8月18日，智元机器人公司新推出五款商用人形机器人，涵盖双足和轮式两种产品形态，从10月起发货。智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松告诉南都记者，预估双足人形机器人远征A2今年发货量约200台，轮式人形机器人远征A2-W则在100台左右，其他型号暂未安排发货计划。

  “订单数量是够的，具体发货量还要看我们的产能。”姜青松介绍说，工厂进入量产的最后准备阶段，产线已搭建完毕。

  智元方面没有披露具体售价，该公司联合创始人彭志辉在产品发布会上称，定价策略会根据合作模式不同而差异化。

  成立于2023年2月的智元，由“稚晖君”彭志辉从华为离职后创立，火速完成7轮融资，估值达到“独角兽”级别。姜青松透露，A轮融资基本结束，融资节奏已放缓，估计明年初启动B轮，但现在的重心全部聚焦在人形机器人量产商用。

  一年前的8月18日，智元首次亮相双足人形机器人原型机远征A1。但此后，该公司格外保持低调，就没有公开任何一个产品迭代进展，也很少在热火朝天的人形机器人行业论坛露面。

  “虽然没有发太多声音，但我们（机器人）其实迭代特别快，几乎是一个月迭代一次。”姜青松说，此前这些迭代不具备商用条件，不适合对外宣传，但现今技术已较为成熟，能轻松实现商用量产。

  今天（18日）的发布会主打“商用”口号。这五款人形机器人新品——远征A2、远征A2-W、远征A2-Max、灵犀X1及灵犀X1-W，有各自对应的商用领域。

  官网信息介绍，双足形态的远征A2身高169cm，体重69kg，续航2小时，全身自由度40+。远征A2主打交互服务和营销场景。发布会一段视频中，远征A2在汽车门店充当营销导购，为车主介绍和解答产品信息。

  姜青松说，后续这款机器人会进入展厅、4S店等，在人机交互中提供足够的情绪价值，该B端商用市场也将是今年发货量最大的一块。

  远征A2-W是一款轮式双臂机器人，作业高度0—2米，航时5小时，单臂负载5kg，通过两个7自由度的机械臂完成作业。

  智元将远征A2-W定位于B端制造业场景，从事上下料、托盘搬运、托盘上架等任务。姜青松表示，轮式机器人价格更便宜，也是现阶段最适合工厂使用的人形机器人产品形态。上半身能够执行双臂协同，在“大脑”（具身智能）的加持下，基本上可以应对工厂中拿取、放置和转移的操作场景。

  轮式人形机器人作为一种中间过渡形态，已逐渐被多家国内人形机器人公司接受。银河通用机器人公司6月中旬发布的Galbot G1，采用轮式底盘、单腿、双臂的身体结构。银河通用机器人产品总监朱辉此前告诉南都记者，这样的结构设计使得机器人能以“蹲姿”稳定抓取地面上的物体，站立后又能取到2.4米高的物品；其底盘配置万向轮，实现了任意方向的平移。相比之下，双腿人形机器人不仅成本更高昂，执行动作对机器人的重心平衡也构成很大考验。

  姜青松亦认可双足机器人的限制性，比如稳定行走的可靠性挑战、耗电续航问题等。他说，虽然双足是一种最终形态，但目前工厂最需要的还是能完成工序的产品形态。

  据姜青松介绍，制造业领域，智元首先聚焦3C、半导体等行业，但人机一体化智能系统并非今年的商业化重点，而会延迟到明年或后年，因为许多技术难点仍需克服。智元已在和比亚迪、北汽等投资方开展场景应用合作，拿取、放置和转移等能力取得比较好的效果，更复杂的组装线任务操作等有待提升。

  另一款涉及工业领域的型号为远征A2-Max，专对于搬运、码垛等场景研制。这款机器人身高175cm，体重8kg，全身有67个自由度，续航2小时。因其可搬运40kg重物，智元称之为“大力士”。不过远征A2-Max目前仍处于产品研制阶段。

  姜青松介绍，1.7米左右的全尺寸人形机器人制造工艺难度高，导致成本高企，目前行业内的制造成本大致在20万至30万的区间。他补充说，不少人形机器人厂商同步打造了1.3米左右小尺寸人形机器人产品线，便于拓展科研教育市场。

  比如，宇树科技今年5月推出的9.9万低价版人形机器人Unitree G1，身高仅127cm。一位宇树科技市场经理此前告诉南都记者，G1最大的价值在教育科研端，让机器人的研究者能以便宜的价格购到样机。

  智元在发布会上带来的“灵犀”系列人形机器人，同样属于面向科研教育场景的小尺寸版。官网信息数据显示，灵犀X1身高130cm，单臂负载大于3kg，续航超过4小时，双手配置夹爪而非灵巧手。另一款灵犀X1-W专门面向大规模数据采集工作。

  对于人形机器人场景落地，姜青松认为目前谈市场之间的竞争为时尚早。他说，除了科研教育赛道较为拥挤，其他B端商用场景还没多少公司投入进来，下游客户的可选择性有限。

  发布会上，彭志辉比照无人驾驶L1-L5的发展等级，为具身智能技术演进路线阶段属于传统的自动化，需要为特定场景量身定做，不具备任务操作的泛化能力；

  G2阶段被称为“通用原子技能”阶段，智元将夹爪控制、机械臂控制、抓取位姿估计等每一项动作能力定义为“原子”。该阶段下，人形机器人能在相似场景实现能力迁移，具备一定泛化性；

  G3阶段开始走端到端的路线阶段相比最大的变化在于，依靠大量数据采集和训练来驱动机器人掌握新的技能，而不再需要算法工程师手工写代码；

  G4阶段能打造出通用的操作大模型（large motion model,LMM）。在G3阶段，机器人拧开瓶子、打开门把手，需要采集单独数据。但对人类而言，这两个动作的底层逻辑相同，都是用手去捏一下目标物体。G4的价值在于，通过引入LMM，帮助AI理解操作背后的物理原理，实现跨技能的泛化效果，提升机器人在复杂任务中的表现；

  G5阶段则离AGI（通用AI）更进一步，在融合大语言模型和操作大模型，并提供足够多的高质量任务数据训练之后，研发出从感知决策到执行的端到端大模型，具备在开放场景的跨任务泛化能力。

  数据短缺已成为人形机器人行业迭代的掣肘。彭志辉在发布会上说，大语言模型有海量的互联网数据作为支撑，无人驾驶系统也有几百万辆车提供数据来源，但“具身智能没有这样的免费午餐”，真实场景数据价值高但非常稀缺。

  南都记者通过调查了解到，实践中发展出四种人形机器人训练数据采集方式：第一种是摇操作，人工采集者戴着遥操作手套，手把手示教，去获取真机操作的数据；第二种是将网络视频平台的运动视频，作为输入训练的数据；第三种是生成数据，在虚拟的3D仿真环境里从无到有地积累训练数据，类似于机身在游戏世界里完成操作，目前训练数据以生成数据为主；第四种是合成数据，将真实操作的数据放到生成式AI模型里，泛化生成出更多有用的数据。

  仿真数据虽然成本低，但要弥合仿真与现实之间的差距，业内多认为结合真机数据调优必不可少。宇树科技CEO王兴兴此前在一场论坛上表示，如果让全尺寸人形机器人真正去干活，纯仿真数据训练很难应对。在工厂里这种很复杂、有很多零部件的场景中，采集实物数据训练可能效率更加高，“做仿真有点吃力不讨好，比较难适配真实物理环境”。

  据姜青松介绍，为实现从G2算法驱动向G3数据驱动的转变，智元已建成由二三十台机器组成的真实物理数据（真机数据）采集厂。他预计到9月底，数据采集厂的规模会扩展至100台左右，大致需要150名数据采集员工。当前，每位工人一天只能采集600条数据，姜青松希望效率优化后，能提升至1000条数据。

  按照彭志辉的说法，今年4季度，智元将开源百万条真机数据和千万条仿真数据集。

  具身智能技术演进过程中，智元采取“沿途下蛋”的市场策略。姜青松说，特斯拉有充足的计算资源和财务支持，可以追求双足人形机器人直接商用，但这会放慢“擎天柱”（Optimus）的商业化速度。而智元必须在短期内实现某些特定的程度的商用化，才能够支持后续研发，因此出现很多中间过渡形态的机器人产品。

  智元甚至在研发人形机器人的同时，今年3月还发布一款清洁机器人。姜青松也将其视为“沿途下蛋”：一方面，希望有一款商业化的产品来帮公司建构起渠道和销售队伍；另一方面，清洁机器人和人形机器人的底盘Slam（即时定位与地图构建）技术绝大多数都是互通互用的。

  “‘沿途下蛋’产生很多能商业化的产品，使得我们的商用能力和成本控制能力比特斯拉要好。”姜青松说。

  发布会上，彭志辉比照无人驾驶L1-L5的发展等级，为具身智能技术演进路线阶段属于传统的自动化，需要为特定场景量身定做，不具备任务操作的泛化能力； G2阶段被称为“通用原子技能”阶段，智元将夹爪控制、机械臂控制、抓取位姿估计等每一项动作能力定义为“原子”。该阶段下，人形机器人能在相似场景实现能力迁移，具备一定泛化性； G3阶段开始走端到端的路线阶段相比最大的变化在于，依靠大量数据采集和训练来驱动机器人掌握新的技能，而不再需要算法工程师手工写代码； G4阶段能打造出通用的操作大模型（large motion model,LMM）。在G3阶段，机器人拧开瓶子、打开门把手，需要采集单独数据。但对人类而言，这两个动作的底层逻辑相同，都是用手去捏一下目标物体。G4的价值在于，通过引入LMM，帮助AI理解操作背后的物理原理，实现跨技能的泛化效果，提升机器人在复杂任务中的表现； G5阶段则离AGI（通用AI）更进一步，在融合大语言模型和操作大模型，并提供足够多的高质量任务数据训练之后，研发出从感知决策到执行的端到端大模型，具备在开放场景的跨任务泛化能力。

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  “事故发生之后，赛力斯总部没有出面，一直是通过4S店与我联系。法院有可能再组织鉴定，我希望更多的权威机构可以介入鉴定。目前案件还没有开庭，需要等通知。”