OpenAI投资的人形机器人很可能要赶超马斯克的“擎天柱”了

界面新闻记者 | 赵一帆
界面新闻编辑 | 宋佳楠

当特斯拉的“擎天柱”还在展示搬箱子、给植物浇水、叠衣服等小本领时，一家获OpenAI支持的创业公司，已先一步让其机器人掌握了自然穿门、爬楼梯等技能。

近日，来自挪威的机器人公司“1X”（原名Halodi Robotics）宣布获得1亿美元B轮融资，由EQT Ventures、三星NEXT等知名投资机构参投。本轮融资后，除了继续迭代和推广现有产品外，1X计划加快让其机器人NEO走向市场。

这家成立于2014年的公司共有两款机器人产品，工作机器人EVE和正在研发的家用双足机器人NEO。

EVE是一款人形轮足机器人，它有头、有四肢，其中头部内置了很多机器人产品都有的LED面板，方便与人类进行互动。

EVE已经实现了一定程度的商业化。早在2022年初，EVE就在挪威的医院内完成了测试，主要负责后勤工作，以帮助医生和护理人员空出更多时间照顾患者。去年5月，它还以保安人员的身份入职一家制造工厂，揽下了监控和安全管理工作。

EVE显然比擎天柱“跑得”更快些。马斯克去年曾表示，特斯拉已经生产了10台“擎天柱”，预计将在今年应用于特斯拉工厂。三年前特斯拉便对外展示了“擎天柱”概念机，此后每年都会对外公布最新的技术进展，但一直没有开启真正的商业销售。

这家初创公司的官网则显示，其已经向安全消防企业Everon交付了140台EVE，这也是人形机器人领域内较大的对外交付规模。

“2023年公司目标是可以生产1000台EVE整机。”公司AI事务负责人Eric Jang曾在接受媒体采访时透露道，但他并未提及公司过往的营收情况。

1X另一款重点产品“家用人形机器人NEO”也在加紧研发。NEO的下肢不再是轮式，而是真正的“脚”，当前已经可以像人类一样自己过门、爬楼梯等。

与其他满是塑料或金属质感的人形机器人相比，NEO在铝芯之外被覆盖了一层软层，不仅可像人类一样行走，也可避免在行动时给使用者造成各种碰撞危险。

除和特斯拉的“擎天柱”直接竞争外，1X另一个备受外界关注的原因在于，它是掀起生成式AI风暴的OpenAI投资的第一家硬件公司。

1X一直在寻求为人形机器人加入“大脑”。2023年5月，OpenAI初创基金牵头该公司的A2轮融资，开启了两家公司技术层面的合作。

OpenAI一名高管曾公开表示，“投资1X瞄准的时机是其机器人硬件已经成熟，能够在AI的加持下开拓更广泛的劳动力市场。”

目前OpenAI的各项技术已经开始被融入到机器人中。EVE的部分功能就由ChatGPT提供支持，内置的学习模型可以让机器人理解自然语言，并执行用户所提出的任务。这意味着，它每完成一次任务，就可以学会新的动作，从而掌握越来越多的技能。

当然，要让机器人在短时间内完全替代人类工作还很难，这需要花大量时间去做开发、测试和应用验证。正如1X完成本次融资并非真的取得了全面技术突破，而是靠13张PPT成功吸引了投资者——它在间接证明机器人领域有多么火热。

据高盛预测，人形机器人将成为智能驾驶电动车后的又一AI落地场景，到2035年，市场规模或将达到1540亿美元。研究机构SNE Research预计全球电动汽车市场的这一数字为6160亿美元。

国内资本自然也不希望错过这一风口。据中国机器人网统计，2023年国内共有9家人形机器人企业累计获得超过19亿元的融资，其中有3家企业单轮融资金额超亿元。

“AI和机器人硬件的结合确实是一个极具想象空间的事情，这是2023年为数不多的投资风口之一。”祥峰投资管理合伙人夏志进对界面新闻说道。

市场前景虽好，但人形机器人的发展目前仍处于早期阶段，明确落地场景、面向市场销售产品的企业仍是少数。

高昂的成本是减缓研发进度与市场拓展的一大原因。要造出人形机器人需要考虑硬件、软件以及额外的定制成本，这当中尤属硬件成本最高。

西部证券曾对人形机器人各零部件价格进行粗略估算，其中硬件价格最高的是旋转关节，成本在22万元左右。用于保障机器人灵活性的伺服电机，平均售价多在2000元到3000元左右，平均一个人形机器人需要30到40个，因此电机成本在10万元左右。

马斯克曾表示擎天柱的售价会是2万美金。若以上述成本项计算，要实现这一售价目前难度颇大。

“因此，我在投资（人形机器人项目）时会着重考察团队给出高效与低成本解决方案的能力，而不仅仅看创始人或者科研院校创业团队的背景。”夏志进称。

理想与现实的差距也加大了人形机器人的普及难度。

按照设想，人形机器人既可以在工厂里搬东西、检查设备，也可以在家里承担打扫卫生、照顾老人等任务。但逐际动力创始人张巍曾对界面新闻表示，现在大部分机器人只达到了“平地走两步”的状态，让它去顺利地帮我们拿东西仍然很难。

有业内声音认为，2024年或将成为人形机器人量产的元年。大模型的井喷也的确让人形机器人有了更多新机会，但前提是技术瓶颈、高昂成本等老问题不再成为新难题。