90后北大博导造机器人 美团、宁德时代抢着投

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2025月09月15日

(原标题:90后北大博导造机器人 美团、宁德时代抢着投)

90后北大博导造机器人 美团、宁德时代抢着投
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经济观察报 记者 周悦

在中国机器人行业,有两位“90后”的名字,频繁出现在一线。

一位是宇树科技创始人王兴兴,他的机器人登上春晚跳秧歌“一夜成名”,这背后是长达九年的技术打磨;另一位是北京大学助理教授、银河通用创始人、智源学者王鹤,在公众视野中,他更安静,也更有耐心,一步步用行动把人形机器人从实验室带进了现实场景。

如果说王兴兴擅长让机器人动起来,那王鹤关心的,是它们能不能真的去上班、去干活。

在更高规格的国际舞台上,王鹤和银河通用也越来越多地被看见。今年,英伟达创始人黄仁勋访华,王鹤是其座上宾;银河通用自研的机器人Galbot,也频繁亮相于英伟达GTC、CES等国际展会,是离黄仁勋最近的中国机器人之一。

2023年5月成立至今,银河通用完成了两轮大额融资。6月,银河通用宣布完成由宁德时代、溥泉资本领投的11亿元融资,创下国内具身智能赛道最大单笔融资纪录。此前,银河通用完成7亿元人民币的天使轮融资,由美团等机构投资。

在这个充满争议和分歧的行业,从业者之间常常各说各话、互不买账甚至互相攻击,但提到王兴兴和王鹤,业内的评价难得地一致:王兴兴以技术爆发力著称,王鹤以清晰、前瞻性的思考赢得尊重。

9月12日,在服贸会上,经济观察报在“海淀之夜”现场与王鹤进行了对话。

作为典型的“技术学者型”创业者,王鹤说话不紧不慢,但每句话都落得很实。他一边聊着银河通用的推进节奏,一边不忘提醒,这是个很早期的行业,“大家得有耐心,把机器人真正应用到日常场景里”。

面对当下创投圈普遍的量产焦虑、出货焦虑,王鹤直言,造出1000台机器并不难,难的是能不能真正带来经济价值。

在服贸会期间,银河通用发布了“银河太空舱”――一个由人形机器人全天候运营的智慧零售系统。每个太空舱占地不足9平方米,支持冷藏冷冻商品,机器人可以独立完成语音接待、下单、抓取和取货。目前,单舱每天可服务超千人,未来计划在全国开出100家店。

王鹤认为,零售是机器人最好的切入点。它的业态足够大,任务多样――上货、下货、夜间服务等,同时失败成本可控,比如东西掉了还能捡。从安全性和任务完成度来看,人形机器人适合率先突破零售场景,也能自然带来与客户的交互体验。当零售的成功率足够高,就能逐步推广到快餐店、工业等更复杂的场景。医疗养老、工业和家用场景也会逐步展开,但零售是最快跑通规模化落地的路径。

关于机器人的“三座大山”――成本、量产与数据,王鹤也在现场回应。以下为经济观察报与王鹤的对话。

图说:银河太空舱(服贸会官方供图)


经济观察报:机器人太空舱零售店,与过去的便利店、自动售货机相比,有什么区别?

王鹤:这次我们在服贸会带来的,是银河通用一直在推进的一件事――怎么让人形机器人真正融入城市生活。

银河太空舱是我们推出的一个具身智能零售解决方案,占地不到9平方米,但可以做到全天候自主运营,主要售卖饮品、小食、文创、药品这类高频消费品,也支持冷藏、冷冻等多种商品形态。

整个过程由机器人Galbot 来完成,包括语音接待、下单支付、抓取和商品取送,全流程都不需要遥控操作。目前单舱一天可以服务上千人,能够显著带动周边人流,对城市空间的激活效果也很明显。

从功能上看,自动售货机的商品种类有限,比如饮料还行,但冷冻类的冰棍、药品等复杂商品就卖不了。我们的太空舱可以不断升级,售卖冰棒、咖啡、文创产品、盲盒、玩偶等,把3×3平方米的小店塞满,经济价值远超传统售货机。

更重要的是,太空舱不仅是卖货,还能展示人形机器人的全流程能力:上货、下货、与顾客交流。很快我们就将在北京、杭州、成都等地的景点投放太空舱,能让公众真切体验未来零售,也验证机器人一周7天,每天24小时长期稳定运转的可靠性。这和短暂的展演完全不同。


经济观察报:一台Galbot机器人的成本是多少?你们考虑ROI(投资回报率)的标准是什么?

王鹤:成本肯定会随着量产逐步下降,但其实现在已经远低于企业雇一个人,支付三年的用工支出。对客户来说,只要机器人功能可靠、能把活儿高质量干下来,价格就不是问题。一台几十万的机器人,能替客户顶上“三班倒”三年的人工,这个账其实很好算。未来银河通用会不断推出更高技能的机器人,占住那些能规模复制的场景,本质上ROI一直是很健康的。


经济观察报:随着量产规模扩大,单台机器人成本下降曲线如何?什么时候更有竞争力?

王鹤:我认为要看应用场景。就像汽车,有几万的也有上百万的,关键是性价比。比如在药房场景,雇佣人工做24小时一年要20多万,我们的机器人很快就能收回成本。降本固然重要,但更关键的是能力提升,这需要具身大模型不断增强。


经济观察报:今年有很多企业透露了量产几百台甚至上千台,银河通用进展如何?

王鹤:我们的量产一定是超前的,已经能做到千台级出货、数百个店仓自主应用。我们和别人不太一样,很大一部分会真正自主应用到场景中。很多公司更多还是以销售为主,依靠人类操控,或者只是研究需求。所以不能单纯用数量来衡量,还要看发展方向和未来增长趋势。


经济观察报:很多投资人关心,到2026年,国内人形机器人行业量产规模的增长情况?

王鹤:我判断量产和自主应用规模都会以两倍速甚至三倍速增长,大概三年实现十倍的提升。人形机器人真正起步不过两年多,从2022年底到2023年初才迎来新一波发展。要经过不断迭代,才能像人甚至比人更可靠。最终还是要看经济价值,而不是单看规模,要保持耐心。


经济观察报:数据被认为是具身智能行业的最大瓶颈,银河通用是如何解决的?

王鹤:具身大模型发展面临的最大困难就是数据不足。比如特斯拉要让机器人学会电池分拣,需要40人团队遥控数月,成本极高,而且这只是一个技能。现实生活中还有成千上万种技能需要学习,单靠真实采集几乎不可能。

银河通用的路径是大规模合成数据。今年,我们发布了全球首个完全基于合成大数据端到端训练的具身大模型,用10亿级别合成数据训练出的模型,能做到“给一个词就能抓取对应物体”,并且抗干扰。

关键在于,模型只用极少量真实数据就能快速泛化。特斯拉电池分拣需要数月采集,我们用200条数据、一个下午就能让机器人学会按顺序抓取怡宝饮用水,并举一反三到不同品牌的饮品。这样实现了数百倍的数据效率提升。


经济观察报:北京、上海等地正在建设大型数据采集中心,这会冲击你们的方案吗?

王鹤:其实不会。我们的数据方案是“虚实结合”――以合成为主,真实为辅,这是非常务实的思路。你想,一个采集场就算有100台人形机器人,已经算不小了,可目前国内都没有千台级别的采集场。

对比自动驾驶,上百万车主每天都在跑车,数量级完全不同。所以即使真有1000台采集机器人,贡献的数据对真实世界来说也不到1%。真实数据当然重要,但远远不够,所以我们用合成数据来补充和增广,确保大模型能泛化,运行成功率更高。

这里没有冲突,反而是互补。真正该问的问题不是采集多少,而是这些100台、1000台的数据能交付什么?能不能把一个应用真正落地?算下来成本合不合适?这些问题,其实更应该去问做采集场的企业。

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...