在年初備受矚目的CES 2025展會上，智能硬件產(chǎn)品以盛大的姿態(tài)拉開了今年的帷幕，眾多創(chuàng)新的智能產(chǎn)品在AI技術(shù)的推動下，展現(xiàn)出了豐富多樣的應(yīng)用前景。盡管AI的發(fā)展之路仍然漫長，但從云端到終端的發(fā)展趨勢已經(jīng)愈發(fā)明確，智能硬件領(lǐng)域在2025年迎來了屬于AI的下半場。

在眾多智能硬件產(chǎn)品中，機(jī)器人無疑是最具代表性的存在，尤其是人形機(jī)器人，成為了展會上最耀眼的科技明星。英偉達(dá)演講期間，14款機(jī)器人組成的“人形機(jī)器人軍團(tuán)”震撼登場，英偉達(dá)CEO黃仁勛的那句“通用機(jī)器人的ChatGPT時刻即將到來”更是令人印象深刻。

回顧人形機(jī)器人的發(fā)展歷程，可以發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)逐漸從底層軟硬件背后走向前臺，成為推動機(jī)器人性能革新的關(guān)鍵力量。如今，人形機(jī)器人的宣傳重點已經(jīng)不約而同地聚焦于AI。

AI的發(fā)展已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，它正在不斷改變?nèi)祟惖纳?，并將繼續(xù)帶來深遠(yuǎn)變革。在智能硬件領(lǐng)域，機(jī)器人與AI的結(jié)合尤為緊密，這種結(jié)合加速了機(jī)器人向?qū)嶋H應(yīng)用邁進(jìn)的步伐。

作為人形機(jī)器人的引領(lǐng)者，特斯拉的Optimus備受矚目。馬斯克已經(jīng)明確表示，特斯拉的未來將押注在Optimus機(jī)器人上。特斯拉計劃在2025年制造數(shù)千臺人形機(jī)器人，并在2026年將產(chǎn)量增加10倍，目標(biāo)達(dá)到5萬至10萬臺，未來或每年產(chǎn)量翻10倍。

除了人形機(jī)器人，消費(fèi)級智能機(jī)器人產(chǎn)品也開始嶄露頭角。陪伴機(jī)器人、清潔機(jī)器人、商業(yè)服務(wù)機(jī)器人等智能化產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，特別是AI陪伴機(jī)器人的創(chuàng)新，為AI機(jī)器人玩具這一新賽道注入了活力。

英偉達(dá)提出的AI技術(shù)進(jìn)化路徑顯示，AI正在從感知AI向生成式AI、代理型AI演進(jìn)，最終將實現(xiàn)具備傳感與執(zhí)行功能的物理型AI。在這一終極形態(tài)下，任何能夠感知并執(zhí)行操作的設(shè)備都將被視為機(jī)器人，并由AI賦能釋放其應(yīng)用潛力。

在智能化下半場，機(jī)器人與模型的融合創(chuàng)新成為產(chǎn)業(yè)鏈推進(jìn)的重點方向。近期，多款人形機(jī)器人紛紛亮相，展示了多模態(tài)AI大模型在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用成果。例如，阿加犀攜手高通發(fā)布的“通天曉”人形機(jī)器人，就是基于終端側(cè)生成式AI的具身智能解決方案。

此外，銀河通用發(fā)布的Galbot G1輪式人形機(jī)器人也搭載了具身抓取基礎(chǔ)大模型。這些機(jī)器人通過仿真合成數(shù)據(jù)自研合成千萬級的場景數(shù)據(jù)以及海量抓取和導(dǎo)航數(shù)據(jù)，掌握了泛化閉環(huán)抓取能力，實現(xiàn)了基礎(chǔ)的感知操作模型。

不僅僅是2B類機(jī)器人，在消費(fèi)類機(jī)器人產(chǎn)品上，這一趨勢同樣發(fā)展迅速。大象機(jī)器人開發(fā)的陪伴類機(jī)器人、TCL推出的分體式智能家居陪伴機(jī)器人Ai Me以及云鯨智能推出的逍遙系列清潔機(jī)器人等，都通過搭載AI大模型實現(xiàn)了多模態(tài)的自然交互和智能功能。

這些創(chuàng)新的實體終端設(shè)備開始搭載AI技術(shù)來迭代功能，在終端設(shè)備與終端側(cè)AI的深度融合下，未來手機(jī)、PC、家電、汽車等設(shè)備未嘗不是另一種形態(tài)的機(jī)器人。這些實體的智能終端正是物理AI愿景的體現(xiàn)。

為了實現(xiàn)物理AI的愿景，世界基礎(chǔ)模型的建立與應(yīng)用顯得尤為重要。以NVIDIA發(fā)布的Cosmos世界基礎(chǔ)模型為代表，它通過生成式物理仿真捕捉現(xiàn)實世界時空四維鏡像，從而獲取大量的物理數(shù)據(jù)。這些合成數(shù)據(jù)為機(jī)器人模型提供了豐富的訓(xùn)練資源，有助于實現(xiàn)具身智能。

當(dāng)然，實現(xiàn)真正意義上的物理AI還需要更多的計算能力和海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。但不可否認(rèn)的是，隨著世界模型與端側(cè)模型的不斷發(fā)展以及基礎(chǔ)硬件性能的提升，物理AI時代正在慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實。在物理AI的賦能下，“以機(jī)器人為代表的終端物理設(shè)備”將具備更強(qiáng)的自我適應(yīng)和深度決策能力，在真實世界中展現(xiàn)出更強(qiáng)的動手與動腦能力。而這些設(shè)備的外形設(shè)計也將更加多樣化，以適應(yīng)不同任務(wù)的需求。