[特斯拉] "一只手",掐住了特斯拉的万亿市值
数据来源：公开信息。制图：豹变
由于指关节物理空间实在太小，就对每个相应零部件的精密制造要求非常高。张博则告诉《豹变》，现在的灵巧手多数有几个问题：
抓力不足、灵活性不够、动作准确性不够。
抓力不足，还是因为空间太小，小空间只能放下小电机，电机体积就会影响能量密度，“现在六七十公斤的机器人只能抓取十公斤左右的重物，”张博说道，“比起我们对机器人的期许，这是远远不足的。”
为了让灵巧手既小巧又强大，工程师尝试用“电动肌肉”来取代传统电机，例如利用形状记忆合金、电活性聚合物（EAP）或磁致伸缩材料制造可伸缩执行器，让“肌肉”能直接驱动手指。这些“人工肌肉”理论上能在极小体积内提供更大力量和柔性，但商业化上仍有距离。
灵活性的问题，则来自“自由度”与控制复杂度的矛盾。人手有超过20个自由度，机器人若想模仿，意味着需要上百个电机、传感器和控制回路。要在掌心这样狭小空间里布满线缆和传动机构，同时保证寿命与耐用，是巨大的工程挑战。
至于行动准确性，则是“感知与控制”的较量。机器人往往能“抓住”，但很难“拿稳”。因为触觉反馈延迟、摩擦力估算不准，导致指尖无法微调。现在的解决思路是把AI视觉与触觉融合，让手在抓取前用摄像头判断物体形状，再在触觉传感器检测到接触瞬间修正力度。
像英伟达、Flexiv这样的公司正在尝试让机器人通过模仿学习，在大量抓取数据中优化动作。
技术瓶颈是一个问题，成本太高是另一个问题。今年2月摩根史丹利在其报告中评估特斯拉Optimus Gen2一台的造价在5-6万美元，而马斯克则说过，希望机器人整体造价低过造车，大概一个unit造价在2.5万-3万美元，也就是说现在的造价是目标成本的2倍。
3、一定要是人形吗？
当世界上最想要也最有可能量产人形机器人的公司被灵巧手困住的时候，我们不禁要问出一个问题：为什么一定要是人形机器人？
其实，非人形的机器人在我们生活里已经非常普遍了。
酒店里送水、送餐的机器人多半是圆柱体造型，底部靠轮式导航，顶上一个货架；商场里的清洁机器人，类似放大版扫地机，靠激光雷达和超声波避障，每天默默跑完几百平方米；在京东、亚马逊的物流仓里，成百上千台自动搬运车在地面行驶，精准地从货架到分拣台。
这些机器的成功，恰恰因为它们“放弃了模仿人类”。
它们突破的是单点需求。
清洁、搬运、配送，功能单一、路径确定、成本可控。而且这些机器人已经有相当成熟的商业化市场，扫地机器人全球年销量超4000万台，商用清洁机器人市场增长超过40%.……换句话说，机器人能不能赚钱，从来不取决于像不像人，而在于有没有明确的任务和成本回报。
那么为什么，马斯克还是要做人形机器人呢？
他想复制的不是形态，是通用性。人形机器人是工具，人形机器人是平台。
从工业史的角度看，机器的演化逻辑始终在“通用化”每一次可以称之为“革命”的迭代，不是因为效率更高，而是因为它能适应更多不确定的场景。
在一个为人类设计的世界里，门把手的高度、货架的宽度、楼梯的坡度都围绕人的身体尺寸而建。要让机器人进入这些环境，最直接的方式就是——让它长得像人。
但是，我们必须得回答第二个问题：通用是我们对机器人真正的需求吗？
或者我们换个提问的方式：人类对机器人的需求到底是什么？
我们需要它去解决我们解决不了的问题，或者至少达到我们达不到的效率。
比如对于深度清洁来说，当人类打扫床下空间反而因为身体过大无法全面覆盖，扫地机器人的物理形态就解决了这个问题。
所以通用性其实是牺牲了一定的针对性的。而用户需要的到底是一个什么都能做的机器人，还是在特殊场景里可以做得最好的机器人，这才是讨论人形机器人需求的终极课题。
资本市场需要的宏大叙事，和用户心智追求的真实需求，在人形机器人上能不能重叠，尚未可知。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊，我想来说几句
由于指关节物理空间实在太小，就对每个相应零部件的精密制造要求非常高。张博则告诉《豹变》，现在的灵巧手多数有几个问题：
抓力不足、灵活性不够、动作准确性不够。
抓力不足，还是因为空间太小，小空间只能放下小电机，电机体积就会影响能量密度，“现在六七十公斤的机器人只能抓取十公斤左右的重物，”张博说道，“比起我们对机器人的期许，这是远远不足的。”
为了让灵巧手既小巧又强大，工程师尝试用“电动肌肉”来取代传统电机，例如利用形状记忆合金、电活性聚合物（EAP）或磁致伸缩材料制造可伸缩执行器，让“肌肉”能直接驱动手指。这些“人工肌肉”理论上能在极小体积内提供更大力量和柔性，但商业化上仍有距离。
灵活性的问题，则来自“自由度”与控制复杂度的矛盾。人手有超过20个自由度，机器人若想模仿，意味着需要上百个电机、传感器和控制回路。要在掌心这样狭小空间里布满线缆和传动机构，同时保证寿命与耐用，是巨大的工程挑战。
至于行动准确性，则是“感知与控制”的较量。机器人往往能“抓住”，但很难“拿稳”。因为触觉反馈延迟、摩擦力估算不准，导致指尖无法微调。现在的解决思路是把AI视觉与触觉融合，让手在抓取前用摄像头判断物体形状，再在触觉传感器检测到接触瞬间修正力度。
像英伟达、Flexiv这样的公司正在尝试让机器人通过模仿学习，在大量抓取数据中优化动作。
技术瓶颈是一个问题，成本太高是另一个问题。今年2月摩根史丹利在其报告中评估特斯拉Optimus Gen2一台的造价在5-6万美元，而马斯克则说过，希望机器人整体造价低过造车，大概一个unit造价在2.5万-3万美元，也就是说现在的造价是目标成本的2倍。
3、一定要是人形吗？
当世界上最想要也最有可能量产人形机器人的公司被灵巧手困住的时候，我们不禁要问出一个问题：为什么一定要是人形机器人？
其实，非人形的机器人在我们生活里已经非常普遍了。
酒店里送水、送餐的机器人多半是圆柱体造型，底部靠轮式导航，顶上一个货架；商场里的清洁机器人，类似放大版扫地机，靠激光雷达和超声波避障，每天默默跑完几百平方米；在京东、亚马逊的物流仓里，成百上千台自动搬运车在地面行驶，精准地从货架到分拣台。
这些机器的成功，恰恰因为它们“放弃了模仿人类”。
它们突破的是单点需求。
清洁、搬运、配送，功能单一、路径确定、成本可控。而且这些机器人已经有相当成熟的商业化市场，扫地机器人全球年销量超4000万台，商用清洁机器人市场增长超过40%.……换句话说，机器人能不能赚钱，从来不取决于像不像人，而在于有没有明确的任务和成本回报。
那么为什么，马斯克还是要做人形机器人呢？
他想复制的不是形态，是通用性。人形机器人是工具，人形机器人是平台。
从工业史的角度看，机器的演化逻辑始终在“通用化”每一次可以称之为“革命”的迭代，不是因为效率更高，而是因为它能适应更多不确定的场景。
在一个为人类设计的世界里，门把手的高度、货架的宽度、楼梯的坡度都围绕人的身体尺寸而建。要让机器人进入这些环境，最直接的方式就是——让它长得像人。
但是，我们必须得回答第二个问题：通用是我们对机器人真正的需求吗？
或者我们换个提问的方式：人类对机器人的需求到底是什么？
我们需要它去解决我们解决不了的问题，或者至少达到我们达不到的效率。
比如对于深度清洁来说，当人类打扫床下空间反而因为身体过大无法全面覆盖，扫地机器人的物理形态就解决了这个问题。
所以通用性其实是牺牲了一定的针对性的。而用户需要的到底是一个什么都能做的机器人，还是在特殊场景里可以做得最好的机器人，这才是讨论人形机器人需求的终极课题。
资本市场需要的宏大叙事，和用户心智追求的真实需求，在人形机器人上能不能重叠，尚未可知。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
| 分享: |
| 注： | 在此页阅读全文 |
| 延伸阅读 | 更多... |
推荐: