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正文：
近日，有媒体报道，OpenAI前资深算法负责人江旭于2024年8月创建机器人公司【亮源新创】（Light Robotics），打造To C的具身智能陪伴机器人；目前公司已在深圳、新加坡设有办公室，团队搭建中。
目前，江旭已将领英个人资料所在公司更新为Light Robotics，公司使命是打造通用型机器人。
据公开信息显示，江旭（Roger Jiang）在2023年离开OpenAI；OpenAI期间，担任资深算法负责人，是OpenAI GPT-4的重要贡献者，在OpenAI官网GPT-4的贡献列表中，被提及8次，涉及GPT4的数据、训练过程监护、数据集、RLHF和InstructGPT模型的基础性研究等；其中RLHF是ChatGPT最重要训练算法。
近两年，AI陪伴产业发展迅猛，是人工智能领域当下成长最快速增长的赛道之一。根据Precision Reports的数据显示，2023年全球陪伴机器人市场规模预估为920,311万美元市场规模，未来5年年复合增长率预计达到25.68%。
值得注意的是，11月，原小鹏汽车内饰设计负责人孙兆治创立的AI陪伴机器人公司【上海珞博智能科技有限公司】刚完成约千万元天使轮融资；据介绍，公司目前已完成前三轮原型机的设计开发，首款产品定位为“AI潮玩”，并预计将于明年发布和量产。12月，AI陪伴机器人研发商【可触未来（东莞市）智能硬件有限公司】（TangibleFuture）完成数百万元天使轮融资，旗下首款机器人LOOI已经完成首批众筹产品发货，并在本月完成主流市场的现货交付。
LOOI机器人
此外，优必选、科大讯飞、深兰科技也已布局家庭场景的陪伴机器人。在海外市场，亦有初创公司瞄准陪伴机器人市场。
一是原来机器人出身的创始团队，更关注机器人硬件能力，主要围绕控制和电机；硬件派的核心是机器人本体（人形/四足狗），其次是机器人的臂或关节；波士顿动力和宇树科技是典型代表。
二是软件背景的团队，更关注机器人的智能化和泛化能力，但“软”还可以进一步细分：上一波AI热潮中的创业者，转型至机器人领域，比如CV、强化学习；真正大模型背景的玩家，这波人更少。
而江旭属于属于行业少有的大模型玩家。
具身智能赛道不缺乏资本，更不缺乏技术大牛入局，但缺商业化。
全球入局具身智能领域公司已超过200多家，具身智能领域初创公司主要分三种：专注于具身智能大模型、人形机器人整机和两者同时涉及；全球范围内，专注于人形机器人本体初创公司最多，初步统计，人形机器人整机公司目前已超150家且持续增加中（其中国内最多，并远超第二名是美国）；具身智能大模型因涉及芯片、软件、AI算法，资金投入远高于人形机器人本体，目前更多是科技大厂间博弈，初创公司数量远低于人形机器人本体初创公司；目前国内外在具身智能基础模型方面差距仍然较大，国外科技大厂对具身智能大模型极其重视，并早已入局；国内科技大厂重视程度远不如国外，且入局较晚，现阶段无论大语言模型、多模态模型还是仿真器，这些关键技术主要掌握在OpenAI、英伟达、特斯拉等海外巨头手中。
目前全球范围内，除了[Agility Robotics]外，还没有真正实现商业化的双足人形机器人机器人公司（不包含在科研院校落地的人形本体公司）；商业化走在前列的，也大多都在战略合作和数据采集阶段（如：优必选、特斯拉、Figure AI等）；随着众多科技巨头入局人形机器人本体领域，对于初创公司绝对是毁灭性冲击；随着行业发展，越发有一种趋势：人形机器人终是巨头的游戏，绝大数人形机器人领域创企将倒在商业化进程中。
国内拥有最多具身智能领域初创公司，并有机构统计：过去一年，几乎每周都会诞生一家新的人形机器人公司；业界将这一现象称为：用泡沫催生一个行业的繁荣，从厮杀中诞生行业强者。
小编有整理今年1-12月，具身智能中人形本体和具身大模型公司融资梳理表，获得融资的具身智能大模型初创企业且融资额、融资频率皆逐渐增多。
注：完整版表格，前往“机器人头条”知识星球查看
2024 年人形机器人最具突破性的进展主要体现在具身智能领域，LLM多模态大模型的发展给机器人产业带来新一轮的机遇，通用人工智能（AGI）给人形机器人带来巨大变革。
然而，以OpenAI为首的顶级模型目前迭代速度放缓，GPT-5迟迟未发；国内大模型公司面对的牌局也愈发艰难，高昂估值的“六小虎”们，面对着各种声音——AI应用同质化、尚未跑通的商业模式；近期整个行业都在讨论：大模型的Scaling Law是否失效了？
具身智能技术的发展不如人形机器人硬件成熟，也就成了现在人形机器人商业化卡点之一。
2024年10月24日，特斯拉三季度财报会议上，马斯克表示：我们是唯一一家真正具备大规模生产人形机器人所有必要条件的公司，因为其他公司缺少人工智能大脑，缺少真正实现大规模量产的能力，而特斯拉拥有超级计算集群Cortex。
2024年6月13日，特斯拉2024年股东大会上，马斯克首次谈到人形机器人初创公司：原型很容易，批量生产很难，甚至不可能。
股东大会上，马斯克提到初创公司难点（总结）：1）大量0-1设计，包括电机、变速箱、传感器、电力电子设备；2）需要顶尖的工程师以及技术积累；3）需要高效、节能的推理计算机；4）需要强大的AI能力；5）需要非常擅长大规模制造。
详细介绍，查看往期文章：马斯克：特斯拉是唯一一家真正具备大规模生产人形机器人能力的公司
参考特斯拉在车辆（ Model Y 、 Model 3等）层面规律，Optimus极有可能沿袭车辆生产、进化路线，先实现最优结构设计，保证前期能执行一些任务前提下，AI层面逐渐升级进化，最终实现通用。
11月6日，小鹏AI科技日上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在演讲中表示，做AI机器人比AI汽车更难，集成度要求更高，没有500亿投入做不好AI机器人（让我想到小米董事长雷军之前提到，将拿出1000亿来造车），如此朴实无华。
接下来小编将从算力、软件算法、数据、硬件（核心零部件）、工程化等多层面，盘点人形机器人商业化卡点。
软件层面：“大脑”、“小脑”
从底层算法模型来看，机器人的软件可以分为大脑与小脑。大脑负责感知外界并模拟人类思维决策过程，小脑则模仿生物进行复杂的运动控制。大脑部分主要职能是环境理解、智能交互与认知推理，基础是机器视觉、大语言模型的发展；小脑部分主要职能是运动控制、路径规划和步态平衡。
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接下来小编继续从算力、软件算法、数据、硬件（核心零部件）、工程化等多层面，盘点人形机器人商业化卡点；并从现阶段人形机器人企业产品（进展）、硬件设施（生产能力）、产品落地场景、企业官方宣布量产时间，盘点全球（含国内）人形机器人企业现况以及国内人形机器人发展乱象。
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