作者| 金旺

欄目| 機器人新紀元

2018年，在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司快速對外擴張版圖進程中，一個名為朝夕日歷的產(chǎn)品出現(xiàn)在了某互聯(lián)網(wǎng)大廠的版圖中，這是一款智能日程管理工具型APP，早年間曾因“早起打卡”功能火爆一時。

不過，“早起打卡”并不是這款產(chǎn)品最初的設想。

程昊和他的團隊是這款產(chǎn)品的創(chuàng)造者，他畢業(yè)于清華大學自動化系，是典型的機器人科班出身。

程昊告訴科技行者：

“我從小就喜歡機器人，高考時，清華大學去我們學校招生，我問來招生的老師，清華大學哪個系是做機器人的，他們告訴我，自動化系是做機器人的，于是我報考了清華大學自動化系。

等到了清華大學，我又問，哪個實驗室是做機器人的，后來知道了趙明國教授的機器人實驗室，我就在本科加入了實驗室做機器人踢足球。”

至于后來創(chuàng)業(yè)做的朝夕日歷，其實也藏著程昊對于機器人的“徐徐圖之”。

程昊說，”當時朝夕日歷的產(chǎn)品定義其實是智能時間助理，它雖然不是機器人，但會是未來機器人大腦的一部分。“

實際上，在創(chuàng)業(yè)做朝夕日歷時，程昊做過一個“三步走”的商業(yè)計劃——先做日程助理，再做通用智能助理，最后做機器人大腦。

雖然朝夕日歷最終沒有按照程昊最初的規(guī)劃發(fā)展下來，不過，在2022年，當馬斯克發(fā)布特斯拉人形機器人、在OpenAI的ChatGPT面世后，程昊下定決心重回機器人賽道，做自己的人形機器人。

于是，2023年，一支清華系人形機器人團隊——加速進化開始闖入江湖。

01 創(chuàng)業(yè)團隊，一定要搶跑

我們見到程昊時，他剛從RoboCup 2024回來不久，和十年前作為參賽者奔赴賽場不同的是，這次，他是作為清華大學火神隊贊助參加的這次大賽。

清華大學火神隊，作為中國最頂尖的機器人“足球隊”，在被視為機器人“世界杯”的RoboCup大賽中，多次位列三甲，程昊作為曾經(jīng)的清華大學火神隊隊長，也曾帶隊參加過RoboCup。

彼時，人形機器人的關節(jié)還依賴于基于位控的小型舵機，負載能力有限，再加上主控系統(tǒng)算力不足，跑不了復雜算法，面對復雜環(huán)境和不同路面時，人形機器人的運動能力就顯得有些捉襟見肘。

更重要的是，當時的視覺算法都還是基于OpenCV框架，令程昊印象深刻的是，為了能夠讓人形機器人踢足球，他們當時需要寫很多代碼，而如果要將人形機器人應用到其他場景，則又需要從頭開始寫大量代碼。

程昊當時就在想，如果這樣的人形機器人要應用到工業(yè)，乃至家庭場景中，需要編寫的代碼量一定是極為龐大的，這樣的人形機器人顯然不具備落地的可能性。

這也是機器人科班出身的程昊，雖然有著做人形機器人的夢想，但在畢業(yè)后依然選擇了遠赴美國，在亞馬遜從人工智能研發(fā)工程師做起的原因。

這之后的十年里，程昊又輾轉創(chuàng)業(yè)朝夕日歷、進入互聯(lián)網(wǎng)大廠，一直在人工智能領域摸爬滾打。

從關注技術本身到關注產(chǎn)品體驗、關注產(chǎn)品商業(yè)化，再到大型團隊管理，冥冥之中，程昊的這些經(jīng)歷似乎都在為另一次創(chuàng)業(yè)做準備，一次真正從人工智能技術跨越到人形機器人這一他夢寐以求的領域。

十年之后，當馬斯克發(fā)布人形機器人、OpenAI發(fā)布ChatGPT后，人形機器人熱潮終于來臨時，程昊找到趙明國教授，他想從這位曾經(jīng)的授業(yè)恩師這里找到一個答案，一個他思考了很久的問題的答案：

這波機會是不是必須入局？如果現(xiàn)在不入局是不是就晚了？

最后師生二人討論的結果是，這波熱潮一定不會讓人形機器人“起飛”，但現(xiàn)在不入局的話，很可能就沒機會了。

為什么現(xiàn)在不入局就沒機會了？

程昊以新能源汽車為例，向科技行者進行了分析：

“蔚小理”都是2014-2015年組建的團隊，但新能源汽車真正迎來市場爆發(fā)卻是在2020年，在這之前，國內(nèi)新能源汽車市場很長一段時間都屬小眾市場，鮮有人問津。

但是如果不是從2015年就開始入局，除非華為小米這樣體量的公司，創(chuàng)業(yè)團隊要想在2020年進入新能源市場，已經(jīng)不再有機會。

“創(chuàng)業(yè)團隊一定要搶跑，這是創(chuàng)業(yè)團隊唯一的機會。”

那么，為什么又說這波熱潮不會讓人形機器人“起飛”？

這源于他們對于人形機器人相關技術的另一個判斷。

02 程昊的TPMF方法論

今年的RoboCup 2024在荷蘭埃因霍溫舉辦，程昊再次來到現(xiàn)場。

令程昊印象最深的是，之前“成人組”人形機器人足球賽中，各參賽組的人形機器人在比賽過程中總是摔倒，很難說有什么觀賞性，但這次他看到，參賽的幾支強隊的人形機器人整體水平得到了極大的提升——移動速度已經(jīng)很快，射門球速也很快，隊伍之間都有互相進球，比賽的觀賞性由此也得到了大幅提升。

人形機器人足球賽觀賞性的提升，正是得益于這些年人形機器人相關技術的全面提升，這也是程昊在2023年決心再次創(chuàng)業(yè)做人形機器人的原因。

當再次創(chuàng)業(yè)做人形機器人時，程昊對技術、產(chǎn)品、商業(yè)化已經(jīng)有了一套自己的方法論，他將之總結為TPMF，Technology Product Market Fit。

他認為，人形機器人產(chǎn)業(yè)一定是一個多輪迭代、螺旋上升的過程，在這個過程中，每一輪迭代都將是技術發(fā)展到一定程度，會先形成一個產(chǎn)品，產(chǎn)品再到市場中找到相匹配的市場，然后再進一步推動技術進行迭代。

在程昊看來，現(xiàn)在的人形機器人剛好趕上第一輪迭代機會。

在這次機會中，過去幾年四足機器人和協(xié)作機械臂的廣泛應用，以及大模型、力控關節(jié)和基于力控關節(jié)算法的初步成熟，尤其是基于強化學習的運動控制算法在四足機器人上的跑通，業(yè)界普遍認為，強化學習在人形機器人上跑通已經(jīng)是一個確定性很強的事。

這時，人形機器人要完成第一輪技術迭代，就只差最后一塊拼圖——大腦。

通用，是人形機器人與生俱來的特性，但在上一個技術周期中，人形機器人每做一件事，都需要軟件工程師編寫大量代碼，即便是同一類任務，一旦換了一個環(huán)境，就有大量的代碼需要重寫。

由于通用的大腦的缺失，使得當時幾乎看不到實現(xiàn)通用人形機器人的希望。

大模型的出現(xiàn)，成了扭轉局面的關鍵。

“當你和大模型聊天時，你會發(fā)現(xiàn)，你說什么，他都能和你聊兩句，雖然聊得可能還不夠好，但讓我們看到了實現(xiàn)人形機器人通用性的可能性。”

更重要的是，強化學習算法在機器人上的應用，已經(jīng)能夠將人形機器人單項能力做得很不錯。

例如，在WRC 2024上，加速進化現(xiàn)場展示了這樣一個DEMO：

在加速進化的人形機器人面前放幾個不同顏色的球，工程師告訴機器人將紅色的球拋到場內(nèi)，人形機器人就可以自己識別出紅色球，并將球拋出。

程昊告訴我們，“在這套動作背后，以往是通過寫大量代碼，通過if else語句進行識別的，現(xiàn)在只需要將這個問題拋給大模型，再通過思維鏈讓機器人做選擇，機器人就能完成這項任務。”

這樣的技術，讓構建機器人通用大腦成為可能。

不過，程昊依然認為，即便是這樣的技術突破，TPMF第一輪技術迭代中的“T”依然沒有完全ready，要將這樣的技術在人形機器人上成熟應用，依然有很長的路要走。

03 產(chǎn)品飛輪，開始加速

在和趙明國教授得出“必須入局”這個結論后，程昊迅速行動起來，先是從清華大學的師兄弟中快速拉起一支硬件團隊，之后又從互聯(lián)網(wǎng)大廠中找來了幾位軟件專家，這就有了現(xiàn)在的加速進化。

加速進化成立于2023年8月，第一個人形機器人項目于當月立項，而團隊完成第一款人形機器人的研發(fā)，僅僅用了兩個月。

在這之后，加速進化的人形機器人幾乎在以每兩個月迭代一代產(chǎn)品的速度，快速迭代著他們的產(chǎn)品。

尤其在波士頓動力官宣Atlas轉向電驅、并以驚人的靈活性從地面站起來后，加速進化二代人形機器人BR002僅用三天就復現(xiàn)了波士頓動力Atlas動作，產(chǎn)品研發(fā)速度之快超乎想象。

實際上，加速進化的產(chǎn)品研發(fā)速度，也代表了國內(nèi)這波人形機器人創(chuàng)業(yè)團隊的產(chǎn)品迭代速度。

之所以大家的人形機器人能夠如此快速成型，程昊認為最重要有兩方面原因：

第一，基礎零部件的成熟。

尤其是機器人開源力量的快速發(fā)展，降低了機器人產(chǎn)品研發(fā)的門檻，人形機器人構型接下來將會逐漸收斂。

第二，強化學習在運動控制算法上的應用。

強化學習在人形機器人領域應用之前，基于WPC、MPC的運動控制算法需要研發(fā)人員親自去推導公式、計算每個關節(jié)具體該如何運動，應用強化學習后，只要設定好獎懲機制，機器人就可以自己在仿真環(huán)境中訓練出結果。

不過，程昊告訴科技行者，“即便現(xiàn)在大家產(chǎn)品研發(fā)速度都很快，要真正做好一款人形機器人產(chǎn)品，依然需要花大量時間來打磨，這其中不只是由單純技術導向，甚至還有企業(yè)戰(zhàn)略、商業(yè)模式。”

對此，程昊以智能手機的發(fā)展為例解釋稱：

“智能手機發(fā)展早期階段，市面上品牌林立，即便是一個全新的團隊，也可以直接套用華強北的方案快速做出一款智能手機，但這些手機無論是在產(chǎn)品穩(wěn)定性、系統(tǒng)更新上，還是在軟件生態(tài)、售后服務上，體驗往往不佳。

隨著市場慢慢成熟，手機品牌越來越少，也才有了現(xiàn)在的手機市場格局。”

程昊和他的團隊在做人形機器人產(chǎn)品研發(fā)過程中，很多技術和關鍵部件是一脈相承的，例如BR001和BR002在腿部構型上是完全一樣的，只是針對在實際測試場景中出現(xiàn)的問題進行了相應的技術迭代。

在加速進化當下的商業(yè)規(guī)劃中，目標市場依然是科研市場，更具體來說，是做足球機器人。

這既是加速進化團隊所擅長的領域，也是程昊的一個判斷。

人形機器人在場上踢足球、找足球會涉及到眼睛和腿部的配合，同時也涉及到大腦的準確決策，人形機器人在倉庫里做搬運工作，也會涉及到手眼腦的配合，二者其實有著很高的相似度。

實際上，在現(xiàn)階段研發(fā)人形機器人過程中，除了考慮動作完成度外，程昊和他的團隊考慮最多的問題是，他們的機器人是否耐摔，如果真摔壞了需要怎樣的售后服務去支持。

程昊告訴我們，“通過這一年來的技術迭代，加速進化第三代人形機器人在動作完成度上越來越高，已經(jīng)可以作為一款產(chǎn)品提供給開發(fā)者。”

04 人形機器人進入啟蒙期

2024年，當人形機器人繼續(xù)火爆全球、越來越多團隊涌入這一賽道時，商業(yè)化也就成了必須考慮的問題。

這時，制造業(yè)場景是最多被提及的人形機器人落地場景，也一度被視為人形機器人的標桿場景來廣泛傳播。

程昊認為，“人形機器人最先得到應用的市場不會是制造業(yè)，也不會是家庭。”

這是因為前文提到的，現(xiàn)在人形機器人的技術成熟度還不足以支撐它做如此復雜的工作。

不過，他告訴我們，現(xiàn)在大家在制造業(yè)場景做DEMO、做推廣有點類似上個世紀70年代PC針對家庭場景做DEMO、拍廣告。

當時PC的主流受眾還是科研機構、學校機房，是學習編程、認為計算機是未來趨勢的人，但進入企業(yè)、進入家庭是PC更廣泛的應用市場，需要讓大家意識到PC的前景。

人形機器人的終極目標一定是進入工廠和家庭，不過，在這之前，足球機器人會是一個中間商業(yè)地帶，也是相信人形機器人未來的開發(fā)者最關注的一個領域，加速進化現(xiàn)階段瞄準的正是這一市場。

在這次創(chuàng)業(yè)之前，程昊研讀了自70年代以來的計算機發(fā)展歷史，他告訴我們，“人形機器人的進化過程將會和計算機的發(fā)展有很多相似之處，計算機最先進入科研領域時，沒有人會覺得個人乃至家庭需要PC，但互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，成就了PC。”

“類比PC的發(fā)展歷程，現(xiàn)在的人形機器人依然處于70年代早期的計算機啟蒙階段，我們還沒有看到什么會是人形機器人的互聯(lián)網(wǎng)，但人形機器人的互聯(lián)網(wǎng)時代終究會到來。”

至于人形機器人何時能夠進入家庭，程昊認為，“當人形機器人能夠在不傷到人類的情況下，可以和一個普通的人類足球隊踢完一場足球賽，還能贏得比賽，那時的人形機器人就可以進入家庭了。”

這個時間，或許是2030年。