“AI定义汽车”成为行业共识。
汽车企业纷纷开始涉足人形机器人产业，是2024年中国汽车行业值得关注的一个现象。
在这些企业中，不乏广汽集团、奇瑞汽车、小鹏汽车、比亚迪、上汽、东风等知名汽车企业的身影，它们通过投资、自主研发、合作开发等不同的方式，踏入到人形机器人产业这一新的赛道。
2024年12月26日，广汽集团发布了自主研发的第三代具身智能人形机器人GoMate。该公司宣布，GoMate将会率先在广汽传祺、埃安等主机厂车间生产线和产业园区开展整机示范应用，2026年实现整机小批量生产，并逐步扩展至大规模量产。
奇瑞汽车则联手一家AI公司共同研发了人形机器人Mornine，Mornine将会承担门店导购的工作。为了胜任这一工作，Mornine被嵌入了具备语言理解和生成能力的集成大型语言模型，还可以模拟人类的嘴巴和面部肌肉运动，不仅能说会道，还能面露笑容。
汽车企业生产人形机器人，当如此多的企业同时这样做的时候，它的背后一定有着自己的商业逻辑和技术逻辑，而企业的这一共同行为，也必将会对汽车产业的未来发展产生重大影响。
不仅如此，包括人形机器人在内的AI技术在汽车行业的广泛应用，也因为DeepSeek在春节期间的大火而因为人工智能和汽车圈的大讨论。
梁文锋和他的团队对于中国乃至全球人工智能的领域最近的影响是震撼的，不仅仅是这款模型以其颠覆性的计算效率和极高的应用性，开源生态与而其发展的路径更有启示。
针对以上热点话题，本期预见2025，中国汽车汽车三十人智库对话商汤绝影首席财务官张君毅。
核心观点：
车企不约而同进入人形机器人赛道，核心原因在于底层技术相通，智能汽车的相关技术无论是智能感知、人机对话，包括复杂场景下面的决策控制、路径规划，其实完全都是标准的机器人计算任务跨界人形机器人赛道，属于“相关多元化”，能大幅降低跨界成本； 我们现在汽车智能化（智能驾驶/智能座舱）一部分的工作都在研究大模型的有效上车，DeepSeek 给予了模型架构和训练上进行的“降本增效”是很值得借鉴的。 2025年，“软件定义汽车”将全面转向“AI定义汽车”。“AI定义汽车”成为行业共识，AI技术和汽车的融合，通过“本体+智能”的不断迭代，最终向着“出行智慧生命体”演变，以前所谓的AI语音交互、车控、娱乐、座舱、智驾等，将全部重塑。 2025年，中国汽车企业人形机器人将开始进行示范性展示运行，但离真正实现量产还早得很。
底层技术相通
智库君：2024年，不少汽车企业通过投资、自主研发、合作开发等方式涉足人形机器人产业，并推出了相关的技术产品，比如，广汽集团推出自主研发的具身智能人形机器人GoMate，小鹏汽车发布全新一代人形机器人Iron， 奇瑞汽车则联手AI公司共同研发了人形机器人Mornine，汽车企业为什么会不约而同纷纷进入到人形机器人这一新的赛道？
张君毅：事实上，汽车企业和机器人产业的发展历史从来就密不可分。20世纪60年代，美国通用汽车公司就成为第一个工业机器人Unimate 的客户，用机器人在3D空间移动重物。而之后整个汽车工业的自动化和机器人就密不可分，自始至终，一直是工业机器人的最大客户和应用场景。
而至于人形机器人，热衷于创新颠覆的本田在1986年就开始折腾人形机器人E0，在20多年发展中从行走到全身运动，特别是千禧年发布的1米2的ASIMO（阿西莫），可以说惊艳，对行业的轰动绝不亚于特斯拉发布的Optimus，那可是发生在20多年前的事。
之所以车企不约而同进入人形机器人赛道，核心原因在于底层技术相通，智能汽车的相关技术无论是智能感知、人机对话，包括复杂场景下面的决策控制、路径规划，其实完全都是标准的机器人计算任务跨界人形机器人赛道，属于“相关多元化”，能大幅降低跨界成本；另一方面，汽车产业也在寻求突破防内卷的产业新质升级的阶段。相对于过去的40年，核心零部件以及相关的底层技术逐步成熟，在人口远期下降的环境下，研究类人机器人也成了必要的考虑维度。
智库君：在某种程度上，自动驾驶汽车可以看作是另一种形式的机器人？
张君毅：是的。但区别在于，机器人的侧重点更加趋向考量类人的属性，而汽车则更多考量车的属性。
当然资本的投入有一个逻辑，无论做家电、做手机、做汽车，哪一种产品的消费级未来能够达到上亿数量，就会去做哪个产品。事实上，在10年前各家企业竞相收购国际工业机器人的那段时间，有家车企就让其零部件事业部认真考虑过做人形机器人（当时还叫服务机器人）的市场，犹豫半天放弃了，还是一个等风来的过程。
马斯克开创了一个可能性和方向，所以更多车企有信心去投入。智能电动车的发展过程，证明了我们的学习能力和批量化能力，跟随学习、消化突破，在中国是有可能的。
另外，这样的产业升级也不是没有发生过。日本的那些车企，不都是从纺织机制造企业诞生的么？而中国很多车企的前生也都有过拖拉机制造、汽车维修、摩托车生产的经历……… 而且目前还只是尝试性投资，并不是all in ，万一成功了呢？这与中国车企涉足低空经济造飞行汽车的逻辑类似。而且，生产人形机器人或许更容易内部场景实现规模化。
但可以省算力不可缺数据
智库君：包括人形机器人在内的AI技术在汽车行业的应用，主要有两个方面，第一是利用AI技术提升汽车的智能化水平，在这方面中国汽车企业取得了什么样的进展？从全球范围来看，目前中国汽车在智能化方面处于什么样的水平？
张君毅：我所在的专委会是中国汽车工程学会数字化和智能制造工作委员会，AI技术不仅在汽车产品上落地，事实上，正在迅速渗透到每一个角落，实现了传统汽车制造业的智能化转型；我们不仅在产品上逐步实现越来越智能，比如智能座舱、智能驾驶、智能底盘、智能动力……很多方面的应用，我们取得了体验超前的优势，另一方面，在研发、制造、销售、运营等方面，都在深度采用AI等技术，使得效率提高、成本降低，整个中国的汽车产业正以一个势不可挡的速度在拥抱AI。
当然，我们的原生技术基础本来比较低，但是近年来我们在基础算力、芯片和 5G 等新型基础设施领域的发展，呈现快速增长和持续创新的趋势，为人工智能的大规模计算和数据处理提供了强有力的支持，在人工智能治理、专利数量、专业人员训练方面全球领先，而且在应用场景、落地实践方面不输于人，特别是像DeepSeek 之类的黑马不断涌现，给予了更大的信心。
中国汽车的智能化水平方面是无可争议的第一梯队，虽然面临着AI芯片先进制程的瓶颈，但随着时间推移问题总能解决。如今汽车产业竞争的不仅仅是从0到1，更是从1到N。
智库君：谈到大火的DeepSeek，它对自动驾驶研发的启发是什么？
张君毅：梁文锋和他的团队对于中国乃至全球人工智能的领域最近的影响是震撼的，不仅仅是这款模型以其颠覆性的计算效率和极高的应用性，开源生态与而其发展的路径更有启示。
从技术本身来看，混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）、强化学习驱动训练、动态计算路由等等技术的有效应用，使得从“算力军备竞赛”转向“算法效率革命”，行业的产业逻辑发生了变化。斯坦福大学教授吴恩达（Andrew Ng）表示，基础模型层面的这种良性竞争会极大推动应用层面的创新。当AI技术变得更加平价，整个市场的需求反而会在中长期显著增加，所以我们可以更期待AI在应用层面的加速创新。
我们现在汽车智能化（智能驾驶/智能座舱）一部分的工作都在研究大模型的有效上车，DeepSeek 给予了模型架构和训练上进行的“降本增效”是很值得借鉴的。而且深度思考能力方面很大的提升，对于多模态大模型特别是未来智能驾驶算法，用算法优化可以使得模型变小，效率变高，云端和车端协同更好。
但是从通用模型到应用，不是一个接入上车就完成的工作，这中间要实现知识的蒸馏还有跨任务的泛化，这绝对不是一蹴而就的工作。虽然可以省算力，并不是缺数据，我们中国汽车产业的自主自新之路还有很多基础性的工作要做，比如语料数据等上海市已经开始了上下游协同的赋能中心和垂直模型训练场，打造千万级别自动驾驶数据集和场景库，赋能自动驾驶大模型训练。二是建设自动驾驶实训场平台。
从企业发展的启示来看，DeepSeek发展是有其理想主义色彩的，切入做AGI，做基础模型，本来对一个小团队就是有挑战的，而且根深蒂固的思想，美国擅长原创、中国擅长应用。但事实上，前路无论出于什么原因，跟随难度越来越大，所以突破创新，不信邪是很重要的，“学我者生、似我者死”齐白石老先生也有这样的话。发展中国电动车本来也就是这样的，并不能亦步亦趋的模仿。
知识技术光靠专利是不够的。DeepSeek一个开源模型能够达到并超越最优秀的闭源模型的效果，“在颠覆性技术面前，闭源形成的护城河是短暂的”，所以保持好奇心，追求Know-how，知道so-what才是最根本的。
另外，善于利用年轻人的力量，用高效精干的年轻小团队而不单纯是资深大兵团来解决难题，也是一种破坏性创新的思路，幻方量化是家150人的小公司，而最近在美国兴起预算腥风血雨的Doge公布人员也是群马斯克带领下的年均22岁的“娃娃脸工程师团队”（baby-faced engineers），这就令人更需要深思的了。
车企的第二增长曲线
智库君：第二个方面的应用，是通过使用人形机器人来提升汽车制造、汽车销售等环节的工作效率，要达到这一目的，汽车企业既可以使用自己研发的人形机器人，也可以购买其他专业机器人公司制造的人形机器人产品，从目前的趋势来看，中国的汽车企业似乎更倾向于采用第一种方式，即自己研发人形机器人，为什么中国的汽车企业会做出这样的选择？
张君毅：其实这两条路车企都可以考虑，主要的问题是专业机器人公司也都还是初创公司。相对来说，专业机器人公司虽然有中性化的优势，但是技术和团队领先程度并不绝对，而且作为工程应用的场景提供方，车企有先天优势。
另外在供应链逐步成熟的情况下，汽车企业也在寻找自己的第二曲线，就算发展研发出现曲折，也能够利用之前积累的know-how更好地利用机器人，从规模化成本化的优势或许还有些机会，试一试总没有错。特斯拉也在尝试，如果做出了成绩，也可以推高企业的市场价值。其实历史上就算本田因故放弃了ASIMO项目，但是其服务机器人的前瞻研究始终没有放弃，也是这个道理。
智库君：特斯拉CEO马斯克透露，特斯拉的人形机器人产品Optimus 2025年将在特斯拉内部率先使用，马斯克希望到2026年能够实现Optimus的大规模生产并供其他公司使用，与Optimus相比，中国汽车企业的人形机器人产品在技术性能上有什么自己的特点？
张君毅：特斯拉的Optimus计划在2025年进行内部进行率先使用，这完全是出于工厂的使用需求；按照中国汽车企业的节奏和发展，大部分企业并不单纯考虑工业化使用，有的还在考虑服务机器人路径，可能大规模生产的节点还会靠后些。
由于关键零部件的产能不足，中国的人形机器人在研究核心和卡脖子零部件低成本替代，比如滚珠丝杠等方面花的功夫比较多，一旦走通，能够批量大规模生产，在这方面了解生产线制程的比亚迪等公司一直在尝试，其他企业也在开展相关研究。
另外一方面，人形机器人所使用的大模型也都以本土的多模态大模型的加持下。其实各家车企用自己的自动驾驶大模型来训练机器人也是常见的方式，所以这些方面环环相扣。当然在电池，电动机领域中国也有自己的供应链特色。
智库君：在汽车行业之内，目前人形机器人的应用场景主要有哪些？未来有可能还会扩展到哪些应用场景？
张君毅：现在的应用场景主要集中在抓取搬运、装配、汽车检测等领域，当然还有很多服务功能，在汽车销售服务，以及非汽车领域也有很多用途，如果有机会，建议到上海参观一下新成立的全国首个异构人形机器人训练场，那里有很多场景在试验，甚至叠衣服、泡咖啡等家政工作也在执行。当然人形机器人比非人形机器人的使用场景要宽泛得多，最终还是一个训练迭代，替代成本的问题，和robotaxi 一样技术可以发展很快，但是应用场景也还是需要社会适应。
全面转向“AI定义汽车”
智库君：请您预测一下，2025年包括人形机器人在内的AI技术产品会有哪些新的进展？这些进展又会对中国汽车产业产生什么样的影响？
张君毅：之前我们说“软件定义汽车”，2025年一定是全面转向“AI定义汽车”。“AI定义汽车”成为行业共识，AI技术和汽车的融合，通过“本体+智能”的不断迭代，最终向着“出行智慧生命体”演变，以前所谓的AI语音交互、车控、娱乐、座舱、智驾等，将全部重塑。
也就是说，从智能座舱到智能驾驶，再到底盘域，AI大模型正在快速推动汽车变革为“超级智能体”。当然，这一轮技术重塑时，中国自主汽车品牌将会站在前排位置。
引用理想自动驾驶副总裁郎咸朋的说法，“以大算力、大数据、大模型为代表的AI技术，正在成为驱动汽车变革的决定性因素。而随着大模型陆续搭载，汽车产品的能力不断向高阶延伸，‘有没有’只是门槛，‘好不好’才是车企角逐智能化的关键。”
另外，随着技术变革，后来者居上，前行者被淘汰也会发生，从智驾的角度，由于AI重新定义技术路线，过去一些企业在智驾研发上取得的先发优势、成功的技术路线，甚至面临着被颠覆的可能。基于端到端、大模型的智驾技术路线，经过短短两年的蝶变，正在改变智驾的技术发展方向。所以，一刻也不能放松，成本上卷可能难受，但是技术上卷很容易要命。
智库君：中国汽车企业研发的人形机器人产品离商业化应用还有多远？要想实现商业化应用，目前还面临哪些主要的障碍？
张君毅：可以这样认为，“特斯拉将学术研究转化为工程，并向着产品化更进一步”，所以中国汽车企业研发的人形机器人，离商业化应用既近也远。小规模商业化，出售（出租）几台产品做小规模的示范性商务运营，在几年内就能实现，如果是大规模民用化、商用化，进入普通家庭，可能还需要十数年的时间。
作为新兴科技产物，尽管中国机器人产业链齐全、应用规模广泛，但目前国内市场上诞生的人形机器人，技术层面上还停留在新产品对外发布阶段，商业层面上还未实现大规模量产和商业落地，而且企业自身亏损严重。
一方面造血难、研发高、亏损严重；另一方面，还是需要大量基础能力的突破，不仅仅是现有的软件算法和产业链支持，也需要大量算力匹配，数据安全能力和体系上都存在不足。
就技术来比较，一些宅男梦想的娶一个机械姬的想法，估计要等上一阵子了。不过乐观的看，机器人行业正在形成类似智能手机的生态，形成标准化的产业链。这一过程，会催生对于关节模组、灵巧手等关键执行部件以符合人形机器人需求的控制大脑等多类零部件的需求，毫无疑问会成为下一个商业化风口。2023年通用大模型的出现给予了人形机器人加速腾飞的机会。2025如果马斯克能够兑现他的承诺，将是人形机器人商用化、量产化过程启动的元年，也是AI Agent 被人广泛认知应用上车的起始点。
智库君：2025年，中国汽车企业的人形机器人产品在商业化应用方面有没有可能会发生什么突破性的进展？
张君毅：2025年，中国汽车企业人形机器人将开始进行示范性展示运行，但离真正实现量产还早得很。2025年1月初，特斯拉首席执行官马斯克接受媒体采访时表示，特斯拉计划在2025年生产数千台Optimus人形机器人，并在工厂进行初步测试。如果一切进展顺利，2026年人形机器人产量将提高至2025年产量的10倍，目标是生产5万台至10万台人形机器人。
所以，我们的产业界还需要耐心一点，把基础走扎实，把核心零部件和多模态大模型训练好，之后的工作，就是集成了。当然今年一定会有越来越多的车企参与到人形机器人的探索中来，这是毋庸置疑的。
