蛇年春节刚刚过去，这届春晚哪个节目让你印象深刻？是美国乐队在中国“数星星”，还是转起手绢、扭着秧歌的人形机器人？对投资者而言，后者可能更加突出。截至春节前最后一个交易日，人形机器人概念板块近半年涨幅近80%（数据来源：同花顺IFIND，2024/7/28-2025/1/27）。
人形机器人，究竟是什么？TA会是新的投资大风口吗？
兴证全球基金播客栏目“随基漫步”推出《产业热点一次聊透》专题，邀请专业投研人员为大家一次聊透一个产业热点，解读背后的产业、商业及技术逻辑。首期节目，我们邀请到了兴证全球基金的专业研究员，为你从0到1聊透人形机器人。我们希望，本期节目可以成为你了解产业趋势、获取深度信息的窗口。以下是本期播客的精华内容。
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嘉宾：兴证全球基金机械研究员姚佳
特邀主持：兴证全球基金高级财富规划师张樊
人形机器人：行动的巨人 or 聪明的脑袋？
主持人：首先请问一下姚老师，能不能给大家简要的介绍一下，人形机器人到底是什么？
姚佳：人形机器人它本质上就是一个机器，但是工业里面的那些机械臂已经用了很长时间了，都没有人关注过，我们现在讲人形机器人，核心是因为它拟人，觉得它跟我们能互动，觉得它有点儿像人类，所以说一旦沾上这个属性的我们都可以叫它人形机器人，它不一定要是一个人，它也可以是一只狗，让我们觉得它跟我们很亲近，而不是一个普通的机械臂。
张樊：“拟人”是不是有智能上的要求？人形机器人一般有哪些种类？
姚佳：现在人形机器人里面基本有两种大家接受度比较高的，一种是“行动的巨人”，智能相对较弱；另一种不突出行动能力，但非常聪明可爱，有一颗“聪明的脑袋”。现在结合最好的一些机器人，相对会往行动这条路上走的更多，让它行动起来很像一个人类了，再让它具有更多一点的智能。现在它们的能力就是接入了AI大模型之后，能和人进行语言对话，甚至处理一些人给它的简单的活动，就比如说像2024年特别火的一款机器人是FigureAI那家创业公司做的，它们就是给自己的机器人接上了ChatGPT，人类给它一个指令“把苹果拿给我”。它可以把桌上的苹果拿起来给你，它就能听懂你的话，并且语音播放，“好的，我把这个苹果拿给你”，然后就把苹果拿给了你。
但是要知道这个动作它并不是一个非常高智能的活动，是因为能回答人类和它的对话，这是GPT就能做的事情，这个一点都不超纲，而且能听懂你的语言，就比如说它能把你的指令拆成一个运动，这个事情也是GPT能做的事情，只要对这个动作进行过反复的训练，但是把这一个连贯起来就觉得它有智能，但跟真正的高智能的差距在于它还没有办法泛化。
主持人：“泛化”指的是什么？人工智能（AI）领域也经常听到这个词。
姚佳：什么叫泛化？就是我跟它讲什么东西它都能反馈，我这个苹果它放在哪我都能拿出来。目前的人形机器人基本只能完成固定任务，它只能在已经反复训练过的任务集里面，从你的语言里拆解出了这个任务之后，能够把这个动作完成。人工智能界有一个coffee test，是苹果的联合创始人提出来的，如果以后人形机器人能做到走进任意一个厨房，都能造出一杯咖啡，无论什么类型的咖啡，这就达到了一个人形机器人的奇点时刻，或者说ChatGPT时刻。但是目前还没有达不到，就是因为它还没有体现这个泛化能力，它没有办法应对那么多不一样的、甚至未知的一个任务类型。
小脑的神经元，居然是大脑的五倍
主持人：那现在的人形机器人，比之前的机械臂进步在哪里？
姚佳：相对机械臂来说，本质上的进步来自于机器人内在的AI大模型，带来的对于语言能力的理解能力，这是你觉得人形机器人智能、聪明、有灵气的点，这个事情是很有意思的，我之前讲报告的时候也给就大家出过一些题，也可以给各位出出这个题，看能不能猜对。
比如说我们知道，大脑和小脑，在人类生活中都有非常重要的作用。大脑皮层是我们抽象思维的一个生物基础，也是人类文明的一个基石，负责语言逻辑推理，还有做决策，类似GPT能做这些事情都是大脑来负责的。小脑负责运动相关的功能，像感知协调能力、运动能力，这比较类似机器人的功能。那大脑和小脑神经元的数量谁是更多的？这个差距是5倍。
主持人：直觉应该是大脑，但是这么说了，我猜应该是小脑。
姚佳：确实是，其实小脑才是真正幕后比较厉害的那一部分。这个核心的原因其实可以追溯到进化，是因为小脑的出现可以追溯到6亿年前的无脊椎动物。但大脑是近千万年哺乳动物才发展出来的，所以说负责运动的小脑其实要比负责逻辑推理的大脑更底层，演化的时间更久。这就是为什么我们用大脑时间会累，但是小脑却可以毫不费力。我们走路不会说因为多走两公里我头脑就累了，它只会身体累。因为小脑它发展的更加底层，它耗能更低，我们用它的时候更加直觉，更加感受不到。所以我们就会倾向于认为大脑是更加文明、更加高端的，小脑是一个更加基础、更加简单的。所以我们才会觉得发展出了语言能力和推理能力的GPT特别的厉害，但其实不是，它的这个能力远远不及我们自己自身的行动和运动能力，人形机器人的运动能力因此也是很要花功夫开发的。
主持人：所以现在大家研发的重点是在运动能力吗？
姚佳：也不能完全这么说，运动能力已经发展了20多年，大概在2000年日本的阿西莫机器人开始表演的时候，这项能力就已经非常成熟了。我们到现在特斯拉的用那套步态算法和20年前阿西莫表演用的那套步态算法是一样的。我们现在又给它捡回来，是希望能够发展它。AI大模型出现之后，大家就会想下一步我们的人工智能往哪走。电影里面又有那么多关于人形机器人的一个形象和教育，就会让人觉得“我们既然大模型有这么高的一个人工智能，那是不是下一步就是人形机器人的出现？”所以很多厂商、学者默契地想把一个人工智能的智力放在了人的身体上面，对人形机器人这个事情一拍即合。
人形机器人，在工厂可能没用？
主持人：您觉得人形机器人主要能使用在哪些场景呢？
姚佳：首先跟很多市场的观点不是特别一样，我认为是工厂端是可能没有用处的。因为工厂核心是做一些固定的任务，即重复统一动作，现在都有机械臂去完成了，已经是非常成熟。如果说这个工位上还有一个人在做，要不就是它的经济性不够，换成了机器人经济性不够，要不然就是这个地方需要一些灵活的思考和变通，需要人类的智慧，所以说工厂端我觉得是不太用得到的，这是第一个原因。工厂端用不到的第二个原因是，一些灵活的场景里面准确率需要非常的高，才能去替代一个人类的劳动。就拿我们最熟知的分拣的这个场景来说，比如一秒钟一个，如果分错了，会需要一个人去回去把那个东西找到，如果说我要花5分钟去把这个错误的给纠正的话，那如果说，它的准确率就要达到99%以上才能把这个人替换掉，否则人类就需要持续在旁边看机器。
张樊：C端对于精度要求不这么高的场景可能会有用吗？比如说情感陪伴，AI加上机器人，变成一个具身化的东西来陪伴人类？或者一些不需要99%精确率的家务场景？
姚佳：第一个情感陪伴类，我觉得是有价值的，而且已经实现了，我们的AI大模型就可以实现，包括车里的智能助手也可以实现，以及现在很多科技公司做的可爱的小东西都有类似的功能，而且能提供情感陪伴的东西，不一定要长得像人，狗也可以给你提供情感陪伴。
第二个家务场景，90%以下的准确率，其实并不是那么容易接受。语音识别这个体系，它在非常早的时候就有了迭代的技术，在90%准确率的时候基本都没有人愿意用它，只有突破99%准确率的时候你才愿意使用这个产品。因为即使是做家务，比如说它打翻了杯子，你还是会非常恼火。我们对所有的消费品，包括科技产品都有这个要求，它一定要好用，背后就是意味着它有99%以上的一个准确率，这是底层逻辑。
实际上，汽车的自动驾驶是人形机器人里面最容易落地、商业价值最大的一个场景。因为它是非接触式的机器人，只需要控制、加速、减速，加速、刹车、左转、右转，就可以了。而且自动驾驶的商业价值非常大，能帮你一天省出一两个小时的时间，所以说这个场景是目前科技公司的主要的研发方向。
主持人：人形机器人在自动驾驶领域目前有什么挑战吗？
姚佳：目前最大的一个难点是我们没有足够的一个数据，自动驾驶为什么容易落地？是因为我们的车已经在路上跑了十多年，有广泛的一个数据去进行训练，对吧？现在GPT包括自动驾驶的训练方式都是我投海量的数据，模型或者机器自己学习，就能知道这事儿要怎么做了，可以模仿人类了。人形机器人是没有这个数据进行训练的。现在特斯拉的训练方式是什么？是让人穿上一套动作捕捉的一个衣服，然后去拿苹果的这个动作做几百遍，传输到电脑进行分析，它才能知道如何拿起这一个苹果。如果我想拿香蕉，我需要重新做一套训练，所以说每一个场景都是这样训练出来的，现在没有这么足够多的数据。没有办法现在开始谈论，把数据量到足够多，让它涌现出一些人类行为的一些动作。Scaling law在机器人里面还非常非常的遥远，就是因为数据集还不够大。我们这一轮科技革命的核心，是AI是在语言数据领域，在图像领域，在视频领域，开始有了大量的数据进行训练之后，出现了涌现现象，就是scaling law的发生，但是对人形机器人来说可能还比较遥远。
Scaling Law还有多远？期待奇点时刻到来
主持人：什么是scaling law？刚才提到的奇点时刻意味着什么？
姚佳：scaling law是指，我只要给它巨大的数据，它就会出现一些我没有想到的结果。因为ChatGPT向我们证明了这个事情到来了，那我就期待下一个奇点的发生，我期待scaling law之后再创造一个奇迹。人形机器人其实大家也希望这个事情发生，因为这个是我们真正期待的奇点，但现在还没有足够多的数据。
奇点是指具有了泛化能力，让你开始觉得它有了一个拟人的一个状态，这也是scaling law在发挥作用。以前我们都是通过给它写规则，我们让它做什么，它就做什么，我们完全知道它要往什么方向去做，但是现在我们在大语言模型证实的是，我给它足够多的数据，它就能自己开始学习，自己从数据里总结出了一些路数，能做一些我们没有教它是事情，开始有了一些比较灵性的反应，让你觉得它好像是个人了，这个就是机器人的奇点时刻。
主持人：您觉得人形机器人真正能够落地，真正能够应用，不管是应用在生活，还是应用在商业领域，会是什么时候？
姚佳：第一刚刚说的数据的问题没有解决，第二就是我们发现硅谷那些公司也没有在这个方面去大力的投入钱，就是我们不要看它在说什么，我们要看它在做什么。一些巨头是说的再好，说我这个方向是未来的明日之星也没有用，比如英伟达它本身是卖卡的，它希望你们不断的投钱买卡，这个是它的立场决定的。我们要看那些初创公司、那些大厂，它们是不是真的在这些方面投了非常非常多的资金。从商业价值和市场空间来比的话，很明显是自动驾驶是一个更大的领域，它们都在自动驾驶上发力，这是它们的战略方向，所以说3到5年我们都起更有价值的是去期待自动驾驶的落地，我们需要讲究一个先后顺序。
短机会 vs 长趋势，人形机器人会是投资风口吗？
张樊：刚才其实聊了很多人形机器人面临的现实问题，包括技术端的问题。但我们知道，投资也包括对未来的这样一种预期，也涵盖了叙事性，从2024年9月份到现在，其实这个概念涨得非常多。我想问的首先是，你觉得人形机器人它未来会是一个投资风口吗？第二个就是如果它是一个投资风口的话，哪些具体的板块可能会因此受益呢？
姚佳：我觉得人形机器人会是一个长期被大家关注的投资方向。投资需要考虑的有两个点，一个是现实世界，一个是人性会对现实世界做出什么样的反应。我们刚刚说，人形机器人为什么吸引我们，是因为我们有非常广泛的理解它的用户基础，比如说我跟你讲人机器人我都不要给你解释，你就知道是什么样子的，有这么多的电影、文艺作品。所以说有这样广泛的一个相信它的共识的基础，它就会是一个比较好的一个方向。
具体为什么这个方向会得到资金的关注，这个又和可比较的一个投资标的有关，和投资方向有关。我们中国企业的竞争优势在于我们的硬件方面，可能人形机器人对我们来说是一个不可忽视的方向。因为我们有非常庞大的一个工业基础，我们有非常厉害的生产能力。就比如说海外的灵巧手，它要卖到30到100万一个，但是国内可能5到10万的人民币就可以生产出来，所以说中国企业在帮机器人供应链降低成本这个方面确实是有非常巨大的优势，这个是目前投资大家集中的方向。
主持人：我们来回顾一下这波人形机器人板块的行情，我们发现就是从2024年9月末开始，这个板块出现了一个比较大幅的上涨，那么想问一下姚佳老师，就从产业角度来看，您觉得这波上涨背后的原因是什么？就是有哪些因素会影响到这个板块的上涨呢？
姚佳：主要是两个因素——第一个是科技巨头，例如特斯拉有一些活动，在发布会上有展示过一些有运动能力和人，能和人交互的一个机器人，虽然说它底层的能力还是没有泛化的，但确实在媒体上传播的热度很高，而且马斯克那段时间也特别有关注度，这是从北美那边传导过来的一些情绪，第二个，中国也不想错过这一波的风口，很多国内的公司，除了科创公司，不少新能源和互联网巨头也在宣称要进入这个领域，包括像一些地方政府也是说以后在当地去落地一些人形机器人的产业链，所以说这个事情整体上，大家对这个事情都热情很高，所以那段时间的上涨有一部分原因来自于这样的市场热情。
主持人：张樊老师有没有什么补充呢？
张樊：从宏观的视角来讲，其实2024年9月末以来涨的不只人形机器人，其实各个板块都有比较大的这样一个涨幅。像科创成长类的，不只人形机器人，包括一些AI的概念、军工，、智能汽车，实际上都出现了比较大的涨幅。所以从宏观层面上一个可能的解释是，政策发力之后，市场的预期发生了充分的变化，市场的流动性也非常好，因为一方面有政策资金的助力，另一方面，很多个人投资者也开始入场，在这样的情况下，其实资金会趋向于去选择一些相对来说估值弹性比较高的这样一些板块，所以这些成长类的板块就会因此受益，出现了比较大的反弹的力度，那人形机器人也是其中的板块。而且确实人形机器人是一个叙事性非常强，而且未来想象空间非常大的产业，而且其实提到人形机器人这个事，大家都是觉得AI出现了，机械现在也发展的更智能化了，那未来会不会有这个东西去出现，大家是相信这件事的，那流动性好的时候，这些板块就会有一个比较快速的收益。
张樊：也想请教一下姚老师，如果国内公司的比较优势在于先进制造，那海外优先的发力点还是在AI大模型上吗？比如最近英伟达提出他们的物理AI大模型之类的。
姚佳：没错。但首先英伟达又跟别的公司不一样，它是一个“卖水人”是给机器人公司提供训练的工具的，所以说它会希望参与的玩家越多越好，更多公司需要参与这个过程对它来说是最有商业价值的。第二，它提到的Omniverse这个训练的平台其实在很多年前元宇宙的时候就已经出现了，只是那个时候大家没有开始往人形机器人这个方向想。但是现在它又开始把这个拿出来，开始告诉大家可以用做人形机器人的训练，也没有什么问题，因为人形机器人虚拟训练是大家都会做的事情，就会用它去降低训练的成本。
整体来说，海外公司做人形机器人也是分三派，一派叫卖水人，就是帮你们提供工具的，一派叫通用人工智能，但是现在都是研发状态，一个是我真的可能去做出一点商业价值的垂直领域的人形机器人以及空间智能，这是比较有实用的一个小场景的，比如说割草、扫地、驾驶之类的机器人。像刚才提到的，自动驾驶是最先能够落地的空间智能。
帮手还是替代？畅想人与机器人的未来
张樊：我们聊了投资，聊了现实的技术问题，我们也可以讲一讲可能更宏大的一些东西，比如说如果我们抛开现在的技术壁垒来看，人形机器人真的出现了一个类人化的、高度智能化的这样一个机器人，你觉得是“好”还是“不好”？
主持人：比如说自动驾驶刚刚出来的时候，有很多出租车司机可能会比较担心，说会不会就是以后自己的职业就被机器人取代了？那您怎么看待这种问题呢？
姚佳：从人类历史的发展来看，工业革命是一个非常伟大的进步。工业革命核心做的一件事情就是用机器去替代了人的劳动，所以说我们历史上会发现很多的工人都在逐渐的换岗位。原来做纺织工人的我后面在未来二百年之后成为一个程序员。人类的工作岗位是在不断发生变迁的，然后大家会把不愿意做的事情，比较枯燥的事情由机器来做，然后去投入到更高价值、更高产出的事情上，甚至会人类社会因此有更多的闲暇，这些都是机器带给人类社会的一个变化。这个变化会产生短期的一个影响，比如说纺织服装工人可能会失业，但是往长远了看，会是人类社会的一个大方向和大趋势。我们要做的就是有一套比较好的体系去保障这些失业的人，去给它们提供更好的转岗的一个机会。这是需要整个社会、其它的保障去呵护的。但是技术本身是相对中性的，我们要做的是给它一个比较好的监管和对人给予一个比较好的保护。
主持人：比如说我们经常在一些科幻电影，或者是在科幻文学作品里面，会有这样一种想象，人形机器人后来具有了自主意识，甚至不听人类指令，您觉得会出现这种风险吗？
姚佳：这个事情从算法上来讲是有可能的，它不一定有自主的意识，但它可能会出现错误。就是如果说你给它训练的驾驶数据给是有路怒症的一个驾驶员的数据，那它最后就会是一个暴躁的驾驶员，核心是跟训练的数据有关，给它投什么它就会出现什么，种瓜得瓜种豆得豆。所以说，我们要在数据方面去做比较好的筛选。如果开脑洞，如果人形机器人真的跟人类一样，那它一定也拥有人类的弱点。除非你用一套的规则给它把弱点都给一个洞一个洞的焊上，因为它学习的都是人类世界里的知识。
张樊：如果机器人比如说进化到一定程度、极其类人了，那可能有一天它会想追寻属于机器人自己的这样一个权利。这就是技术失控可能带来的一个后果，所以我们才会探讨到这个伦理问题，当然这个问题非常遥远了。
姚佳：因为现在AI和机器人学习了互联网知识之后，它必然会可能出现一些人类的语言暴力，或者说一些不好的倾向，最后要手动把它制止，和规训人类一样的，去规训人类的智能产物。所以这个事情都是左脚技术发展，右脚就需要监管跟上。就像现在基因改造的技术一样。我们知道这些技术可能给人类生活带来好处，但我们也知道它，可能会就打开一个潘多拉的魔盒，就是一定是左脚技术，右脚监管。
主持人：好的。那比如说我们现在畅想100年后的人形机器人，已经融入了人类生活，已经非常非常智能。两位觉得会是一个什么样的形态？
张樊：我觉得100年后真的可能会有，比如说像一些危险的空中作业、太空作业、消防任务，我觉得有可能就是从人工转向了机器化，因为人类的生命安全和保障可能会变得越来越重要，第二个就是可能刚才姚老师讲到的一些现有技术壁垒可能会在100年后有所突破，比如说行动的数据足够多了，人形机器人可以泛化了，那它可以成为一个家庭陪伴者，可以给你提供情感陪伴，甚至开个脑洞，可能有的人未来的另一半可能是一个机器人。
姚佳：我觉得可能和电影里演的一样，黑暗的角色、光明的角色可能都有。本质取决于人类如何规训机器人，让技术能在我们掌控之内。当然可能会有不法人士，但我们用人类的法律框定在一定的区域之内就可以了。我还是相信技术相对来说是中性的，只要用合适的规则去约束它。至于100年后，100年太远，只争朝夕吧。
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#人形机器人板块大涨！能追吗？#
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