在科技飞速发展的当下，2024年注定是一个激动人心的年度，尤其是在具身智能领域。仅在最近，银河通用宣布成功完成5亿元的战略融资，创立短短一年半的他们，已获得超过30家知名基金的投资，累计融资额高达12亿元。公司创始人王鹤表示，银河通用正在奋力冲刺成为独角兽，这一消息标志着国内具身智能的投资热潮。
回顾2023年初，机器人研发团队成为全球投资者的抢手货，市场反应热烈。例如，美国的Figure AI在B轮融资中获得了6.75亿美元，而国内的宇树科技也成功筹集了10亿元。随着热钱涌入这一领域，许多公司正在进入准备上市的阶段，成为准备追逐独角兽的有力竞争者。
根据GGII统计数据，2024年1月至10月，全球人形机器人产业融资总额已然辉煌，尽显市场对具身智能的期待。尽管2024年成了行业关注的焦点，这并不意味着具身智能会立即实现产业规模化的落地。在业界交流中，常常缺乏对具身智能深入的理解，数据的复杂性被多次强调。
具身智能的核心：数据挑战
要想在具身智能领域取得突破，数据是不可或缺的核心要素。ICRA（国际机器人和自动化大会）于今年5月在日本横滨举行，会议上最佳论文奖亭以Open X-Embodiment为名，该论文贡献了一个由21个高校与研究机构联合收集的机器人学习数据集，涵盖超过100万条真实运动轨迹数据，展示了527种机器人技能。该数据集的建立意味着机器人运动控制的进一步提升。
实际应用中，许多企业仍面临众多挑战。银河通用的团队通过多个实验证明，现有模型面对新环境的适应性较差，机器人在新布局中往往难以完成抓取或其他任务。这显示出具身智能尚未达到广泛应用的成熟度，对数据量的要求和模型架构优化仍存争议。
在一场关于机器人技术的圆桌论坛上，参与者探讨了构建“高成功率部署”的小样本学习模型需要的数据量，结果令人振奋但也无比复杂。业内一致认为，具身智能尚需更多基准数据集，这可能需要像ImageNet那样的标准化数据机构来提升模型的准确率。
将世界模型引入机器人
具身智能可以视为将人工智能算法与硬件结合的一种表现，关键在于如何将这些算法高效地组织与应用。智源研究院在研发具身智能大模型上采取了“快系统与慢系统”的双轨道设计思路：快系统负责快速直觉反应，慢系统则负责推理和反思。通过这种方式，机器人可在执行任务中不断积累知识，实现更高效的任务规划与执行。这种思路为具身智能注入了更多的想象空间，同时也推动技术进步的广度与深度。
在实际应用中，具身智能还表现出一种新的趋势——以人形机器人为核心的创新模式。2023年，中共中央印发的《人形机器人创新发展指导意见》明确了至2025年构建人形机器人核心技术的方向。人形机器人因其极强的适应性和应变能力，自然成为资金与市场关注的焦点。
人形机器人的未来与挑战
尽管人形机器人被视为具身智能的终极形态，但技术的成熟、标准的形成依然在路上。当前市场上已出现了两种关键形态具身智能机器人。是将轮式底盘与灵巧手结合的形式，如银河通用的GALBOT G1，已在多家工厂实现有效应用。这种形式兼顾了灵活性与成本效益，走在了商用的前列。
仍有许多公司采用经典控制算法的机器人，如优必选的Walker S，它们虽未用到先进的大模型技术，却依然在大规模生产中保持了一定的市场份额。这种状态的出现一方面反映了市场对不同技术方案能够适应其特定需求的需求，另一方面也表明，当前的科技尚处于过渡期，未来依旧任重道远。
来看，2024年将是具身智能领域的重要一年。随着银河通用等企业的布局和不断融资，具身智能的确在市场上引发了新的期待和关注。同时，科技的进步与产业的落地也在不断碰撞——这一领域的未来依然充满挑战，但也蕴含着巨大的机遇。美国与国内的技术团队正在争相追逐这一热潮，成为了全球科技竞争的主导者。展望未来，具身智能领域仍将在投资与技术进步中迎来更多的变革。