人形机器人大脑的技术路线与市场前景
人形机器人大脑是智能化技术的核心，强调自主决策能力，但目前机器人大多依赖预编程操作，缺乏类似人类的大脑结构。技术探索主要涵盖端到端学习、大脑与小脑分工，以及物理世界建模，特别重视与现实世界的交互。
技术路线
- 端到端VLA技术方案：单一模型从感知到动作进行端到端学习，但对模型要求极高。
- 大脑和小脑分层方案：结合通用大模型和专门的小脑模型，是目前相对成熟的主流方向。
- 世界模型路线：通过完全建模物理世界进行未来预测以实现动作决策，为早期方案但极具前沿性。
市场空间
- 聚生智能大脑空间市场远期有望达到万亿级，近期有百亿级市场规模。假设国内人形机器人初期出货量100万台、单价10万元，市场空间约为100亿，若普及到千家万户，则市场将超过万亿。
行业参与者
- 专门做机器人大脑的公司：如中国通研院和美国的某些初创公司。
- 通用大模型公司：如谷歌、OpenAI、阿里等，拥有强大的语言模型基础。
- 机器人本体企业：部分头部企业如特斯拉自研大模型，腰部或尾部企业选择使用第三方算法和软件。
关键挑战
- 机器人大模型是人形机器人大规模应用的最大阻碍，目前发展状态类似于ChatGPT发布前1到3年，预计未来1到2年内将有重大突破。
数据与训练难点
- 巨身智能：训练数据难以获取，主要依赖真实数据和仿真数据，仿真数据精度较差。
- 聚生智能：训练难度大，需要处理多模态信息并控制执行器，形成超级复杂模型。
头部企业进展
- 特斯拉：Optimus项目展示自主决策的机器人动作。
- FigureAI：自主研发基于VIA模型的人形机器人大脑，取得成功训练和演示。
- Stakein：研发统一的人形机器人基础模型，估值24亿美元。
- DOOM：专注于人机大脑，主张用同一AI大模型适应各种机器人任务。
- SkaI：估值45亿美元，股东包括软银、英伟达和三星。
国内机构与联盟
- 北京通用人工智能研究院（通研院）：由朱宗臣教授创立，致力于通用人工智能研究，联合语速和乐趣成立通知大脑联盟，聚焦通用智能大脑研发。
- 科学院：发布通知大脑矩阵系统底座，用于具身智能的大模型开发。
投资相关标的
- 品茗科技：唯一有较大股权比例被专研大模型的科研院子公司持有的公司，可关注其在大脑领域的布局及与语速的合作进展。
- 银河通用：最新估值115亿美元，主要采用合成数据驱动大模型研发，拥有自己的机器人本体。
- 心动纪元：清华大学孵化，专注于大模型技术，提出机身大模型L42。
- 新海图：清华系创始人创立，坚持AI算法与本体协同研发。
市场重要性
- 硬件当前是研发重点，但未来将成为成熟供应链，而大脑部分因差异化和高技术壁垒，具有极大的市场空间。
