商業化之困，如何破局？

近日，浙江有鹿機器人科技有限公司（以下簡稱“有鹿機器人”）以超億元融資、超千萬訂單，打響具身智能商業化的“第一槍”。

ChatGPT的橫空出世，在全球范圍內掀起新一輪AI熱潮，然而想實現真正的“通用人工智能”（AGI）必須扎根于物理世界，理解并掌控客觀存在的各種實體。具身智能概念，因此再度火熱，大模型也逐漸下沉現實。

盡管谷歌的PaLM-E、斯坦福的VoxPoser都取得了可喜進展，能夠直接理解自然語言指令并拆解為一系列動作，但在真正的產業化落地上，具身智能仍面臨諸多障礙亟待突破。

通用大腦，解碼萬億級市場

有鹿機器人正是在這一背景下應運而生。

公司創始人陳俊波，是浙江大學計算機系博士，曾任阿里云搜索部門反作弊算法方向負責人、淘寶數據實驗室算法負責人、菜鳥ET實驗室算法負責人、阿里達摩院自動駕駛實驗室的業務負責人。阿里的配送機器人“小蠻驢”就是達摩團隊的作品。

2023年，陳俊波出走創業，與前阿里巴巴機器人CEO谷祖林、前浙江網新恒天軟件副總裁王建成立有鹿機器人，聚焦于大模型與具身智能的融合創新。

要讓具身智能真正落地，必須跨越幾道坎：首先是大模型與現實物理世界的融合，通過模型直接感知和操控客觀實體；其次是在海量真實場景數據中訓練模型，不斷迭代優化；再者是將先進技術與傳統制造業無縫對接，滿足生產和應用的實際需求。

而要想訓練出真正可用的具身智能大模型，必須獲取大量真實物理世界的數據，這又必須建立在商業化的基礎之上。因此，有鹿機器人將目光放在為各類專業設備提供“通用智能大腦”上，專注機器人形態的泛化升級，這在中國擁有得天獨厚的產業優勢。

我國是制造業大國，總體規模連續14年居世界首位，但大多數制造企業缺乏人工智能技術積累，難以為自身產品研發專屬智能系統。

有鹿機器人瞄準的，正是這個巨大市場缺口。

未來，輪式機器人、復合式機器人以及新興人型機器人等，預計總體市場規模將達到萬億級別。而有鹿所倡導的“通用大腦+專業設備”模式，能最大限度降低企業的智能化改造成本，提升投入產出比，為企業的智能升級鋪平坦途。

順應上述思路，有鹿機器人聯合阿里云通義千問，在2023年共同發布LPLM-10B（Large Physical Language Model）大模型，解決了傳統具身模型延遲高、準確率低、泛化能力差等缺陷，可以實現在跨模態、跨場景、跨行業的數據中提取出許多共性信息，通用性極強。

今年3月，有鹿機器人推出了基于LPLM-10B的Master 2000通用具身智能大腦。該產品可以直接對接傳統設備，賦予其智能化能力，并且即插即用。

憑借出色的性能，有鹿機器人很快斬獲了一筆來自頭部清潔設備制造商的超千萬元訂單，這也是嚴格意義上具身智能領域的首筆高額訂單。據悉，目前產品已開始量產交付。

超億元融資為商業化護航

近日，公司宣布完成超1億元融資，由李開復博士創辦的創新工場、阿里巴巴聯合創始人吳泳銘創辦的元璟資本、BV百度風投共同投資。

并且投資方對有鹿機器人的估值不僅在于短期收益，更看重具身智能巨大的長期發展前景。

按照陳俊波的設想，有鹿的使命是為每一臺傳統設備配備一顆“通用智能大腦”，讓機器變“聰明”，憑借LPLM技術的通用性優勢，完全可以撬動萬億級商機。

此外，有鹿機器人還將著手開放自身品牌，助力合作伙伴實現品牌智能化升級。可以預見，未來有鹿機器人將與更多制造業伙伴加深合作，共同打造具身智能產業鏈上下游生態，加速推動整個產業的發展進程。

寫在最后

從理論到實踐，從實驗室到工業級應用，想要讓大模型真正落地，攻克商業化是必由之路。

事實上，具身智能被普遍視為大模型技術在物理世界落地的重要方向。與傳統的機器學習方法相比，基于大模型的具身智能在交互理解、多模態感知、跨領域泛化等方面具有天然優勢，被寄予厚望能夠成為通向AGI的關鍵一步。

然而對于具身智能而言，當前的技術突破只走了一半路，接下來如何與傳統制造業對接，構建可持續的商業模式，才是決定性一步。

有鹿機器人先鋒性地提出了“通用大腦+專業設備”的可行路徑。

通過賦予LPLM大模型一種普適的認知結構和行為規范，使其能作為各種不同形態機器人的基礎模型加以應用，并與現有生產線無縫集成，使智能化改造的成本將大幅下探，也利于產品在更廣闊領域內快速普及。

這種“共享型智能”模式具有天然的護城河優勢。

新創企業往往資金有限，很難同時具備大模型研發和工業產品制造的雙重能力；而像汽車、工程機械這些傳統制造業巨頭，又缺乏算法建模的基因，難以短期內掌控大模型技術。

有鹿的“組合拳”無疑正中下懷。

若能繼續保持技術領先，并在更多垂直領域落地商業化，有鹿機器人或將扮演整個具身智能生態的樞紐角色，成為一股不可忽視的新興力量。

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