風投資本界圈具有影響力的高管,極少公開點評具體投資對象,因為這么做看不到什么益處,壞處倒是不少。3月28日,金沙江創投總經理朱嘯虎打破了慣例,通過長訪談“分享”了他對人形機器人公司的看法。他表示,因“商業模式不明確”,正在批量退出對人形機器人的投資。
投資邏輯決定看法
應該說,“批量”這兩個字深得新聞學的精髓。在訪談中,朱強調的是,自己掌管資本的投資策略,但是媒體有意將這句話的主語隱去。給人的錯覺,是整個風投行業都不看好人形機器人。
當然,朱嘯虎的咖位,決定了他即便只提自己,其方向性重要言論,也具備不小的行業影響力。
朱嘯虎
朱本人在2019年之前風光無限,擁有多次成功投資和逃頂經驗,成功案例不勝枚舉。他不避諱自己2012年對剛成立的字節看走了眼,但字節當時的情況不符合其投資理念。其選擇的投資對象都要有明確的商業化前景,“算得出賬”。他強調“靠改變慣性獲取成功,概率太低了”,意思是不會因錯失了好項目而改變自己的投資方法論。
這兩年,朱的咖位恐怕是下滑的,因為成功投資案例在減少(失敗和平庸的投資倒有一堆)。總體而言,金沙江創投這幾年更多轉向消費、企業服務等“快餐式項目”,主打快進快出。不可否認,他的危機嗅覺仍是第一流的。他的理論是,一旦市場形成高度共識,但商業化潛力又不清楚,那就到了退出的時候。
產融資本替代VC入場
人形機器人賽道,完全符合朱的定性。不但涌現出大量的創業公司,車企也蜂擁而入。今年“兩會”期間,何小鵬說,一個全新的AI時代正在到來,Al會推動自動駕駛甚至無人駕駛的到來,汽車產業正在和機器人開始融合。
他表示,小鵬汽車已經投入人形機器人5年,還要再做20年,花500億投資。他甚至預言,人形機器人將成為小鵬收入僅次于汽車的產品。3月底,小鵬悄然完成了工商變更,加上了“集團”二字,有人猜測其正在大舉推動機器人和飛行器的商業化。業內有好幾家車企正在加入戰團。
經緯創投創始人張穎、眾擎機器人創始人趙同陽等業內人士,也明確反對朱嘯虎的判斷,認為人形機器人是長期賽道,未來將誕生大型企業。后者還認為,人形機器人五年內可能“無處不在”,成為工業革命的關鍵力量。
2024年,VC確實已經對人形機器人項目態度變得謹慎,一如他們對基礎大模型的謹慎。而同期全球人形機器人融資超過110億元,中國占比超過一半。2025年還將快速增長。
產業資本(螞蟻集團、地方國有資本)和政府基金,正在加速入場。替代了VC。
機器人為什么要做成人形
人形機器人與汽車扯上關系,有兩個直接原因:第一個,它們都成為AI產業的“同軸”應用;第二個,人形機器人所需的材料、電機、電控、電池、芯片(包含功率器件)、軟件,以及背后的基礎大模型、數據流,和當前的新能源汽車幾乎毫無二致。從供應鏈角度,簡直是汽車的親兄弟。做汽車積累起來的知識群和供應鏈,也適用于機器人,何不摟草打兔子。
但凡做過機械、AI的一線創業者和企業,也包括產融資本,都不會否定機器人的未來。但要不要做成人形,的確值得商榷。
這里面要分成粗略的三種情況,第一種,強場景型,尤其是工業用途,的確沒必要做成人形。比如產線上的噴涂機器人、組裝機器人,做成多關節的機械臂或機械手即可。
第二種,為人直接服務的泛場景型,有必要做成人形,或者在主要運動特征上要模仿人。這倒不是因為恐怖谷效應什么的,也和人體經歷自然進化出的形態是否合理無關。而是因為當前社會的大量設施(比如空間、工具等)、多任務服務型系統,甚至軟件,都是根據人的形態設計的。如果想讓機器人取代人的工作,不限定場景,設計成人形(主要是運動和大致形態)是有必要的。
第三種,與人的情緒價值、心理學和社會學有關的軟科學掛鉤的用途,這類用途還無法清晰地描述,這是當前非常不確定、但肯定有著廣泛且深遠的應用前景。我們只能模糊地感覺到,做成人形大概不會犯錯。
人形機器人公司現在不賺錢的原因
但是,朱嘯虎談的是短期商業回報的問題。如果扯工程上的前景,哪怕衍生的遠期商業前景,多少有點雞同鴨講的味道。
具身智能或者說人形機器人(兩者概念有區別),投資熱潮已經持續了至少3年。當前仍需要持續融資的賽道。而且比較可怕的,并非是短期不能賺錢,而是大家造的方法差不多:開源軟件攢系統、采購零部件組裝聯調,公司主做軟件集成。唯一能否形成護城河的是算法、數據、以及部署在云端的算力。核心壁壘相對匱乏。
有人一眼就看出,這不就是當前智駕競爭的要素嗎。智駕從前沿技術,到“平權”為名的泥沙俱下,固然與知識擴散和產業鏈逐漸成熟有關,更與護城河逐漸變淺有關。
而在泛場景下深度體察其表現,如果其產品,具備對陌生任務的洞察和分析能力,并能自行找到合理解決方案,才是區分企業能力的重要維度。現在大家都宣傳智駕表現如何,其實都可以用長尾場景表現能力來區分,只不過公眾缺乏客觀公允的測試手段罷了。大家只能用主觀感受,替代客觀標準。
簡單說,人形機器人現在沒有想清楚用途。而真正的商用化,意味著人形機器人相對人工擁有無可置疑的效率優勢,并能適應所有場景。現在泛場景化能力是非常不確定的,因此還不能稱其有實際商用價值。
與此相比,低成本任務與高購買和運維成本不匹配,只是小問題。只要能力沒問題,需求肯定上來,而需求擴張就能將依靠制造規模將成本打下去。這條路,智駕、新能源汽車已經走的非常成熟了。無須懷疑中國制造業的規模運作能力。
現在人形機器人大多都只停留在B端需求,與其能力不行是一回事。
機器人訓練的數據驅動問題
今年“電動車百人會”上,很多智駕供應商和車企高管都認同,智駕已經從規則驅動,轉變為數據驅動。大家都說特斯拉的V13“領先”于中企相應產品,但特斯拉FSD在中國體驗的結果卻不好,原因就是特斯拉拿不到中國數據,只能通過接管率、違章記錄等間接反饋調整模型。被動式訓練相比數據閉環,效率太低。
如果認同人形機器人的商業化前景,在于多場景適應能力,即智能的進化,那么分歧也恰恰在訓練數據上。一種是特斯拉、波士頓動力為代表的“真實物理數據驅動”,機器人透過傳感器收集運動、觸覺、視覺等多模態信息。另一種是銀河通用(北京)等中企的數據泛化驅動。即透過世界模型合成數據,加上一點遷移學習,減少對真實數據的依賴,兩者的目的都是引發機器人自主思考。
這就是汽車和人形機器人的數據訓練分歧所在。汽車很容易產生大量實際數據(是否優質另說),但機器人則因為部署量和環境變化太少,實際數據獲取量完全不滿足訓練要求。
這是否是風投資本不看好機器人智能快速升級的原因,很難說。朱嘯虎用投資邏輯評估,其實就是通過市場反饋來看。對技術本身,并不感興趣。但是,市場進展和技術發育息息相關。
10年來,新勢力的投資者,從早期的PE和VC,早就變成產融資本,地方國資、國家隊,甚至外國主權基金。各方只是投資邏輯不同,習慣介入的階段不同,無所謂高下。
雖說貓有貓道鼠有鼠道,朱堅持自己投資邏輯無可厚非,但他公開散布言論確實欠妥。盡管他可能沒有帶節奏的主觀意圖,但造成的客觀效果(尤其要加上春秋筆法的功勞),有帶節奏的嫌疑。
總體而言,在這場技術與產業高速融合的過程中,不能將人形機器人看做孤立的賽道。在AI的大旗下,汽車、飛行器、機器人,都正在形成一個擴張迅速、變化劇烈、機會迭出的混合產業。結合當前中國制造業舉世無匹的規模和價值鏈深度,陣仗史無前例的大,帶連著投資大、回報期長。
這種大場面下,喜歡打巧仗、打游擊的風投資本,賺快錢的機會反而變得更少。因此產生落寞的感覺,也是正常的。
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