迎接关注"智能透露"一个色农夫导航

文 | 王方玉

裁剪 | 苏建勋

2024 年，东谈主形机器东谈主热度井喷，成本和东谈主才簇拥而至，但于今莫得整机厂商晓谕批量坐蓐，买卖化落地进展沉稳。

有业内东谈主士驳斥称，"国内 80 多家东谈主形机器东谈主创企，买卖化进展险些为零。"

与之酿成明显对比的是，东谈主形机器东谈主创企们的"卖铲东谈主"们，迎来发展红利期——电机、机械臂、机灵手等迤逦部件厂商，正成为具身智能波涛的第一批受益者。

在机械臂和枢纽设施，有一家厂商——「睿尔曼」的产品在业内颇具著明度。2024 年的寰宇机器东谈主大会展出的 100 多产品身机器东谈主公司，有 26 家在使用睿尔曼的机械臂产品。

据睿尔曼方面先容，其在国内具身机器东谈主鸿沟领有显耀阛阓份额上风，本年在手订单金额已超数亿元。

能够取得高市占率，与睿尔曼经久以来坚抓的手艺路子密切相干——睿尔曼首创东谈主郑随兵，2018 年创业时神色谋划书的标题就叫"让机器东谈主走进生涯"。诀别于又大又重的工业机械臂，睿尔曼作念的是更轻、更小的通用型产品。

"这在那时是个冒险的采纳。"郑随兵对 36 氪回忆称，彼时行业内流行专用机器东谈主，主流论调是"通用即是不消"，睿尔曼的手艺路子备受质疑。

郑随兵顶着压力，埋头作念研发，三年后才拿出第一款轻量机械臂产品，并在 2021 年 9 月的寰宇机器东谈主上初次对外亮相。这款产品作念到了高功率密度、高精度和高可靠性的上风，赶紧掀开了阛阓。

睿尔曼的机械臂产品         图片起头：企业授权

更紧要的改造点出目下 2023 年。

AI 大模子掀翻了具身智能的激越，新老机器东谈主公司们皆皆转向通用智能机器东谈主。这与睿尔曼自创立以来就坚抓的"让机器东谈主走进生涯"的路子高度契合。

有曩昔数年在机械臂操作才略、泛化才略上的经久积蓄，睿尔曼的机械臂产品称心了具身智能企业的需求，受到了阛阓的平素迎接。不少东谈主形机器东谈主企业用其产品进行规模化试验。

睿尔曼之是以能踩中风口，源于郑随兵创业之初坚抓的逻辑判断。他服气在老龄化期间布景下，机器东谈主走进生涯的需求是详情的。

在当下具身智能波涛中，郑随兵对好多场景、标的的趋势，有他我方的判断。

主流不雅点认为，东谈主形机器东谈主进入 C 端家庭场景需五到十年，但他认为异日 2 - 3 年内具身机器东谈主可像扫地机相似进入家庭。

关于具身机器东谈主大规模买卖化瓶颈，他认为不在软件和硬件，而在于企业不敢哄骗，应像自动驾驶那样在哄骗中积蓄数据、优化迭代。

关于东谈主形机器东谈主进工场热，他认为目下中国机器东谈主企业盲目跟风特斯拉是被带偏了标的，东谈主形机器东谈主首先落地的场景概况率不是汽车制造，双足也非最好形态。

不外，不管具身机器东谈主进入生涯快与慢，在真确通向通用智能机器东谈主的历程中，"卖铲东谈主"睿尔曼将是产业链上很难绕开的脚色。

以下是《智能透露》和睿尔曼首创东谈主郑随兵的对话。内容略经裁剪：

Part 1: 首款产品研发用了 3 年零 9 个月

智能透露：2018 年创业的时候，睿尔曼为何采纳了超轻量仿东谈主机械臂这个标的？

郑随兵：咱们的愿景是让具备操作才略的机器东谈主真确融入日常生涯。因此，咱们锚定了这一目标，并在 2018 年 1 月树立了公司，专注于管理机器东谈主的泛化才略、操作才略和成本问题。在 2018 至 2019 年的创业初期阶段，咱们说明了超轻量仿东谈主机械臂这个标的。

之是以采纳"仿东谈主"设计，是因为咱们但愿机器东谈主能够恰当东谈主类的生涯和责任环境。而"超轻量"的考量则源于东谈主类能够搪塞佩带自技艺臂移动责任，这意味着要是机械臂满盈轻便，它就能被搁置在职何需要的方位。

咱们的超轻量仿东谈主机械臂随后在阛阓上得到了平素哄骗，涵盖了新餐饮、新零卖、大健康、家庭处事、智能巡检、科研西宾等各个鸿沟，这也考据了咱们最初的标的是正确的。

咱们还强调了"四"倍的"轻、小"一个色农夫导航，这意味着与传统的协调机器东谈主比较，在研讨的输出和负载才略下，咱们的机械臂分量和体积唯有协调机械臂的四分之一。这样的设计不仅提高了机械臂的便携性，也扩大了其哄骗范围。

临了，咱们建议了"万元级的价钱"意见。在 2018 年，咱们就设计要是机械臂的价钱能够收尾在 1 万元以内，那么它就有可能大规模进入日常生涯，被平素收受。这是咱们最初的判断，亦然咱们致力于杀青的目标。

通过这些战术，睿尔曼致力于激动机器东谈主手艺的普及，让机器东谈主走进千行百业，千门万户。

智能透露：那时候就要让"机器东谈主走进生涯"，是不是太超前了？

郑随兵：是的，但我认为一切要记忆到底层逻辑上，那即是看阛阓对此有莫得需求，这个需求能否杀青。在 2017 年至 2018 年期间，许多同业还是运转尝试将工业机器东谈主和协调机器东谈主哄骗于不同业业，比如无东谈主药店、无东谈主超市、咖啡制作等，这让咱们判断阛阓需求还是熟识。

从 2010 年运转，咱们专注于机械臂的研发，目标是将它作念得更轻、更小。从手艺层面分析，咱们信托存在一条可行的杀青旅途。由于那时国表里莫得收效的案例，咱们的想法遭到了不少质疑。

在 2017 年，咱们商讨了广博群众，并建议了研发超轻量仿东谈主机械臂的谋划，暗网人兽但愿研发出领有高功率密度的机械臂。其中一位群众的质疑让我印象深远，他问：这样多年来，工业机器东谈主和协调机器东谈主都在烦嚣变得更轻、更小，却未能收效，咱们凭什么能够杀青这一打破？

面对这些质疑，咱们给以了复兴，但咱们也承认，这些逻辑尚未经过骨子考据，仍处于表面阶段。咱们进一步建议了与东谈主和环境共融的通用机械臂意见，这在 2018 年是一个行业内不小的争议点，因为那时广阔不雅点认为通用机器东谈主实用性不彊，而阛阓更倾向于专用开采。

但咱们仍认为通用机械臂的标的是正确的。要是工业机器东谈主是大卡车，咱们想要打造的即是小轿车，但濒临的挑战是，小轿车的中枢部件——发动机、变速箱等——都尚未熟识。咱们的四大中枢零部件——降速器、电机、驱动器和收尾器——这些中枢零部件都得我方作念，但那时公司唯有五个东谈主。

目下追忆起来，是咱们那时的年青和豪恣，以及敌手艺的将强信仰让咱们坚抓了下来。咱们的目标是让机器东谈主不单是是工业坐蓐的器具，更是成为日常生涯中不可或缺的一部分。天然这个目标在那时看来可能有些超前。

智能透露：临了你们照旧造出来了。

郑随兵：是的，不外咱们花了近 4 年才拿出第一款产品出来。和市面上的协调机械臂比较，超轻量仿东谈主机械臂的体积邋遢了一倍，但功率密度输出达到了两倍。

在 2021 年 9 月的寰宇机器东谈主大会上初次展示时，好多同业都认为不可念念议，咱们在现场对产品的负载才略、速率等性能作念了实证演示。

同期咱们参与了中国机器东谈主检测中心的平均无故障运行 30000 小时的测试并通过了考据，目下在冲刺 50000 小时平均无故障运行测试，瞻望在来岁 2 月份不错拿到考据呈文，这充分的证明了睿尔曼机械臂具有长使用寿命的特质。

不外，一款产品研发近 4 年，这种业务进展速率一般的投资机构都秉承不了。

Part 2: " 2-3 年内具身机器东谈主有望进入家庭"

智能透露：你们判断的三个瓶颈，都管理了吗？

郑随兵：最初咱们认为都管理了，但目下咱们认为管理了三个瓶颈中的 2.5 个。

当初，咱们详情了机器东谈主走入生涯需要克服的三大瓶颈：泛化才略、操作才略和成本。操作才略和成本问题咱们还是顺利管理。在 2022 年，咱们树立了 AI_Lab，旨在管理机器东谈主融入日常生涯的迤逦问题之一的泛化才略。

为了使机器东谈主能够在更平素的环境中发达作用，泛化才略急待擢升。在许多行业哄骗中，例如电力巡检和工场操作，咱们发现传统的程序化编程顺次经常不够高效。因此，咱们念念考是否能够赋予机械臂更高的智能，使其能够记着并复现操作过的按钮、开关和阀门等算作。

咱们的 AI_Lab 团队专注于擢升机械臂的易用性。咱们的考虑回到了深度学习和强化学习的传统顺次，即所谓的具身智能。到了 2022 年下半年，咱们在公开演讲中常提到睿尔曼已不停理了机器东谈主走入生涯的三大瓶颈。

关联词，到了 2023 年，跟着大模子的兴起，咱们的不雅点发生了变化。大模子的出现让咱们看到了新的可能性，咱们运转对其进行深入测试。

最终咱们把泛化才略分为小脑和大脑两个部分，识别、定位和操作方面，咱们的手艺还是额外熟识，无须出奇试验即可操作细小物品，如透明的玻璃碎屑，这管理了小脑的操作才略问题。自此咱们对外不再讲咱们管理了三大瓶颈，而是咱们管理了其中 2.5 个瓶颈问题。

智能透露：是以在大模子出来之前，咱们想像的泛化才略其实即是小脑的才略。

郑随兵：如实，在大模子出现之前，咱们对泛化才略的瓦解主要纠合在了小脑的功能上。咱们那时的定位是"识别、定位、操作万事万物"，这强调了咱们的手艺能够在万般情况下准确识别对象、精详情位并实施操作。

此外，咱们还定位本身为"施行寰宇与捏造寰宇交互的进口"，这是因为咱们意志到，要将施行寰宇中的复杂性带入捏造寰宇，并不是精真金不怕火地通过无数数据采集就能杀青的。

咱们认为，采集数据的迤逦不在于购买无数的数据集，而在于产品的规模化哄骗。通过产品的平素部署，咱们能够汇聚到骨子操作中的数据，这些数据反过来又能促进咱们手艺的朝上。这种顺次确保了咱们能够从施行寰宇的万般性中学习，并赓续擢升其泛化才略。

智能透露：不少业内东谈主的判断都是具身机器东谈主会先在 B 端落地，再作念 C 端。因为 C 端用户期许值高，机器东谈主目下的通用才略、泛化才略够不上。

郑随兵：阛阓的后劲是巨大的，咱们预测，在异日的两到三年内机器东谈主将渐渐成为众所周知的家电产品，就像今天的扫地机器东谈主、电视机和空调相似普及。

机器东谈主真确融入日常生涯，为家庭提供万般处事，比如护理宠物、顾问老东谈主、云尔操作以及实施端茶倒水、热饭喂药等任务，这一愿景的杀青还是不再远方了。天然我说的处事机器东谈主指的不是双足的，双足的普及可能需要更永劫分。

智能透露：双足的难度要大一些吗？

郑随兵：双足机器东谈主在动力供应方面是濒临挑战的。马斯克采纳的双足机器东谈主路子，天然在手艺上是前瞻性的，但在续航才略上仍有瓶颈。

例如，前段时分有个东谈主形机器东谈主参加马拉松的比赛新闻，咱们了解到，一般的东谈主形机器东谈主，抓续行走运分不突出 15 分钟。即使咱们将这个时分翻两倍或三倍，也仅能防守至多两小时的行动，这对电板容量和机器东谈主的承载才略建议了极高的条目。

智能透露：如今咱们看到双足机器东谈主还是进工场了，您如何看待这一阵势呢？ 

郑随兵：马斯克作念了双足东谈主形机器东谈主进工场，寰球也一窝风地效仿，在我看来，这十足是被带偏了标的。寰球不应该盲目师法马斯克在这方面的作念法。

从骨子情况来讲，双足机器东谈主移动速率迟缓，供电问题也亟待攻克，工场环境关于东谈主形机器东谈主并非最为契合。

另外，咱们不可坑诰马斯克的天际探索神色与他研制双足东谈主形机器东谈主之间的考虑。在手艺层面，天际探索神色积蓄的工程手艺教育，比如火箭制造、东谈主工智能与自动化手艺在天际任务中的哄骗、电动汽车制造，都为双足东谈主形机器东谈主的研发提供了支援和鉴戒。

从买卖角度看，这是马斯克拓展买卖领土的战术之一，天际探索和双足东谈主形机器东谈主研发都能擢升其品牌形象，构建更强大的买卖生态。更紧要的是，从愿景层面而言，通过双足为东谈主类寻找生涯的新空间，使东谈主类有才略杀青多星球居住。

  我个东谈主认为，东谈主形机器东谈主在不久的将来会以底盘形态杀青落地哄骗，但这一场景概况率不会出目下汽车工场，其哄骗限制极有可能拓展至百行万企。咱们一定不可被刻下的跟风激越误导，而应该感性地去探索东谈主形机器东谈主真确相宜的发展标的与哄骗场景。

智能透露：咱们主打轻量化和价钱低廉，对么？或者说比较高的性价比？

郑随兵：咱们的产品定位并不侧重于廉价战术，而是更把稳性能和通用性。在具身智能鸿沟，咱们的目标是试验出具备大脑和小脑通用才略的机械臂。这种通用才略需要树立在机械臂的平素适用性上。因此，咱们的产品并不是以廉价为主要卖点，而是以轻量化和强劲的通用性为中枢，临了才是高性价比。

许多厂商采纳睿尔曼的产品，是因为咱们的机械臂能够恰当不同分量物体的操作，称心万般化的通用需求。用我方的模子与机械臂的勾搭，酿成了一个真确通用的管理决策。

Part 3: 具身智能最大的瓶颈，在于 "用 "。

智能透露：具身智能机器东谈主要像特斯拉擎天柱演示的相似作念饭、洗一稔、扫地，目下最大的拦阻在什么方位，是软件照旧硬件？

郑随兵：咱们发现刻下它们濒临的主要拦阻骨子上在于"使用率"和"规模化部署"。东谈主们关于将机器东谈主平素哄骗于日常生涯中的挂牵仍然存在。

例如，要是咱们使用机械臂来检查保障丝，通过云尔操作进行 100 次试验，其收着力可能不会额外高。然则，要是咱们部署 10 台开采，运动操作一个星期，并将汇聚到的数据用于试验机器东谈主，那么其收着力将显耀擢升。跟着时分的推移，比如一个月、两个月甚而半年后，机器东谈主的收着力将变得额外高。

刻下的瓶颈在于，很少有东谈主勇于将这些手艺大规模地插足骨子哄骗。这与国表里企业在资金方面的各异相干。

国内企业的创业初期规模相对较小，而海外企业，尤其是好意思国的公司，能够筹集到无数资金。这些资金使它们有才略大规模部署阛阓，进行场景试验和哄骗。在具身智能鸿沟，只消有满盈的数据量，智能水平就一定会得到擢升。

以特斯拉的全自动驾驶（FSD）为例，恰是因为有无数的汽车在路上行驶，面对复杂多变的谈路环境，自动驾驶手艺才气发展到今天的水平，甚而无东谈主出租车也运转开赴运营。

反不雅咱们的细分行业，为什么不可杀青访佛的哄骗普及呢？是以咱们于 2024 年 1 月 28 日融合行业生态伙伴组建了全球通用机器东谈主开源定约（GPR），咱们通过这个定约来缩小寰球的开发门槛，加快机器东谈主手艺的普及和立异，加快机器东谈主走入生涯。

智能透露：在开源战术方面，GPR 定约有如何的诡计？如何构建和运营这个定约？

郑随兵：咱们将收受渐渐开源、深度合作的战术。目下咱们还是开源了包括机器东谈主多模态感知大模子、行径诡计和决策模子、空间移动、机械臂收尾和实施操作等功能。

跟着平台的发展和社区的壮大，渐渐开源更多高档功能和优化算法。同期，咱们依期举办线上线下的手艺研讨会、开发者大赛等行动，引发开发者的立异小心，促进定约成员之间的合作来打造一个良性轮回的开源生态系统。

智能透露：上头提到，大模子影响到具身机器东谈主的泛化才略，目下大模子手艺哄骗在机器东谈主鸿沟时分不长，是不是手艺还不够完备？

郑随兵：我认为长期莫得完备的时候，就拿 Open AI 来例如，谷歌的 transformer 模子最早是开源的，然则 Open AI 是基于已有模子快速哄骗和迭代，才取得了发轫上风。

你的模子可能不是最优的一个色农夫导航，然则在使用流程中积蓄的数据最终不错反过来印证模子是不是好的，从而酿成一个闭环。这方面的才略，长期莫得存在完备的一说。