图片来源@视觉中国
文｜昆仲资本
去年国庆节当天，特斯拉发布了仿人机器人“擎天柱”的原型机，标志着仿人机器人进入量产元年。而今年AI大模型的超预期发布，引爆了人们对通用人工智能应用的美好想象。这两件事也构成了投资仿人机器人的两大拐点。
“仿人机器人究竟有什么用？”随着仿人机器人赛道的爆火，投资人最关注的莫过于是否投资以及如何投资。在看了100家仿人机器人公司之后，今天我们将给大家带来一篇关于仿人机器人的投资分析，与大家共同探讨仿人机器人的核心技术是什么、投资机会在哪里、如何判断值得投资以及应该怎么投等问题。
为何投资仿人机器人？
2023年可谓是仿人机器人创业和融资的大年，市场上瞬间涌现出了众多新创业团队，当然也能看到老创业团队在讲新故事，还有互联网大厂纷纷组建新事业部。
1. 做机器人为何一定要仿人类？
机器人在外形上模仿人类没有任何意义。私以为，现阶段模仿人类最次要的需求，就是外形模仿人类。机器人模仿人类，应该是模仿人类的工作方式，像人类一样感知、像人类一样工作，真正到专用机器人无法覆盖的非结构化场景去，替代掉人类。
换句话说，机器人模仿人类的关键意义在于：做到横扫各类非结构化场景！
2. 仿人机器人的投资拐点到了吗？
初步简单地讲完了做仿人机器人的意义，我们再接着聊聊为什么说是今年。其实，是因为今年有两大拐点出现了。
（1）前有特斯拉发布仿人机器人“擎天柱”，标志机器人进入量产元年
自去年10月1日特斯拉在AI DAY发布仿人机器人“擎天柱”的原型机以来，二级市场机器人板块就经历了一波从高潮到泡沫的全过程。为什么特斯拉宣布要进军仿人机器人研发领域会带来如此万众期待的效果呢？
其实并不是特斯拉技术有多牛、DEMO有多令人惊艳，而是特斯拉给机器人行业带来了“产业链降本”的希望。
随着特斯拉、小米等大厂的纷纷入局，带来了可达百万台的较强量产预期，特斯拉对供应链的培育，有望提升规模效应，带来仿人机器人的降本预期。
要知道之前某必选的仿人机器人1套关节模组的成本就是1万块，全身40多个关节，现在有可能降到3000甚至更低的预期，特斯拉预计量产后能实现2万美元售价。也就是说，特斯拉的量产规划将带动全产业链的发展，仿人机器人成本将降至空前低点，为仿人机器人整机研发企业带来商业化量产机会。真正让仿人机器人能够有望成为to B产品，而不是to G产品。
（2）后有AI大模型引爆应用未来，亟需与现实交互的载体出现
从去年年底持续到今年的这波AI大模型热潮，以及各家大模型的超预期发布，引爆了人们对通用型人工智能应用的美好想象，但目前AI应用均集中在“聊天机器人、AI助手”等虚拟层面，亟需能与现实产生实际交互、产生数据、承载应用模型的载体出现，仿人机器人当仁不让的成为了不二之选。
目前很多大厂都在训练AI，以图控制机器人，谷歌等公司也都有购买仿人机器人用于AI训练研究的需求规划。据了解，某足式机器人最大的海外客户就是谷歌，其购买目的就是用来训练算法。
微软用ChatGPT指导机器人
Google PaLM-SayCan用语言控制机器人做厨房服务
（3）最后我们从资金层面看：为什么今年投资仿人机器人？
在如今的资本市场上，所有子弹都集中在了一个大赛道的最抢眼位置。这个位置在今年，就是大模型之于AI赛道 = 仿人之于机器人赛道。
投资仿人机器人公司具备市场共识，相关创业公司的持续融资可能性更大，现金流的安全性和成长性也较高。但相对应的则是需要投得更早期，因为成长期的仿人机器人项目，其投资性价比有限。
关于机器人产业链的布局思考
1. 哪些上游零部件值得关注？
来自投委会的“灵魂拷问”：“这个零部件，本体公司会不会自研？”
会！所以要尽可能拆到足够细、足够解耦，但成本占比要高。目前没有看到做关节模组的机会，所以留给我们的选择余地并不多。
（1）本体公司自研关节模组：目前产业链尚不成熟，且不具备规模量产的量，没有专给仿人机器人使用的成熟关节模组，各本体公司自研的动机极强。
驱动器、编码器：偏软，是多数本体公司的强项，且解耦度不高，通常与关节模组共同被本体公司自研。
Key Point：现在市面上多数仿人机器人本体公司通常以AI、传感技术、算法等机器人领域的能力见长，只有远离这些技术栈的上游零部件才有自研机会。
（2）本体公司外采电机：可标准化供应给不同行业，比较容易起规模效应，因为本体公司自研无成本优势。其次，电机属于传统制造业，多数机器人本体公司难以涉足。
减速机：可标准化供应给不同行业，同样容易起规模效应，因为本体公司自研无成本优势，且属精密制造业，机器人领域各类公司都无法涉足。
2. 那么，投资机会在哪里？
本体公司层面，价值链占比厚，且核心是AI、传感、算法等高科技技术，符合风险投资画像。
上游零部件层面，电机和减速机是唯一占比近10%的核心零部件（最高价值环节），且本体公司多外采。可寻找有颠覆性设计理念和生产工艺（早期投资）、或已获得规模量产验证（成长期投资）的团队。
这其中的有些细节，比如减速机因为属于精密制造行业，需要有强量产验证，早期项目难以判断等等，此次就不继续展开。
数据来源：各上市公司官网、招商证券整理
本体公司的判断维度
1. 市场上的团队背景五花八门，该怎么投？
今年机器人创业最火方向——仿人机器人，没有之一。各类创业团队层出不穷，局中不乏大小教授、大厂高管、工程师，甚至还有网红。
究竟该怎么判断？下面我将从技术深度、产品落地能力，以及商业化能力，用这个三角来为大家做重点分析。
众所周知，与专用场景机器人相比，仿人机器人产品的复杂度更高，需要的前沿技术也更多、维度更高，其产品核心是多种前沿技术的有机结合，从而构筑“技术长城”。因此，技术深度的评价标准是：公司是否有多个核心技术的积累？
其实现路径主要是通过创始团队的前沿学术探索和积累（需要“高蓝条、高法力值”），通过社招“高绿条、高经验值”的工程师带来的提升则比较有限。
（2）产品落地能力这部分的评价标准在于公司是否有大规模的产品研发、量产和交付经验？最好是to B复杂型产品的经验。
实现路径则在于创始团队或社招“高绿条”产品负责人。
（3）商业化能力：初期与长期商业化能力如何判断？我们的标准是项目公司是否有大客户资源或强行业资源？成立至今的商业进展如何？
但以上标准仅能评价公司发展初期的商业化能力。从长期来看，仿人机器人研发周期较长，市场仍属空白，所以商业化本质上仍需依靠产品力迭代（本质是技术深度/技术可达性）+产品落地能力。
实现路径则是初期商业化方向需首先明确，再通过创始团队或社招强资源销售人才获取客户资源。长期的话则仍需靠另两角（技术深度、产品落地能力）做更多支撑。
（4）重要性排名：技术深度＞产品落地能力＞短期商业化能力仿人机器人赛道商业化周期长，长期商业化能力本质是技术深度+产品落地能力的综合能力，是团队的综合得分。
而产品落地的实现前提，也是技术可达性足够。先有好产品，再谈落地。
（5）团队画像分析图片来源：昆仲资本
依据市面上已有团队做如上总结，可依据自身投资的不同偏好去进行选择。
除此之外，还有纯工程师、纯教授团队，分别在产品落地能力和技术深度上亮点突出。
2. 现有产品多是步履蹒跚的“小老头”，看不出区别，那核心技术到底是什么？
正如文章开头所说，仿人机器人最次要的就是外形模仿人类，做个像人的“小老头”只能...to VC。
依据模仿人类功能侧重的不同，仿人机器人可以是这样的：
大负载搬运（图源来自网络）
当然也可以是这样的:
实验室双臂操作（图源来自网络）
而这些仿人应用背后的核心，主要是“感控驱”三大技术，下面我们详细讲解。
（1）感知：决定机器人的场景覆盖能力视觉技术的发展已初步成熟，此处以多家本体公司率先发力的触觉为例：
目前传统的压电、压阻等触觉传感器只能感受到压力的大小和切向摩擦力，无法获得物体在机器人手上的姿态，因此应用较为有限。
团队是否具备一些新的触觉技术路线？例如可获得三维力信息之外的物体轮廓、纹理，或者真正获取物体姿态，像人手一样感知物体，从而获得应用价值？
仿人机器人的感知能力决定了项目公司在覆盖场景上的上限，以及获取数据的丰富度（率先获取视觉之外的信息）。
（2）控制：决定机器人的工作效率仿人机器人的控制水平，决定了其动作效率（工作效率）。机器人是否是一步一挪、身体僵硬，领先波士顿动力60年？此为其一。
其二，机器人是否是移动到某个地点停稳之后，上半身才开始操作？想象一下，人类是这么工作的吗？
所以优秀的控制水平能够让机器人高效率地、全身协同、出色地配合完成工作，提升作业效率和运动灵巧性是非常重要的一点。
（3）驱动：决定机器人的稳定性和成本驱动单元包括电机、减速器等，是仿人机器人硬件的关键，极大地决定了机器人的机械性能和成本。
特斯拉机器人踩鸡蛋而不碎、机器狗被踹而不倒，这些本质上都是驱动单元在发挥稳定作用。而自研驱动单元则是在为量产降本做准备。
驱动单元的稳定、低成本，是仿人机器人硬件研发的两大关键。
3. 方向选择：做双臂双手的意义是什么？机器人真的需要是“人形”吗？
不同的创业团队在方向选择上也非常不同，有的选择从搬运切入，有的则选择从工业操作切入，甚至还有选择先把全通用仿人机器人做出来再找方向的。
到底如何判断如此“众说纷纭”的研发方向呢？
一句结论摆开头：全通用仿人机器人NO！研发难且没有必要，是来忽悠FOMO的VC和二级韭菜的。我们应该理性看待通用的价值是什么？是在于能够起量形成规模效应。机器人按场景大目分为几大系列，就足够在各个系列起规模效应，例如搬运、操作、服务等系列，其分类下面也还有很多细分场景。
什么时候卡车、越野车、赛道车、家用车长一样了，我们再宣布全通用才是未来。
第二句结论：多系列通用是学术界、产业界公认的路线。走全通用路线的仿人机器人企业，在可见的未来10年里都无法商业化。
未来仿人机器人会形成多系列通用产品，例如搬运人形——侧重负载和移动效率、操作人形——侧重精细操作、服务人形——侧重人机交互等。而在各系列之下，又可以做到分别覆盖数十到上百种场景，例如搬运仿人机器人在不同行业的搬运。
第三句结论：尊重to B工业→to B商业→to C家庭的技术规律。
为什么这么说呢？其原因主要有三点。
其一是to B场景更标准化、更简单，相对也更结构化，尤其是在工业领域。
其二是工业场景更加标准，节拍更高，这有利于标准数据收集、迭代算法和产品。
其三则是to C场景要更为复杂，对机器人和AI能力都提出了目前难以满足的要求。在这一点上，先做难再做简单的降维逻辑不成立。无人买单，起不了量，那就没有数据。而且现有的技术鸿沟不是靠产品迭代就能完成的。
再从宏观层面来说，目前正处于美国上世纪70-80年代阶段，尊重历史进程，不与转移到服务业的就业人群抢饭碗（也抢不过）。
因此，海外的一线仿人机器人公司，像波士顿动力（工业搬运）、特斯拉（工业操作）、Agility（物流搬运），都集中于to B，尤其是工业to B。
最后的灵魂拷问
仿人机器人究竟有什么用？
有用，但要基于“感控驱”技术的多维度模仿人类，用多系列产品去横扫各类非结构化场景。否则在我看来，任何全通用的攒局+资源变现型创业，都是耍流氓！
