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大摩的《AI Robotics Disruptors: Physical Intelligence》，跟踪了全球人型机器人产业的快速发展，围绕人工智能（AI）和机器学习等技术的进步来看发展。分享给大家
报告从全球机器人布局现状切入，分析主要企业的目标、技术路径和产品迭代节奏，以及对未来竞争格局的预测，探讨哪些企业有潜力在这一行业脱颖而出。
备注：不同的报告围绕的对象是不同的，我们会持续跟踪和梳理，然后积累到一定的信息之后对每家企业做单独的论述。
01全球人型机器人
布局的现状与路径
在人形机器人领域，呈现出多元企业竞争的格局，北美、欧洲和亚洲是机器人技术发展的三大中心，其中美国、德国、日本、中国和韩国等国家在这一领域扮演着领头羊的角色。
特斯拉凭借其在电动汽车领域积累的强大工程与制造能力，以及先进的自动驾驶技术研发经验，强势切入人形机器人赛道。
其 Optimus 机器人项目备受关注，在电机控制、电池技术与 AI 算法集成方面展现出独特优势，旨在实现高度通用的机器人功能，从简单搬运到复杂生产任务均可胜任，目标是打造能融入人类生活与工作场景的智能伙伴，且凭借自身垂直整合能力，在产品研发与迭代上拥有较高自主性与速度。
大摩此次跟踪的诸如Physical Intelligence (Pi)、Skild AI、Field AI、Toyota Research Institute（TRI）等公司，均在推动机器人技术的边界：
●Physical Intelligence (Pi)：这家成立于2024年的美国初创公司，专注于开发通用型机器人基础模型。其“Pi Zero”模型展示了机器人在复杂任务（如折叠衣物、装配盒子）中的卓越能力。目标是开发能够理解和执行人类需求的机器人，最终覆盖多种形态的机器人应用场景。
●Skild AI：定位为机器人共享“大脑”开发者，专注于机器人操作和移动的基础模型，并已获得来自亚马逊等投资者的支持。
●Toyota Research Institute（TRI）：与波士顿动力合作，通过扩展性行为模型推动机器人在工业和家用场景中的应用。
Physical Intelligence 在2024年10月推出了一个新的机器人模型叫做 Pi Zero，新模型是机器人技术的一大进步，因为它能更好地理解语言，并根据理解做出相应的动作。
Pi Zero 使用了一种特别的训练方法，让它可以从互联网上的大量信息中学习如何解决问题。Pi Zero 表现得非常好，它可以控制一个有两个手臂的机器人完成家务任务，像从烘干机里拿出衣服、分类放好、然后叠起来，能根据不同类型的衣物（例如衬衫或短裤）调整折叠方式，显示出它对复杂任务的理解和操作技能。相比其他现有的机器人，Pi Zero 能更成功地完成更复杂的任务。
Physical Intelligence 计划让 Pi Zero 更加智能，希望机器人可以自己思考并计划多步骤的任务，就像人类一样。Pi Zero 会不断从它的经历中学习，变得更加灵活，减少需要人帮忙的情况。
为了确保安全，团队也在努力让机器人在各种环境中都能稳定工作，避免可能出现的问题。这些企业的共同目标是打造具备通用能力、能够适应多样场景的智能机器人，从而实现自动化和智能化在物理世界的深度融合。
机器人研发通常涉及多方协作，企业间的分工明确。以Physical Intelligence为例，其核心策略是通过与不同硬件制造商、机器人实验室和AI研究机构合作，聚焦软件开发，而合作方负责硬件设计和优化。
典型分工包括：
● 软件开发：Pi Zero等模型依托于视觉-语言-行动模型（Vision-Language-Action, VLA），通过跨形态训练方法实现不同机器人平台间的数据共享。
● 硬件实现：合作方提供定制化机器人硬件，包括关节驱动器、传感器融合系统等，以满足不同应用场景需求。
这种模式不仅提升了研发效率，还通过整合产业链资源降低成本。全球领先企业的技术路径大致遵循以下规律：
◎第一阶：单一任务优化，例如在特定工业场景中完成重复性任务。
◎第二阶段：多任务学习，通过AI模型赋能机器人在动态环境中的感知和决策能力。
◎第三阶段：通用机器人，能够独立完成复杂任务，例如Pi Zero已展示其在处理家务任务中的潜力。
技术迭代的核心在于AI算法（如视觉语言模型）、硬件性能（如减速器、灵巧手）和机器人整体系统的融合与优化。
02全球人型机器人
产业的竞争力分析
● 在全球范围内，以下几类企业被认为有潜力进入主流竞争序列：
◎技术型初创企业：如Physical Intelligence，凭借开创性的AI模型研发，快速吸引资本和合作资源。其优势在于技术前沿性和灵活的运营模式。
◎传统科技巨头：如NVIDIA和Toyota Research Institute，其优势在于深厚的研发资源和硬件能力。NVIDIA的Project GR00T模型已成为多个机器人研发项目的基础技术。
◎产业链深度整合企业：如Toyota Research Institute，通过软硬件一体化策略推动机器人在生产制造中的广泛应用。
众多公司都在竞相开发人型机器人，但并非所有人都能成功进入主流竞争序列。成功的因素不仅取决于技术创新，还包括商业模式、市场定位以及资本运作等多个方面。
● 竞争优势分析
◎技术领先性：拥有先进的VLA模型和高效的训练机制的企业将占据明显的优势。比如，Pi凭借其卓越的Pi Zero模型，在复杂任务处理上远超现有竞争对手。而NVIDIA凭借其强大的计算资源和成熟的AI工具链，为其他企业提供强有力的支持。
◎产业生态建设：能否建立起完整的产业链条也是衡量一家公司是否具有竞争力的关键指标之一。那些能够整合上下游资源、形成闭环解决方案的企业更容易获得市场的认可和支持。例如，丰田研究所（TRI）与波士顿动力的合作，既促进了各自技术的进步，又增强了彼此在市场上的影响力。
◎资金实力：充足的资金保障对于长期投入巨大的机器人项目至关重要。像Pi这样获得了包括Jeff Bezos在内的知名投资者青睐的企业，在资金链上更加稳健，有利于其保持稳定的发展节奏。
●未来的人型机器人市场可能呈现以下特点：
◎技术驱动型格局：技术领先的企业将在初期占据市场主导地位，但长期来看，成本控制与应用场景扩展能力将成为核心竞争力。
◎区域化分布：美国、欧洲和亚洲的机器人公司可能因地区性资源与需求的不同，形成各自的优势领域。例如，美国企业在AI模型研发方面领先，而亚洲企业则可能在制造成本和供应链整合上占优。
小结全球人型机器人产业正处于发展的关键阶段，各类企业在技术、产品和市场布局上的探索，使得这一领域充满活力与不确定性。从目前来看，Physical Intelligence等技术型初创企业展现出强劲竞争力，而NVIDIA、Toyota Research Institute等传统巨头则凭借强大的产业链和研发能力在市场中占据重要地位，随着AI技术的进一步突破和硬件成本的降低，机器人有望在更多场景中实现普及化应用。
