在汽车机器人行业近十年，近两年看过近百家具身智能人形机器人企业，投资近 10 家后，跟大家分享点自己的想法~
1. 关于投融资时机：本轮具身智能人形机器人的投资热点可能要接近尾声了，大部分该出手的机构已经陆续出手了，剩下的要么不信，要么就要等商业化之后了，留给PPT融资的时间不多了
2. 关于技术路线：现在还有大量媒体投资人热衷于给企业贴标签，这个是AI Native团队，那个是传统控制团队，其实今年以来技术路线迅速收敛，大家都迅速转向具身大模型端到端感知控制了，借用银河王鹤老师一张图如下，最底层特定动作或许传统控制更有效，但要实现泛化通用实现具身智能，目前大家都是一个技术路线具身大模型
3. 关于具身大模型：具身大模型包括数据、算法、算力三部分，算力不论，那是英伟达的事，核心就是数据和算法
4. 关于数据：数据模态很多，视觉力觉触觉听觉等等，数据来源也很多，仿真simulation遥操作video等等，要实现泛化通用，一定是多模态多来源数据综合才有可能实现，所以现在其实不存在所谓的simulation派和遥操作派，大家都是多模态多来源的数据，争议点是未来终局的数据到底以哪一类为主，自动驾驶最后是以真实数据为主，主要因为汽车太多，但机器人太少了
5. 关于算法：主力算法其实就是两个，模仿学习、强化学习，新算法都在找，但还没找到，这两算法大家都在用，重点是更下层的改进，比如PPO、BC如何演进
6. 关于端到端：端到端在自动驾驶上已经被证明是有效的，但在机器人到底是哪个端到哪个端呢，感知端到执行端是端到端，那任务规划部分究竟要不要外接大语言模型？如果外接了还算不算端到端？争议点其实是小脑的端到端，还是大小脑一起端到端
7. 关于大脑：最近穹彻卢策吾老师、智平方、若愚等都要做大脑，我理解真正的大脑是Open AI，因为只有大语言模型才能做任务规划，除非他们要做中国的Open AI，但听上去应该不是这个意思，现在市场上所谓做大脑的应该都没办法做任务分解和规划，那就是要做小脑了，在人形机器人身体硬件没有标准化的情况下，其实小脑和身体是强耦合的，很难想象用一个脑控制市场上这么多种类的人形，脱离硬件单独做一个通用的具身大模型目前无法使用，每种硬件都需要单独微调，工作量很大
8. 关于形态：如果只是室内场景，轮式人形是可以的，如果室内加室外场景通用，那还是需要足式人形，如果下半身进展足够快，轮式人形就只是个过渡形态了，参考星动最新的视频，目前下半身的进展相当惊艳，室外真实场景下能跑到 3.6m/s，相当于人类跑步配速 438
9. 关于上半身和下半身：上下半身都很重要，如果非要选一个，上半身更重要一点，但关键是下半身能看到各家的差距，上半身的差距现在还看不出来，做轮式人形的企业，其实在下半身已经被拉开了差距
10. 关于泛化：泛化和数据量强相关，数据量达到Billion级后，会逐渐产生泛化能力，目前核心是数据量的积累
下面看看全球及中国的企业
全球三大巨头、六大独角兽
三大巨头：Tesla、Google、英伟达
七大独角兽：Figure、π、Skild、Agility、波士顿动力、Covariant、空间智能
这些介绍的资料很多，我就不写了，大家自己查
国内四巨头，六大创业公司
四巨头：华为、小米、小鹏、优必选
创业公司：按估值超过10亿的主要是智元、宇树、傅利叶、乐聚、银河、浙江人形、逐际、星动、星海图九家，剩下都在10亿以下，今天主要分析这 9 家估值超过10亿的公司，剩下的下篇文章分析未来潜力
宇树科技：硬件第一
这个应该大家没什么疑问，9.9万的价格、空翻视频已经证明了一切，另外值得说的是宇树的硬件享誉海内外，美国各大高校研究所都在买宇树的硬件，科研市场基本都被宇树占领了
浙江人形：融资金额第一
从去年到今年，具身智能人形机器人赛道融资凶猛，但梳理到现在，虽然智元、银河都融资很猛，但融资金额最大的还是浙江人形，天使轮融资超过 12 亿，浙大熊蓉老师团队技术+中控技术产业背景，前景看好，下面说明几个优势：
一是熊蓉老师其实是搞AI的，熊老师是正儿八经的计算机专业毕业，学的就是AI，是国内最早做人形机器人的团队之一，近20年人形机器人研发经验，从一开始的传统控制到最新的AI控制，从大脑到小脑，团队都有很深厚的积累
二是浙江人形是完全公司化运营的，不是纯研发机构，名字主要是为了申请政府补贴等，大股东中控技术是工业控制领域龙头上市公司，有强大的市场产业资源，未来也是冲着IPO去的
星动纪元：端到端第一
今年开始大家都在转向具身大模型，星动进展是比较快的，现在上半身操作大家还看不出明显差别，但下半身星动是很明确领先的，下面着重说明几个优势
一是陈建宇教授是搞AI的，星动是这一波里在AI方向上走的最远的，很多企业底层还在用MPC的时候，星动已经完全端到端AI驱动了，在机器人顶会 RSS 2024上，陈老师的DWL端到端强化学习框架获得满分论文，是全清华大学 3 篇满分论文之一，下半年预计在模仿学习领域还会有一篇满分顶刊论文，在AI上持续有很大的贡献
二是星动产业化团队完整，已有大车企高管、机器人上市公司高管加入负责商业化
三是星动全身进展最快，上半身行业进展都不快，星动全自研上半身灵巧手+模仿学习操作保持在行业第一梯队，全身移动室外真实场景下能跑到3.6m/s，这相当于人类跑步配速438，移动速度全球第一，未来一个模型端到端驱动上下半身会持续领先
逐际：渐进式第一
逐际是标准的渐进式实现具身智能人形机器人的企业，从四轮足、双足下半身、到全身逐步产业化落地，下面说明几个优势：
一是产业化团队完整，天使轮融资完成后就引入原思科高管、文远知行COO张力负责商业化
二是张巍教授是搞AI的，张巍教授也是计算机专业毕业的，从模型控制、强化学习、real2sim2real、视频预训练，提出CTS(Concurrent Teacher-Student)的并行教师-学生强化学习新架构，显著提升了足式机器人在复杂地形上的运动能力和鲁棒性，在AI上是有明确贡献的
三是浙进化落地第一，现在上半身大家都无法应用落地，逐际率先推出下半身可落地销售的产品，上半身跟大家一样在同步推进，属于下半身领先上半身相当，总体当然还是领先的，24年已经实现了批量的销售收入
综合以上分析，目前中国具身智能人形机器人四小龙应该是：宇树、星动、逐际、浙江人形
最后梳理一下目前在具身智能/机器人领域布局较多的投资机构
30家：联想创投（中控、固高、星动、逐际、浙江人形、戴盟、本末、跨维、云芯、中科慧灵、来福、迦智、未来、云迹、阿童木、艾利特、旷视、艾吉威、长木谷、康诺思腾、爱博、Noah、磅策、迈步、飞马、零重力、崧智、筑橙、中飞艾维等）
13家：源码资本（云鲸、宇树、梅卡、银河、加速进化、擎朗、斯坦德、可以、XYZ、橡鹭、法奥、星迈、艾欧）
11家：梅花创投（月泉、大道、柔触、劢微、千巡、潜行、博信、由利、珞石、科比特、多保）
11家：美团战投（银河、宇树、普渡、高仙、非夕、梅卡、未来、史河、盈合、康诺思腾、法奥）
10家：IDG（银河、星海图、傅利叶、大寰、梅卡、未来、领鹊、优艾、小鹏、天太）
利益相关：本人曾主导星动、逐际、浙江人形的投资
原文标题 : 中国具身智能人形机器人四小龙：宇树、星动、逐际、浙江人形
在汽车机器人行业近十年，近两年看过近百家具身智能人形机器人企业，投资近 10 家后，跟大家分享点自己的想法~
1. 关于投融资时机：本轮具身智能人形机器人的投资热点可能要接近尾声了，大部分该出手的机构已经陆续出手了，剩下的要么不信，要么就要等商业化之后了，留给PPT融资的时间不多了
2. 关于技术路线：现在还有大量媒体投资人热衷于给企业贴标签，这个是AI Native团队，那个是传统控制团队，其实今年以来技术路线迅速收敛，大家都迅速转向具身大模型端到端感知控制了，借用银河王鹤老师一张图如下，最底层特定动作或许传统控制更有效，但要实现泛化通用实现具身智能，目前大家都是一个技术路线具身大模型
3. 关于具身大模型：具身大模型包括数据、算法、算力三部分，算力不论，那是英伟达的事，核心就是数据和算法
4. 关于数据：数据模态很多，视觉力觉触觉听觉等等，数据来源也很多，仿真simulation遥操作video等等，要实现泛化通用，一定是多模态多来源数据综合才有可能实现，所以现在其实不存在所谓的simulation派和遥操作派，大家都是多模态多来源的数据，争议点是未来终局的数据到底以哪一类为主，自动驾驶最后是以真实数据为主，主要因为汽车太多，但机器人太少了
5. 关于算法：主力算法其实就是两个，模仿学习、强化学习，新算法都在找，但还没找到，这两算法大家都在用，重点是更下层的改进，比如PPO、BC如何演进
6. 关于端到端：端到端在自动驾驶上已经被证明是有效的，但在机器人到底是哪个端到哪个端呢，感知端到执行端是端到端，那任务规划部分究竟要不要外接大语言模型？如果外接了还算不算端到端？争议点其实是小脑的端到端，还是大小脑一起端到端
7. 关于大脑：最近穹彻卢策吾老师、智平方、若愚等都要做大脑，我理解真正的大脑是Open AI，因为只有大语言模型才能做任务规划，除非他们要做中国的Open AI，但听上去应该不是这个意思，现在市场上所谓做大脑的应该都没办法做任务分解和规划，那就是要做小脑了，在人形机器人身体硬件没有标准化的情况下，其实小脑和身体是强耦合的，很难想象用一个脑控制市场上这么多种类的人形，脱离硬件单独做一个通用的具身大模型目前无法使用，每种硬件都需要单独微调，工作量很大
8. 关于形态：如果只是室内场景，轮式人形是可以的，如果室内加室外场景通用，那还是需要足式人形，如果下半身进展足够快，轮式人形就只是个过渡形态了，参考星动最新的视频，目前下半身的进展相当惊艳，室外真实场景下能跑到 3.6m/s，相当于人类跑步配速 438
9. 关于上半身和下半身：上下半身都很重要，如果非要选一个，上半身更重要一点，但关键是下半身能看到各家的差距，上半身的差距现在还看不出来，做轮式人形的企业，其实在下半身已经被拉开了差距
10. 关于泛化：泛化和数据量强相关，数据量达到Billion级后，会逐渐产生泛化能力，目前核心是数据量的积累
下面看看全球及中国的企业
全球三大巨头、六大独角兽
三大巨头：Tesla、Google、英伟达
七大独角兽：Figure、π、Skild、Agility、波士顿动力、Covariant、空间智能
这些介绍的资料很多，我就不写了，大家自己查
国内四巨头，六大创业公司
四巨头：华为、小米、小鹏、优必选
创业公司：按估值超过10亿的主要是智元、宇树、傅利叶、乐聚、银河、浙江人形、逐际、星动、星海图九家，剩下都在10亿以下，今天主要分析这 9 家估值超过10亿的公司，剩下的下篇文章分析未来潜力
宇树科技：硬件第一
这个应该大家没什么疑问，9.9万的价格、空翻视频已经证明了一切，另外值得说的是宇树的硬件享誉海内外，美国各大高校研究所都在买宇树的硬件，科研市场基本都被宇树占领了
浙江人形：融资金额第一
从去年到今年，具身智能人形机器人赛道融资凶猛，但梳理到现在，虽然智元、银河都融资很猛，但融资金额最大的还是浙江人形，天使轮融资超过 12 亿，浙大熊蓉老师团队技术+中控技术产业背景，前景看好，下面说明几个优势：
一是熊蓉老师其实是搞AI的，熊老师是正儿八经的计算机专业毕业，学的就是AI，是国内最早做人形机器人的团队之一，近20年人形机器人研发经验，从一开始的传统控制到最新的AI控制，从大脑到小脑，团队都有很深厚的积累
二是浙江人形是完全公司化运营的，不是纯研发机构，名字主要是为了申请政府补贴等，大股东中控技术是工业控制领域龙头上市公司，有强大的市场产业资源，未来也是冲着IPO去的
星动纪元：端到端第一
今年开始大家都在转向具身大模型，星动进展是比较快的，现在上半身操作大家还看不出明显差别，但下半身星动是很明确领先的，下面着重说明几个优势
一是陈建宇教授是搞AI的，星动是这一波里在AI方向上走的最远的，很多企业底层还在用MPC的时候，星动已经完全端到端AI驱动了，在机器人顶会 RSS 2024上，陈老师的DWL端到端强化学习框架获得满分论文，是全清华大学 3 篇满分论文之一，下半年预计在模仿学习领域还会有一篇满分顶刊论文，在AI上持续有很大的贡献
二是星动产业化团队完整，已有大车企高管、机器人上市公司高管加入负责商业化
三是星动全身进展最快，上半身行业进展都不快，星动全自研上半身灵巧手+模仿学习操作保持在行业第一梯队，全身移动室外真实场景下能跑到3.6m/s，这相当于人类跑步配速438，移动速度全球第一，未来一个模型端到端驱动上下半身会持续领先
逐际：渐进式第一
逐际是标准的渐进式实现具身智能人形机器人的企业，从四轮足、双足下半身、到全身逐步产业化落地，下面说明几个优势：
一是产业化团队完整，天使轮融资完成后就引入原思科高管、文远知行COO张力负责商业化
二是张巍教授是搞AI的，张巍教授也是计算机专业毕业的，从模型控制、强化学习、real2sim2real、视频预训练，提出CTS(Concurrent Teacher-Student)的并行教师-学生强化学习新架构，显著提升了足式机器人在复杂地形上的运动能力和鲁棒性，在AI上是有明确贡献的
三是浙进化落地第一，现在上半身大家都无法应用落地，逐际率先推出下半身可落地销售的产品，上半身跟大家一样在同步推进，属于下半身领先上半身相当，总体当然还是领先的，24年已经实现了批量的销售收入
综合以上分析，目前中国具身智能人形机器人四小龙应该是：宇树、星动、逐际、浙江人形
最后梳理一下目前在具身智能/机器人领域布局较多的投资机构
30家：联想创投（中控、固高、星动、逐际、浙江人形、戴盟、本末、跨维、云芯、中科慧灵、来福、迦智、未来、云迹、阿童木、艾利特、旷视、艾吉威、长木谷、康诺思腾、爱博、Noah、磅策、迈步、飞马、零重力、崧智、筑橙、中飞艾维等）
13家：源码资本（云鲸、宇树、梅卡、银河、加速进化、擎朗、斯坦德、可以、XYZ、橡鹭、法奥、星迈、艾欧）
11家：梅花创投（月泉、大道、柔触、劢微、千巡、潜行、博信、由利、珞石、科比特、多保）
11家：美团战投（银河、宇树、普渡、高仙、非夕、梅卡、未来、史河、盈合、康诺思腾、法奥）
10家：IDG（银河、星海图、傅利叶、大寰、梅卡、未来、领鹊、优艾、小鹏、天太）
利益相关：本人曾主导星动、逐际、浙江人形的投资
原文标题 : 中国具身智能人形机器人四小龙：宇树、星动、逐际、浙江人形
