車企競逐人形機器人賽道 技術復用與場景拓展成關鍵
本報記者 劉釗
憑借在自動駕駛、人機交互、運動控制等方面的技術積累，車企將汽車領域的核心技術復用于人形機器人產業，同時探索未來出行與智能制造的新生態，正成為趨勢。
近期以來，廣州汽車集團股份有限公司(以下簡稱“廣汽集團”)、廣州小鵬汽車科技有限公司(以下簡稱“小鵬汽車”)、特斯拉汽車公司(以下簡稱“特斯拉”)等多家車企通過自研方式入局人形機器人賽道，還有上海汽車集團股份有限公司、北京汽車集團有限公司等通過資本運作布局產業鏈，投資人形機器人初創企業，加速技術整合。
對此，集邦咨詢顧問(深圳)有限公司分析師喬安然在接受《證券日報》記者采訪時表示，相比機器人初創公司，車企擁有前期自動駕駛算法和數據的積累，同時有完整的生產體系，因此在整機生產和代工方面有一定優勢。車企自研的人形機器人也可以直接應用于車間工廠中。
車企跨界底氣何在
車企跨界人形機器人的底氣源于技術復用與供應鏈協同。車企在造車過程中積累了豐富的技術經驗，這些技術可以復用到人形機器人的研發中。例如，自動駕駛技術中的環境感知、路徑規劃、決策控制等算法可以應用于人形機器人的導航和避障；人機交互技術中的語音識別、自然語言處理等算法可以提升人形機器人的交互能力；運動控制技術中的電機驅動、傳感器融合等技術可以優化人形機器人的動作執行。
在實踐方面，廣汽集團將汽車領域的技術積累應用到人形機器人的研發中，降低了研發成本和時間成本。廣汽集團發布的人形機器人GoMate采用了可變輪足移動結構，融合了四輪足、兩輪足兩種模式，具備自主導航和續航能力。在硬件上，GoMate實現了靈巧手、驅動器、電機等核心零部件的完全自研。在軟件上，GoMate融入了廣汽自研的純視覺自動駕駛算法，具備自主規劃動作和高效數據采集的能力。
此外，特斯拉人形機器人Optimus(擎天柱)具備精準控制力和精確神經網絡視覺能力，能夠在復雜環境中執行多種任務。特斯拉通過打通FSD(完全自動駕駛)自動駕駛系統和人形機器人的底層模塊，實現了算法復用和數據共享，降低了研發成本和時間成本，計劃Optimus2025年小規模量產。小鵬汽車自主研發的人形機器人Iron搭載多塊自研芯片支持端到端大模型，“大腦”采用自研圖靈AI芯片，算力高達3000T，融合智能駕駛領域技術積累，有720°無死角環境感知能力。Iron已在小鵬汽車廣州工廠投入實訓，主要參與小鵬P7+車型的生產流程。
有受訪人士告訴記者，技術復用降低了車企進入人形機器人領域的研發成本和時間成本，使其能夠更快地推出具有競爭力的產品。同時，技術復用還有助于提升產品的性能和穩定性，為車企在市場競爭中占據有利地位。
提升企業綜合競爭力
車企布局機器人的優勢還在于具有豐富的應用場景。
此前，人形機器人被應用于搬運、分揀和質檢等工業場景。未來，車企打造的人形機器人將應用于服務場景中。例如，Optimus的應用場景擴展至家庭護理、餐飲及教育領域；GoMate則瞄準安防、康養與汽車后市場服務。場景拓展不僅拓展了人形機器人的市場應用前景，還為車企提供了新的業務增長點。通過不斷拓展應用場景，車企可以實現技術的多元化應用，提升企業的綜合競爭力，同時提供新的業務增長點。
車企跨界人形機器人不僅是技術延伸，更是對未來智能生態的戰略卡位。隨著技術迭代與成本下探，這一賽道或將成為汽車行業轉型的“第二增長曲線”，但其商業化落地仍需跨越技術、成本與市場的三重門檻。太平洋證券分析師崔文娟認為，車企入局人形機器人領域可以實現技術同源，將車端算法復用到人形機器人上，預計未來隨著更多企業的加入，人形機器人產業鏈將更加完善，商業化落地的可能性也將提高。
盡管前景廣闊，人形機器人產業仍面臨多重挑戰。例如，人形機器人的核心部件如減速器、芯片的國產化替代仍需時間；零部件價格高企讓整機價格難以有效降本；類人感知能力、復雜環境交互等關鍵技術尚未成熟，部分產品仍處于工業測試階段等。
“自動駕駛本質上是機器人科學，汽車公司的未來將是AI汽車和機器人。”小鵬汽車董事長何小鵬表示，當前人形機器人產業發展還處于早期階段，未來的挑戰有很多，距離通用人形機器人進入千家萬戶還有很長的路要走。
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