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- 发布日期:2025-02-28 21:21 点击次数:180
(原标题:宇树科技CEO王兴兴 :2025投资杠杆,机器人爆发临界点)
具身智能市场近年来热度持续攀升,吸引了大量资金投入,宇树科技已是行业领先者。然而,整个行业仍在等待AI技术的临界点,技术路线也尚未统一。乐观判断下,预计在未来几年内,随着技术的不断突破,机器人将能够更好地适应各种任务和环境,市场规模也将实现飞跃式增长。
文/王兴兴 宇树科技CEO
机器人行业热度高的关键变量是整个AI行业的增量带来的。2022年底ChatGPT出来后,AI行业的信心更足了。通用AI解决一些文字问答和管家之类的任务,但要涉及行动和线下功能,还得通用机器人来解决。这会带来生产力的提升,大家变得更期待这件事发生。另外就是硅谷巨头们的行动。马斯克宣称要做人形机器人,把整个产业拉出了低谷期。以上两个因素直接让宇树决定在2023年重新做人形机器人。
具身智能市场热
2023年(机器人)市场热度很高,2024年更甚,这两年有相对于过去几十倍的资金涌入。
对于宇树来说,2024年年初那笔融资其实是在2023年下半年就敲定的。不过10亿融资只是小的起点,还是小火苗,真正大的竞争者和增量资金还没进来。大家都在等待一个临界点,突破了临界点才是大资金进来之时。宇树拿的资金量不算大,很多背景不错的公司起步融几个亿也是很普遍的。
现在水面下,每年每个月都有很多技术突破。但真正的临界点还没到,现在的格局就很像是GPT出来前的一两年。
宇树业绩目前挺不错的,2024年业绩相对于2023年接近翻了一番,四足机器人的全球市场份额达到了60%以上;人形机器人2023年下半年就实现了小批量量产,现在可以说是全球订单最多的人形机器人公司。海外订单和国内订单各占百分之五十。
大客户的话,各行各业都有,比较分散,单个客户多的也就采购了几十台,在消费端和科研教育以及不同行业落地应用都有分布。
在生产端,宇树大部分零部件选择自研,是因为现在处在早期和快速发展阶段,这个阶段找零部件供应商,找不到特别适配的零部件,只能找他们定制,但定制的采购成本、沟通和时间成本很高。
比如宇树自研的激光雷达,单个零售价能降低到大概千元,适合低速机器人,比如清洁、园区里的小型机器人,和车用激光雷达有一些参数差别,没啥竞争关系。
对于机器人行业是否存在被关键零部件和核心技术卡脖子的情况,如果说未来有卡脖子的地方,最可能的卡点还是芯片领域。并且瓶颈不是终端部署的消费级芯片,而是一些用于训练的服务器端的算力。机器人尺寸是有限制的,不可能部署很大的算力进去,电池也吃不消,所以终端部署就还好。
机器人行业还比较前沿,日新月异,大公司要做的话,把现有团队拉来直接做,做成的概率不一定大。因为当下的技术,明天就可能完全过时了,对团队的要求反而更高,需要顶级人才和突破性的魄力,敢于自己颠覆自己过去的方案,把擅长的东西放弃掉,很考验人性。宇树就可以做到随时换技术路线,我们更年轻更灵活,我们有随时“打自己脸”的魄力。
目前人形机器人的技术路线还没有完全统一,光硬件就有好几个技术路线,比如特斯拉的技术路线。宇树自己更低成本、轻量化的技术路线,还有线驱动的技术路线。硬件技术路线还好,未来2-3年硬件上肯定会收敛到更加确定性的技术路线上。但问题就在于AI上。
行业等待AI临界点
机器人通用模型最大的问题还是整个AI模型架构,大家没有统一,非常多变,没有哪个模型架构特别好,大家都在尝试一些新的技术路线——比如大语言模型的技术路线,模仿学习、深度强化学习的技术路线,空间模型的技术路线。
具体来说,目前比较常见的有两种。一种是把大语言多模态模型直接给机器人用,然后再加一部分机器人底层的操作运动集等,让大语言模型去调用一下,完成一些任务,这是目前最常用的架构。另一种是,有些公司比如特斯拉希望更端到端一点,它就采用模仿学习,人为采集大量的动作数据去训练机器人。比如今天干这个任务堆一部分数据,明天干一个活堆另外一部分数据,最后这两项任务都能完成,可能堆数据是有效果,但是再大规模的验证就不好说了。这些技术路线,大家都在尝试,还没人敢说哪条路线是绝对没问题的,还没迎来“ChatGPT时刻”。
AI很热,聪明人很密集,而资深的硬件人才现在更难招到。但是,硬件产业更成熟一些,AI还是靠一些天才的AI人才驱动的。AI领域不是靠人海战术,而是靠头部的几个顶尖AI人才驱动着行业发展。
在具身智能领域,过去几十年的历史积累可以不作数,大家都是现在差不多的起点同时出发的。但我们国家的人才相对缺一点,如果人才培养体系不能补齐,长远看还是吃亏一点的。
具身智能领域的市场格局热度非常高,最大的点还是行业天花板,即机器人AI的天花板决定的。如果AI天花板不突破的话,增长也就是50%-100%的线性增速;如果突破了临界点,整个产业就会大爆发,所有大公司都会加入进来的。
我很乐观,在2025年年底之前,通用机器人初代的AI模型,至少全球范围内会有一个实验室或公司能做出来。我认为在2026年推广到工厂或服务业场景进行落地应用,是非常有可能的。(未来)3-5年,全球还是会发生很大的变化的。比如宇树的人形机器人也就做了一年半,产品已经比较成熟了。AI驱动下,技术进步会是日新月异的,水面下,每个月每周都有很多AI技术的进步。
我为何预判未来一年会有大量的技术进步呢,因为我看到水面下已经有了相对清晰的技术路线方向,有顶级公司在朝着这个方向在努力了。对于这种节奏是有一些感觉的,我比较确信这个判断。
很多公司虽然拿到了不少投资,但是大家花得是很克制的,不会出现像早期互联网一样集体使劲砸钱的情况。AI临界点到来之前,大家要活着,活到爆发的临界点,活不到啥都白干,所以大家都很克制。我们对AI的投资也比较克制,因为AI太烧钱了。技术路线没那么清晰时,死命砸钱,大部分的钱会打水漂的。但一旦确定了技术路线,我可以瞬间把产能提上去,比如提到十万台,这是没问题的。
如何评价临界点,那就是在工厂里,一个十万块钱的机器人已经能替代一个人去完成工作,能把一个人家里的大部分任务跑通。简单说,评价标准是,(把机器人)拉到陌生环境,它可以把一系列的十几件事情给干了,而且无需人的干预、任务成功率很高,这就是2025年年底临界点的任务目标。当下的问题是,一个(机器人)任务目标可以完成,但是场景和任务稍微换一下,成功率就会暴跌。
2025年年底的技术进步会上升一个台阶,会给全球产业界打一个更大的鸡血,热度、市场规模翻十倍是没问题的。我感觉5年之后,一台人形机器人的硬件成本可能也就相当于几台空调。仅从硬件物料角度来看是如此,如果加上AI这部分成本暂时还不好估价。家用的话,价值评估是比较难的,还是会率先在工厂里用起来,人力成本,工厂是可以直接算账算清楚的。
* 内容出自“周天财经”公众号,限于篇幅,内容有部分删减。
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