文 | 有界 UnKnown，作者丨錢江，編輯｜山茶
在今年 4 月底的北京車展上，人形機器人 " 站 " 在了汽車的一邊，取代了身材火辣的車模，成為車企們展示未來技術的招牌符號。
小鵬汽車的人形機器人 Iron 在展臺上穩(wěn)步前行、揮手致意，一套流暢的動作成功圈粉；一汽、深藍則采用宇樹科技的 G1、H1 機器人進行舞蹈表演，為展臺增添科技感；智元 A2 機器人出現在北汽、長安等多個展位上，化身 " 銷售顧問 "，承擔接待引導角色。
從車展可以看出，車企們對人形機器人賽道的布局愈發(fā)密集，根據有界 UnKnown 不完全統計，全球已有 19 家知名車企涉足這一賽道。而仔細查看會發(fā)現，這股車企造 " 人 " 熱可以分為兩波：第一波是馬斯克點的火，第二波是 AI 添的柴。
第一個時間段集中在 2021 年和 2022 年，現代集團正式收購波士頓動力，特斯拉自研擎天柱人形機器人，而當時國內只有一家車子還處于 PPT 階段的小米，在自研人形機器人。
這一階段，其他傳統車廠多數還在看戲。
直到 2024 年底，局勢發(fā)生改變。ChatGPT 帶火生成式 AI，機器人被賦予智能化的想象力，車企造 " 人 " 迎來第二波浪潮，這一輪里傳統車企主機廠商也變得更加積極，它們通過自研，生態(tài)合作、投資入股等方式，陸續(xù)對外釋放出對人形機器人賽道的興趣：比亞迪通過自研推進本體和控制系統，奇瑞汽車聯合 AiMOGA 團隊合作研發(fā)墨甲機器人；東風汽車、吉利汽車、北汽集團、一汽集團與優(yōu)必選合作；上汽參投智元機器人 A3 輪融資。
為什么車企紛紛盯上人形機器人？車企造的 " 人 " 能力更強嗎？
車企造 " 人 " 的三個派別
車企涉獵人形機器人的原因五花八門，總體來說可以分為三個派別：出于戰(zhàn)略層面考量的 " 戰(zhàn)略派 "，出于現實壓力的 " 現實派 "，也有的干脆是 " 技術敘事 " 的再包裝，屬于 " 故事派 "。
2022 年 8 月，小米趕在馬斯克正式展示擎天柱原型機前一個月，將 CyberOne 推向前臺。CyberOne 身高 177cm，重 52kg，全身 21 個自由度。彼時，造車還停留在 PPT 階段的小米，也成為如今看來國內最早研發(fā)人形機器人的車廠。而這似乎也成為小米人形機器人的最高峰時刻，它與特斯拉一起被寫入機器人歷史，共同開辟了一個 " 機器人時代 "。
回顧這段歷史，小米做機器人既有與特斯拉競賽的心理，本質上也承襲小米一貫做生態(tài)的思維，CyberOne 被定位為家庭場景的智能助手，為老人和兒童提供護理和陪伴等服務，這也很符合小米通過造 " 人 " 接近 C 端用戶的思路。
而小米效仿的對象特斯拉，造人形機器人的目的更加現實——用機器人替代重復性勞動，以此緩解人力和成本壓力。2023 年 3 月 1 日，特斯拉在當年的 AI Day 上展示了 Optimus 的最新演示，兩位機器人為另一個機器人組裝手臂，馬斯克也強調人形機器人的應用潛力會比汽車更大。
奔馳公司生產負責人 Joerg Burzer 表示，希望能在勞動力短缺的領域找到機器人的應用場景，" 首先是用于重復性任務，然后是危險任務。"
奔馳的競爭對手寶馬也做了類似的提效嘗試，2024 年 8 月，Figure 02 進入寶馬美國斯帕坦堡工廠 " 實習 "，根據寶馬集團公布，Figure 機器人在工廠的任務是將鈑金部件插入特定裝置的工作。
而相比較于 " 戰(zhàn)略派 " 和 " 現實派 "，目前扎堆造 " 人 " 的很多傳統車企都屬于 " 故事派 "，它們偏向講故事，比如東風、吉利、北汽，主要通過投資或生態(tài)合作來對外秀肌肉，展現對人形機器人的持續(xù)關注。
但車企布局人形機器人，不僅因為車企 " 想做 "，還因為車企認為自己 " 能做 "。
扎堆造 " 人 " 的自信與掙扎
目前，投入到具身智能賽道的玩家角色十分多元，主要角色分類有：
創(chuàng)新型企業(yè)，比如 Figure、宇樹科技、智元機器人；
高校和科研機構，比如做出全世界第一個全尺寸人形機器人 WABOT 的日本早稻田大學，支持 Apptronik 機器人的美國 NASA，中國具身智能公司星動紀元創(chuàng)始人為清華大學交叉信息研究院教授陳建宇等；
除此之外，主要是大型企業(yè)開辟的人形機器人子業(yè)務，比如騰訊的 Robotics X 實驗室研發(fā)機器人，手機廠商 vivo 也宣布成立機器人 Lab 實驗室進軍這一賽道。嚴格來說，車企也屬于這一類型。
在這些角色里，車企占據了造 " 人 " 的供應鏈優(yōu)勢和場景合理性，這也讓他們對自研人形機器人產生自信。
如果把人形機器人看作一門生意，簡單粗暴地來看，影響成功率的核心指標有兩點：一是降低制造成本、提升生產效率；二是有訂單和收入。
而現在這兩個環(huán)節(jié)就像壓住人形機器人賽道的兩座大山，對任何入局造 " 人 " 的角色而言都是一項艱巨的任務。
在成本效率方面，人形機器人供應鏈一直是行業(yè)難題，機器人知名企業(yè) Figure 創(chuàng)始人 Brett Adock 也被人形機器人供應鏈難住。Brett Adock 曾在 X 上發(fā)帖感慨人形機器人供應鏈不成熟帶來的困境。
這意味著團隊需要自主完成整臺機器人的全鏈路設計工作，涵蓋執(zhí)行機構、電子系統、機械結構、關節(jié)模組、操作系統、控制算法、底層固件以及人工智能模塊等核心組件。
而在解決人形機器人供應鏈效率方面，車企卻更加自信，" 他們認為自己有天然的供應鏈優(yōu)勢 "，一位業(yè)內人士對「有界 UnKnown」說道。
相比很多從零起步的團隊，車企原本就有一套成熟的供應鏈體系，跟電機、電控這些核心零部件的供應商合作多年，" 熟人辦事，效率和穩(wěn)定性都更高 "，而且車企造車的那一套工藝、質控、成本控制，本身就可以遷移過來，能省下不少試錯的時間和金錢。
在商業(yè)訂單方面，目前整個人形機器人賽道都無法實現量產，" 這也是部分車企對造人形機器人感到遲疑的地方 "，業(yè)內人士說道。
但與人形機器人行業(yè)的其它角色相比，車企有天然的場景優(yōu)勢，他們擁有車間工廠可以供給機器人進行數據學習，" 他們可以自我消化一部分機器人 "。
所以，不論是在成本層面還是在商業(yè)化場景方面，車企造 " 人 " 具備天然的優(yōu)勢因素。
然而，" 具備優(yōu)勢 " 不等同于 " 達到預期 "，雖然造車與造 " 人 " 在上游產業(yè)鏈具備異曲同工之處，但生產人形機器人的核心難點在于多模態(tài)感知和實時決策能力。
2024 年年底，理想汽車創(chuàng)始人李想也表示，未來理想 100% 會做人形機器人，但不是現在，他的疑問點在于 " 如果我們連 L4 級自動駕駛的汽車都解決不了，怎么去解決更復雜的？" 他認為，汽車本質上就是最簡單的機器人，它運行在標準化道路上，環(huán)境規(guī)則清晰，參與者也都受過統一訓練。如果連這樣的 " 低復雜度 " 場景都難以徹底實現智能化，其他面對開放環(huán)境的人形機器人就更難落地。
Figure 和寶馬的合作爭議，從側面印證了李想的擔憂。今年 2 月份，Brett 夸口稱，有一隊 Figure 機器人已經在寶馬廠商執(zhí)行 " 端到端操作 "，但據寶馬方面透露，截至 3 月，南卡羅來納州工廠僅在非生產時段試運行 Figure 機器人，主要用于在車身車間練習零部件的拾取與放置。
所以，車企造 " 人 "，本質上的卡點在于人形機器人的泛化能力有限，而這一點也是全行業(yè)都沒突破的地方。
結語
最早涉足人形機器人的，是造車新勢力；而真正扎堆下場、彼此角力的，卻成了傳統車企。
這當中，有的企業(yè)已經偃旗息鼓。比如小米的 CyberOne，在和追覓短暫合作后不歡而散——小米認為追覓私自拿設計圖申請專利，追覓則反指小米只是出資，從未真正投入。這場合作最終以雙方 " 各執(zhí)一詞 " 收場，也成了業(yè)界一段插曲。
更多的項目則停留在發(fā)布會、概念片和模型展示的熱鬧表象。這種 " 看起來很熱 "，恰恰揭示了人形機器人仍處于早期階段的現實：技術不成熟，真正有能力往前走的公司并不多。
