作者：盧愛芳 科技資本論

這兩天優必選的股價瘋了，我碰巧在3月7日下午聽了優必選首席科學家的一個公開演講，並在會後跟他做了簡短的交流。本文把了解到的有用信息分享給大家，僅供大家參考，不構成任何投資建議，特此聲明。

3月6日，優必選股價暴漲88%；3月7日，開盤又大漲35%，一度沖上328港元，市值突破 1300億港元，下午突然回落，以微漲收盤；3月8日開盤大漲11%，但馬上回落並下跌，最終跌 12.75% ，以178 港元收盤。雖然坐了一個過山車，但短短三天時間最終漲幅達到近80%，在現今低迷的港股市場，已是令人瞠目結舌。

優必選于去年12月29日在香港上市，發行價90港元，此後兩個月股價一直在這個價位徘徊，且一度下跌到69港元。進入3月，優必選股價悄悄啓動。2024全國兩會政府工作報告提出的“加快發展新質生産力”中，人形機器人是一大重點。優必選被視爲中國人形機器人第一股，這是其股價突然大漲的根本動因。

但就在優必選股價暴漲的過程中，很多富途牛牛的投資者在討論區紛紛表示困惑：就是那個會跳舞的機器人嗎？值這麽多錢嗎？也許正因爲這個原因，優必選的上漲動能最終還是被打斷。

人形機器人這個概念很新，而優必選很“老”。優必選早在2012年3月 就成立了 ，2014年研發並生産首款機器人Alpha機器人。2016年540台Alpha阿爾法機器人登上央視春晚表演，驚豔全場，給優必選留下了高科技的美名。

後來優必選開始生産教育等各類功能性的機器人，給孩子講故事、在商場做個導購、在酒店送個東西，但這種功能簡單的機器人實用價值有限，不成氣候。

直到最近幾年，我們仍未看到優必選在機器人技術上有明顯的突破。2018年優必選發布人形機器人walker， 2019年第二代walker再登春晚表演，2022年悟空機器人登上北京冬奧會表演。毫不客氣地說，人們對優必選的印象一直停留在華而不實的跳舞機器人上。

ChatGPT問世以來，這兩年AI技術的發展一日千裏，大家都知道，人形機器人已非當年的機器人可同日而語。過去的機器人靠編程實現某個簡單功能，而人形機器人基于大模型，能象人一樣思考和動作。優必選股價的瘋狂暴漲讓人不得不認真思考：優必選的機器人進化到了哪個程度？它在具身AI上是怎麽布局的？是否真配得上中國人形機器人第一股的稱號？

3月7日我去參加廣發證券2024春季投資大會，優必選首席科學家付博士在人形機器人主題論壇做了一個演講，會後我找他做了簡單的交流。

優必選在人形機器人關鍵技術上全棧自研，這些關鍵技術包括三大類：一類是涉及機械的機器人技術，比如實現各種扭矩的關節、靈巧有彈性的手，腳的步態控制算法等；第二類是機器人操作系統平台，包括空間定位與導航、手眼協調、系統集成等；第三類就是AI技術，包括視覺算法、語音技術等。

在具身AI的布局上，優必選自己不做大模型，而是接入ChatGPT、文心一言、智譜等第三方通用大模型，然後自己打造了一個叫墨子的具身AI大模型，用來銜接大模型和機器人硬件。當用戶向機器人發出指令後，先由通用大模型進行處理生成回複，再由墨子大模型轉化後傳遞給機器，最後由機器做出執行。

付博士介紹，優必先從2022年開始做墨子大模型，要打造端到端的具身AI，跟Figure AI一樣。Figure AI是目前全球最火的人形機器人，2022年才成立，最近獲得openAI、微軟、英偉達等一衆巨頭的6.75億美元投資，目前估值26億美元。

但在廣發證券分析師孫柏陽看來，優必選的這種技術路線屬于VLM，仍然分感知、預測、控制這些模塊，而特斯拉optimus才是正宗的端到端，即通過數據的訓練，讓機器人直接輸出結果。跟端到端相比，VLM 的機器人執行准確率更低，大概只有60%。

當我將這個觀點轉給付博士，他的回應是：優必選兩者都有，端到端的任務比較單一。

付博士還介紹了優必選和蔚來的合作，即優必選的人形機器人在蔚來的總裝産線上代替工人進行質量檢查等工作。

汽車行業被認爲是人形機器人很重要的一個應用領域，特斯拉也計劃將Optimus機器人用于其總裝産線。特斯拉汽車生産線一共分四個環節：沖壓、焊接、塗裝和總裝，前三個環節的自動化率已經比較高。而總裝環節因爲工序複雜，需要變通和決策，很難用工業機器臂來替代人。

根據孫柏陽的研究，以特斯拉20萬輛産能的車間爲例，沖壓環節機器人數量爲40台，占13%，工人很少；焊接環節機器人數量爲200台，占63%，工人約500左右；塗裝環節機器人數量爲50台，占16%，工人很少；而總裝環節機器人數量只有30台，只占8%，主要用于搬運和點膠，而工人有2000多人，用于多部件的複雜工藝組裝。而有了optimus後，特斯拉總裝線的自動化率也可以大幅提高。

此外，Figure AI也在和汽車生産商合作。今年1月，寶馬汽車在南卡州的一個工廠在其總裝線上測試Figure AI機器人。

可見大家英雄所見略同，都看到了汽車業的痛點，並將它作爲人形機器人率先開拓的市場。

不同的是，特斯拉optimus以自動駕駛系統FSD爲基礎，經過了幾百萬輛特斯拉汽車采集的數據的訓練，在此基礎之上再用人和各種視頻去教它怎麽拿雞蛋、折衣服等通用能力，打造的是一個通用機器人。

孫柏陽認爲，優必選在中國布局得很早，但其最大的短板就是缺乏數據。通過和蔚來的合作，優必選可以獲得蔚來汽車産線上的專有數據，去訓練它的人形機器人。優點是更容易落地應用，缺點就是將缺乏通用性，極可能使得優必選人形機器人走上一條定制化之路。

至于Figure AI會走哪條路？Figure AI在其官網上提出了這個問題。“關于如何解決現實世界的機器人問題，有兩種學派：專門爲機器人構建一個環境，或者扭轉它並爲我們的人類環境構建機器人。”

“我們可以擁有數百萬個不同類型的機器人來執行獨特的任務，也可以擁有一個具有通用界面的人形機器人來執行數百萬個任務。在Figure，我們相信爲人類環境構建的通用人形機器人是産生最大整體影響的理想途徑。”

“因此，我們的人形機器人在形狀上類似于人體——兩條腿、兩條手臂、雙手和一張臉的屏幕。通過一種産品，我們可以以類人的能力滿足複雜的人類環境，並在各種情況下提供無盡的支持。”

顯然，Figure AI要打造的也是通用機器人。

但無論特斯拉、Figure AI還是優必選，大家的人形機器人都還未實現量産。在通往量産的路上，肯定還有很多的變數，這些變數將來也一定會體現在優必選的股價上。