2024年，百模大战正酣。但当下，在大模型驱动下“百人大战”亦呼之欲出，具身智能产业处于爆发前夜。
（来源：英伟达直播截图）
图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智院士认为，人工智能领域下一个挑战将是实现“具身通用人工智能”；清华大学计算机系教授张钹院士，也在公开演讲中提到，随着基础模型的突破，通用智能机器人（具身智能）是未来的发展方向。
具身智能来源于英语Embodied Intelligence，由人工智能之父艾伦·麦席森·图灵于1948年提出，embodied即人体的，intelligence即智能，结合在一起即具身的、离不开人体的智能。中国计算机学会给出的定义是：具身智能是一个基于物理身体进行感知和行动的智能系统。它能够通过智能体与环境交互，获取信息、理解问题，做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。站在机器人的角度，这个定义相当于给传统的机器人增加了智能和通用的能力，让它能够去做智能决策和泛化任务。
最近五年发生了很多跟具身智能相关的重大科技事件，推动了具身智能的加速到来。北航机器人研究所名誉所长、中关村智友研究院院长王田苗认为，“这三件事都已经走到了具身智能的门口，正在敲击着具身智能的大门。”它们分别是（1）大模型实现了语义逻辑推理，使机器人执行复杂任务成为可能；（2）人形机器人的结构、电机驱动、视觉感知有了重大的突破，使其有望在制造业、商业、危险作业、家庭养老等领域发挥作用；（3）脑机接口技术通过对脑电信号进行编解码，有望助力残疾人实现对外部设备的控制。
联想创投合伙人王光熙认为目前，中国已经凑齐发展具身智能的“天时”“地利”“人和”。“天时”来看，随着智能化的发展，全球机器人创新力量将在同一起跑线上重新竞争，中国有望实现弯道超车；“地利”来看，中国拥有海量的机器人应用落地场景和市场，加上政策支持，为具身智能快速落地应用打下坚实基础；“人和”来看，中国正在培养一大批AI原生时代的创新人才，他们将成为推动AI、具身智能等领域发展的核心力量。
诚然，无论从AGI的发展抑或人形机器人在硬件层面迎来质变，具身智能产业已蓄大势，亟待爆发。
中国具身智能企业，如“雨后春笋”，破土而出。从阿里研究院披露的数据来看，截至2024年8月，全球范围内已发布的各类人形机器人数量已超过150款，而我国已有超过60款人形机器人面世，是发布人形机器人数量最多的国家，数量上大幅领先美国与日本。产业专家也在公开会议上分享道，现在中国有100多家做人形机器人的公司。
（马斯克的“擎天柱”正在叠衣服）
具身智能企业现在虽处于百花齐放阶段，但落地、量产和商业化也渐被提上日程。对于具身智能，大规模量产需要TPMF也即技术、产品与市场三者的匹配。实现大规模量产，关键在于市场需求是什么、需要什么样的产品，而这些产品又需要什么样的技术。提高它们的匹配度，可能是实现批量生产和规模商业化的关键所在。当下，无论是电驱动关节，无论是直线还是旋转的，结合当前算力的主控和各种构型标准，均在快速收敛中。这意味着第一轮技术正在快速走向成熟，接下来关键在于如何找到TPMF。
在走向市场的过程中，在走向实际应用场景的过程中，问题需要被提出、被回答。当然问题有很多，并不只是下面列举的5个问题。
1、感知
人类能够做出恰当、准确的反馈，正是基于对周围环境及自身状态的充分感知。当前机器人在感知能力方面仍然存在显著不足。不仅体现在空间感知上，还包括对自身状态、与自身和使用者之间的关系，以及对环境和应用场景的感知上。在考虑批量化生产时，必须权衡取舍，选择真正有市场需求的场景进行开发。如果开发的是伪需求项目，则无论如何努力，批量化生产都难以实现。
2、灵巧手和手臂
机器人的手和手臂是决定其能否完成任务的关键技术，尤其是在执行实际工作时尤为重要。目前，灵巧手的技术水平与人手相比还有较大差距，但这项技术的提升对于实现工业领域的大部分抓取动作至关重要。关于灵巧手的设计，业内存在争议：五指设计是否必要？从工业应用角度来看，三指可能更为合适，因为现有五指设计的灵巧手在使用推杆电机时，可靠性较低，容易损坏，尤其在负载较大时问题更加明显。
此外，手臂的设计同样重要，尤其是小臂部分。小臂需要兼顾速度与精度的协同，同时与载重能力密切相关，不能被忽视。
3、能耗
目前，人形机器人的能耗问题不容忽视。大多数人形机器人连续续航作业时间仅在一小时半到两小时之间。即使采用换电方式，也难以满足需求。现有电池功率限制成为双足人形机器人产业化的一大难题。虽然这涉及基础学科的突破，但在短期内尚未取得进展的情况下，如何应对这一问题已成为产业界亟需解决的课题，因为在生产节奏加快的背景下，更频繁的电池更换显然不可行。
以及与之相关的电机的功率密度问题，目前电机功率密度的提升幅度仅为2%至5%，难以实现质的突破。由于这一问题涉及材料学等基础学科的限制，可能会成为未来人形机器人产业化的一大瓶颈。能源和电机问题将在相当长的时间内阻碍人形机器人的发展。
4、软硬整合
从研发批量技术来看，需要面对软硬件整合的问题。面对既存的硬件装置的局限性，并不通过巨额研发投入来提升硬件性能，而是通过智能技术和软件能力，将现有硬件的性能发挥到极致。
5、成本
成本问题是关键考量因素。要实现量产，无论是零部件、算法，还是大模型的支出，都需要达到成本可控的水平。但目前需要首先考虑的是如何提高产品在应用场景中的可用性和市场接受度，然后再考虑降低成本，实现批量生产。
以上问题以及更多问题的解决，需要打通产学研才能够找到路径。
产学研融合成为当前人形机器人发展的必然趋势。人形机器人作为一个高度复杂的集成系统，面临着诸多技术瓶颈。它不仅涵盖感知、驱动和材料结构等多领域，背后涉及到许多尚未解决的基础科学问题。对于问题的解决，高校与企业的合作尤为重要。高校擅长布局长期创新工作，能够规划未来一到三年的研究方向，而企业则善于将近期的创新成果快速转化为产品落地。尤其在批量研发和系统级创新方面，企业的平台化优势可以更好地吸收高校的单点技术，实现技术的产业化转化，这不仅节约了教授们的时间，也促进了技术在产业中的应用，最终实现多方共赢。
总的来说，具身智能企业的发展需要在产学研融合的基础上，进一步思考与打磨合作模式，以应对未来的挑战。
这也是2024具身智能最具投资潜力榜评选推出的初衷所在。由创业黑马主办，创业家、i黑马、黑智承办，十余家投资机构作为联合发起方的“2024具身智能最具投资潜力企业榜单”榜单评选活动于今日（9月27日）正式拉开帷幕。我们希望，通过榜单及后续的具身智能加速器，联合先进的产业力量搭建一个产学研沟通交流合作的平台，加速具身智能产业化。
榜单将从投资价值、技术实力、商业价值、成长价值等五个维度进行评比。在经过投票、初筛和评委评议等层层筛选后，将决出最终名单。榜单评选结果将于11月下旬正式公布。
评选详情见下图：
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