从汽车行业的发展看具身智能落地的节奏

从汽车行业的发展看具身智能落地的节奏

从蒸汽机到内燃机，从手工制造到流水线生产，汽车工业经历了近300年的创新与变革。如今，具身智能正站在相似的起点上，面临着数据获取、规模化生产等挑战。本文将通过对比汽车工业的发展历程，探讨具身智能落地的可能路径。

300年汽车史：艰难创新突到全球普及

从1712年纽科门发明的蒸汽机，到1896年福特T型车，汽车工业的发展历程跨越了184年。法国人居纽于1769年制造了世界上第一辆蒸汽驱动的三轮汽车“卡布奥雷”，虽然速度只有3.5千米每小时，但这一尝试与第一次工业革命共振，为后续发展奠定了基础。

蒸汽汽车无法发展的根本原因在于能量转化效率过低。1866年，德国工程师奥托成功试制出划时代意义的立式四冲程内燃机。此后，汽车行业加速发展，1885年，德国人本茨研制成功世界上第一辆汽车。1914年后，汽车工业进入快车道，客户需求多样化催生了细分品牌，汽车原材料的演变推动了新技术的发展。

流水线生产是汽车工业发展的重要里程碑。福特T型车在1927年停产前共售出1500万辆，这是T型车和流水线生产共同创造的辉煌，也奠定了美国汽车工业的基础。随着人们生活水平的提高，结合碳中和意识的兴起，以及自动驾驶的智能化趋势，电动车产业迎来了发展机遇。

具身智能：30年的风起云涌，落地之路需你我同行

回顾汽车早期发展历史，汽车之所以能进入千家万户，解决了两个核心问题：能否产生价值，能否规模化生产和制造。具身智能可能也绕不开这两个核心问题，但解决的顺序可能稍有不同。具身智能从一开始就蕴含了智能的概念，这与早期汽车工业发展初期有很大不同。

从学术发展来看，具身智能的研究可以追溯到1991年罗德尼·布鲁克斯提出的“没有表征的智能”概念，以及1999年罗尔夫·普费弗和克里斯蒂安·谢尔提出的具身认知理论。2012年基于深度卷积神经网络的AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中的突破，以及2020年OpenAI发布的GPT-3模型，都为具身智能的发展奠定了基础。

对于具身智能行业来说，数据获取是关键。现阶段，行业在数据获取路径上存在分歧，有的坚持合成数据路线，有的坚持真实数据路线，也有的采用混合路线。合成数据可以快速获得大量数据，但在高度真实交互场景中，仿真环境往往无法满足需求。真实数据在理解环境和应对新应用场景时的作用无可替代。

不管获取数据的路线如何，有一点是明确的：大语言模型中的规模效应，在具身智能领域也一样有效。具身智能的核心问题不是数据的路线问题，而是数据的数量与质量的问题。现阶段，行业需要解决的是如何让不同构型的机器人能被使用起来，证明其“可用性”。

在数据管理方面，当数据量达到一定规模时，如何与算力进行匹配成为重要问题。软件生态与硬件的结合也是提升具身智能能力的关键挑战。机器人缺乏统一的操作系统和标准化软件开发工具链，算法成熟度不高，软硬件解耦难题等都需要解决。

一个新行业在发展的过程中，仁人志士怀揣热情，挥洒热血，一定能将行业的边界往前推进。刻行时空也希望能与诸位一起共创，解决行业的一些疑难杂症。基于自动驾驶的行业经验和大数据领域的经验，刻行时空已经在和一些行业客户共创最小数据飞轮方案，希望能快速的降低数据采集成本，将机器人的智能往前推进一大步。