無人駕駛汽車還未真正上路，各大車企卻試圖進一步開疆拓土，開始將目光瞄準機器人市場。
9月7日，小鵬汽車釋出其首款智慧機器馬“小白龍”。
8月20日，特斯拉表示即將在明年推出一款人形機器人“Optimus”。
8月18日，百度首次提及其未來的理想自動駕駛概念車“汽車機器人”。
8月10日，小米在其新品釋出會上展示了自研的第一代仿生機器人CyberDog“鐵蛋”，並宣佈成立小米機器人實驗室。
一個月之內，並不算新鮮事物的“AI機器人”成關鍵詞在智慧駕駛行業高頻亮相，引發眾多猜想。
這是玩家們“不務正業”的營銷巧合嗎？還是確實暗指了行業的未來發展方向？智慧駕駛企業跨界去做“AI機器人”的底氣是什麼？如果進入機器人市場的話，又佈局哪種型別的機器人會更加合適？
蠢蠢欲動
至少馬斯克是早早就暗示了特斯拉做機器人的可能性。
在今年4月27日的財報電話會議上，馬斯克表示，儘管現在人們將特斯拉看作是一家汽車公司或者能源公司，但從長期看，因為特斯拉有著世界上最強大的硬體和AI軟體團隊之一，特斯拉同時也會是一家AI機器人公司。
特斯拉也確實一步步在實踐著。
“因為我們已經制造了帶輪子的機器人（特斯拉汽車），所以現在我們幾乎擁有所有制造人形機器人所需的零件。”根據馬斯克在8月20號特斯拉AI日公佈的資訊，特斯拉的人形機器人Tesla Bot原型機將在明年被推出，能幹家務會修車，用途是代替人類進行重複、危險、無聊的工作。
從官方公佈的資料看，Tesla Bot原型機外觀與人類相似，高約1.73米，重56.7公斤，移動速度為8公里/小時，最多提重約20公斤，並有一個顯示資訊用的頭部螢幕。
具體來看，Tesla Bot搭載FSD計算機和Autopilot攝像頭，全身上下共有40個關節，兩隻腳有力反饋感應，特斯拉汽車中的幾乎所有感測器也都會被使用到該機器人中。
8月底，特斯拉還開始招聘與Tesla Bot相關的機器人專家，公佈了包括機械工程師、高階仿人機電機器人架構師、高階仿人建模機器人架構師、嵌入式韌體工程師等12個新職位。
不同於特斯拉的人形機器人，百度對其機器人的構想，則更多是基於原有的自動駕駛汽車，算是更廣泛意義上的輪式機器人。
根據李彥宏的設想，未來理想狀態下的自動駕駛概念車“汽車機器人”，沒有方向盤、油門和剎車，取而代之的是巨大的曲面屏和智慧控制檯。
而在具備L5級自動駕駛能力的同時，汽車機器人還擁有語音、人臉識別等互動能力，另外它應該還能夠不斷學習和升級，以提供符合乘客偏好的駕駛和服務。
“汽車機器人跟大家想象中的汽車是不一樣的，其實它會更像一個機器人，這將來也會是汽車進化的方向。”李彥宏在此前釋出會上如此表示。
相比於特斯拉、百度頗具“科技感”的機器人構想，小米和小鵬的四足機器人“鐵蛋”和“小白龍”就接地氣許多。比如“小白龍”被設計為可騎乘，定位是小朋友的第一個智慧交通工具，“鐵蛋”則將四足機器人的價格一舉拉低至萬元以下。
小米的“鐵蛋”
據瞭解，控制“鐵蛋”小腿運動的電機技術來自小米的米家吸塵器，核心演算法基於開源的MIT Mini Cheetah和開源機器人作業系統ROS 2，“小白龍”融合了小鵬汽車自研的智慧駕駛技術，而為了探索“鐵蛋”的更多功能，小米還將籌建小米機器人實驗室，並設立“機器人開源社群”，小鵬則透過鵬行智慧團隊在大量招聘機器人相關人才。
傳統車企當然不會缺席，甚至進入更早，畢竟世界上第一款真正意義上可以雙足行走的機器人ASIMO，就是由日本本田公司研發。
而如今傳統車企中，佈局機器人業務動作最激進的莫過於現代汽車。
今年6月，現代汽車宣佈完成了對仿生機器人研發公司波士頓動力的收購，而在此之前的2020年9月底，現代汽車還新成立了一家專注於終極機動車輛（UMV）的工作室（New Horizons Studio），希望透過機器人技術和輪式運動技術的結合，以重新定義車輛。
現代的概念汽車機器人“Elevate”
共通點在哪裡？
那機器人和自動駕駛技術的共通點究竟是什麼？或者說，為什麼特斯拉、小鵬等車企，有能力去做機器人了？
事實上，自動駕駛汽車和機器人共同的三大關鍵技術均為：環境感知、規劃決策、執行控制。
高工機器人產業研究所所長盧彰緣對新智駕表示，自動駕駛汽車可以看作是另一種形式的機器人，區別在於，機器人的側重點更加趨向考量類人的屬性，而汽車則更多考量車的屬性。
“實際上無人駕駛汽車也是機器人的一種形態，但無人駕駛汽車模仿的是人的駕駛行為，機器人則是對人全方位的模仿，包括身體動作、互動行為、學習能力等。”優必選副總裁兼研究院副院長龐建新對新智駕如此指出。
豐田近些年在發力研究人工智慧技術在汽車和機器人上的應用，同時也釋出了多款仿生機器人。
豐田首席科學家、豐田研究院執行長Gill Pratt此前曾在接受媒體採訪時表示，戶外汽車實際上跟室內機器人做著很相近的工作，它們都是將人和物從一個地方轉移到另一個地方，滿足人們的生活需求。
“不同用途所需的自動化水平有所不同，但所需的感測、感知和決策技術幾乎是一樣的，因此對人工智慧的研究，我們認為其成果對於汽車和家用機器人這兩個領域都將有非常廣泛的用途。” Gill Pratt認為。
比如在2017年，在大部分掃地機器人還未能建立精確的室內地圖，也遠未如今天這般增長迅速時，360公司的自動駕駛團隊，就基於無人駕駛領域的 Lidar-Slam 鐳射雷達、超聲波、里程計、陀螺儀/加速度計，推出了一款掃地機器人，做到了地圖繪製、環境定位、障礙物感知和躲避、路線規劃和控制。
除此之外，2018年MIT仿生機器人實驗室對其機器狗Cheetah Mini 電機驅動器、程式碼的逐步開源以及ROS開源機器人作業系統的存在，也使得機器人的研發變得模組化，機器人軟體開發門檻大大降低。
事實上，百度的Apollo採用的也是ROS作業系統，不過是在自動駕駛需求上，做了相應的定製化修改。
另外在硬體平臺上，自動駕駛汽車和機器人也可以做到基本契合。
比如英偉達的自動駕駛處理器平臺（NVIDIA DRIVE），就可以同時滿足自動駕駛汽車和機器人所需的高效能和高算力。
但機器人和自動駕駛技術差異也十分明顯。綜合來看，機器人是軟體和硬體並重，自動駕駛企業則可能更多在軟體層面具備較強的優勢。
龐建新表示，這是由於無人駕駛汽車和機器人使用的場景不一樣，所要解決的問題也會不同。
大部分情況下，無人駕駛汽車都行駛在道路上，身處於結構化場景，所作出的決策要遵守既定的交通規則，出於安全，無人駕駛汽車的感知系統需要做到萬無一失。
機器人的絕大多數工作場景則是非結構化的，沒有規則限定，障礙物也多為動態，相比之下要複雜一些。
“受限於結構形態、成本等原因，大部分機器人的感知能力會比無人駕駛汽車弱一些。”龐建新說。
而技術上智慧駕駛企業想做仿生機器人的挑戰在於，雖然目前企業對車輛的控制環節相對成熟，但由於只有四個車輪，現代汽車的一般採用阿克曼轉向機構（Ackermann steering），相比於更看重非結構化環境下移動魯棒性且關節動輒幾十個的機器人，目前的智慧駕駛企業還需在運動控制以及相應的工程化能力上花更多功夫。
特斯拉也看到了這一點，前文提到的特斯拉正在招聘的Tesla Bot相關崗位，也大多數與此相關。
車企做機器人的邏輯
經過多年的發展，根據應用場景看，機器人可被細分為工業機器人、服務機器人和特種機器人。而從移動方式看，機器人又主要被分為腿式機器人和輪式機器人。
就現有的自動駕駛技術而言，龐建新和盧彰緣都認為，相關的智慧駕駛企業更適合去做輪式機器人。
智慧汽車=智慧座艙+輪式機器人+智慧駕駛——某種程度上，智慧汽車可以被這麼籠統地形容。
確實，發展至今，在某些場景，移動機器人和智慧汽車的概念邊界也常常是模糊曖昧的。
高仙機器人CTO秦寶星曾在接受媒體採訪時表示，“如果你閉上眼睛想象一道光譜，這條光譜代表了整個移動機器人領域，光譜的紅外端是已經落地的家用掃地機器人，紫外端是場景極其複雜落地遙遙無期的L4/L5級別無人車，那麼中間寬廣的可見光區域則是中低速場景。”
他所說的中低速場景，有安防巡檢，有末端配送，有清潔環衛，有園區物流等等……無一不是目前移動機器人公司和智慧駕駛企業瞄準發展，準備施展拳腳、大有作為的廣闊市場所在。
腿式機器人也在逐步發展，比如波士頓動力的機器人Atlas目前已經掌握了跑酷能力，在此基礎上也開發了多款商業化的機器狗，試圖用作極限作業和應急搜救。
但受限於不成熟的技術和高昂的成本，近幾年腿式機器人始終不溫不火。“比如現在的AI技術，連基本上的互動都做不了，電池效能和控制技術也沒有明顯改善或提升。” 龐建新表示。
如果企業們試圖透過機器人在中短期內拓展現金流，並不會那麼順利。
因為機器人的商業化發展除了技術與產品層面的進步與成熟外，更重要的是場景剛需性的匹配和滿足。
盧彰緣同樣認為，服務機器人相對於工業機器人起步略晚，目前除了家用掃地機器人獲得快速起量外，其餘2B市場的服務機器人還處於場景摸索階段，疫情後的配送機器人獲得快速發展，屬於典型的催化效應，“像醫療機器人就屬於高技術壁壘、高客戶壁壘的領域，技術和成本都還是問題”。
至於車企紛紛涉水機器人市場的原因，獨立經濟學家、財經評論員則對新智駕解釋道：
汽車行業已是高度繁榮階段，傳統汽車呈現出過剩衰退局面，與此同時，網際網路和技術化公司也經歷了行業發展紅利，市場競爭激烈，因此傳統汽車有向智慧化、新能源化發展的衝動，網際網路技術公司也有向硬體發展的動力。
“智慧汽車、新能源汽車成為新舊行業的交集方向。汽車要造智慧機器人並不應感到意外，之後也會有更多汽車公司陸續跟進。”
幾名機器人行業從業者則對新智駕表示，特斯拉、小米、小鵬的機器人的噱頭大於實用性。
在小鵬的“小白龍”面市後，就有不少對其外觀設計、功能定位、價效比的吐槽，”小白龍“似乎很難找到合適的使用場景。
比如“小白龍”的定位是小朋友騎乘，這在室內比較可行，而一旦處於室外斜坡、臺階、草地、鬆散路面條件下，並負載了孩童，多關節協同演算法要想達到騎乘姿態的平衡應對、複雜路況下的導航就成了大問題。
另外，如果”小白龍“要應用於室外，必要的鐳射+視覺導航模組、跟隨模組、載重功能（大負載）配置高功率鋰電池、IP防護≥5，再加上語音互動模組、人臉識別等功能，售價也不會低於萬元。
“就問一下各位媽媽，有誰願花一萬買它放在家裡，只是給兒子女兒偶爾騎著玩的？平板車不香嗎？平衡車不香嗎？滑板不香嗎？”有人發出瞭如此靈魂質問。
總結
當然企業們涉足機器人的原因也要更具體來看，這涉及到不同公司的具體戰略規劃，也關乎自動駕駛技術的整體商業模式。
比如小鵬不僅有“小白龍”，它還在同時研發“飛行汽車”等，意在探索多種出行方式，打造汽車生態，再比如特斯拉則是因看到了下一個具有極大成長空間的市場而進入，而小米在智慧工廠之後，透過“鐵蛋”又一次展示了它的工業設計和製造能力的同時，也能進行技術儲備和人才吸引。
目前智慧駕駛汽車探索出兩種發展路徑，一是找夥伴，一是找場景，現在則可能有了第三種方向——將相關的技術應用到別的產品中，掃地機器人已經證明了可行性。
Tesla Bot也好，汽車機器人也罷，這些概念產品短期內實現量產的可能性不高，也面臨著重重挑戰，但它們的出現，確實讓我們看到了，未來汽車以及自動駕駛技術發展的一個新解題思路。
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