3月23日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第27讲。今年一月份随着斯坦福大学—华人研究团队在平台X上展示了样样“精通”的mobile ALOHA 家务机器人的视频，关于机器人在具有泛能力的通用和高度专用两个发展方向的讨论也达到了前所未有的热度。但归根结底，如何让具身智能（Embodied AI）通过软硬件结合的系统在真实的物理环境下执行各种各样的任务才是关键。

嘉宾：

方洋博士，BeagleTechnology 创始人、CEO

徐征博士，eBots及Silevo首席执行官、联合创始人，TSVC投资合伙人

讲座目录：

01 活动概要

02 科普什么叫具身智能机器人？应用是什么？

03 对人形机器人落地的展望？哪些场景会先落地，取决于哪些关键技术的成熟？

04 现在这些机器人的创业投资应该聚焦在哪些方面？解决哪些问题？

05 两位创始人展示的作品，创业时的机器人的关键落地点在哪里？最后的产品形态是什么样的？以及技术的难点在哪？

06 对于未来产品有什么规划？公司整体的发展方向和展望是什么？

以下为正文：

03:47  今年年初Aloha团队做出的机器人，迅速引爆了全球性的舆论，所以请给大家科普一下什么叫具身智能机器人？比如它的应用是什么，以及有需要的哪些技术关键和突破点？

方洋博士表示，实际上具身智能机器人的定义也比较直接，是一个软硬件结合的智能体，在真实的环境下去执行各种各样的任务，讲得通俗易懂一些，即机器人直接接触物理世界。

我觉得在这点上，我们更多强调的是在智能方面，而不是机器人身上。因为机器人本身是一个载体，虽然这个载体很重要，但是如果连最简单的马达控制不好，硬件不好的话也不行。比如人形机器人倒立行走，这些也是很关键的地方，但这些问题相对比较底层，在过去的十几年里已经有了长足的发展。

我认为现在更多的应该放在智能方面，现在对于我们来说算力够了，模型也逐渐越来越大，有更多的理解力了，关键是理解和学习新任务的能力。比如像我们的投资人是Pieter Abbeel，他是伯克利人工智能和机器人方面的教授，是深度学习和深度模仿学习方面的专家。他做的事情，比如用神经网络去做机械手的控制，以及自动的学习如何处理仓库里的拣取和摆放。现在更多需要强调的是放在智能方面。

我认为现在大家要尝试的突破有三点：

首先，在接触物理环境会比虚拟世界的纯粹软件更复杂，即长尾事件。是指总会有一些意想不到的事情，碰到这种状况怎么处理，如何有效的快速迭代，这是一个关键。

第二，环境是不断变化的，我们每次出去的环境不可能完全像电脑重启100次都是一样的，只要出去肯定会有变化，如何学习和适应环境。这是第二个很重要的地方。

第三，实际上也是大家说得不多，但是我觉得非常重要的，智能体要让它知道有未知的领域，如果不清楚自己不知道这件事情，就会去做“蠢”事情，如果是一个纯软件问题，它不会产生太大的问题。但是接触物理世界去做“蠢”事情，结果发生的事情就会很麻烦。

07:00  虽然现在机器人很热，但是图灵奖得主 Yann LeCun教授最近在访谈中给人形机器人浇了点冷水，他认为现在人形机器人仍然看不到很好的机器解决方案，也许要等到十年后才能有起色。您从市场以及落地的角度是否同意这位教授的冷水呢？以及能不能谈一谈您对人形机器人落地的展望？比如哪些场景会先落地，哪些可能是后面慢慢来，取决于哪些关键技术的成熟？

徐征博士表示，机器人的关键还是它智能方面的平台要突破，至于机器人的载体，不管是什么样的机器人。是手臂也好，手也好，眼睛也好，或者两条腿会走路等等，这都是一个智能体的体现。现在大家对人形机器人很热，认为AGI通用人工智能放在人形机器人身上，人形机器人将会像人一样智能，所以我完全同意Yann LeCun教授的意见，这完全需要一个漫长的时间。

其实很重要的一点，要真正所谓的AGI将会遇到很多的角落案例，而这些角落案例是很难通过强化学习或者训练等等来解决的问题。

另外一点，作为真正的人类，他的进化过程是需要经过非常漫长的历史长河，整个基因才进化到目前的位置，而不只是具备重复学习的能力。现在我们所谓的强化学习等等这些，说穿了它是一个经验主义的公式，也就是凭经验在办事。

但是对于人类，它还有很强的一些逻辑推理的东西，尤其是归纳以及抽象的思维，把广义的大量的数据当中以非常抽象的模型呈现出来，然后在抽象的基础上还要进行创

新等等。以目前的人工智能水平，用人类智商来比较相当于是会走路了，这对于一岁小孩来讲会走路是很寻常的事情，这对人类来讲并不稀奇。

我最近产生好奇，就用ChatGPT跟它聊天，我问了一句很简单的话，“机器人的智商是多少”，它回答“机器人没有智商”。所以我想还是要把这两个概念区分一下，一个概念叫“智力”，另一个概念叫“技能”。实际上机器人它所具备的大量的是，人类掌握了机器人的技能，而人的大脑带来的是与生俱来的能力。如果人形机器人需要达到这种水平，我觉得也会有很长的一段路要走。

还有一个比较好的应用场景，我觉得人形机器人可以做一些低端的工作，比如在家里面的厨房整理一些东西，这些可以凭经验就足够了。另外就是它的个人系统，在你需要帮忙的时候能够帮忙，作为护理等等。

但是我觉得很重要的一点，是需要解决安全网的问题。现在机器人手臂还是涉及到很大的安全问题，工厂里面的机器人都是被关在笼子里的。即使现在有Cobot，实际上也并不是很安全，如果机器人的手掌打在人的脸上，实际上也会遭到伤害。所以除了智力以外，机器人的安全关注和超越安全，还有很大的涉及，你的机器人的不需要别人的帮助，然后植入病毒在里面造成整个机器人非常奇怪的行为。

12:58  在机器人研究领域来说，人形通用还有很长的路要走，具有具身智能的专用机器人，已经屡屡在真实物理环境下广泛使用。像您二位作为这个领域的创业者，是如何促使开始在这个领域进行创业的，比如说现在这些机器人的创业投资应该聚焦在哪些方面？解决哪些问题？

方洋博士表示，首先回答第一个问题，为什么选择这个方面？我之前实际上是在医疗仪器和汽车行业工作，源于我个人的兴趣，对于涉及民生和比较基础的方面是很感兴趣的。以及我所居住的地方离农业的环境比较接近，所以大概在2017年开始去探索一些农业方面的应用。

当时发现人工智能和机器人方面，很适合解决一些人不想做又繁琐的事情，同时它又应该是涉及民生涉及比较重要的方面，但是又没有人去做，所以这个市场就会比较清晰的呈现出来。

另外，在落地的时候要很好的考虑，机器人方面什么事情容错率高。在纯粹软件或者AI方面，比如之前AI在Youtube上面看一只猫或者一只狗，错了一点没有太大关系。但是真正机器人去触碰物理世界的时候，容错率的包容度是不会给你太高的。但是你也不能保证百分之百都对，从什么事情的容错率高这些方面去想。

我始终会考虑比较多的方面，我们Beagle Technology公司坚持一个原则，希望有人在旁边去监督机器的执行。因为这样，我们去市场方面就会比较快，而不需要等到最后研发阶段把所有的长尾效应都解决以后再去落地。

如何不改变太多现在的工作流程。实际上，人能改变一个物理环境里现实的已经有的设置是很困难的一件事情。其中有很多的因素，如果能够考虑不要改变现在太多的工作流程，并且尽量的去解决那些繁琐单调，但是又必不可少的一些问题，所以当时我们就选择了这项大型技术。

我们现在做的事情，实际上是把机器人AI软件放在农业装备上面，这些农业装备就变成智能装备，它能大幅度提高效率又能很快的减少人员。同时又充分利用比如像拖拉机和驾驶员，因为他们是一个很好的载体，可以帮助我们解决多种情况，边界问题以及长尾问题，同时又是很好的搭档，并且整个工作流程又不改变。

所以我希望从这个方面来回答一下，首先它是否可以解决一个重要的问题，我觉得最好是繁琐但是又涉及民生，还有考虑容错率高的问题，这些更容易进入市场。同时是否有人能够做出超级轻便的机器，并且不要改变太多整体的工作流，不然从市场上的接受程度会变得很慢。

17:00  徐博士您是怎么从太阳能电池领域转到工业领域的？

徐博士说，刚才方博士谈了农业，我这里是做工业的，在我整个职业生涯当中，搭建了好多所大型工厂，在建工厂的过程当中最终是想要做自动化。一般大型工厂人员太多管理比较困难，同时又需要提高业绩，这两方面都成问题，所以通常它是需要一种自动化。

但是看到这个所谓的机械臂，从1960年开始一直到现在也是走过了很漫长的路。实际上它在工厂里面自动化的普及率不是很高，机器人的应用面还是很少。据数据统计，使用最多的国家是日本，在一万名员工当中，所用到的机器人在工厂里面也就是1000台，将近10%的水平。

那大家就会问了，是不是机器人太贵了？其实不是，实际上机器人现在很便宜，尤其是六轴的机械臂在中国生产非常便宜，其原因是缺乏智能化。当时我花了很多时间去深圳工厂里面做调研，基本上覆盖所有的手机厂、电子装配厂。其中发现很重要的一点，为什么需要人做，而机器人做不了。这是一个手眼脑协调的过程，也就是人形机器人上半身的手、眼睛、大脑，而且两只手要协调起来做。如果能够做到这样动作的话，它的应用面将会非常非常广，这就是一般轻工业桌面装备具备的所有应用场景。

而这个场景，实际上不是人愿意做的。在工厂里面看到这些工人们工作的持久性都不好，移交率也很高，1年有20%的人员更替率。可以想象，一家工厂里面可能有几十万人，在这基础上的20%造成人力资源失衡。最后变成了工人入职和离职都可以完全是自动化。

回过头来讲，为什么很多人会离开，因为觉得在流水线上做工作枯燥且乏味，他宁愿去送外卖，送东西，或者去做服务员等等。人的本性是希望跟人打交道，而不是整天跟机器打交道。

正如刚才方博士所说，人不愿意做这件事情，对机器人来讲是一个最好的切入点。这个机器人它的操作水准是一个专用的机器人，是能够做到触碰物理世界的需求。

尤其在工厂里面容错率非常非常低。同时我们也是做了不少时间，刚开始我们很高兴超过了97%。厂长一个冷水泼过来，他说你在讲什么话？我们工厂里面需要的可靠性是99.995以上。他说你做到4个9以后再把机器抬过来我们可以做评估，所以最终是要达到这种水平。最后我们达到了，工厂厂长就开绿灯了，并表示现在我们工厂可以做评估做试运行，所以在跟物理世界的结束过程当中，可靠性非常重要。

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