【本期课题】 具身智能之技术进展与商业机会。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 刘鹏琦，峰瑞资本执行董事。 颜黔杭，峰瑞资本副总裁。 【内容索引】 01:07 两位投资人是怎么开始关注到这一波具身智能热潮的？ 02:13 机器人赛道其实在中国经历了好几波的起起伏伏，最早从2013、2014 年的工业机器人，到2016、2017 年类似于像协作机器人，再到2022 年以来的通用机器人。这一波人形以及具身，跟前两波相比，智能化程度大幅提高了。 03:51 这一波的机器人浪潮来的是不是有点快？之前我们觉得非常科幻的很多场景，好像离现实没那么远，现在看到的这波demo视频，是否真的离落地不远了？ 07:04 具身智能和通用智能机器人是一回事吗？ 09:53 大家为什么逐步意识到要做一个通用智能机器人？ 10:26 整个人形机器人发展的历史，本质上是控制维度、控制能力不断升级的一个过程。比如最早的ASIMO，更多是位置控制，所以它走路的时候会有巨多的小碎步。波士顿动力在电机还不够好的情况下，用液压系统去做了 Altas 那一整套的人形机器人的解决方案。再到今天，电机性能逐步提高，以至于更多像FIGURE AI这类的人形机器人公司逐步推出他们的产品，外加特斯拉开始把市场热度给带起来。 14:04 今天传统工业机器人遇到的一个很大的门槛，是它的灵活性不高，所以它在很多场景里就完全没法去替代人。往将来看，人能做的事，人形如果都能做，这是一个非常理想的状况，所以服务、生产、消费等各种场景都会成为人形机器人的潜在落地场景。 15:40 大家先去做最完美的研发，然后逐步把它拆解出来，再降维去做商业化，这可能会是未来做人形机器人这类偏前沿的项目的一个可行的商业化模式。 16:06 什么样的大模型跟什么样的机器人本体结合，才会实现真正的具身智能？ 17:52 具身智能或者通用智能机器人，它能有今天的发展，主要来自于两个产业的交叉：一个是硬件部分，工业化、产业化带动了机械结构包括电气化，包括传感器等比较偏硬件的快速发展，以及随着它们成本的降低，让它们能够更普及；另外一个就是软件，无论是早期从电脑和PC 到软件，然后再到互联网，它诞生了海量数据，再叠加无穷的算力，就有了我们今天能够看到的 scaling law以及大模型的诞生。 19:20 学术界和业界大概都把具身智能定义成了三层架构——大脑、小脑和本体。 20:40 对于实现通用智能机器人，硬件本体现在的成熟度如何，已经能够支撑起具身智能的故事了吗？如果还不够，还有哪些技术有待进一步的突破？ 24:02 除了机器人偏骨骼、肌肉的层面，像人有耳朵、眼睛来感知世界。机器人的传感器现在处于什么样的发展阶段，它的成熟度足够支撑具身智能的发展吗？ 25:46 有些时候智能跟机器人本体的能力是相辅相成的，在一个很强的身体上，也许简单的智能就能实现的工作，就不需要太麻烦的重复训练了。 26:08 小脑作为虚拟世界和物理世界的交叉，是机器人最终去执行规划和控制的关键部分，它经历了什么样的发展脉络？ 29:26 围棋是相对封闭的场景，有明确的规则，AlphaGo通过深度强化学习在围棋领域战胜