近日，一家成立于2023年5月的公司——银河通用，最新宣布完成天使轮融资，共计7亿元，投资方包括美团点评战投、北汽产投、商汤国香基金、讯飞基金。此前，启明创投、蓝驰创投、经纬创投、源码资本、IDG资本、光源资本等也参与了早期投资。

银河通用所处的具身智能赛道，近来一笔笔融资正在涌现，比如，

1月份，人形机器人公司星动纪元宣布完成超亿元天使轮融资；

2月份，宇树科技宣布完成近10亿元B2轮融资；

3月份，成立于2023年2月的智元机器人已拿下6轮融资，公司估值达70亿元；

5月份，跨维智能完成由联想创投领投的战略轮融资；

5月份，逐际动力也宣布完成新一轮战略融资；

最近一个月，斯帝尔宣布获得近亿元A轮融资；

而更早之前，帕西尼感知科技、达闼机器人、傅利叶智能、乐森机器人等也纷纷宣布了融资。

其实，除了融资以外，具身智能这个赛道还跑出一个超级IPO。2023年12月，优必选正式登陆港股，成为“人形机器人第一股”。作为具身智能的终极形态，人形机器人火爆，如今优必选市值已660亿港元。

毫无疑问，具身智能成了当下最激动人心的科技赛道之一。

具身智能赛道爆火，离不开AI大模型的横空出世

所谓具身智能，是指一种智能系统或机器，能够通过感知和交互与环境进行实时互动通常具备感知、认知、决策和行动的能力，被视为AI的终极形态。

得益于近两年来AI的爆发，机器人有了“大脑”，具身智能市场充满着想象空间。据Markets and Markets预测，2023年全球具身智能市场规模为18亿美元，预计2028年将达到138亿美元。

那么，为何具身智能会突然爆火？这一切都离不开AI大模型的横空出世。搭配了AI大模型的具身智能机器人，则犹如拥有了一个超强“大脑”，在理解力、连续决策力、人机交互能力等方面均有重大突破，即能够理解外界的声音、视频、文本等多模态信息，进一步分析任务、进行决策、分解步骤执行，从而与人类及现实环境形成高效、自然的互动。

关于AI大模型，《2024年中国物联网产业创新白皮书》这么说

人工智能的发展经历了3个阶段，大模型将人工智能的关注点从感知智能转向生成式内容，解决了以前技术无法解决的问题。

当前正处于第三个阶段——大模型时代。其起源是2017年谷歌发表的一篇论文《Attention Is All You need》，里面提出了革命性的Transformer深度神经网络，一举将深度学习的模型参数提高到了上亿级别，并且在之后的迭代发展中，模型参数被逐步提升到了几十亿、几百亿甚至几千亿，意味着模型的复杂程度和学习能力逐步提高，越来越有接近人的表现。

也就是说，大模型产品并非采用上个时代模型参数受限的CNN、RNN架构，而是借助Transformer另起炉灶，达到了一种类似“小孩开窍”的「涌现」现象——当模型突破某个规模时，能力水平直线上升。这也就是技术积累到一定程度后，近年我们尤其觉得AI能做的事情更多了，并且效果更好，比如文本生成、语言理解、知识对话、逻辑推理等等。

无论是Sora、Suno V3、Kimi还是ChatGPT，它们都是基于AI大模型的变革性的、软件形态的生产效率工具，属于生成式AI的范畴。适用的行业并非是单纯的互联网或移动互联网，而是一个个正在生成内容并且早有固化知识库的行业，无论内容形态是文字、图像、视频或者其他。

那么同样的，物联网场景里有内容产生的地方，比如说跟人有反复交互的产品类型，不管是语言还是图像形式，大模型就会有突出的应用价值。

物联网大模型产业格局及运营方式

由于Transformer是一项新技术，无论是传统玩家还是新兴企业都处在接近的起跑线，业界参与大模型的玩家就非常多、类型非常广，各方都希望通过大模型抓住新一轮产业机会。但业内对大模型、生成式AI也有清醒的认知。

首先，生成式AI很难完全取代人类，更强调对智力工作进行替代或加强，衡量标准可以是对人类工作的替代率达到10%还是20%甚至30%、40%，但无论如何，更高要求的工作可能还需人类完成；其次，大模型能力可分为知识、推理、执行三层结构，现在很多生产力工具解决的是知识层的问题，推理层还鲜少进入，执行层的想象空间最大；另外，有些大模型的商业化可能是形成标准化的产品，但也有些大模型商业模式是“产品+服务”，其服务阶段要完成对企业业务的咨询、对数据的理解、对模型的训练/部署/调优等工作，实现起来更加复杂。

这也是为什么，除了存在追逐热点的一批企业，也存在另一批直白表达对生成式AI保持观望的公司，相比于成为技术的创新者，行业中的大多数应该在等待着成熟的AI应用，为真正的核心业务发展带来增益。至于在AI浪潮中受益最早并且最大的公司，极有可能是英伟达。因为大模型的技术壁垒在于数据、算力和算法，而英伟达可称为是全球算力市场金字塔尖的企业。

细化到物联网行业，大模型行业也还处在早期阶段，从技术到产品、从产品到市场还有一段过程，计划将大模型产品广泛落地到物联网细分行业可能也需要时间。

而且大模型行业发展到最后，通用模型可能只会剩下几个，但是在垂直行业领域，面向不同的数据基础会存在很多的领域模型。其中领域模型与通用模型的区别，就好像专科医生与普科大夫，专科医生势必在专业领域里能力更强，并且会有非常多类型的专科医生。

物联网大模型发展趋势

从产品角度来看，大模型就是一个软件形态的生产效率工具，把它用上去了，工作效率有望大幅提升。从更产业化的角度来说，市面上好多需求都是由新技术来驱动的，因为没有新技术，用户没有替换的动力。大模型就是一项新技术。

比如现在一些品牌在酝酿、研发大模型手机，原因是用户换机的意愿已经大幅降低，当未来大模型手机产品出来并且切中用户痛点、爽点的时候，那就会驱动整个行业都用上大模型。

物联网行业也与此相似，大模型技术具有非常大的发展空间，比如未来多模态产品会出来，到时不止覆盖语言，也会覆盖图像类应用，这些产品也将逐步应用在设备边缘端、机器人等领域。

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