作者：朱云来 朱云来（朱镕基和劳安的儿子），1957年🥳生，1994年毕业于美国威斯康辛大学，原中金公司CEO，连膺😉三届“亚洲最具影响力25位商界领袖”人物。 本文为朱云🙌来在清华大学经济管理学院长论坛上的演讲 《新常态下的中国发展😉之路》。 【演讲全文】 所谓新常态，应该是不同以🤩往的一个常态。为什么要提新常态？可能是因为老常态已经不可持续🙌，否则就没有必要提新常态。我们发展经济的最终目标，就是希望国🙌家发展、人民幸福。让我们先来看一下中国发展的基本状况。这是我😢根据2015年国家统计局出版的年鉴资料做的一个总体描述。 ⭐ 960万平方公里的国土面积是我们展开所有活动的基础，我们🎉是拥有13.7亿人口的大国，总产值的统计数据为69万亿人民币😍。另外还有许多大家耳熟能详的基本特点，比如历史悠久、国土辽阔😊、人口众多、勤劳进取，加上改革开放，成就瞩目，工业发展，门类🤯齐全，资源欠丰，产能过剩，库存过量，升级挑战，创新挑战等等。😀这是一个总体情况。 再看看中国的地理。这张图我挺喜欢，😴它能说明很多问题。 中国的东北、华北、长江中下游，包括🤔珠江流域都是平原。西北是高原，西藏这里最高，是世界屋脊。中国🔥是三阶台地，第一个台阶是平原，第二个台阶是高原，第三个是所谓😡的世界屋脊。它的地理特点叫做“西高中低”，东南部比较温湿，西🤔北部比较干旱。在960万平方公里总面积中，东部第一阶平原将近🥳有281万平方公里。如果与全世界比较一下，中国的这块平原也算😂是全世界最大的了。欧洲也有很大块的平原，但是它的平原纬度50🎉度偏北，而中国的这块平原纬度在北京40度到上海30度之间，温🌟湿条件就比欧洲平原要好多了。这样的地理和气候条件，不仅适应动😘植物生长，而且也支撑了我们延续几千年的发展。 人口大致👍的分布，红色的区域的人口最密集，差不多93%的人生活在这里约❤️三分之一的国土之上。虽然我们号称有960万平方公里的国土，但😢核心区域就在300多万平方公里之内。 再看一下我们的城🚀乡结构。这是我根据2015年城市建设统计年鉴找出的统计数字，👏全国各市、县是最基本的统计单元。城市平均有3000多平方公里🤔，人口有112万人。最小的叫做城市建成区，例如北京的市区各区😴。中国大约有600多个城市。 城市建成区人口只有3.9😴亿，如果把县城算进去加起来只是5亿左右。乡镇人口有1亿多人，💯每个镇平均1.6平方公里，平均人口也就是4000人。 🤩所以我们说城市化变成城镇化，其实是加了很多水分的。乡镇平均人🤯口才4000人，县和城市建成区平均是9万人，这个地方是59万😍人，完全不是一个量级的概念。全国600多个城市，才真正是城市🙄化的地方。所以总共加起来，在960万平方公里范围内大概只有5🌟万多平方公里是城市，只占大约千分之四、千分之五的国土面积。所🤔以中国人口生活在非常集中的地方。把全部乡村面积，城镇和乡镇面🌟积，县城和城市面积加起来，大概是20万平方公里，真正住人的地🙄方就这么大。很多人觉得盖房子地不够用，这怎么可能？完全不是地😂的问题。 面积是展开的空间，人口是展开的基础，产值是展🤯开的实际结果。东西南北，我用这条红线画出来，所谓东部和中部都👍在刚才说的一阶台地上，大概281万平方公里，10亿人口（将近⭐四分之三），产值占了80%。如果各省政策都一样，片面追求GD⭐P，都想搞高速增长，那只有加大工业投资或者房地产投资，效果肯😊定不好。更何况那些边缘地区，自然条件、人口密度也不一样。所以💯，应该考虑因地制宜、各不相同的差异化发展策略。 这里谈🚀一谈总量的经济结构，GDP就是全部最终产品和劳务的市场价值，🙌它是以不同的生产单位，对所有经济活动的统计。它有三种统计方法😁： 一是生产法。简单地说就是不同行业的产品，最大的几大😉块是农业、工业、建筑、服务业等。 二是收入法。参与生产😂单位从分配角度得到的分配结果，如薪酬、国家税收、折旧、盈利等🤯。 三是支出法。用的比较多的，跟经济生活联系更紧密。如😘消费、投资、政府开支、进出口等等。 这是我们的整体结构❤️，它们的数字应该是相当的同一个GDP，但是由于统计过程总会有😂一点误差，所以数字可能会不一样，也不过是几个百分点的误差而已🥳。 顺便提一下这是2015年的数据，是最新的。生产法的🤔数据2014年是64，2015年是68，2016年是74，年🤯均增速7.5%。从这个角度来看，生产数据中的生活服务，比如教😅育、医疗比例占的非常低。生产、制造、运输，也号称“三产”，这👏个“三产”不是大家平常讲的三产，主要是讲钢铁生产、粮食种植、🤔火车运输等等，这些服务应该属于生产服务的概念。有人谈到一个新🥳的观点，说现在要特别发展生产服务业，我想你原来恨不得85%都😘是生产服务业了，要特别发展生活服务业还差不多。 收入分😂配也是人工薪酬占比偏低，资本收入占比偏高。企业盈利，但是企业😘收入属于资本收入，劳动者收入只占企业的三分之一。这个收入是1🚀3亿人的收入，这是企业拥有者的收入，这是政府的收入，当然是一😍次税收，还有所得税。 我们看一下经济结构。从1978年🤯到现在，经济总量以及个量的分量。这是进出口，如果从占比来讲，😀我们曾经有过一段发展到2007年最高达到8%左右，然后降下来🌟，现在只有2%-3%左右。政府开支比例比较平均，最重要是两个🎉大的变化，从1978年开始，消费最高能占到52%左右，从20🔥02年以后逐渐下滑。 相反我们的投资占比直线上升，消费🤗少了10%，投资多了10%，这一正一反，反映出来它的交叉点在😅这里，可以看出是一路上来大量的投资。 然后看看我们的消😀费结构，总额是从2003年到2016年累计消费179万亿，占❤️同期产值576万亿的31%。不同的颜色，区别城镇的可支配收入😴、城镇的消费支出、农村的可支配收入、农村的消费支出。2013😉年以后，国家统计局把城乡统一一起计算。消费占比很少，只占了三😉分之一。我们的投资结构，20个大的行业标准分类，农业、采矿业🤩、制造、供应链、建筑、批发零售、运输、餐饮、信息服务、金融、💯地产、租赁、科技、公共设施、居民服务、教育、卫生、文化、社会🔥组织、国际组织。显然制造业最大，因为中国本身就是制造大国；房💯地产绝对是第二；公共设施也投了这么多，然后就是运输包括铁路、🌟公路。采、制、供、建、地、运、公七大领域的投资占了总量的84😊%，居民生活服务、教育、卫生、文化、餐饮五大领域投资相对很少🚀，只占总量的5%，其他行业占加起来也不过10%。这是从197😉8年到2002年以来形成的结构。2003年到现在是这个状态，🥳2012年、2013年提出来进入新常态，现在还是沿着这个新常😀态在继续发展。 这么大的投资概念，主要靠什么支撑？这个😀是我们的产值，这是银行的贷款。银行的其他存款性工资负债表中各😢类债权合计，其实是拿了贷款出去是它的债权，剩下一部分是买了别😆人的债券。 这里有一个建筑业的总值，跟债务比一直在10😴0%左右，建筑总规模跟债务总规模是非常接近的，这么大规模的建🙌筑是靠债务支撑的，建产比2000年的时候是100%左右，到现🤗在一路走到200%多。 按照GDP的大小来看，是一个比😡例关系。GDP代表当年的生产总规模，和当年建设总规模去比，建😀设总规模越来越大，从一倍变成两倍，这就是它最核心的问题。建设🔥靠的是债务，银行系统收了存款后去贷款，贷款之外再买别人的债券🤔，还是债务，它代表的总债务规模，跟建设总规模这么相近，很明显😊建设是靠债务支撑的。 国家统计局的统计年鉴有一个资金流😴量表，我花了两年多的时间彻底读明白了，从这里面反推出一个国家🙌资产负债表，还没有人宣称做出来过。根据这些原理可以测算出来，👏假如以2002年为基础，到2016年，因为资金流量表最新只到😎2014年，后面的我现在没有，就做了一些估计。现在资产总规模🙄843万亿，负债546万亿，权益297万亿。2016年GDP😉是70万亿，也就是说我们有70万亿的产出，产出有点像当年的生🤔产总额，当年的销售额，但是资产总额是800万亿，这个比例是非🤩常高的。 假如这个国家的资产负债表，相当于把中国所有的😢公司全部整合，把它当成一个中国集团有限公司，我简称它叫中集公😁司，这就是一个800万亿的资产大企业，世界级的大企业。它的效😜率如何呢？它的股权回报，原来在这9%，现在到6%了。从200🤗2年以后，曾经有过一段系统性的改革，也许可以叫做改革红利，但😉是2007年以后，就开始系统性的下降了。资产收益率原来3%，😡现在降到2%。资产周转率这个数放在一起除以10，周转率从50😍%降到30%，投资多了，资产大了，显然周转率就下来了。相当于⭐资产杠杆率，也是除以10，260到280，相当于现在总体的平💯均资产负债率65%。这样可以看到整个经济的趋势性的问题。 🌟 下面我们具体看一下经济里面这几大成分。 一是消费。👏我们有一个全中国收入统计，产值从这到这，货币多了一倍，可支收💯入是产权的一半，薪酬占了整个GDP的一半。消费开掉这么多，剩🤗下消费结余，每人平均剩了不到一万块钱。这是城乡平均，如果城乡🙌分开算的话，城里每个人消费平均一万块钱，农村人大概只有是两千🔥块钱，平均一下六七千，这个数还是非常小的。 从积累的概😊念去看，居民结余累计大概是150万亿，如果扣掉2002年以前🙌的数字，现在应该是120万亿左右。当然，这些都是名义上的。数😅都很大都在涨，包括产值价格平均增加了两倍，如果按照真实GDP🥳来计算这个数没有那么高了。经济里面的很多辩证规律是跟名义相关😂联的。 整体产值或者行业的基本结构，从20个行业中每个😂行业的产出，可以看出生产结构向哪里倾斜。我们把上市公司财务报🤯表它统计出来，这20个不同的行业总资产差不多是354万亿，从🙌各个行业整体的分布、排序话可以看出来经济结构。 杜邦分🙄析几大要素，利润率是6.6%，我们算的是7%，相当接近。杜邦😜计算的回报率是7.2%，我们算的是6%。上市公司回报率稍微好😊一点。这里面很奇怪，工业利润率只有3.6%，回报率只有5.1😂%，而金融是12.5%。 这张图是我们的金融资产。我们🤯的金融负债对金融资产，两个基本相等，差了一个国际头寸。我们的😅金融资产总规模，2002年是48万亿，现在的最终数儿没有出来🚀，但是有一部分的数出来了。根据这个逻辑，把已经出来的信息都用😴进去做估算，现在应该是510万亿。金融资产膨胀10倍，同样也❤️是金融的负债10倍。 我对如何看未来发展，大致选了两个🙄总体的角度。我觉得顶层设计确实很重要，但至少要把底层设计好。🙄顶层设计显然是宏观的综合平衡考虑，但是我觉得光综合也不够，顶😆层和底层要结合起来，因为实际上是一个整体的系统性的问题，而且😆各个系统之间都有很多区别和关联。“一行三会”本身就够分散了，😉很多金融原则应该是统一的。 本质上是信贷巨额扩张，从一😡倍到两倍，这种建设规模，靠着债务的推动，结果一定是投资过剩。😢然后就是杠杆过高，产能过剩，库存过量，增速放缓，利润低下，资💯价通胀，币值压力，都是由此一起来的。这么大的国家，每个地方的😡情况都不一样，但是统一的都要上GDP，有五个省GDP没有过5😴%，被集体叫去谈话。说了不要GDP，又说不能不要GDP，要G😢DP干什么呢？GDP算什么质量？GDP本来应该是市场活动结果🔥的客观统计，现在我们倒过来把GDP变成一个目标，而且特别强调🥳这个目标是所有指标的前提。假如你有一个项目，银行经过评估认为🌟这个项目能够还本付息，有很好的前景，当然应该给予贷款，问题是👍你现在没有这样的项目，银行还要贷款给你，结果一定是不能赚钱。😡短时期貌似把GDP拉起来了，但是长期看GDP的质量会很低。 🤯 比如说房地产，据我的研究过剩非常严重。按房屋存量来看，😁城镇房屋建筑面积，加上现在还在施工的，人均大约30平米的规模😀，至少可以满足10亿人住房需求，但是按夸张的城镇化统计，城镇😁人口也只有7亿多人。而且事实上80%的城镇人口平均住房只有2💯5平方，当然有的人人均是60平方米，平均下来才是现在所谓城镇🔥人均30平米。现在已经超过30好几了，每年都在涨。 从😎宏观上看，总量一定是过剩了。而且现在房子均价差不多到7000😢-8000元了，可是我们的人均收入也就7000、8000元。⭐想买30平米房子要不要用30年？除非十年不吃不喝。无论怎么算😢，这个价值完全不对了。 宏观经济要系统对待，区域经济要😊区别对待。我们的经济目标应该是让老百姓衣食无忧，现在至少还在😉忧房子。所以应该有一个客观的系统的衡量标准。现在提出“三去一⭐降”非常对，企业的一系列问题一定要解决，让市场在资源配置中起😁重要的决定性作用，我认为这是解决问题最关键的核心。钢的产能是🎉12亿吨，产量就8亿吨，多出了4亿吨。目标是三年要减掉1亿吨😅，一年就要减3千万吨，有用吗？一会儿房地产又热起来了，肯定钢😡厂又跟着热闹起来，这不是真正按照市场机制定下来的东西。 🤔 顶层设计既要从上面考虑目标，也要看下面每一个具体行业的具体😢情况，包括不同行业之间的相互关系。这是一个系统性的工程，需要😡建立一系列的政策制度。 所谓的农村土地流转，对于农民来😢说是个什么概念？一片大平原中间的一个村，土地能流转起来吗？真😆正土地流转的只能是在大城市周边。一个城市的周边边长能有一两公🎉里就已经不少了。就算是土地能流转，又能解决多少人呢？对于居住🙌在真正乡村的农民能有什么用？所以这样的政策解决不了本质问题。😡 前面讲消费只占三分之一的GDP，如果我们倒过来想这个🚀问题，50%基本上是做投资了，如果不去追求GDP，很多投资可😡以不投。保证居民基础生活花的钱，也就是70万亿里面的30万亿🎉而已。如果让市场机制来起决定性作用，不该投的投资全都停掉，全👏国老百姓的生活并不会比去年差。我们应该静下心来，好好审查一下⭐哪里投的太多了。不要老觉得是压力，总想一旦掉到5%怎么办，再😡掉到3%怎么办？其实掉到一半都没关系，吃喝都够了，衣食住行都⭐有了，只是暂缓一步改善，但是不会比以前差。保证了基本生活，然🔥后是因地制宜。核心问题还是应该转变经济发展方式，不能再靠过去😡的投资、出口拉动，才2%能拉动什么？要真正推进改革，解决实际🤩问题。要提高技术创新，这是未来发展的核心竞争力。 中国🤔财政制度的特殊情况，是很多税按照中央税收上来，其中又把一部分👍钱转回到地方去，实际上是财政收入加上中央转移财政收入。两个加🤔起来刚好等于财政支出，这是一个地方的财政的基本平衡。然后是居😎民的收入，居民的消费。 山东、江苏、浙江、广东、河南这🤯五个省超过3万亿，平均值是两万多亿。总而言之是一个概念，我的😆思路是“首先是老百姓衣食无忧，安居乐业”。举一个例子，黑龙江🔥面积是47万平方千米，人口4000多万，拥有广大的耕地面积和😁丰富的石油、林业资源，不就是要解决这4000多万人的衣食住行😜吗？你非要在这里搞工业，是不是远离市场？江浙一带包括山东，工😂业发达的已经是一塌糊涂过剩了，它还能搞什么？农业占GDP的6😍%，但农业的增长只有2%，靠农业能增长什么？所以只能做投资，😢投资又增加了产能，而且距离内地又那么老远。 如果给地方🙄官定下一个目标，要求当地跟全国的平均GDP发展水平一样，他只🌟能去搞工业，而当场发展工业一定没有出路的。实际上地方有旅游等⭐其它资源，为什么不能让地方走自己特色的发展道路？中国的老百姓🥳也需要夏天出去消暑，冬天去看冰花，还有许多其他的消费方式。我🎉的逻辑是说，只有提高老百姓的收入水平，他才有钱去消费。现在不🚀是不想消费，而是因为挣的钱太少。我们的薪酬收入占GDP的一半😢都不到。在G7国家中，最低的是日本，国民收入占GDP的60%🥳-70%。我们的这个收入占比太低，很多变成了国家的收入，由国🥳家拿去大量投资，但是这种投资很容易出错。如果钱到了老百姓手上😁，老百姓最知道自己想要什么，大家去消费就会产生需求，企业就去⭐根据需求去投资，完全让市场来决定，让市场经济动作更加良性化。😀 关于“一带一路”的概念，我把全世界的面积、人口和产值😂排了一下。全世界陆地面积1.3亿平方公里，中国是960万平方😀公里，全世界人均产值一万美金，中国8000美金。“一带一路”🔥国家人均产值是我们的一半，相对欠发达一点，但是它的总量还挺多❤️。“一带一路”沿线国家的面积是我们的五倍，人口是我们的两倍多😂，人均产值是我们的一半。 这个概念是，一带一路沿线大约😁有60多个国家，面积是我们的4.4倍，人口是2.3倍，产值是🔥1.4倍。从企业的角度看，不是相当于我们的市场范围扩大了两倍😴左右吗？我认为这个思路是挺有远见的。我们比他们相对来讲还先进😁一点，产值差不多是他们的一倍，中国制造还是有一定的实力的，但🙄在国内我们已经担心它产能过剩了。 至少我们面对一个这么🤔大的国际领域可以去拓展。当然它不会自动属于你，是需要我们去竞🙌争的。我们应该相信自己有竞争优势。这需要我们很具体的一个一个😘做出来，需要有很强大的开拓能力。 这是美国宏观经济研究😁做的一张图，居然能从公元元年这么远古一直做到现在。我们的GD🚀P一直占全世界的四分之一以上。其实我们只有三百多万平方公里的💯平原，长期都依靠农业的经济规模效益，居然也能有这么强大。这个🤯国家有10%的税就已经非常富有了，假如征10%的兵，那就是千😘万大军。正因为如此，没有人能打败这个国家，除非它自己腐败。中😢国历代朝代的更迭恰好也是如此。 可以看到，这个逻辑为什🙄么到这突然就失效了？从33%一下子跌到几乎是0。中国到底怎么🔥了？是什么事做错了，导致我们突然从泱泱大国变成一穷二白甚至生🙌灵涂炭。 你看印度居然比我们还高，但是它是怎么下来的？😆从东印度公司开始，然后基本上跟我们差不多。这张图上我发现一不❤️小心把印度放在这了。印度平原也很大，而且平均海拔从30往下到🙌20，这就是上海与广州的区别。印度的南方湿度和温度好，所以它🤗产出更高。在以农业为基础的时代，它的农作物产量一直很高，甚至🤔比我们还高。我们比它的纬度偏高，所以产量比它稍少一点，这可能🤔是很多原因其中之一吧。还有一个原因，它最早被所谓的雅地安入侵😀，所以它的历史文化各种交叉变化比较多。而中国由于地形的限制，🔥三面是高山，在远古农业时期的冷兵器时代，基本是与世隔绝。 🤗 还有一个对修筑长城很颠覆的说法。过去我们都知道各个朝代都🤯在修长城，一是当时我们的农业太丰盛了，花点钱修个城墙不算什么🚀；二是游牧民族确实经常来袭扰抢夺，确实需要修筑长城来保护我们⭐丰饶的物产。和确保占全世界四分之一的产值相比，修筑长城的花费😘还是比较合算的。 这张图主要是说，因为工业革命，我们落⭐伍了，于是一下子跌下来了。但是这条线到后面又涨起来了，这又是👍为什么？我们垮就垮在没有工业，迅速实现工业化，是实现振兴和重😀新崛起很重要的工具之一。中国的现代工业化进程从1949年就开🎉始了，当时从苏联引进了100个项目，苏联人撤走了以后我们自己🥳接着干。当时我们非常清楚，中国连肥皂、面粉机都生产不出来，但🚀是一定要抓住两弹一星，这是当年最极端的高级技术。中国过去靠长😘矛大刀，再加上点武术，但是外国人搞了工业革命，人家用的是坚船😆利炮，我们的优势一下就没有了。我有这么一个逻辑，过去冷兵器打😎仗是一比一，当时中国有4亿人，英国只一千多万人，如果耍大刀他😊们确实拼不过，但是人家一人拿一杆步枪，就能顶上你一百个大刀队🥳。用一百倍乘以一千万，人家就成了10亿人，我们能打得过吗？这🙌叫做技术乘数，技术乘数改了，1变成了100，力量对比就颠倒过🌟来了，中国一下子跌下来了。 我们现在正在追赶，技术还不👏可能达到他们那么好的水平，但是我们已经赶超很多了。过去我们的💯乘数是0，现在谦虚点说也有个六七分了，就算是七分，10亿人乘😆以7，就算还没有赶到100%，但是70%和以前就完全不一样了👏。问题是现在它是1，我们是0.7，我们还在追赶中。但是明天他🌟又有个新发明，明天是2了，或者是1.5了，我们就可能回到0.🤩6去了。我们过去讲自主知识产权，意思是要自己设计、自己制造，😉要自力更生。但是，立国之本一定是科技，所以我想强调一下什么叫😎做技术乘数，我们要发展属于自己的真正的科技。 中国前景👍靠什么？靠改革。包括一系列制度方面的改革。拓展“一带一路”和😢世界市场，我们有很好的机会，我们可以和平地通过市场经济的交往👍，去占有一定的市场，而且对这些国家的发展和人民生活也是一个支🥳撑。 刚才说了技术乘数，前面是科技，后面就是人才。有了❤️这两项，我们就会前途无量。这么说是为了谦虚一点，我觉得应该是🎉世界无敌。 （转自：中国地产基金百人会） 转自：🎉市场资讯返回搜狐，查看更多

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第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多