機器人今年依然不會幹活,但不妨礙機器人公司上市
硬件端的工程化難題桎梏著機器人的執行力，而軟件端的算法瓶頸則讓機器人難以真正變聰明。
年初，美國公司Figure AI與OpenAI解綁，發布自研的端到端VLA（視覺-語言-動作）模型Helix，讓以“快慢腦”系統為核心的VLA模型架構受到關注。
中國公司裡，星動紀元的端到端VLA模型ERA-42、星塵智能的VLA模型DuoCore同樣采用了這壹思路。
而像模型能力更為突出的Physical Intelligence、自變量機器人堅持端到端統壹的VLA架構。
尤其是Physical Intelligence推出的π系列模型，性能壹直在行業裡占據前排，已開源的π0、π0.5都被稱為了最強的開源VLA模型之壹，成為眾多機器人企業的技術參考基准。
盡管兩年內具身智能在模型端取得明顯進展，但行業並未迎來語言大模型那樣的 Scaling Law，短期內難以實現具身智能的“ChatGPT 時刻”。
這壹困境的卡點集中在數據、模型、系統工程叁個層面：
數據層面，優質多模態數據極度稀缺。目前行業普遍采用 “仿真數據 + 真實數據 + 開源數據集” 的組合方式擴充數據規模。
但仿真數據與真實場景存在偏差，真實數據采集成本高、標注難度大，開源數據集覆蓋面有限，導致模型訓練效果受限。
模型上，現有的模型架構還不夠成熟，泛化能力存在明顯障礙，缺乏統壹且高效的模型方案。同時，機器人學習新技能效率低，投入和產出回報不完全形成正比，規模化技能拓展面臨成本壓力。
系統工程上，缺乏統壹標准導致軟硬件難以解耦，模型通用性差；同時，機器人本體有限功耗與雲端計算延遲之間的矛盾，構成了算力部署的天然瓶頸。
而除了真實可見的技術參數，來自成本與效率的剪刀差帶來了更深層的制約。
盡管單機價格下降，但人形機器人距離規模化經濟臨界點仍有距離。行業測算顯示，其每小時綜合成本需降至15美元以下，投資回收期短於2年，才對制造業有普遍吸引力。
目前領先企業的產品，在理想工況下僅能勉強觸及這壹門檻。壹旦計入部署調試、定期維護、算法迭代和潛在產線改造等隱性成本，總擁有成本（TCO）顯著上升。
另壹方面，機器人的作業效率仍普遍低於熟練工人，在需要高度柔性和判斷的工位上差距更大。
成本不低、效率不高的現狀，使得機器人對大多數工廠而言，仍是壹項需要精打細算的戰略性投資，而非能快速鋪開的降本工具。
除此之外，面對行業量產熱和落地熱，我們需要重新審視人形與非人形機器人在落地技術難點上存在顯著差異，因為這種差異決定了兩者的發展節奏和落地優先級。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
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而像模型能力更為突出的Physical Intelligence、自變量機器人堅持端到端統壹的VLA架構。
尤其是Physical Intelligence推出的π系列模型，性能壹直在行業裡占據前排，已開源的π0、π0.5都被稱為了最強的開源VLA模型之壹，成為眾多機器人企業的技術參考基准。
盡管兩年內具身智能在模型端取得明顯進展，但行業並未迎來語言大模型那樣的 Scaling Law，短期內難以實現具身智能的“ChatGPT 時刻”。
這壹困境的卡點集中在數據、模型、系統工程叁個層面：
數據層面，優質多模態數據極度稀缺。目前行業普遍采用 “仿真數據 + 真實數據 + 開源數據集” 的組合方式擴充數據規模。
但仿真數據與真實場景存在偏差，真實數據采集成本高、標注難度大，開源數據集覆蓋面有限，導致模型訓練效果受限。
模型上，現有的模型架構還不夠成熟，泛化能力存在明顯障礙，缺乏統壹且高效的模型方案。同時，機器人學習新技能效率低，投入和產出回報不完全形成正比，規模化技能拓展面臨成本壓力。
系統工程上，缺乏統壹標准導致軟硬件難以解耦，模型通用性差；同時，機器人本體有限功耗與雲端計算延遲之間的矛盾，構成了算力部署的天然瓶頸。
而除了真實可見的技術參數，來自成本與效率的剪刀差帶來了更深層的制約。
盡管單機價格下降，但人形機器人距離規模化經濟臨界點仍有距離。行業測算顯示，其每小時綜合成本需降至15美元以下，投資回收期短於2年，才對制造業有普遍吸引力。
目前領先企業的產品，在理想工況下僅能勉強觸及這壹門檻。壹旦計入部署調試、定期維護、算法迭代和潛在產線改造等隱性成本，總擁有成本（TCO）顯著上升。
另壹方面，機器人的作業效率仍普遍低於熟練工人，在需要高度柔性和判斷的工位上差距更大。
成本不低、效率不高的現狀，使得機器人對大多數工廠而言，仍是壹項需要精打細算的戰略性投資，而非能快速鋪開的降本工具。
除此之外，面對行業量產熱和落地熱，我們需要重新審視人形與非人形機器人在落地技術難點上存在顯著差異，因為這種差異決定了兩者的發展節奏和落地優先級。
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