朱嘯虎“批量退出”，具身智能“泡沫”之爭浮出水面

近日，金沙江創投管理合夥人朱嘯虎在採訪中的一段發言引起了諸多討論。在採訪中，他給最近火熱的具身智能毫不留情地潑了盆冷水：“我們天使基金在過去幾年投過一些早期的具身智能項目，最近幾個月都在退出……我問這幾個CEO，你們商業化可能的客戶在哪裡？我感覺他們說的都是自己想象出來的客戶，誰會花十幾萬買一個機器人去幹這些活？”

對於春節後爆火的宇樹科技，朱嘯虎則表示：“考慮到現在這個環境，宇樹還是有可能會上科創板，而且表現非常好，但是我們把這種叫投動能的投資，我們還是喜歡投基本面。”

金沙江創投先後投資了非夕機器人、瑆爝機器人、鬆延動力以及星海圖等機器人企業。採訪發出後，星海圖發佈公告表示，金沙江創投於2023年11月參與了公司天使輪融資，於2024年5月向公司提出股權投資退出的訴求。公司予以積極配合，並在2024年9月協助其順利完成股權投資退出。

一石激起千層浪，針對朱嘯虎的發言，經緯創投創始人張穎很快公開反駁表示，“機器人領域蓬勃發展，過程中有點泡沫也非常正常。時間拉長，人形機器人賽道一定能出大公司。”

衆擎機器人創始人、董事長趙同陽同樣在朋友圈回懟稱，“我認爲他比較適合那種今年投入後年就見效的快餐式項目，AI和人形機器人都不是能讓他快速賺錢的項目。”對於具身智能的未來，他表示，人形機器人在五年之內將幾乎無處不在，是人類學會製造工具以來最刺激的一次工業革命。

兩方各執一詞，“具身智能是否又是一場資本狂歡下的泡沫”的爭議被擺上檯面。

具身智能尚處“嬰兒期”

具身智能的這波熱潮開啓於2023年，以智元機器人的成立爲發令槍，此後不斷有新公司加入這一賽道，投資人也紛紛跟進，開始進行資本佈局。

中關村論壇上，北京智源人工智能研究院院長王仲遠提到，大語言模型和多模態大模型的發展推動了機器人從1.0時代向2.0時代發展，人工智能與機器人有了交匯點。機器人2.0時代，具身智能就是最重要的特徵。

在不少業內人士看來，具身智能將成爲打通物理世界與人工智能交匯的突破口，是通往AGI（通用人工智能）的必由之路。

樂聚機器人創始人兼董事長冷曉琨對界面新聞表示，具身智能讓智能體和大模型具備了和物理世界真實交互的能力，成爲其介入物理世界的載體。只有當AI智能體具備了探索和學習真實世界的能力，才能進一步提高能力，逐漸達到人的水平甚至是超過人。正是因爲這樣，具身智能也圓滿了人形機器人的商業邏輯。

但在朱嘯虎看來，這樣的商業化路徑並不具體。他認爲，和去年的大模型一樣，具身智能也是有高度共識，但又沒有商業化路徑的賽道。尤其是人形機器人，當前最主要的市場需求是做研究以及前臺展示，並不能夠爲客戶創造可持續的價值。又因爲現在共識高度集中，估值上漲得非常快，所以具身智能成爲了像金沙江這樣早期VC想回避的賽道。

事實上，當前具身智能的發展的確有很多瓶頸，如果從要做到能夠和環境交互感知的AGI的角度來看，具身智能還處在非常早期，甚至是嬰兒期的階段。

王仲遠提到，首先是硬件依然不夠成熟，成本比較高。同時具身數據缺乏，具身智能大部分還在使用視覺、文本等等一些模態，但還有很多模態信息被忽略，比如觸覺、力反饋、溫度感知，以及對於空間、時間的感知等等，這會導致目前模型的能力偏弱。冷曉琨補充，在模型沒有完全確定的時候，數據的採集也會存在很大的挑戰，企業很擔心投入精力採集的數據最終和模型並不適配。

泛化性也是很大的挑戰，雖然現在有很多很酷炫的機器人演示視頻，但是敢在現場做真機展示的企業還是極少數。這些都阻礙了具身智能進入更多場景落地應用。

王仲遠認爲，要破解這些挑戰，需要每個環節都去突破。例如，本體公司需要不斷降低硬件成本；數據方面需要多方共建，構建開放共享的數據生態；應用方面需要本體公司、模型公司和產業各方一起尋找最合適的具身智能應用場景。

除了這些已知的問題，更棘手的是，目前還沒有一個場景有具身智能的大規模應用，因此很多問題甚至還沒有出現，解決更是無從談起。種種困難下，目前來看，距離真正能夠實現AGI，讓機器人可以在任意場景從事人類下達的任何指令，業界的普遍推測時間是五年以上，也許還需要更久。

“核心取決於信不信”

對於這樣一個非常早期，還沒有出現任何成功案例，大家還在探索有什麼可能應用的賽道，業界的觀點自然出現了分歧。反對者如朱嘯虎認爲，目前還沒有公司找到具身智能商業化可能的客戶，賽道急需“擠泡沫”。而支持者主要有兩個觀點，其一是對具身智能長遠未來的樂觀估計。

“核心取決於你信不信，有一天具身智能會像新能源汽車一樣普及。”有機構投資人對界面新聞表示，如果具身智能這樣一個全新的市場未來能像新能源汽車一樣大，那頭部具身智能企業的估值自然也將比肩現在的蔚小理。從投資的角度看，這自然是一場值得一試的賭局。

趙同陽的觀點則更加理想主義，他表示，“我們很多（具身智能）創業者並不是商人，在我們眼裡這是一件能改變世界的大事，賺錢只是附加值。我見到的投資人裡，幾乎有一半相信這個行業的未來，也願意一起陪跑。”他認爲，朱嘯虎問出人形機器人在這個階段有什麼用，就像質問一個剛出生的嬰兒，用眼前看到的來否定未來。

除了對未來大藍圖的看好，還有學者和企業家的觀點是，雖然通往AGI的路還很遙遠，但在具體場景的應用上，具身智能會在近一兩年內就取得突破，甚至出現爆發。

上海交通大學教授、穹徹智能創始人盧策吾告訴界面新聞，可能大家會期望在各種算力和算法準備得很好的情況下，具身智能會有突然的智能提升，但他認爲具身智能的“ChatGPT時刻”會是一批場景一批場景地出現。在一到兩年內，就會有第一波場景實現突破，然後每兩年爲一個週期會有一批新場景實現突破，一浪接一浪，最終讓具身智能走進千行百業，隨處可見。其中，他認爲物流、食品加工等行業很可能最先迎來突破。

銀河通用創始人、智源具身智能研究中心主任王鶴也是該觀點的支持者，他認爲像是抓取、放置、移動這幾個很簡單的技能就足夠機器人在工廠、超市和零售環境下工作，通過合成大數據和少量真機數據完成泛化後，機器人就有了生產力價值。當100萬臺人形機器人規模應用在場景中時，就可以開發具身智能在更多場景下完成更復雜任務的能力。

冷曉琨同樣告訴界面新聞，樂聚機器人的核心戰略就是找到場景先用起來，在磨合過程中會爆發出硬件、智能等一系列的問題，然後不斷擴張機器人的智能性。今年元旦，公司完成了100臺機器人的產業化交付，包括向科研、展廳、工廠等各個場景的交付。

“我們不需要等到真的‘ChatGPT時刻’，可能在類似GPT1.0或者2.0的時候，已經可以看到具身智能在一些垂類的場景的規模化的應用了。”動紀元創始人、清華大學助理教授陳建宇表示。

觀點交織下，具身智能的產業化之路剛剛起步。雖然AGI的終局可能還要很久才能到來，但未來一兩年內，朱嘯虎對於具身智能商業化的疑問或許就能得到回答。