随着全球范围内人工智能领域的竞争愈发激烈，具身智能机器人的前景也备受关注。此前，我在《具身智能机器人的三条路》一文中，提出了其未来发展的三种路径，那更多的是从泛技术视角出发所做的分析。那么，如果我们以场景为主要维度来看呢？
机器人的价值体现，是在特定场景中与环境互动并执行任务。脱离了场景，机器人的价值就无从谈起。也正因如此，要打造出真正的具身智能机器人绝非易事，因为人类社会中的场景实在很多，机器人面临的不仅仅是有无足够数据学习的问题，还有对传感器获取的原始信息进行标定、如何与人在同一场景下协同等问题。
刘晋宇是AI与机器人领域的一位资深的产品与商业化专家，对机器人的发展脉络有着独到的见解。今天我与刘晋宇就从“场景”这个关键词出发，来探讨具身智能机器人的未来。
01工业场景的“危”与“机”
灭雪：在现当代的机器人里，工业机器人发展和应用的时间最长，是当之无愧的“老大哥”。如今在工业场景下工作的机器人种类也越来越多了，比如说AGV、AMR，包括把递送类服务机器人用于车间物料运输等等，一些人形机器人也被优先用在了工厂里。所以，我们就先从“工业”开始谈起吧。在机器人发展演变的大话题下，你认为我们应该如何看待机器人在工业场景下的发展？
刘晋宇：首先，工业里有一个成熟概念，叫“工业自动化”，已经有近一百年的发展历史，可以看做是现代化工业的基础。工业自动化的核心目标，是通过自动化的机械设备，在生产环境中完全替代人工作业。由于不同行业的工艺流程有较大差异，不同行业的自动化有其专业和专用属性。
这就带来了工业领域机器人应用的几大特点：目标是完全去人（可以只考虑机器作业环境，存在新的场景和流程的可能性），行业专机专用（跨行业的通用性弱，数据难复用），多设备协同作业（一套工艺流程涉及多种机器设备的上下游协同作业）。
如果再拿工业场景与家用场景做个比较，就会看到明显的目的性差异。家用场景是一种强人机协作场景，家用机器人的设计目标始终会围绕“人”展开：通过与人产生互动（语音、动作、情绪），协助/满足人类的功能性或情感类需求，或者扩展人类在家用场景的边界能力，让人类可以有更舒适的生活体验。所以站在通用级产品的角度考虑，家用场景将会是机器人的终极目标。
某种程度来说，家用和工业的具身应用将是两条发展轨迹。从目的性出发，工业机器人和家用机器人是两类完全不同设计逻辑的产品。简单来说，工业会更偏专用性（产品架构为一脑多形），而家用更偏通用性（产品架构为一机多用）。灭雪：所以工业场景中的数据、经验都是很专业和细分的，往往只能用于同类的情境中，比较难像家用场景一样实现通用性的结果。刘晋宇：是的。如果我们从最终的产品形态来看，家用和工业也会有非常大的差异。面向家用（和部分商用）场景的厂家，主要卖的会是标准化产品，以满足场景功能+强用户体验为优先事项，让C端用户上手即用、自己就能玩起来，对产品公司的用户洞察能力、产品设计能力、量产能力有非常高的要求；而在工业场景，厂家更多要面向B端客户输出的是一套完整的软硬件解决方案，所以2B企业需要有比较强的行业规划、交付部署、售后服务和产业资源整合能力。所以，我认为在具身智能的新技术思路下，工业场景会有其独特的新机会，也适合创业公司进入探索，但绝不能直接拿家用逻辑直接嵌套。换句话说，同时并行家用和工业的具身公司，除非有独特的资源和资金优势，大概率是跑不通的。
灭雪：我知道你认为面向工业和面向家用是不同的创业赛道，二者缺少共同性和延续性。有读者之前也提过这个问题，就是以前是在工业自动化领域创业，现在想去做AI硬件。这个难度是不是很大。
刘晋宇：这位读者以前就是做工业的，一定很明白，做工业产品，最好是资源、团队、能力各方面都能与产业深度结合，商业模式也会比较重，2B和2C的逻辑和打法确实差别很大。举个例子，简单就说众筹这种模式，没做过消费级产品的人，可能都不会理解众筹这样纯靠线上就完成早期产品销售和种子用户获取的方式。
当然，并不是说从工业到消费的跨界创业就一定成不了，只是延续我们上面的讨论，在工业和家用的不同场景下，产品理念、设计逻辑、商业模式、用户思维、团队构建等方面的差异性很大，如果没有相关的背景经验，跨界的挑战会非常大。
02场景+AI=“类人形”的真量产
灭雪：和工业机器人的细水长流不同，具身智能、人形机器人、人工智能这两年仿若是骤然爆火、狂飙突进。你怎么看这三者的内在逻辑？
刘晋宇：首先是关于人形，我认为相较于局限在“全人形”才是人形机器人，“类人形”可能更符合当下乃至未来一段时间的实际需求，也更容易实现落地和商业化。
我们从人类的核心能力当中，可以抽象出来最主要的三个核心能力就是“运动”、“操作”和“智能”。那么只要机器人能具备以上三种核心能力，且具备良好的泛化性、可以跨场景的完成人工的作业任务，不论形态是什么样，都可以看做是一种“类人形态”，就可以作为人形机器人。
具身智能是人工智能的一类垂直应用，强调与物理世界和硬件载体强关联，重点是通过AI理解物理世界、去解决机器人泛化性的问题。但具身智能本身并没有对具体的硬件形态有明确约束或者强要求，所以具身智能机器人不一定就必须是人形机器人，在实际落地应用中硬件形态会有非常多的可能性。
综合来看，我们可以把具备具身能力的类人形机器人定义成是“服务机器人2.0”阶段。之前的服务类机器人（家用/商用），更多是在执行某一个水平面的作业，是一种二维机器人；而具备更强智能化水平和立体作业能力的机器人，将是一种三维机器人。
具身智能的加持，将推进机器人从二维向三维的升级，有助于扩展机器人的作业内容和服务边界，打开新的市场空间和场景应用的可能性。然后再通过规模化的设备基础反哺更大量的场景数据，实现更高的智能化水平，逐步往通用性方向去发展；同时规模化效应还能推动机器人实现实质上的降本，去推动机器人覆盖更大的受众群体。这个时候，我认为具身智能的技术价值才能算是真正被展现并形成规模化的经济收益。
灭雪：按照这个逻辑，能让机器人产生爆破式增长的场景，似乎只能是家用场景。
刘晋宇：是的。我认为只有面向家用，才能具备颠覆性的市场基数规模和可能性。从苹果的iPhone和Tesla的例子来说是显而易见的。我认为，但凡AI和机器人公司，想要成为比肩这两家传奇公司的存在，就必须要考虑落子家用，没有其他选择。
回到机器人来看，也只有面向家用才能最终实现“通用级产品”这一目标。人类居住环境和日常生活需求的多样性和复杂性，也意味着机器人要具有类人级的适应性（泛化性）、交互性和复杂作业能力。比如良好的环境适应能力，包括语言交流、情感/表情识别、手势/动作识别等交互能力，以承担各种复杂微妙的任务，比如看护老人、照料宠物、协助衣食住行等作业能力。这些都是对机器人的通用级能力要求。
家用，作为最强人机协同的场景，才能具备最大潜力的规模空间。粗略估算，参考全球扫地机器人的渗透率和目前全球家政领域的务工规模，如果实现家用服务型劳动力的替代，家用通用机器人的需求量将至少在亿台规模。如果最终家用通用机器人的售价能做到1万美元/台，全球家用通用机器人至少是个万亿美金的市场。
03通往家用终局之路
灭雪：我们知道，目前机器人在家用场景下的使用维度还是比较单一的，主要就是以工具的身份出现，比如扫地机、割草机。那么，要实现充分的“机器人家庭化”，还要走过多少曲折之路呢？
刘晋宇：我觉得从当下到实现家用会分成几个发展阶段，第一个阶段是专用能力沉淀，第二个阶段是家用能力养成，第三个阶段才是实现通用级的家用机器人。
我的思考逻辑是这样的：以终为始，先把家用通用级能力当做最终的实现目标先一轮做拆分，变成若干个单一能力的子集。当下阶段，重点先找与单一能力子集近似的落地场景（任务相近、数据相近），在单点实现商业化的过程中做多点的能力整合，这个就是第一阶段的目标。
所以，在第一个阶段里，我认为先可以从商用场景找目标，重点找“类家用场景”的商用需求，做一些与家庭生活需求类似的工作，比方说陪护巡逻、搬运递送、卫生间清扫、零售补货打包等场景。一方面，这些场景的需求是可以与家用场景高度近似的，那么从产品设计到数据积累是具有通用性和延续性的，能一定程度解决当下具身智能面临的数据卡点的问题；另外来说，从短期效果、成本、使用标准、客户购买力、市场成熟度等多方面考虑，目前商用是具备规模落地的可能性和客情基础的，从单点场景的专用具身落地做起，可以帮助企业实现科研和商业化并行，是一种更务实、可行的落地策略。
灭雪：你这个提法其实还是比较新的，因为很多人会认为商用是商用，家用是家用，这二者应该是分开的。那按你的这种看法，其实我们已经在这个第一阶段里了，过去几年，中国商用服务机器人无疑取得了一些发展，这些积累到了一定程度，会向家用场景释放。
刘晋宇：是的，当下各类商服机器人的应用已经帮助我们培育了一个相对成熟的市场基础，客户已经具备对机器人的良好接受度和认知，商服的市场基础有助于从1.0向2.0升级落地的应用门槛的大幅降低。同时从产品形态来看，轮式复合机器人+LLM/VLM的形态便能解决大部分问题，成熟的供应链也会有助于用一个更合理的财务模型去快速释放市场需求。
灭雪：你没有提到足式。现在最火的机器人可都是足式的，哈哈。
刘晋宇：确实。我理解当下大部分商用场景的环境其实不需要纯足式，除了特种、救援、航天等特殊性场景，大部分人类生活场景都已经变得简单宜居，变懒是人类的天性，人类使用工具并发明新工具是让自己工作生活变得更加简单，人类在改造环境的时候都会考虑到降低生活成本。那么如果只论移动性，双足在商用场景其实没有比轮式具备更强的替代性且更低效。所以在商用场景，我认为还是可以优先考虑上半身的能力扩展和积累，这样才能带来更多场景机会，就像前面提到的，重点是推进机器人由二维向三维发展。
灭雪：对市场你怎么看？
刘晋宇：出海。我强烈建议，在具身智能机器人的这一波，优先要把视野放在全球市场，而不是中国市场。中国机器人企业要考虑采取以海外成熟市场（欧美日韩等）为主、中国市场为辅的市场策略。
海外成熟市场的基本现状就是：人力成本足够高、隐形成本高（工会、法律保护、罢工）、ROI可算；劳动力缺口足够大、机器人替代意愿强；经营状况更好，付费能力更强，具有强购买力；而且客户的专业认知、场景规范、市场渠道和服务体系也都相对成熟。
换句话说，面向海外成熟市场能更快速帮助企业实现从技术往商用转化、建立更成熟的商业和服务体系、不靠卷硬件成本简配/降低产品质量就能实现规模应用。同时，RaaS（机器人即服务）模式在海外的的接受度很高（尤其北美）、渗透增长快，也有助于更快速、低门槛的与客户建立合作联系，实现新产品、新技术的应用落地。
在融资层面，出海也可以继续参考硅谷的估值体系，吸引美元基金的关注，在后续退出也可以有更多的选择空间。
灭雪：有点像一些工业软件和设备，以及新能源汽车。
刘晋宇：可能也不太一样，我认为这个阶段的机器人出海的逻辑会更和海外AI的市场逻辑贴合，因为具身智能下的机器人底层逻辑其实已经由硬件驱动转向了AI驱动。抽象来看，具身智能机器人也能认为是一种AI硬件的落地形态，只不过复杂度要远远高于通常意义的AI硬件。
灭雪：OK，那第二阶段的产品形态是怎么考虑的呢？
刘晋宇：第二阶段是我的一个猜想，在商用迈向家用的过程中有一种过渡形态，我称之为“家用养成机器人”。
我认为在AI能力还不具备完全通用（数据积累长周期），但具身的学习能力已经到可以由C端完成（训练工具下放），且硬件供应链到一定成熟期的时候（成本接近家用门槛），可以推出一款面向家用的养成系机器人。
家用养成机器人将具备基础的交互和操作模型，且具有一定自主学习能力，有手有脚、接近理想的硬件形态，机器人可以在C端用户的辅导（语音指导+强化学习+模仿学习）下不断提升能力。
简单理解，我们可以把这类机器人当做一个3-5岁的孩童，C端用户可以亲自训练、培育、具有成长性；而不是一个已经技能成熟能做各类工作的大人。养成机器人将是以强互动性为主、兼具备一些基本操作能力、完成一些基本家用任务的机器人产品。
以家用通用级为最终目标，还是需要考虑能尽可能优先进入家庭，在实际场景与C端用户交互，实现场景、产品和数据的闭环。养成机器人的入户，设计让C端用户参与进机器人成长的过程中，也是一个靠规模终端回收数据的过程，这个优势是实验室和仿真器所不具备的；而提前让C端用户接触到养成机器人，也是为后续通用机器人的入户培养种子用户的过程。
灭雪：那目标市场还是以成熟的欧美市场为主吗？
刘晋宇：是的，我认为机器人的应用就是要优先看重市场购买力，欧美日韩的消费者，有比较强的付费能力，对新技术接受程度也更高，消费习惯也更成熟，会是更理想的用户群。
有了前两个阶段的积累，到了第三阶段，出现售价1万美金内的消费级机器人，这个落地的时间周期我认为可能需要5-10年。
04商业落地的选择
灭雪：我觉得我们可能需要对这条路径上的落地场景再做一些深入的讨论，尤其是刚才说的第一阶段，因为这是商用赋能家用的关键阶段。有哪些行业和场景，你觉得是最有利于完成你设想的这条机器人发展之路的呢？
刘晋宇：有几个商用场景是我目前比较看好的，也是后续构成家用能力的基础需求。
第一个是立体清洁场景，比如面向交通枢纽、商业地产、政府园区的卫生间场景的清洁工作（洗手台、镜面、便池、坐便器、地面）。我们之前有和不少物业公司和保洁人员做过调研，这类清洁工作实际占据了保洁人员70-80%的工作量。这是一类持续性的清洁需求，而且需要长期值守和定期清洁，从需求的迫切程度来说，也是比大堂地面清洁更高的。
另一个就是零售场景的应用，具体举一个场景是24小时营业的药店和便利店的夜班值守，包含巡检、补货、打包等具体需求。日本7-Eleven是靠24h便利店的特色起家形成特有的竞争力，但近两年却开始减少夜间门店的数量和运营时长，很大的原因是夜班用工面临巨大的挑战。要知道，巅峰时期日本7-Eleven的约2万家店铺中，24小时营业的占比高达96% 。从夜班延伸到日班，从便利店场景扩展到商超杂货，机器人在零售场景的机会非常大，是我最看好的一个方向。
还有一块就是康养，面向医院及养老机构，机器人在其中作为补充劳动力出现，以人机协作的形式进行巡视、陪伴、端茶倒水、恢复指导等服务。目前接触来看，这块在海外的需求和意愿会比国内更加明显。
灭雪：再多谈谈海外和国内市场吧，在第一个阶段里，这二者的区别是什么呢？
刘晋宇：我认为当下国内与海外市场最核心的一点，还是在市场商业逻辑的差异。中国主要商用模式:中国式集成(管家式服务)与卖设备(卖bom，以价换量)，上下游之间的业务边界会比较模糊；海外是卖产品和卖服务的逻辑，市场具备专业化分工的成熟基础，企业可以靠技术能力和产品优势实现商业溢价。
所以中国机器人市场竞争会趋向硬件向成熟产品的同质化集中和无底线的卷价格（赢家通吃），而海外会存在细分市场的生存空间和多样性的商业模式选择（小而美的机会）。
灭雪，从事科技与人文交叉研究与实践，尤其专注于探索“机器人+智慧社区”，以此将机器人和AI惠及成长期企业及普通人。
刘晋宇是AI与机器人领域的一位资深的产品与商业化专家
发布者：Dr.Durant，转转请注明出处：https://robotalks.cn/home-is-the-big-in-embodied-ai/
