近日，一家成立于2023年5月的公司——銀河通用，最新宣布完成天使輪融資，共計7億元，投資方包括美團點評戰(zhàn)投、北汽產(chǎn)投、商湯國香基金、訊飛基金。此前，啟明創(chuàng)投、藍馳創(chuàng)投、經(jīng)緯創(chuàng)投、源碼資本、IDG資本、光源資本等也參與了早期投資。

銀河通用所處的具身智能賽道，近來一筆筆融資正在涌現(xiàn)，比如，

1月份，人形機器人公司星動紀元宣布完成超億元天使輪融資；

2月份，宇樹科技宣布完成近10億元B2輪融資；

3月份，成立于2023年2月的智元機器人已拿下6輪融資，公司估值達70億元；

5月份，跨維智能完成由聯(lián)想創(chuàng)投領投的戰(zhàn)略輪融資；

5月份，逐際動力也宣布完成新一輪戰(zhàn)略融資；

最近一個月，斯帝爾宣布獲得近億元A輪融資；

而更早之前，帕西尼感知科技、達闥機器人、傅利葉智能、樂森機器人等也紛紛宣布了融資。

其實，除了融資以外，具身智能這個賽道還跑出一個超級IPO。2023年12月，優(yōu)必選正式登陸港股，成為“人形機器人第一股”。作為具身智能的終極形態(tài)，人形機器人火爆，如今優(yōu)必選市值已660億港元。

毫無疑問，具身智能成了當下最激動人心的科技賽道之一。

具身智能賽道爆火，離不開AI大模型的橫空出世

所謂具身智能，是指一種智能系統(tǒng)或機器，能夠通過感知和交互與環(huán)境進行實時互動通常具備感知、認知、決策和行動的能力，被視為AI的終極形態(tài)。

得益于近兩年來AI的爆發(fā)，機器人有了“大腦”，具身智能市場充滿著想象空間。據(jù)Markets and Markets預測，2023年全球具身智能市場規(guī)模為18億美元，預計2028年將達到138億美元。

那么，為何具身智能會突然爆火？這一切都離不開AI大模型的橫空出世。搭配了AI大模型的具身智能機器人，則猶如擁有了一個超強“大腦”，在理解力、連續(xù)決策力、人機交互能力等方面均有重大突破，即能夠理解外界的聲音、視頻、文本等多模態(tài)信息，進一步分析任務、進行決策、分解步驟執(zhí)行，從而與人類及現(xiàn)實環(huán)境形成高效、自然的互動。

關于AI大模型，《2024年中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新白皮書》這么說

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了3個階段，大模型將人工智能的關注點從感知智能轉向生成式內(nèi)容，解決了以前技術無法解決的問題。

當前正處于第三個階段——大模型時代。其起源是2017年谷歌發(fā)表的一篇論文《Attention Is All You need》，里面提出了革命性的Transformer深度神經(jīng)網(wǎng)絡，一舉將深度學習的模型參數(shù)提高到了上億級別，并且在之后的迭代發(fā)展中，模型參數(shù)被逐步提升到了幾十億、幾百億甚至幾千億，意味著模型的復雜程度和學習能力逐步提高，越來越有接近人的表現(xiàn)。

也就是說，大模型產(chǎn)品并非采用上個時代模型參數(shù)受限的CNN、RNN架構，而是借助Transformer另起爐灶，達到了一種類似“小孩開竅”的「涌現(xiàn)」現(xiàn)象——當模型突破某個規(guī)模時，能力水平直線上升。這也就是技術積累到一定程度后，近年我們尤其覺得AI能做的事情更多了，并且效果更好，比如文本生成、語言理解、知識對話、邏輯推理等等。

無論是Sora、Suno V3、Kimi還是ChatGPT，它們都是基于AI大模型的變革性的、軟件形態(tài)的生產(chǎn)效率工具，屬于生成式AI的范疇。適用的行業(yè)并非是單純的互聯(lián)網(wǎng)或移動互聯(lián)網(wǎng)，而是一個個正在生成內(nèi)容并且早有固化知識庫的行業(yè)，無論內(nèi)容形態(tài)是文字、圖像、視頻或者其他。

那么同樣的，物聯(lián)網(wǎng)場景里有內(nèi)容產(chǎn)生的地方，比如說跟人有反復交互的產(chǎn)品類型，不管是語言還是圖像形式，大模型就會有突出的應用價值。

物聯(lián)網(wǎng)大模型產(chǎn)業(yè)格局及運營方式

由于Transformer是一項新技術，無論是傳統(tǒng)玩家還是新興企業(yè)都處在接近的起跑線，業(yè)界參與大模型的玩家就非常多、類型非常廣，各方都希望通過大模型抓住新一輪產(chǎn)業(yè)機會。但業(yè)內(nèi)對大模型、生成式AI也有清醒的認知。

首先，生成式AI很難完全取代人類，更強調對智力工作進行替代或加強，衡量標準可以是對人類工作的替代率達到10%還是20%甚至30%、40%，但無論如何，更高要求的工作可能還需人類完成；其次，大模型能力可分為知識、推理、執(zhí)行三層結構，現(xiàn)在很多生產(chǎn)力工具解決的是知識層的問題，推理層還鮮少進入，執(zhí)行層的想象空間最大；另外，有些大模型的商業(yè)化可能是形成標準化的產(chǎn)品，但也有些大模型商業(yè)模式是“產(chǎn)品+服務”，其服務階段要完成對企業(yè)業(yè)務的咨詢、對數(shù)據(jù)的理解、對模型的訓練/部署/調優(yōu)等工作，實現(xiàn)起來更加復雜。

這也是為什么，除了存在追逐熱點的一批企業(yè)，也存在另一批直白表達對生成式AI保持觀望的公司，相比于成為技術的創(chuàng)新者，行業(yè)中的大多數(shù)應該在等待著成熟的AI應用，為真正的核心業(yè)務發(fā)展帶來增益。至于在AI浪潮中受益最早并且最大的公司，極有可能是英偉達。因為大模型的技術壁壘在于數(shù)據(jù)、算力和算法，而英偉達可稱為是全球算力市場金字塔尖的企業(yè)。

細化到物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大模型行業(yè)也還處在早期階段，從技術到產(chǎn)品、從產(chǎn)品到市場還有一段過程，計劃將大模型產(chǎn)品廣泛落地到物聯(lián)網(wǎng)細分行業(yè)可能也需要時間。

而且大模型行業(yè)發(fā)展到最后，通用模型可能只會剩下幾個，但是在垂直行業(yè)領域，面向不同的數(shù)據(jù)基礎會存在很多的領域模型。其中領域模型與通用模型的區(qū)別，就好像專科醫(yī)生與普科大夫，?？漆t(yī)生勢必在專業(yè)領域里能力更強，并且會有非常多類型的?？漆t(yī)生。

物聯(lián)網(wǎng)大模型發(fā)展趨勢

從產(chǎn)品角度來看，大模型就是一個軟件形態(tài)的生產(chǎn)效率工具，把它用上去了，工作效率有望大幅提升。從更產(chǎn)業(yè)化的角度來說，市面上好多需求都是由新技術來驅動的，因為沒有新技術，用戶沒有替換的動力。大模型就是一項新技術。

比如現(xiàn)在一些品牌在醞釀、研發(fā)大模型手機，原因是用戶換機的意愿已經(jīng)大幅降低，當未來大模型手機產(chǎn)品出來并且切中用戶痛點、爽點的時候，那就會驅動整個行業(yè)都用上大模型。

物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也與此相似，大模型技術具有非常大的發(fā)展空間，比如未來多模態(tài)產(chǎn)品會出來，到時不止覆蓋語言，也會覆蓋圖像類應用，這些產(chǎn)品也將逐步應用在設備邊緣端、機器人等領域。

更多精彩內(nèi)容，請參見《2024年中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新白皮書》完整版。