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带领优必选（成为“人形机器人第一股”后，优必选创始人、董事长兼CEO（首席执行官）周剑说：“上市融资只是一个阶段性进展，人形机器人事业仍然任重道远。”
2023年12月29日，优必选正式在港交所上市，根据配发结果公告，该公司IPO（首次公开募股）最终发售价为每股90港元，募资净额约9.06亿港元。截至1月10日，优必选总市值为371.47亿港元。
周剑告诉经济观察报记者，优必选正处于人形机器人商业化的关键节点。上市并不意味着优必选会放缓脚步，反而让他觉得更“时不我待”。
公开信息显示，优必选拥有全球极少数的人形机器人全栈式技术（包括计算机视觉、语音交互、伺服驱动器、运动规划和控制，以及定位导航在内的技术）能力。该公司在此基础上还开展了智能服务机器人解决方案的研发、设计、智能生产和商业化应用，其人形机器人“Walker”是中国首款商业化的双足真人尺寸人形机器人。
周剑曾就职于德国上市机械企业，负责亚太和中国区销售，并在之后创立多家高科技企业。2008年，周剑放弃高薪工作和舒适生活，组建团队投身于研发和制造中国自己的智能机器人事业。2012年，周剑创立了优必选公司。
2022财年及2023年上半年，优必选营业收入分别为10.08亿元及2.61亿元，净亏损分别为9.87亿元及5.48亿元。
据弗若斯特沙利文数据，按2022年收入计，优必选在中国智能服务机器人及智能服务机器人解决方案产业排名第三，市占份额2.8%；在中国教育智能机器人及解决方案产业市占率22.5%，排名第一。
不过，优必选目前主要收入来自教育、物流智能机器人及解决方案，收入在2022财年及2023年上半年分别占总收入的77.3%、58.4%。即使是优必选这样走在人形机器人商业化前沿的公司，也认为人形机器人领域应用场景有限，制造成本仍然较高。2021—2023年上半年，优必选“Walker”系列人形机器人仅售出10台，确认收入5980万元。
引发一波讨论热潮后，至截稿日（1月11日），优必选股价并无太大波动，基本维持在发行价90港元/股左右。
周剑表示，比起公司股价，他更关注的是让公司经营状况更加健康，让人形机器人产品在工业场景、家庭场景中更快落地。
他认为，智能制造将成为人形机器人中首个大规模应用的领域，人形机器人将重新定义AI（人工智能）时代的工人，把人从重复性的劳动中解脱出来。商用服务场景是人形机器人最快应用的市场，家庭落地场景则是人形机器人最具潜力的应用市场。
在工业制造场景中，优必选推出的人形机器人“WalkerX”已在智慧工厂场景中进行了训练及测试，主要用于SPS（零件分拣系统）智能分拣以及老化测试。据介绍，“WalkerX”可通过与无人搬运机器人的联动，“嵌入”到高重复、低负载的生产流程中，从而提升工厂的效率及灵活性。2023年，优必选还专门研发了用于工业领域的人形机器人“WalkerS”。“目前，优必选正在与国内新能源汽车头部企业以及高端智能装备解决方案企业，探索人形机器人在新能源汽车、3C电子（计算机、通讯和消费电子产品统称）、智慧物流等工业场景的应用。”在2023世界机器会主论坛上，周剑曾表示，工业自动化时代的人工仍不可或缺，未来人形机器人可以和传统自动化设备协作作业，以解决复杂场景的柔性无人化，自主完成扭矩拧紧、柔性装配、物料搬运等任务。
在商用服务场景中，优必选也在逐步推进人形机器人的应用，其首批人形机器人“WalkerX”已落地沙特新未来城，成为第一代大型人形机器人“市民”，提供智能化服务。
除此之外，对于人形机器人在家庭场景的应用落地，周剑认为将会分成两步走：“第一步是陪伴功能的应用落地，第二步则是服务功能的应用落地。现在机器人已经具备理解并分解复杂任务并最终执行规划的能力，一旦运动能力有所突破，就会进入第二步的阶段。”
在优必选上市前不久，工信部印发的《人形机器人创新发展指导意见》指出，人形机器人集工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品。目标到2025年，人形机器人创新体系初步建立，整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用。
广发证券报告认为，继去年9月工信部在《未来产业创新任务揭榜挂帅的通知》中将人形机器人确定为重点发展方向之一后，进一步加码人形机器人产业化指引，行业东风已至。在政策推动下，人形机器人有望复刻新能源全球竞争力，成为国内重要产业之一。
近年来，一些科技大厂、新能源车企及创业公司等也在加大对人形机器人赛道的投入。上个月，特斯拉发布了人形机器人OptimusGen2（擎天柱2代），性能、结构设计及操作灵活性等方面相比上一代均有显著提高；2023年8月，由华为“天才少年”稚晖君（真名为彭志辉）创办的智元机器人发布了第一台人形机器人“远征A1”，将面向3C电子、汽车装备等不同制造场景，预计今年进行商业化落地。此外，小米也在2022年发布其首款全尺寸仿生人形机器人CyberOne（铁大），该机器人更倾向于服务型能力，具有高情商、可感知人类情绪。
周剑表示，特斯拉CEO埃隆·马斯克对人形机器人在未来市场空间的判断较为值得参考，在特斯拉2023年股东大会上，马斯克称，人形机器人是一个比电动汽车更具发展潜力的市场，未来人形机器人和人类的比例是二比一，这意味着人形机器人的需求高达200亿台。
谈及如何应对越发激烈的市场竞争，周剑说：“科技巨头和创业公司的跑步入场，对于优必选而言也会带来资金、人才大量涌入的机遇。与此同时，面对越来越严峻的行业现状，优必选也有自身的护城河。”
首先是长达11年的技术积累和研发生产投入，据人民网研究院2023年11月发布的《2023人形机器人技术专利分析报告》，目前中国是全球申请人形机器人技术专利最多的国家，累计申请数量已达6618件。其中，优必选的人形机器人有效技术专利数量达763件，排名全球第一。
其次，优必选是全球人形机器人行业极少数市场参与者之一，并实现了人形机器人的商业化。“最后，优必选是全球第一家在主流资本市场完成IPO的人形机器人公司。相比一级市场，二级市场的资金更加充沛和活跃，优必选相比其他人形机器人公司，更早进入二级市场，也就意味着在融资上也能获得先发优势。”
随着智元机器人、优必选等企业的产品将进入制造业产线。业内认为，人形机器人或将在2024年迎来商业化元年。不过，尽管看好远期前景，周剑仍觉得，人形机器人产业还处在相对早期的发展阶段。摆在人形机器规模商业化之路上的，分别是成本、技术、资金和人才这四座“大山”。
周剑说，从成本端来看，过去人形机器人售价动辄就要百万美元。尽管在相关机器人企业的共同努力下，人形机器人的核心零部件成本一直在稳步下降，但要让“智能机器人走进千家万户”，仍然任重道远。
从技术角度而言，人形机器人是一项需要长期投入的复杂技术，在早期商业化程度不高的阶段，想要打造一台人形机器人，就意味着企业需要具备一系列核心技术的研发能力。在资金端，人形机器人早期研发的投入是巨大的。以优必选为例，该公司于2020年、2021年、2022年及2023年前六个月的研发开支，分别占期内总收入的57.9%、63.3%、42.5%及85.9%。此外，人才端的缺口也在掣肘行业的发展。
周剑还表示，参考过去智能手机、智能汽车的发展规律，一个智能终端产业成熟的标志是形成硬件、软件、内容和服务的完善生态。“相较于相对成熟的硬件，人形机器人的软件生态还在形成过程中，只有产品保有量、用户数量达到一定基数时，才具备了软件生态繁荣发展的土壤。”
周剑：从过去智能手机、智能汽车的发展规律来看，一个智能终端产业成熟的标志是形成硬件、软件、内容和服务的完善生态。目前国内人形机器人产业的硬件生态已经形成，中国企业在传感器、芯片、伺服驱动器、减速器乃至环节都发挥了重要作用。更多企业投身人形机器人产业所带来的规模效应，将有可能极大促进上下游产业链的发展，中国企业也将受益于本就占据了核心技术优势的环节。
但相较于相对成熟的硬件，人形机器人的软件生态还在形成过程中，只有产品保有量、用户数量达到一定基数时，才具备了软件生态繁荣发展的土壤。倘若新产品能够切实满足更多需求，可以预见，也将为软件生态的繁荣打下坚实的基础。
人形机器人产业还处在相对早期的发展阶段，摆在人形机器规模商业化之路上的，还有成本、技术、资金和人才这四座“大山”。
从成本端，过去人形机器人动辄就要百万美元的售价，因为要在人类生活的非结构性环境中实现自如运动并完成复杂任务，对人形机器人的灵活性要求更高，这需要更复杂的结构来实现。例如，伺服驱动器就会占据一半以上的整机成本，尽管在相关机器人企业的共同努力下，人形机器人的核心零部件成本一直在稳步下降，但要让“智能机器人走进千家万户”，仍然任重道远。
从技术角度而言，人形机器人是一项需要长期投入的复杂技术，在早期商业化程度不高的阶段，想要打造一台人形机器人，就意味着企业要具备一系列核心技术的研发能力，如伺服驱动器、机械传动、运动规划与控制、计算机视觉与感知、智能语音交互、SLAM（同步定位与地图绘制）与导航、人机交互和手眼协调等核心技术。
在资金端，人形机器人早期研发投入是巨大的。而在人才端，两年前人工智能、机器人相关人才缺口就已经达到500万，预计未来几年这个数字还会进一步增加，人形机器人行业的发展整体受制于人才短缺。
周剑：“具身智能”更强调智能体与物理世界的交互与反馈，目前ChatGPT实现的只是信息输出，但在未来可以借助人形机器人实现与物理世界的交互，服务于现实场景，解决现实问题。人形机器人行业伴随着人工智能等多项技术的发展而成长，“具身智能”演进加速，也让人形机器人能发挥更多价值。
首先，生成式人工智能让人形机器人更智能，解决更多现实问题，也可以让人形机器人的交互体验更加自然。
其次，生成式人工智能可以提升人形机器人的研发效率，过去研发过程需要撰写大量基础且重复的代码，未来我们可以用大模型自动生成特定目标的基础代码，节约工程师人力资源。
最后，生成式人工智能还会让人形机器人的运动规划变得更加便捷。过去研发过程需要提供非常细节的指令，未来我们只需要给出宏观指令，设定好目标，由大模型自动生成代码来实现。
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