Coatue认为，AI机器人是一股颠覆性的力量，有望成为人类历史上最大的科技浪潮之一，值得高度重视。

　　这篇报告亮点很多，不仅细致分析了现阶段AI机器人面临的挑战，同时也对行业发展做出了合理展望，从投资的角度给出了专业意见。无论你是科技投资人、AI从业者、还是对机器人感兴趣的朋友，都值得一读。

　　1961年，第一台工业机器人诞生于GM，用于汽车生产流水线多年的发展，机器人的形态变得越来越多样，功能场景也丰富了起来，有扫地机器人、四足机器人、人型机器人等。

　　以工业机器人为例，每万名制造业员工对应机器人的数量从2013年的53台增长到2022年的151台，CAGR达到12%。

　　机器人公司普遍存在商业化困难的问题，加之前期资本开支巨大，22-23年大量机器人公司破产倒闭。

　　上一代机器人更多是执行某些单一任务的，比如扫地机器人只负责扫地，农业无人机只负责灌溉农田，工业机器人只负责机械焊接等。

　　但是随着AI泛化智能的涌现，下一代机器人有望成为“通用机器人”，胜任各式各样的任务与环境。

　　正如大语言模型让语言推理成为现实，空间大模型有望打破第四面墙，让AI真正理解物理世界，从而与之交互。

　　对比不同模态下的最大数据集，文本模态约15T tokens，图片模态有6B图文配对数据，视频模态有2.6B视听特征数据。

　　然而机器人模态只有240万个数据片段，相比其他模态而言，数据积累远远不够。

　　既然数据是机器人发展的核心瓶颈，那么有什么方法可以快速积累机器人训练数据呢？

　　顾名思义，由实验人员操作机械手柄，远程控制机器人做出相同动作，以此来积累数据。

　　仿真可能是目前最有可能做到规模化数据生成的路径，背后需要巨大的算力支持。

　　过去一年中，Azure云平台上的A100显卡租赁价格从6美金/小时下降到1.5美金/小时，降幅达到75%。

　　硬件成本同样在快速降低，20年L3 LiDAR传感器的成本在7400美金左右，现在已经腰斩到3200美金。

　　Coatue认为26-27年人型机器人的成本就会降低到人类平均薪酬以下，这无疑会对全球劳动力市场造成重大冲击。

　　比如宇树的H1机器人行走速度达到3.3米/秒，而人类平均行走速度只有1.42米/秒。

　　无人驾驶汽车从L1到L2花了大约20年，而从L2到现在的L4只用了不到10年。

　　大模型发展如火如荼，大家都在期待着机器人领域迎来自己的“ChatGPT时刻”。

　　纵观过去20年，真正称得上科技领域的“WOW!时刻”的只有三次，分别是07年的iPhone、22年的ChatGPT、以及24年的无人驾驶。

　　首先，它们都在day 1带来了激动人心的use case，并通过口耳相传形成病毒式传播。

　　其次，应用成本达到拐点，使得技术能够向市场大众普及，构成正向的商业模型。

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　　Coatue预测，机器人并不会迎来所谓的“ChatGPT时刻”，因为它尚不具备以上几点特征。

　　相反，Coatue认为机器人的普及，会经历由浅入深的三个阶段，走出一条独特的发展路径。

　　，指消费者直接享受机器人提供的服务，而非自己拥有机器人，类似B2B2C的模式。比如你在咖啡厅享用一杯机器人拉花的咖啡，就属于这个阶段。

　　对于家庭人型机器人，能力成长路径依次为：扫地 - 做饭 - 管家- 保姆。

　　对于户外人型机器人，应用场景成长路径依次为：仓库 - 门店 - 消防- 手术。

　　围绕AI机器人，一个完整的生态圈正在形成，包括机器人开发工具、机器人训练数据集、机器人运维、空间大模型、机器人生产制造等。

　　Neuralink的脑机接口、SpaceX的卫星通信、Tesla的无人驾驶、xAI的大语言模型、Optimus的人型机器人，马斯克的这盘大棋正在逐渐浮出水面，越来越清晰。

　　作为AI时代极少数拥有机器人全栈能力的公司，Optimus的发展值得期待。

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