10月26日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第34讲。当前AI的泡沫化突出表现在商业化落地的困难，然而具身智能把AI通过机器人运用到物理空间，在机器换人，缓解劳动力短缺方面立竿见影，商业上迅速落地产生效益。然而机器换人在技术上挑战极大，尤其是机器换人手。本讲座解析具身智能在“机器换人”中的核心挑战，分享前沿应用案例，展望具身智能未来发展的无限可能。
嘉宾：
陈涛是Dexmate 联合创始人，麻省理工学院(MIT)博士,卡内基梅隆大学(CMU)硕士,师从Skild.AI创始人Abhinav Gupta教授。十余年机器人研发经验, 是应用强化学习控制足式机器人和机器人灵巧手操作, 以及AI在跨硬件平台机器人上的通用模型开发的先驱研究者之一。在灵巧手领域贡献多项开创性成果,首篇一作论文荣获机器人顶级会议CoRL 2021最佳论文奖,第二篇一作论文发表于机器人顶尖期刊科学杂志子刊《Science Robotics》。
夏淳博士是TSVC联合创始人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund. 夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。
讲座目录：
01 活动概要
02 为什么具身智能现在这么火爆？
03 目前市场上的具身智能，哪些公司或产品具有代表性？
04 之后研发的机器人都会聚焦在人形上吗？
05 解决实际性问题，其中有哪些挑战？
06 当前市场上的灵巧手发展到什么程度？
07 从技术角度讲，有哪些秘密来源可以真正做到灵巧？
以下为正文：
我们感谢今天到场的每一位观众，我们非常高兴每个月都能和大家聊一聊近期发生的新鲜事。最近，连着几期的活动都在聊具身智能。为什么具身智能又变得炙手可热了？从TSVC基金的投资视角来看，AI还存在一定的泡沫现象。去年，我们看了非常多偏底层的AI项目，但这些项目距离落地还存在一定的差距。即便是那些能够商业化并迅速产生收益的应用，也面临着诸多挑战，目前仍处于探索阶段。但反过来看具身智能的领域就很有意思，可以利用技术，通过机器人的方式运用在物理空间，有立竿见影的效果。TSVC基金投资的机器换人的项目，受到了投资者的热烈追捧。相比之下，有些项目坚持了两年左右，很难再增长并且盈利，这个时候再去看具身智能的领域，机会大很多。接下来，请陈博士为我们分享他的见解。
05:12 从一个创业者的视角来看，为什么具身智能现在这么火爆？实际上，早在十年前，我们就已经听说过“Embodied AI”这一术语。
陈涛博士指出，“Embodied AI”这一概念不仅在十几年前就已存在，实际上，早在2019年他刚开始读博时，MIT就已专门成立了名为“Embodied AI”的研究组。该研究组由几个实验室整合组成，包含计算机视觉、触觉、机器人、计算机图形等多个领域的研究。目前，当我们谈论“Embodied AI”，我们通常指的是AI系统如何跟物理世界发生交互；这与像ChatGPT这样的模型形成鲜明对比，后者更多的是虚拟世界中的交互。然而，当AI系统与真实物理世界发生交互时，例如，如何让AI系统帮忙打开一扇门，这类技术被称为具身智能。
那么，为何在过去几年特别火爆呢？从市场的角度来看，当前劳动力短缺的问题日益加剧。未来几年，全球平均每六名员工中可能就将有一位是年长的员工。这一趋势无疑将导致在特定应用场景中难以招募到员工，同时对需求端的影响尤为突出。
从供给端方面，有三点原因：第一，硬件成本快速下降，以2016年中美（国际）机器人挑战赛为例，当时有很多全球顶尖的机器人团队参赛，包括麻省理工学院和卡耐基梅隆大学等顶尖学校都派出精英团队，做了一个类人形机器人，当时的造价都在百万美金以上。如今，情况大不一样，可以利用非常丰富的供应链，造出几万美金的一个人形机器人，这对商业落地来说是一个先决条件。第二，会有一些头部公司起到推波助澜的作用。例如，马斯克的顶级科技公司推出的人形机器人Optimus，正对此领域有推动作用。第三，非常重要的原因在于AI智能，这其中有一部分是生成式AI，人们接触的也比较多，与文生图、文生视频，或者像ChatGPT这类的技术比较接近。此外，机器人领域还有一些未知的AI技术的进步，如仿真器的大幅加快，强化学习在机器人里的应用日益成熟，以及模仿学习的算法和架构的不断完善，共同推动了具身智能的爆发。
夏淳博士表示，我们TSVC一直讲的创业成功的独角兽三要素，即“天时、地利、人和”，当前是“天时”非常好的时机点。
09:20 说说目前市场上的具身智能，帮助我们理解。哪些公司或产品具有代表性？
陈涛博士指出，近一两年来，中美和欧洲的许多公司开始涉足具身智能领域，其应用范围较广，这不仅限于人形机器人，还包括类人形机器人，以及各种足式机器人和无人机搭载AI的算法。例如，在特斯拉的We Robot发布会上，公司展示了名为Optimus的Tesla人形机器人，并展示了最先进的灵巧手，其自由度达到20多个维度，近乎接近于人手，这是硬件研发非常具有代表性的公司。
此外，具身智能更偏软件类的，目前在美国有几个知名的公司。首先是Physical Intelligence，他们研发的AI模型几乎能够适配所有硬件，能够控制UR机器人、Franka机器人、宇树机器人以及Fourier机器人等，这些机器人的研究方向都能被他们的AI模型所控制。这类公司的特点是专注于软件和AI模型，而不涉及硬件，硬件通常通过供应商购买。这两类是具有代表性的公司。
夏淳博士表示，目前市场上似乎存在一种普遍的误解，即具身智能几乎都是人形的，刚才陈博士也说明并非都是人形。TSVC自己所投的项目中，实际上非人形机器人反而盈利性更高，它们通常服务于特定的垂直市场。例如，在农业领域的应用，使用人形机器人去割麦子，一手割麦一手拿镰刀，效率非常低。相比之下，采用机器人拖拉机一路开过去，配备24把大剪刀一起运作，可以实现飞快的速度。这是一个较清晰的例子。
12:18 之后研发的机器人都会聚焦在人形上吗？还是会有怎样的发展方向？现在的热点都在人形机器人上。
陈涛博士指出，其中有一些理性因素，也有一些非理性因素。我们人类会自然而然地去喜欢一个人形机器人，如果让机器人帮忙做家务，我们更希望它是一个人形机器人的形态，这是感性层面的倾向。从应用层面来看，机器人是人形或者非人形，并没有那么重要，关键还是要把需要做的事情给完成。举个例子，工业革命之所以成为重大转折点，并对生产效率产生深远影响，并非因为人的生产力变高，而是因为人类开始利用机器，从而提高了整体的生产力，人类擅长使用各种工具来提高效率，并不意味着人类本身具备这些效率。
从落地角度来看，肯定会存在很多适用于不同垂直领域特殊专用的机械。这些机械从前设计用于执行单一任务，但随着时间的推移，它们已经发展到能在其领域内完成多项任务。在未来，这些机械并不会仅限于人形机器人的形态。举个例子，人们去做体力劳动时，会借助各类工具来辅助完成工作，因为很多事情若不借助工具根本完成不了，这正是机器具有的价值。这些工具就会顺其自然地整合到机器中，而不需要先通过造一个类人形机器人再去学会使用这些工具。从落地的角度来看，非人形机器人的使用价值更大，它们可以更好地满足实际需求和适应各种工作场景。
14:30 具身智能其本质是能够提高效率，解决实际性问题，能够落地的一些工具。其中有哪些挑战？为什么灵巧手会成为瓶颈？如果没有做好的话会阻碍我们的发展。
陈涛博士指出，Dexmate团队在过去的研究中，涉足了机器人的多个领域。最早是机器人导航，这项技术模拟了人类眼睛的功能，能够识别周围环境里的布局，从而让机器人能够移动；后来他们的研究重点转向了四足机器人控制，这类似于人类的腿；最后做到了手部。这些研究方向转变的原因如下：
从技术成熟度，机器人导航和机器人足式控制的技术成熟度越来越高。从整体应用价值来看，假如机器人不具备操作能力，即没有高效的“手”，在很多落地场景中，它将无法提供最大的经济价值。以工厂巡航为例，虽然无人机和自主机器人都是可行的选择。但是碰到一扇门，它们便会有阻碍过不去，其中最需要的能力在于整体的操作能力，即遇到新状况能够有应对办法。甚至，机器人的前面有障碍物挡住了去路，它可以主动地把这件事情解决，而不是依赖外部帮助或对环境进行改造。因此，从落地场景来说，操作能力的经济价值是至关重要的。
另外，现阶段工厂里的流水线，许多环节已经实现了自动化。特别是在汽车制造工厂，工业自动化程度极高。然而，在某些环节，我们仍然可以看到人工的存在。雇佣人员不是因为人类有非常灵活的脚，而是因为人类有一双非常灵活的手，可以去做机器还做不了的事情，因此，下一步机器换人的重点在于，使机器人能够拥有像人手一样非常灵活的操作末端。
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