抓住風口

本期要點：中國機器人已能打拳，但該如何突破商業(yè)化奇點？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

今年的馬年春晚，相信你也被武術(shù)節(jié)目《武BOT》那些炸裂的“賽博功夫”表演給震撼到了。

宇樹機器人與少年們同臺，完成了單腿連續(xù)后空翻等一系列高難度動作。幾十臺機器人在舞臺上高速穿插變陣，動作穩(wěn)定，且精準卡在音樂節(jié)點上。

可以說，這場表演的背后，確實是中國工業(yè)技術(shù)水平的集中展示。

宇樹科技沉淀多年的“小腦”技術(shù)，也就是底層運控算法，確保了電機在極高爆發(fā)力下仍能維持厘米級的落地精度并且保持體態(tài)穩(wěn)定。

研發(fā)團隊還利用了機載3D激光雷達對600平米的演播大廳進行了三維建模，配合AI融合定位算法，實現(xiàn)了毫米級的落點控制。

而且，每一個武術(shù)動作，都在仿真環(huán)境中進行了無數(shù)次強化學(xué)習，為每個電機預(yù)設(shè)了控制策略。

這個節(jié)目，讓大家看到了近年來中國機器人產(chǎn)業(yè)的電機電控、平衡算法、強化學(xué)習以及多機集群協(xié)同等技術(shù)的突飛猛進，已經(jīng)走到了全球領(lǐng)先的水平。

但在感嘆機器人將走進千家萬戶時，千萬別忘了，舞臺上表現(xiàn)完美并不等于可以從容處理真實世界的混亂。

一旦進入家庭環(huán)境，地面到處是雜物，有隨機走動的孩子和寵物，還有質(zhì)感各異的物品。這些機器人帶著笨重的鋼鐵之軀，雖然能翻出高難度的后空翻，卻可能在幫你倒水時，被地上的一個玩具絆倒。

因此，我們認為，盡管機器人的武術(shù)表演很漂亮，但在當前自主決策能力還難有質(zhì)變的前提下，人形機器人想要進入真實應(yīng)用場景，可能還有待時日，甚至要另辟蹊徑——通過遠程協(xié)作來尋找切口，積累真實訓(xùn)練數(shù)據(jù)、學(xué)會人類的技能，并逐漸提升機器人的自主化程度。

商業(yè)化難題

首先，我們要看到，目前的人形機器人還是個四肢發(fā)達，頭腦簡單的偏科生。

目前的機器人能執(zhí)行流程化的武術(shù)套路，但本質(zhì)上還是強化學(xué)習訓(xùn)練出的固定路徑。一旦脫離預(yù)設(shè)劇本，它瞬間就會傻在那兒。

而這意味著，機器人還遠沒突破商業(yè)化的奇點。

我們在科技特訓(xùn)營中曾強調(diào)，一個產(chǎn)品或服務(wù)的爆發(fā)，前提是存在一個市場足夠大且恰好它們也最適合的初始場景。

以目前人形機器人的技術(shù)水平來看，它有這樣的場景嗎？恐怕不太樂觀。

它最擅長的事情，是完成確定性的重復(fù)動作，比如表演一些高難度的動作。但在商業(yè)上，這屬于低頻觀賞性需求，本身強烈依賴節(jié)目的稀缺性，不僅市場有限，且難以規(guī)模化擴張。

在追求極致效率的工業(yè)與物流領(lǐng)域，人形的形態(tài)反而是多余的；在零售與導(dǎo)購場景，即便機器人成本降至3萬美元，其折舊、電費及維修的開支，在大部分國家和地區(qū)也仍然高于雇傭人類員工。

而大家覺得機器人最該有所作為的領(lǐng)域，比如家政、養(yǎng)老、醫(yī)療護理等等，它的算法又搞不定。

主攻家政市場的1x機器人

要知道，軟件系統(tǒng)可以瞄準最大市場需求先上線再迭代，但硬件系統(tǒng)則不同，因為可能帶來安全問題和財產(chǎn)損失，往往需要從可控性最高且具有商業(yè)化前景的場景開始，待技術(shù)成熟后再逐步擴張。

然而，留給人形機器人的這個初始場景，也就是舞臺表演，顯然市場不夠大。

不嚴肅暢想

所以，我們不妨進行一個看似“不嚴肅”的暢想，來解開這個商業(yè)死結(jié)。

既然短時間內(nèi)難以給機器人裝上全自主的大腦，那么也許可以先讓機器人進入應(yīng)用場景，并由人來遠程操作。

從機器人的表演節(jié)目中，大家也能看到，它們已經(jīng)初步具備自理能力了，操作員不再需要像操縱木偶一樣去控制每個電機，只要戴著VR頭顯進行遠程的溝通和控制，或進行決策意圖的下達。

這將把人形機器人變?yōu)槿祟惖奈锢硖嫔恚炊赡芾@過當下的算法難題，實現(xiàn)商業(yè)化落地。

想象一下，就像各大公司把客服外包給了印度公司一樣，未來在印度、越南或拉美的廉價勞動力地區(qū)，可能會有一群戴著VR頭盔、穿著遙控設(shè)備的操作員，站在一個個小單間里，遠程操控著位于紐約、倫敦或東京的人形機器人，幫那里的客戶洗衣做飯、收拾餐桌和房間、修理電路、照顧老人等等。

這種模式有雙重好處。

一方面，機器人公司可以賺取發(fā)達國家與欠發(fā)達國家人工成本之間的剪刀差。

印度或越南地區(qū)的員工，月薪僅為數(shù)百美元，但他們遠程操控的機器人在紐約提供的服務(wù)，收費卻可能高達每月數(shù)千美元。

另一方面，它也讓人形機器人得以進入真實的應(yīng)用場景，開始解決用戶的痛點，從而脫離空想、開啟迭代。

從底層技術(shù)看，遠程控制也是可行的。目前大部分人形機器人的靈巧動作，也并不是算法自發(fā)產(chǎn)生的，而是通過人類演示學(xué)來的。

眾所周知，馬斯克計劃年產(chǎn)100萬臺機器人，并且他認為最終機器人數(shù)量將遠超人類人口。所以，開個玩笑，未來世界最大的勞務(wù)外包公司，有可能會是特斯拉。但是，不是機器人外包，而是機器人加人的組合式外包。

當然，要注意的是，到時候，網(wǎng)絡(luò)延遲將成為一個關(guān)鍵影響因素。如果信號往返超過150毫秒，操作員就難以流暢地處理精細的任務(wù)。

不過，馬斯克拼命部署的星鏈，恰好能解決這個問題。目前星鏈已將全球平均往返延遲壓低至30毫秒到50毫秒，基本上符合遠程操作的需求。

但最后，這也將顯現(xiàn)出一個殘酷的未來，那就是，底層人民將教會機器人如何替代自己。

互聯(lián)網(wǎng)上有無窮的文本和視頻，但極度缺乏類似于“抓取一只油碗”的動作數(shù)據(jù)。而遠程協(xié)作模式，可以通過實現(xiàn)類似特斯拉FSD的“影子模式”來獲得這些寶貴數(shù)據(jù)。操作員對機器人的每一次操作和動作修正，都將成為訓(xùn)練機器人模型的高質(zhì)量燃料。

就像曾經(jīng)ChatGPT從菲律賓、肯尼亞等地區(qū)的標注員那學(xué)會了如何和人對話，機器人將繼續(xù)從這些地方的遠程操作員那學(xué)會如何規(guī)劃動作、與人互動，直到幾年后，算法足以勝任絕大部分任務(wù)的決策和執(zhí)行。

屆時，機器人可能將自主完成99%以上的任務(wù)，只有1%的任務(wù)需要人的遠程介入，而人類最基礎(chǔ)的體力價值，也就基本被數(shù)字化。

AI不僅能寫詩作畫，還能洗衣做飯，人類倒是輕松了，可是人又該去干什么呢？這將是一個關(guān)鍵問題，也歡迎你在評論區(qū)留下你的思考。

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