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      主機廠不做具身機器人,就像廚子回家不顛勺

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      1月17日晚,“2026奇瑞汽車AI之夜”技術發布會的舞臺上,奇瑞墨甲機器人系列首款量產人形機器人產品墨茵,以開場主持人的身份完成了自己的主持首秀。

      這位被奇瑞官方正式任命為“001號AI員工”的人形機器人,之前曾經在奇瑞全球創新大會、大國工匠大會等場合屢次亮相,完成了300多臺量產交付,并已經應用于工廠巡檢、展廳服務等多個場景。

      小鵬IRON、小米鐵蛋、長安小安、廣汽GoMate、奇瑞墨茵們的閃亮登場,標志著勤奮的中國車企正攜數十年積累的深厚家底,成建制地跨入人形機器人領域。

      在泡沫化嚴重的本土機器人領域,車企造人不算什么炸裂的消息,關鍵的地方在于,這些卷生卷死的本土車企將迅速成為這片新興戰場上的一股不可忽視的核心力量,這才是真正值得關注的重要趨勢。

      曾幾何時,智能電動汽車被喻為“輪子上的智能手機”,那是因為華為和小米這些產業巨擘希望可以將在智能手機領域積累的技術體系平移和復用到電動汽車里。


      時過境遷,近一兩年來,轉型AI科技公司的車企們紛紛將電動車喻為“四個輪子上的機器人”。

      這是因為,伴隨著自動駕駛技術的成熟落地,車企們熱切地盼望可以將自動駕駛車輛的核心技術平移和復用到人形機器人里。

      當然,自動駕駛車輛和人形機器人技術的同根同源,已經成為一個重要的時代共識。


      根據行業標桿特斯拉的課后筆記,汽車和人形機器人共享的核心技術主要體現在三電(執行器、電力電子器件、電池)、物理AI(攝像頭、AI芯片、訓練集群、基于神經網絡的世界模擬器、現實世界AI)、人機交互(數據通信、音頻系統、攝像頭)三個層面。

      三電層面,電動汽車的三電系統(電池、電機、電控)直接對應著人形機器人的核心能源和動力驅動單元。

      高性能高能量密度的電池包、高轉矩密度且響應迅速的電機、復雜的電力分配與熱管理系統,都是車企的看家本領。


      物理AI層面,感知系統是物理AI的“眼睛”和“耳朵”。

      自動駕駛車輛上的激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、麥克風同樣可用于機器人所需的環境建模、動靜態障礙物識別。

      奇瑞墨茵機器人能在展廳自主導航、避障,其底層感知算法,正是源于數百萬量產車上路驗證過的技術。


      決策與規劃是物理AI的“大腦”。

      自動駕駛車輛歷經數億公里訓練出的場景理解、意圖預測和軌跡規劃能力,可以遷移到人形機器人的移動與作業中。

      無論是與行人共享空間時的避讓邏輯,還是在擁擠走廊中的路徑規劃,其底層的時空推理模型均可保持高度一致。

      特斯拉前自動駕駛負責人Andrej Karpathy曾經表示,擎天柱的早期版本直接運行FSD的神經網絡識別可駕駛空間,其強大的泛化能力證明了“大腦”遷移的可行性。


      再看控制技術的正向遷移。

      汽車的整車控制器、底盤域控制器所處理的路徑規劃、運動控制、實時響應等任務,其復雜性與實時性要求,絲毫不亞于雙足機器人。

      對車身穩定、扭矩分配的精確控制,可直接遷移為對機器人關節電機、平衡姿態的精密調控。

      雖然從“輪式”到“足式”存在運動控制的升維挑戰,但其底層算法框架與工程經驗是高度共享的。


      技術遷移的本質,是車企將已驗證的車規級技術棧應用于一個自由度更高、交互更復雜的全新載體上。

      與其它參賽選手相比,這意味著車企這幫新勢力并非從零開始,而是發起了一場高起點的降維打擊。

      經歷過Model 3參數圖片)的產能地獄,見證過Space X一次又一次的爆炸,沒有人比馬斯克更懂得“原型設計容易,規模量產是地獄”這句話的千鈞分量了。

      老馬之所以在多個場合反復強調這個觀點,是因為他深切地體會到,將實驗室里能夠工作的原型變成千萬個質量穩定、成本可控的商品,才是創新的過程中最為艱巨的挑戰。


      如果說技術遷移和復用解決的是從0到1的原型設計問題,那么,供應鏈與大規模工程化能力,則決定了能否以可靠的品質和可接受的成本,實現從1到100萬/1000萬的大規模量產落地。

      這是很多專注算法的機器人公司面臨的終極瓶頸,卻是車企碾壓級的絕對主場。


      一家成熟的車企管理著由成千上萬家供應商構成的、極其復雜的全球供應鏈體系。

      從高強度鋼、鋁合金等基礎材料,到芯片、線束、軸承、減速器等核心零部件,車企擁有無與倫比的采購議價能力,建立了一套嚴苛的質量管控標準和高效協同開發流程。

      所以,當特斯拉、奇瑞、小鵬這些車企造機器人時,它們面對的不是一個全新的BOM表,而是一份熟悉的元件清單。

      為人形機器人尋找合適的關節電機或傳感器,不過是在車企供應鏈數據庫中進行一次精準的檢索與適配而已。


      Andrej Karpathy曾經表示,“Optimus啟動的速度給我留下了非常深刻的印象。

      埃?。R斯克)一說出我們要做這個,人們就帶著所有合適的工具出現了,它們只是像變形金剛一樣,被重新配置和重新組合。

      ”讓算法大神為之擊節贊嘆的,正是成熟車企那無敵的供應鏈和工程能力。


      再來看成本控制與規模制造。汽車行業是規模經濟的極致體現。

      車企精通如何通過設計優化、工藝創新與供應鏈管理,將復雜產品的成本降至令人驚嘆的水平。

      這種刻入基因的成本控制能力,正是破解人形機器人當前天價成本困局的關鍵鑰匙。

      同時,那些高度自動化、精益化的整車制造工廠,其成熟的產線規劃、質量控制和測試標定體系,稍加改造即可復用于機器人產線的搭建,實現快速的規?;涞?。

      這個維度的遷移,意味著車企可以運用其強大的垂直整合與系統工程能力,及其對從原材料到最終產品整個鏈條的深度控制力和協同能力,實現成本、可靠性、一致性的極致平衡,推動著機器人產業跨越從百/千臺級展示到百/千萬臺級應用的巨大鴻溝。

      小米、奇瑞、小鵬等車企們帶來的不僅是技術方案和供應鏈清單,更是一整套經過大規模制造驗證的產品化方法論與工業化紀律。

      車企可以將管理萬級零部件、協調全球研發、貫徹車規級質量體系的復雜系統工程能力,以及面對量產地獄錘煉出的極限成本控制與精益生產文化,完整注入機器人的開發和制造中。

      當人形機器人的競爭從扭秧歌跳舞的炫技,轉向能否造得物美價廉、在各行業發揮真正價值的的硬核較量時,擁有有形的技術與供應鏈能力、兼具無形的軟實力的車企才是最可怕的正規軍吶!

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