【亿邦原创】日前，智元机器人精灵系列再次上新。在智元机器人举行线上直播发布会上，新一代工业级交互式具身作业机器人智元精灵G2正式发布，并已获数亿元订单，即将开启首批商用交付。
智元机器人新品：精灵G2
发布会后，智元机器人合伙人、高级副总裁、具身智能业务部总裁姚卯青接受亿邦动力等媒体采访，阐述了公司业务最新进展与行业思考。目前，G2人形机器人已在消费电子组装场景实现批量落地，预计明年一季度将在龙旗科技的平板组装产线正式部署，其规模化量产将显著优化成本，在两班倒工作场景下两年即可与人力成本打平。
与此同时，智元正加速全球化布局，今年已启动全球经销网络建设，目标明年海外收入占比超30%。面对供应链挑战，公司通过“设计主流化、产能前瞻锁定与规模化优势”三大策略保障交付，今年出货量已达数千台级别。姚卯青指出，算法进展正驱动行业突破，工业、巡检等室内明确任务场景将率先实现可靠落地，而唯有通过真实场景验证，人形机器人的最终形态才会逐步收敛。
01 落地3C组装场景 “工业级”人形机器人量产在即
智元选择消费电子组装场景落地并非偶然，而是基于技术匹配度、场景标准化程度及合作伙伴开放度的综合考量。龙旗产线中部分工位工作固化、难以被传统自动化替代，同时具备规模化复制潜力，为G2提供了理想的落地环境。随着规模化量产推进，机器人成本将显著优化，在两班倒场景下两年即可与人力成本打平。姚卯青表示，目前G2已完成千台级出货，预计明年一季度将在龙旗产线正式部署，未来还将拓展至汽车零部件等需要柔性控制的新工业场景。
发布会上，姚卯青分享自己的观点
问：为什么G2首个批量落地场景选择了消费电子组装的场景，这个与场景特性有没有关联？
姚卯青：这是一个非常好的问题，我们在探索商业化的过程中肯定不是随机主义者，碰到什么客户就开始做。我们也在里面深入评估场景的价值和技术的匹配度成熟度，所以我们在选定这个场景的背景，其实主要有几个点。
一个是我们参观了整个产线里面数百个工位，然后挑选出了其中和当前的技术匹配度，成熟度较为适合的一些工种，这些工作的特点就是这里的人是被非常固化的、类机器人式的工作。没有太多复杂的操作，比较标准化，但是同时又离不开人，无法用自动化的设备。
第二是我们合作的客户和合作伙伴，有拥抱新技术的热情，能够在技术早期开放场景给我们，协调内部团队与我们做一些联合的开发集成测试，更重要的一点就是刚刚我们也提到的这个场景本身是具备规模化复制的商业化潜力，通过双方投入的研发，能够在成型之后，快速批量复制部署到成百上千的相同或类似的场景中。这样对于企业来讲，研发投入的回报比更高。
所以综上这些原因，我们选择龙旗围绕平板产线里面的一些工位合作，因为龙旗现在对于拥抱具身智能新技术、做新智生产力产线的升级有非常大的热情，也给我们提供了很多的便利和支持。
问：龙旗科技引入精灵G2，与传统机械臂相比，精灵G2能给工厂带来哪些本质上的变化？
姚卯青：像这种3C的组装厂确实是有一定自动化率的，在经过这些年的发展之后，有很多环节也已经上了非标自动化，但还剩两个难点，我认为核心是仍然有大量的工人在操作，很多场景是没有用非标自动化来解决的。第二个点就是即使是自动化产线，企业在投入的时候也是比较纠结的，因为自动化产线投入成本比较高，一旦换了一款生产产品，那之前投入的东西大概率都是要重新去重建，要投一条新的产线，这样对于品类较多的代工厂来讲代价很高，部署周期也很长。
现在用人形机器人核心是说要让它更像人类员工这样，进入到整个产线里面去，而不是像原来的自动化的定制方案。这样即使更换生产的产品品类的时候，也不需要完全丢弃原来的投资，重新再投，而是像培训人类员工一样，让他经过短暂的培训之后再上岗，适应新的工作内容。
问：G2大概会什么时候交付给龙旗那边？
姚卯青：从交付的角度来讲的话，应该会在今年年底，我们初步完成实验室的POC，在明年一季度开始往正式到产线上部署。
问：听到一个消息是说一个工人一个月工资5000-6000，但是现在一个机器人采购要花50-60万，然后还需要配备工程师，什么时候能回本？
姚卯青：首先我觉得要看场景性质，在工厂里很多岗位是一天两班和三班倒的。其次取决于机器人的服务年限，比如说两年或者三年的一个设计指标，在这样一个背景下，比较容易去计算。一个班次工人5000-6000的工资，那么对于企业来讲的话，包括一些福利，五险一金等，在长三角上海周边这一带，两班工人两年的话，就是有30多万的工资支出。
对于机器人来讲，伴随着规模化的量产，我们已经在把成本迅速优化，因为机械类的零部件也好，整机也好，随着规模化量产是可以得到非常有效的成本优化的，在这样背景下，两年服役机器人和一个两班倒以上场景的用工成本是已经打平的，甚至低于原来的人力支出的。
这种情况还是在中国，一个人力成本相对非常低的市场，在一些海外市场的话，其实人力的成本是要远远高于中国市场的，机器人在经济层面的话完全能可行了。
问：G2前期投入生产可能有一些错误，如果错误对工厂造成一定的损失，智元会有解决方案吗？
姚卯青：这和自动化产线是一样的逻辑，肯定会涉及到兜底干预，如果造成经济损失也要进行相应的补偿，但目前我们的进展阶段还没有到这一步，还在早期的产品部署和测试阶段。
问：现在进入工业场景的具身智能机器人挺多的，在您来看G2的先进性和独特性在何处？
姚卯青：有几个点，首先我觉得最重要的就是质量和品控，因为要交付到工业产线的话，机器人必须是按工业级的标准来打造的。不能是纯实验室手动组装的品质，所以我们是按照ISO标准来打造的标准化产线。工业级是底线，G2很多环节和零部件的测试和下线，我们都是按照车规级的标准来的，这就保证了产品的稳定性和一致性。如果稳定性较差的话，它很容易对产线造成停线这样的经济损失。现在很多人形机器人因为发展的阶段不一样，质量也参差不齐。在参加一些展会或者一些比赛时，需要人频繁地去运维，那这样的机器人肯定无法在工业场景落地。所以最重要的是我们做到一个工业级的品质和稳定性、一致性。
第二个是在工业领域和作业任务上，往往需要我刚提到的力控、位控、柔顺控制这样的一些特性，所以我们也给机器人配备了力控臂这样的一个比较高级的机械臂，这也是目前全球第一款搭载了七自由度力控臂的人形机器人产品。
那其实续航和补能也是很关键的，现在很多机器人运行一个半个小时，然后充电几个小时，那肯定没法支持工业落地的。所以我们的产品支持自主回充，就是没有电了，它自己会回充电桩充电。二是如果这样的节奏仍然不能满足场景需求的，我们是支持换电的，G2有双电池，在不停机在作业的情况下可以热插拔换电。理论上可以做到无限续航。
还有很多其他的，包括电磁兼容性、温度测试、震动测试、机械臂和全身关节的耐久测试等，都有非常严苛的标准，我相信现在，全球人形机器人产业里像我们一样按照车和其他工业品的方式和标准大规模单工序检测、零部件检测、来料检测、或是整机下线、EOL测试，我们是唯一这样做的。
问：G2相比G1的上半身改变比较大，包括机械臂，还有躯干调度，从技术和应用、量产准备的层面来看，为什么要做出这样的改变？
姚卯青：我们在之前的报告中也提到机器人需要一个从本体到数据到算法到应用，再回归到本体的飞轮迭代。这一次G2做的重大的升级和改进，其实就围绕G1在实际部署过程中发现的一些难点或者局限性去做升级。
比如说机械臂，我们这次用了力控方案，每个单关节都有力矩传感可以做阻断控制，它其实应对的就是工业里面一些插接类工作，这种需要柔性控制的场景。其次，在第六、第七关节的构型设计上也做了优化，原来更多会像协作臂的SRS构型，3段式的协作臂构型，现在我们发现人形机器人它会接入到我们人类的很多生产和生活环节中，这种腕部的第六、第七关节设计能更像人类，可以更灵活地进入很多狭小空间，比如在超市上货时，货架与货架之间的距离本身就很挤。
问：G1的出货量大概是在一个什么量级？
姚卯青：G1的出货量现在也已经是超过千台了。
问：G2的产品还没有发布，龙旗的订单已经下了，你们在研发设计环节可能有一些前置的沟通，这是不是意味着G2是一个面向某种行业、某种特定场景的偏定制化的产品，在研发和设计上受到了已有的合作伙伴的影响？
姚卯青：我稍作澄清，我们这款产品完全是去覆盖市场和场景的一款产品，不是为特定的合作伙伴和场景来做定制化的，因为它的设计初衷就是足够的通用，所以它可以去非常自如地接入到各种各样的场景中，龙旗其实跟我们很早就合作了，他们在今年早些时候就参与了智元的投融资，所以智元和他们有建立非常好的沟通和合作关系。
我们团队在很久之前就已经实地考察过龙旗现场的一些工序、工艺，去分析其中的可以被具身智能应用的场景，所以我们的合作推进比较快，那么发布的这个事情，我们相对来讲会让产品本身的研发到一个很成熟的状态，以及我们各种的宣发的材料、准备上市材料都比较完善的时候，我们才选择一个时间点去对外做发布。
问：接下来G2还会探索什么样的工业场景，这些场景会具备怎么样一个特点？
姚卯青：就场景的特点来讲的话，首先它是需要用到具身智能的技术来解决它的一个环境物体甚至是跨任务的方法性。其次，他的难度也是适中的，以测试、抓取、转运，这样性质的工作为主，但同时又不能用开环的自动化方案去解决，需要一些柔性的控制，包括力控、位控相结合的一些技术。我们目前看到比较适合的，除了消费电子领域，我们也跟均胜电子有合作，在汽车的零部件、汽车电子的这些产线上，有很多场景是比较好切入的。
02 瞄准海外30%收入 明年智元将全球加速交付G2
智元机器人正加速全球化布局，海外市场已成为其战略重点。公司今年已启动全球经销网络建设，并与当地伙伴开展联合研发与生产，旨在明年实现海外收入占比超30%的目标。目前智元已收到来自汽车制造、化工及智慧家庭等多个海外领域的定制化需求。在姚卯青看来，全球人形机器人领域的竞争有助于推动技术收敛与市场普及，而智元将在确保产品稳定性后，通过直销与伙伴渠道双线推进海外交付。
智元精灵G2正将汽车安全带锁芯送入压紧机
问：在给工业场景的订单交付后，智元会提供什么样的服务模式？
姚卯青：我们与工业场景的客户合作，都是一个非常紧密的双向合作模式。在这个阶段的话，一定要结合他们产线的能力，去做联合的研发和集成，把机器人集成到他们现有的一些数字化系统，信息化系统里面，去进行调度管理、数据管理都是需要双方甚至多方做联合集成，是一个多方协同的方式，而且在实际交付过程中，智元提供标准化的硬件软件和算法，集成交付和售后运维会通过第三方的合作伙伴来交付。
问：今年智元已经披露了许多订单信息，实际的交付和应用情况是怎么样的？
姚卯青：我们今年交付数量比去年呈现数量级增长，今年1-9月份，已经有数千台交付。在应用场景上面，我们围绕着科研教育、交互服务以及工业作业领域都有比较大额的客户订单，较为多元化也较为均衡。
问：智元有数采中心，又推出了通用大模型和世界大模型，从去年到今年，从直观角度看，智元的智能水平大概提升了多少？
姚卯青：直观感受进步，我觉得这个东西更多是有和无的进步，就是过去我们很多的场景并没有达到可量产落地的标准和状态，比如说硬件的稳定性可能没法连续作业，无法不进行人工干预和维护，然后软件上成功率70%-80%，达不到托管标准。
那么现在来讲，比如说像之前我们直播过的物流分拣，在算法上围绕这些场景可以做到99%以上的成功率，结合我们远程遥操的人为的兜底，再加上我们现在工业级标准的硬件，产品是可以在软硬件整体系统中做到连续作业、持续部署的状态，这是在过去无论软件、硬件都没法支持的。
问：现在整体业务线出海进展如何？
姚卯青：海外是我们非常重视的市场，一个原因是刚刚提到的海外用工成本、用工难度、人员管理难度、稳定性相比于中国来讲挑战更大。还有一些发达国家，老龄化严重，出生率也在严重影响着劳动人口基数，所以在这些市场里面，需求是很明确的，并且整体定价空间以及我们最终的利润率也是比较友好的，所以我们很重视。
今年已经开始在全球进行一些布局，包括我们在全球的一些经销网络的建设，正在建设的过程中，那还有就是我们在。全球的一些主要市场，在联合一些当地的合作伙伴来跟我们做产品的联合的设计，研发，生产和销售，通过这种本地化的一些方式，更快的能够去。更好的理解和渗透到当地的一些市场，那么明年来讲的话，我们公司会期望能够在海外这块收入达到公司整体30%甚至更多的一个比例。
问：上周Figure03发布，在海外市场的竞争中，您怎么看与Figure或其他的一些巨头厂商的竞争？
姚卯青：我觉得是属于大家的一个共识，就是人形机器人能够在生产，生活的各方面去解放人类不奇怪，就是大家都会去在家庭和工业的场景做一些展望。其次，关于竞争这块，我觉得竞争本身是一个好的事情，有竞争的出现，它说明市场和技术到了一定的成熟阶段，已经可以去影响用户市场给大家。做更快的一个普及和推广，它也会让友商之间能够大家在技术上，在产品的定义上得到更快的这种收敛和提升。
问：短期内，G2有在海外布局的计划吗？
姚卯青：有的，我们现在已经收到了很多海外客户的需求，我们会在国内对产品进行一段时间充分的测试，保证它有一个很好的稳定性和可维护性，也就是说在降低成本、售后支持的情况下，我们就会开启海外需求的交付，这是直销层面。
其次，我们也有一些伙伴渠道，依托我们的G2的机器人做一些轻量化的，在他们的场景、品牌和市场中的一些定制化场景。这两个方向都在非常快速的推进中。
目前海外需求主要聚焦在几个场景中。第一个是具身智能和科技大厂对我们产品的需求比较稳定，做具身智能相关的一些研发测试。这是这种研发型的；还有工业场景，我们现在收到了海外的汽车整车和零部件以及一些化工场景的需求；还有一部分更加超前的，比如说某些与家庭场景相关的一些品牌，也在引入我们的机器人，为他们做少量的定制化产品，帮助他们打造家庭机器人这样一个概念性的产品。
03 算法进展比硬件更快 工业与巡检场景将率先落地
目前，机器人企业频频“晒订单”，针对这样的现象，姚卯青认为，当前人形机器人已进入“从实验室走向真实场景”的落地关键期，供应链保供仍是机器人企业最大的难题。他认为工业、巡检及交互服务类场景将率先实现可靠部署，而过于复杂或高负载的应用仍属概念阶段，但大模型等技术正驱动操作与控制能力实现从无到有的突破。至于机器人技术和形态的收敛，姚卯青认为唯有通过真实场景的反复验证，人形机器人的最终形态才可能逐步收敛成型。
问：您曾经提到当前机器人面临着核心供应链瓶颈的问题，智元采取了什么样的措施来应对？
姚卯青：说实话智元也没有特别独、特别神秘的方法，其实跟一般的供应链管理一样，需要首先在设计端避免使用一些非主流的零部件或方案，因为这对供应的稳定性风险是比较大的。其次，我们在供货保障上面，会提前在市场端和生产端做一个有效规划，我们内部持续定期做产销计划的对齐，因为很多东西都是长周期的物料，我们可以在做市场需求预估的情况下，尽早锁定我们的供应商的产能。
还有一点就是现在整体出货量，在市场上还是远远领先于其他友商，所以这也能够保证我们在和供应商谈判的过程中，有一定优势，他们也更愿意给我们这样的大出货量的合作伙伴优先供货，包括在一些成本价格上面会有相应的一些折扣优势。
问：现在智元有没有新的量产目标公布，量产过程中可能有哪些困难？
姚卯青：量产的话，我们今年数千台的规模肯定是有的。在这个过程中，供应链保供是一个最大的难题，从出货量、供应量以及良品率，这都还在爬升的过程中。
我们去年11月推出的G1，今年10月推出G2，不到一年的时间，那我们迭代的留给供应商去做打样、验证、打磨、迭代的窗口也很短，然后整个产能的规划，供应商的管理，以及很多质量和工艺上的提升，其实都还是在持续的爬坡的一个过程里。我们也在跟所有的供应商一起成长，让他们能够往更专业、更体系、更加高品质的方向去进化，慢慢接近汽车行业的很多标准。
问：精灵G2是由均普智能负责制造的，是否还有其他代工厂？
姚卯青：就是从供应链稳定性、保供的角度来讲，我们在代工生产环节也是有多供应商的策略在里面，均普智能是我们其中一家重要的合作伙伴，除了他们之外，也有像林和、苏州灵猴机器人等的供应商在同步支持我们。
问：智元在迭代上遵循什么样的节奏和逻辑？
姚卯青：我们的迭代和发布节奏话比较快，就是不到一年，单个系列产品会去更新换代，也是在快速通过数据算法和场景本体的飞轮迭代，这是迭代的节奏。
然后我们发布节奏的话是比较务实的，是在产品真正通过我们内部IPD流程、TRC的节点，已经可以小规模量产的阶段，才会对外去做一个发布，发布之后不仅仅是概念，我们是发布即交付，甚至是未发布已交付，已经在客户那边斩获了订单，也已经在实际应用场景去落地部署，是一个比较扎实的节奏。
问：今年看到不少具身公司拿到了订单，但真实解决生活、生产需求的真落地场景似乎不是很多，请问当下或未来一年之内能有哪些真落地？
姚卯青：确实今年很多公司也在尝试着进入真实场景部署，近期也看到很多企业宣布了自己的订单，未来一到两年还是有很多落地机会的。
我们认为首先工业场景是一个非常大的市场，虽然说在工业场景里大家觉得自动化率很高，但是，另一个现实是还有大量的工人在场景里面，而且很多岗位用工是面临着一定挑战的，无论是用工量的挑战，还是人员稳定性的挑战。这里面都有很多机器人部署的机会，之前一些访谈中我们也提到过，工厂环境是一个相对可控、任务明确的作业环境，对机器人的部署来讲的话，是更可控的。
其次像服务类的场景，比如说安检、巡检，我们认为也有很大机会。然后有一些通过机器自主执行和远程操控相结合的场景，巡检加上操作类的任务；以及现在逐步看到的一些展厅的讲解接待、导览讲解这样更偏向于人机交互、文娱的一些场景，其实都已经非常接近落地的状态了。
问：最近的这个订单落地场景，除了工业场景，还有科研教育，医疗应急救援等，您认为哪一些场景更扎实，哪一些场景更虚一些？
姚卯青：我觉得从场景的角度来，比如全尺寸人形机器人做高负载，持续续航和高节拍的一些作业，现在概念的成分会多一些。因为几个月前出现很多双足机器人在车厂里面搬箱子什么的，我觉得如果真的去实地调研，了解过客户需求的话，应该都知道是一个不太合适的方案，因为它续航稳定性、速度这些很难胜任工厂里高强度的要求。
还有一些室外场景，我觉得现在对人形机器人来讲都是比较有挑战的，从它的防护等级、ip等级、防尘、防水的角度来讲，很少有能够去胜任的。但有些，比如高防护等级的四足做巡检巡逻，我觉得是可以的。
我觉得人形还是在这种室内环境，较为明确的任务上，可以更快的做部署，如果说这个任务过于复杂，非常长，非常繁琐，中间很有可能出错，要进行复杂的一些规划，设计重启等，现在技术上面还没有到真正落地的成熟度的，所以我觉得从简单的、固定的这些需求来做起，是比较切切合实际的。
问：行业内部有人说人形机器人的硬件进步其实是远超于AI的进步的，您怎么看待这个观点？
姚卯青：我觉得具身机器人的硬件软件算法在快速进展，从硬件角度来讲，大家的供应链体系逐步变得成熟，构型设计和关键模组的选型方案也在收敛，很多传感器也在为机器人进行特定的优化设计。
我觉得其实算法方面进展甚至是更快的，因为机械的相关的东西毕竟是相对成熟的体系和成熟的设计研发过程，但算法这一块现在没有过去的东西可以借鉴，很多都是随着大模型的爆发在快速前进、在突破，我们可以看到，无论是运动控制还是操作作业，都有很多新的学术进展涌现出来。我们现在也是得益于技术上非常快的一些进展，在工业环境里找到可落地的场景。并且不仅仅停留在学术文章的层面，而是能够在实验室里对实际环境进行数万次的测试，做到零失误的效果。
问：从去年开始四足机器人和机器人的关键部件领域已经开始逐步沉淀出相对稳定的一体化方案，在人形机器人领域，机器人最终形态将如何沉淀？
姚卯青：机器人的形态，如果要进入到一种快速收敛的状态，一定是伴随着进入真实场景落地才有可能的，否则大家都是在实验室里做空中楼阁。只有进入到真实产线，我们才会发现很多构型、续航、算力、传感器配置等方面是能够跟现有环境去做有效整合。
我觉得四足稳定性比较好，所以已经在很多地方得到了应用，大家也能够把它做一个收敛。人形的话，现在确实还在商用化的萌芽阶段，很多设计还不是最终的形态，是很正常的。
问：早几年行业得出了一个大致的结论，就是机器人不一定是人形，但是这几年，大家又都开始做人形机器人，这个趋势的转变是什么原因导致的？
姚卯青：原来因为在软件算法层面上很难做到一套非常通用灵活的算法，导致行业内只能做一些专用算法和专机，软件没法通用，索性就为某个场景做一个更加定制化的，成本各方面更加优化的专用形态。
那现在算法上面大家有很快的突破，就像语言模型一样，原来可能是不同的客服系统各自有自己的一套专家系统，现在都是一个大模型，有一套通用的算法之后，可以在不同场景下快速训练，去部署不同的功能，那么就会去追求一个最大公约数，能够单机切入到我们想要它接入的各种场景里，那人形可能是人类社会里最大公约数的最好选择。
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文章来源：亿邦动力
