硬體形態的收斂也都依賴規模，即使是通用機器人，也需要找到一個有一定資本投入的合適產業。所以，兩條主線的重點其實都是需求。

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