昆仲資本創始合夥人姚海波：當前不必追求通用型仿人機器人

昆仲資本創始合夥人姚海波發表《智能機器人時代，投資未來》主題演講（來源：本站科技報道）

記者：普子胥

2023年12月5日，深圳市互聯網信息辦公室、寶安區人民政府、本站傳媒聯合主辦“2023新一代人工智能(深圳)創業大賽”頒獎典禮在深圳成功舉辦。

“2023新一代人工智能(深圳)創業大賽”旨在促進人工智能的創新發展，助力人工智能初創企業健康成長。經過海選報名和多輪篩選比拼，大賽獲獎項目將由主辦方從現金、流量扶持、產業資源供需對接等多維度給予豐厚激勵。現場，“本站新一代人工智能產業聯盟”正式成立，未來將持續加強產業、資本、媒體、政府資源的鏈接，爲創業者提供服務。

現場，昆仲資本創始合夥人姚海波以《智能機器人時代，投資未來》爲主題發表演講。他表示，面對下一個智能時代昆仲資本的投資重點正從智能汽車轉移到智能機器人身上。其中，考察一家智能機器人公司，姚海波認爲，應該從技術深度、產品落地能力、商業化能力進行綜合考察。

姚海波認爲，現階段的仿人機器人，應該向仿人級感知、仿人級控制以及仿人級驅動靠攏，並打破和橫掃各類非結構化的場景，並通用到各個行業當中去。現階端，全通用的機器人沒有必要，這可能也是現階段和學術界、產業界共同認知的一個路線。

以下爲姚海波演講節錄：

我今天分享的題目是《智能機器人時代，投資未來》。

昆仲資本在過去7年系統化佈局了上一代的智能設備：智能汽車領域的小鵬汽車；智能傳感器和智能算法公司速騰聚創和文遠知行，智能車規級芯片靈明光子。以上公司都來自大灣區，也希望未來成爲我們大灣區的代表作。

下一代即將爆發的智能設備是什麼，智能機器人在過去3年成爲了我們投資的主線。

今天我的分享分爲5個方面：第一是行業最新動向；第二是創業公司在做什麼，有什麼特色和標準；第三是爲什麼要看智能機器人或者是仿人機器人；第四是關鍵技術和演進方向；最後是我們的一些思考。

過去一段時間有非常多的業界公司展示了最新的機器人demo和新聞，一是Deep Mind的RT-2，二是李飛飛的團隊發表了用開源大模型接入到了機器人。此外，Apptronik公司9月份發佈了Apollo，是第一個和人類在一起工作的機器人。9月份特斯拉發佈的視頻，它植入了大模型或者說是利用自己的神經網絡，無需聯網就可以完成各種拉伸動作的機器人。

關於創業公司的動向，昆仲資本在一篇公衆號文章《看了100家仿人機器人公司，我們總結了以下三個關鍵點》中指出了評估機器人公司時應關注的三個點：技術深度、產品的落地能力以及商業化潛力。

我們當前更看重公司在多項核心技術上的積累，如是否具備雙足和手臂，以及是否配備了多種傳感器，包括視覺和觸覺傳感器，甚至是基於觸覺的視覺傳感器。技術公司的招聘對於當下階段而言充滿挑戰，我們期望更多的青年科學家加入到這些創業公司中。

沿着剛纔的邏輯我們做了投資和佈局。比如，逐際動力這家公司，最早在寶安區落地，由南科大的張巍教授領銜，今年年底會發布雙足解決方案。他們發佈的視頻已經顯示了公司在實際場景中的技術實力，比如在某鋼廠進行的巡檢作業，要求機器人能夠在鏤空臺階上10次上下靈活行走。

第二個維度是產業化落地的能力。我們投資了一家在建築領域進行智能化創新的企業，BIM領域上市公司的高管團隊出來創業，開發了專門用於建築場景的噴塗機器人，包括塗抹灰泥和刮膩子的功能。

在討論現階段機器人投資方向，我們提出了一個觀點：單純的仿人型機器人其實沒有實際意義。我們認爲，現階段的仿人機器人應專注於達到仿人級別的感知、仿人級別的控制和驅動，而不僅僅是外型仿人，從而才能實現有效處理各種非結構化場景的可能。

當下的投資機會也基於包括成本下降以及AI大模型的加持，例如關節成本從一萬元降至三千元，許多大廠購買機器人的主要目的是訓練算力等等表現。

對此，我們看什麼技術？首先該是把感知放在最前面，視頻上可以看到，這是特斯拉的demo，它的機械腳觸摸雞蛋時，發現是雞蛋減少了力控，實際上在機械腳的觸覺傳感器裡面有一個攝像頭，至於是否有傳感器的“新物種”出現也未可知。第二是控制，過去我們看到了有非常多大廠推出了機器人，大多數其實還是下半身在扛着上半身在走，機械控制難度和要求有待提升。

在當前階段，我們認爲追求全面通用的機器人是不必要的。真正的“通用”應該是指能夠適應多個行業的需求，例如醫療行業的機器人可能只需要輪子而非腿部，或者在某些情況下只需機械臂。全面通用的概念在實踐中並非必要，更重要的是能夠跨系列地適用於不同領域，這也是當前學術和產業界的共同認知。

從公司發展的角度來看，更多的規律是從面向企業的產品（To B），到商業應用，最終到家庭應用的轉變。尤其是工業場景，相對結構化，目前階段處於最容易收集數據、訓練數據、養數據的關鍵時期。

那麼，我們究竟投資什麼？我們已經在一些領域進行了佈局，例如關節控制技術。我們並未直接投資具體的關節部件，因爲我們認爲更大、體積更重的部件更容易由機器人本體公司自主研發。

在軟件控制方面，我們認爲算法是關鍵，這些算法往往掌握在衆多青年科學家和海外專注開源代碼研究的團隊手中，如果疊加多模態大語言模型，幫助機器人更全面識別和理解並有效決策，將成爲取勝之匙。

至於電機和減速器，我們將關注是否有重要性及成本佔比較高的公司出現。例如，某些機械手臂中的空心電機可能只佔成本的3%到4%，這種單一品類就不在我們考慮範圍之內。我們尋找那些具有顛覆性設計、工藝或規模化量產潛力的目標。

以上就是昆仲資本在機器人和大模型領域的關注焦點，我們正在積極錨定相關的投資目標。謝謝大家的聆聽。