张江具身智能大会召开，参展及近期观点汇报

张江具身智能大会召开，参展 及近期观点汇报-20250602_原文 2025年06月04日21:45 发言人100:00 各位同学晚上好，欢迎各位参加女性机器人系列电话会议。在上周在上海张江举办了机身智能开发者大会暨国际女性机器人技能大赛。从过往展会有的机器人本体及相关零部件的一些展览和演讲之外，大会也设置了学生智能的应用场景挑战赛。现场有二十多支队伍，会通过零部件搬运、商品分类整理、冰箱取物等等任务，来展示最新智能在工业场景、商业场景、创新场景以及仿真场景应用能力。下面我们有请云星建材研究院的负责人汪海洋老师分享参展以及最新的观点。 发言人200:33 好的，各位读者，大家晚上好。由于现在整个人才机型产业还处于一个发展的萌芽期，然后资本的话现在是个导入期。所以无论是从技术路径还是说现有一些公司的综合实力，其实很难以说当下就下一个很清晰的判断。但是今天晚上的话我们想在这个周会当中的话，就主要分享我们现在当下的四个思考。 发言人200:51 这个思考的话是围绕的第一个的问题是关于小脑当下的一个能力，以及我们认为全球的市场空间的一个分析。第二的话是关于大脑部分，就是目前大脑能力处于什么样的思考。当然我们最近刚刚去了张江的军人证大会，其实也是做了一个比较综合的一个有一个参展，就是就观展。然后我觉得以及未来的AI通用型的机器人什么时候能走进人类生活，我们会在第二个问展开讲一下。第三个问题就是复盘一下过去几轮A股的进行板块投资节奏应该是怎么样�现的，怎么去把握。然后第四的话就是关于今年下半 年，我们最近也写了一个关于集成板块投资策略。那我们下半年的话主要看好的三个方向是什么样的？这个问题的话，我们大概可能花15分钟左右的时间，大概会一展开。 发言人201:30 第一个问题，关于整个小脑的一个能力和全球定向空间的一个分析。我们先说小脑，其实有些投资者会说小脑就是双足的这个机械的平衡能力，其实是一个比较大的误区。就因为两个手的精细化操作和两条腿的平衡能力都是小脑的这个部分就跟我们人一样。然后本质上来说的话，都是多个伺服电机的协同控制能力，控制能力加一个算法。 发言人201:49 我们知道达芬奇手术机器人它就是一个很极致的一个小小的这样一个机器人。因为它是大脑，是由医生来进行操作的，可以跨越南北跨南北南北半球，做了一个非常精密的一个无延时的这样的一个心脏手术。其实就是小小能力的基金体现。达芬奇从之前的市值的话，现在是有2000亿美美金，就折合大概有1.4万亿这样人民币的这样的市值，也是一个非常大的一个公司了。所以只是把单独的小脑做好的 话，就是一个非常伟大的公司。包括我们讲上半身手的话，其实现在工厂随处可见的工业机械地在公共领域来说的话，有很多全球的顶尖公司，很多上市公司。我们都可以广义的认为是小脑能力很强的公司。 发言人202:22 而这几年比较�圈的主要是下半身的足式机器人。这机器人的话从2000年日本的国力就本着拉新了足式机器人就已经诞生了。然后到了2025年，美国的库存动力的大国机器人，它那个英文名叫bigdog，就 非常的朴实无华。它的足式控制的话，当时可以在地上行走。其实也是206年化客户了，就是也是有这个发展到现在有很多年了。 发言人202:44 整个城市技术的话，从本田亚新冠的话已经有二十多年的一个发展历史。最近几年的话，由于一些核心技术的一个全球开源，加上一些资本这样的一些加码。我们可以看到竹子机器人的公司，特别中国，像雨后雨后深水一般的浮现。由于中国的强大的电机等硬件的制造能力以及降本能力。我觉得中国企业目前的整个想法的部分来说的话，已经在全球范围内取得了一个比较大的领先优势。从今年我们国内举办的人间机器马拉松、拳击比赛等等，都是小小能力的一个充分体现。 发言人203:09 当然就是不少投资者认为当下机器人因为只有小脑，它可能更加偏向于一个玩具和教具。其实大脑能力我们毋庸置疑是更关键的。但是我就我前面所讲的，一个公司它其实只要把小脑能力做的足够好来做的话，其实也是也可以看成一个非常伟大的公司。而当再来看的话，一个竹字机器人来说的话，它具有三个应用场景。第一的话就是大脑的训练的数据采集，我们可以理解为就是数据采集训练师。因为目前全球公认的机器人的数据的话，真机数据目前是站在金字塔的顶尖的。它远远要好于仿真数据和互联网的视频数据。 发言人203:37 第二的话就是我们可以有一些人类的高危工作。比如说像消防行业，在火场的话，其实人消防员是非常危险的一些特殊场景的一些巡检工作，深化核电，包括一些军事领域等等。因为人的生命是无价的，所以一些高危的工作的话，完全可以通过遥控操作的这样的一个军事机器，去替代人类在一些户外的一些这种需要跨障碍能力、跨地形能力能力比较强的这样注射机器人。 发言人203:58 第三的话，我们讲讲就是一个我们讲这个玩具和教具。因为我们知道现在其实现在很多的一些学校，包括一些地方政府的话，可能在一些中小学都在推广一些机器的这样的一些科普性的一些教育课程。现在在全球这样的一些高校其实有很多，包括一些玩具。就是现在有就像早期的这种卫生pro这样的一 些，AR和VR的这些一些眼镜玩具一样的。就是有很多的一些小B的公司，它会成为里面的生态公钻石开发。所以单纯从这场景来说的话，我们认为其实在短期的1到3年的话，也是有非常大的一个量量的支撑的。 发言人204:30 根据目前全球的多方的调研报告，包括大高盛的报告，摩根斯坦利的报告等等。大家都一致的认 为2035年的话，全球大概有100万台以上的人机械能源�货量。在考虑人形四足和轮式的本体造能力是相通的。 发言人204:43 相关赛道公司的话，其实所有的机器型号，我认为到三五年的话，加在一起的话肯定是1000万台以上。因为人家机器肯定是相对来说是一个更高端的型号，占比会更小一些。按照这个平均的单价，因为人家机器是很贵的，可能要大几十万。我文化也好的话，能够干活的有负担能力的话，也是要二三十万，那个小狗的话会比较便宜点。我们按照平均10万的单价来算的话，其实203035年就十年之后的话，也是 有1万亿的这个市场规模。这么来算的话，肯定会诞生N个以上的千亿市值的龙头公司。所以整个市场空间还是非常是值得期待的。 发言人205:14 第二个问题就关于整个大脑能力的思考，以及这个通用AI机器人。我们其实跟很多国内的一些搞基民智能团队是有一些比较近距离的一些接触的那我们认为什么时候会走进人类的生活？实际上最近大脑的能力进步我们认为是非常值得兴奋。 发言人205:28 就是包括6月1号，就是我们俩这次的节节假日期间，国内顶尖的去深圳的公司银河通用大家可以去搜索一下，发布了一个叫checkVLA的一个模型。它是全球首个产品级的双道端聚能智能FSD大模型，这个定语可能比较长，但是简单的话视频的话大概是有五六分钟的话。它展示了它整个一个通用的一个软件的一个模型，植物到语速的一个非常通用的一个普通的一个机器狗上面，它就可以实现一个对于人的一个AI的跟踪。它里面视频演示的话是个小孩子在商场里面。这个小孩的话有一些比如说在转角有时候快速的跑。有的时候我们人的话稍微打个电话，一不留神的话，都找不到小孩子往哪个方向跑了。但机器狗的话可以迅速的去判断小孩子跑的方向。他可以找到就是去重新去视野精神情况下可以找到小孩 子，以及小孩子把这个外套的夹克穿上脱下，我们可以识别。 发言人206:16 然后包括小孩子玩一个像一个翻越的一个儿童乐园的这样一个独木桥，狗的话可以识别旁边的屏蔽。它不是简单的傻瓜式的这个脚印的跟随，就步伐的跟随，它是可以通过智能分析周围的一个环境，可以实现这样的一个避障的功能。然后可以跟后面跟好啊，就这样的一个简单的这样的一个大模型。但我也看到这个AI的能力已经有非常好的体现了，包括5月29号，现场有非常多的第一些这种应用场景展示，让我印象最深刻的就是新能纪元，就是清华系的一帮一些高材生�来来做的这个公司，他们临场所的抓取。 发言人206:47 现场的时候的话，有一个观众从背包里拿�个无线鼠标，我感觉就是我们二级的这样的一个投资者。因为这个双肩包，然后把鼠标拿着个鼠标，这个异形的我看了一下，它不是一个我们常见的那种无线鼠标的一个形态。然后放在整个桌面上的话，这个机器人在零样本。因为他第一次见到这个鼠标，现场应该是没有拖，是这样的一个情况的。他也可以把那个鼠标可以抓到那个竹框里，然后以及我去拿了现场大部分发的那个矿泉水。因为矿泉水的那个虽然形状比较相似，但上面的logo是搭配特有的印那个标 志，他也第一次见的零样本的，他也能够抓取到那个竹筐里。其实已经实现了一定程度的一个放宽能力了，包括特斯拉的前一段时间在五月底发布最新的视频，他虽然很多的镜头都是一闪而过的，但是他展示了特斯拉能够倒垃圾、做饭，然后清扫经验等等。 发言人207:30 最后的视频，他最关键的说他所有的训练都是由Z。最难的视频的这样的一个互联网数据来进行训练 的。就特斯拉走了一个最难的这样的一个路线。但是它目前的话也在整个区域市场上也有了一个非常明显的突破。整个AI能力的话，对比今年年初美国重要的一个CES的这样的一个展会来说的话，都能看到整个所有的AI公司明显进步。所以我们可以期待再过几个月，就是七月底7月26号，上海的世界人工智能大会，WIC上其实还是一个全球顶尖的一个融资大会的。在以往的时候特斯拉也是来参展的。所以我 们认为全球的顶尖的巨星智能公司会齐聚一堂，我们期待会有更加精彩的表现，包括其实有一些我们没有提到的美国的PI公司，其实在前段时间发的视频都有一些AI能力非常好的一些进展。 发言人208:09 所以我们认为今年2025年很多的一些报告，大家认为今年是机器量产的原理，如果是机器人量产的 话，主要也是用来AI训练的。我们更愿意称之为今年2.5年，是居身智能模型1.0版本推�的原理。可以看到其实现在很多公司无论是资源也好，一个通用也好，美国的PI也好，科萨也好的话，都会在今年的年内，包括我们国内的一些目前没有公告的一些。比如说某某公司或者某家公司，都会在今年的下半年会推�他们的聚身智能大模型。今年的话应该是全球的一个屈臣氏的模型1.0飞速的元年。所以这是一个非常大的一个今年的一个边际变化。大脑这个层面。 发言人208:42 关于我们跟团相比下来的话，我们得到了一些比较顶尖的一些，包括上海人工智能研究院等等，包括国内的一些做产品的公司，他们给我们的一些普遍的一个观点就是我们还是认为整个提前大脑的话，还是从工厂到商用到家用这样的一个路径去逐步由简入繁的这样的进化的。工厂的话，因为这个化的场 景，它相对来说对于模型的AI能力相对来说会要求低一点，就算画会要求低一点，精度可能高一点。但早期来说的话，它可以一点点去通过政府的一些补贴，一点去磨合。因为很多国有企业是由国家的力量为主导的。 发言人209:13 我们认为工厂的话大概可能全球范围内的话是有1到3年的时间上用的话大概3到5年下用的话可能需要长一点，需要5到10年。然后关于机的硬件形态，就是大脑的话也是由简入繁，硬件形态的话也是由简入繁，工厂的话可能更加倾向于像机械臂的硬件形态，或者是一个抡臂式。然后到商用的话，它可能会更加的有一些这种情感诉求，会逐步的向人亲和力会加一点。至少机器人的话它可能陷入露在外面，有一些安全性的要求和一些美观度的要求，包括散热的要求，然后续航的要求等等。工厂的话你其实是可以一定程度上去插电的，或者是有一些这种换电或者无线充电的一些技术都可以应用。 发言人209:45 商用的话的环境会更加的特殊一点。家用的话可能就是你人机机为主导的。那么对于各方面硬件能力，包括时间的成本可能会更加长一些。这是我们了解下来的一个大概的一个观点。 发言人209:54 这里我想补充一点，就是很多人认为关于赵总这一块来说的话，美国是遥遥领先的。其实从今年的thetake的话就是一个很好的证明。其实也打脸了很多的之前的一些国外的一些一些观点。 发言人210:04 我们认为中国