机械自动化

　　正在手艺层面，Meta 的劣势正在于根本模子取仿实锻炼的连系。其推出的 Segment Anything Model（SAM）可以或许精准识别物理世界中的各类物体，DINOv2 模子则正在视频理解范畴表示凸起，而 V-JEPA 2 世界模子更是实现了对将来场景的预判能力。

　　对于市值已达4万亿美元的美国科技巨头而言，5000亿美元规模的保守市场已无法支持其向10万亿美元体量逾越，而实体AI恰是阿谁规模超越全球P的终极赛道。

　　OpenAI 的奇特劣势正在于其领先的大模子能力取数据处置经验。ChatGPT 堆集的海量对话数据，为机械人的天然言语交互供给了根本；而正在计较机视觉、强化进修等范畴的手艺堆集，使得机械人可以或许快速理解、优化动做。

　　正在科技巨头的实体 AI 竞赛中，Google以双轨并行策略占领先发劣势——Waymo的从动驾驶汽车深耕落地场景，DeepMind的机械人模子建立手艺壁垒，两者配合勾勒出 Google 的实体 AI 蓝图。

　　通过取 Scale AI 的深度合做（Meta 持股 49%，投资达143 亿美元），这些模子正在机械人、规划等焦点使命上持续优化。Meta 的计谋企图已十分明白：以夹杂现实设备获取数据，以根本模子建立智能，最终通过人形机械人切入消费级市场，斥地全新的增加空间。

　　Apple 的实体 AI 结构，成立正在其强大的硬件生态取手艺堆集之上。16 亿 + 的高端用户根本、全球领先的细密制制能力、严酷的现私系统，为其机械人产物供给了天然的市场根本取差同化劣势。

　　以 Genie 3模子为例，其可以或许通过强化进修控制复杂的物体抓取动做，成功率较保守算法提拔 40%。同时，Google 正在机械人范畴的人才储蓄持续扩容，相关岗亭聘请从 2023 岁首年月的每月 50 个摆布，增加至 2025 年的每月 200 余个，涵盖、规划、机械设想等全财产链环节。

　　同时，Apple 的机械人相关研究岗亭聘请持续添加，机械进修相关岗亭占比从 2023 岁首年月的 15% 提拔至 2025 年的 24%，彰显了其对 AI + 机械人复合型人才的渴求。

　　特斯拉的实体 AI 计谋呈现 从车到机械人 的延长逻辑。汽车素质上是轮式机械人，特斯拉通过正在从动驾驶范畴的深耕，堆集了机械人所需的、规划、节制等焦点手艺。正在此根本上，Optimus 人形机械人的推出顺理成章 —— 它不只是一款产物，更是特斯拉实体 AI 手艺的集大成者。按照特斯拉的规划，Optimus 将起首使用于工场从动化场景，完成物料搬运、零件拆卸等反复性工做，将来逐渐扩展至家庭办事、物流配送等范畴。

　　正在这场波涛壮阔的中，科技巨头们既是参取者，也是法则制定者；既是立异者，也是鞭策者。而最终，无论是企业的贸易成功，仍是手艺的持续冲破，都将指向一个配合的方针 —— 让 AI 更好地办事人类，让物理世界变得更智能、更高效、更夸姣。

　　近日，大摩发布《机械人行业年鉴》，把目光聚焦正在科技巨头对机械人的结构上。大摩认为，当ChatGPT沉塑人们对人工智能的认知，科技巨头们早已悄悄结构下一场——实体AI（Embodied AI）。

　　AWS 曾是 Amazon 为处理本身云计较需求而开辟的内部系统，现在已贡献 58% 的运营收入；而 Amazon Bot Services（ABS）的雏形已现，通过向第三方企业供给仓储机械人、物流从动化处理方案等办事。

　　从制制业、交通到医疗、能源，实体AI通过机械人这一载体，正将数字世界的智能注入物理空间，财产取糊口体例的全方位沉构。也就是说，机械人是把AI从数字世界引入物理世界的环节载体。

　　两边的合做并非偶尔 —— 早正在两年前，Sam Altman 取 Jony Ive 就已起头奥秘合做，摸索 超越屏幕 的新型交互设备，考虑过、摄像头设备等多种形态。这场所做的焦点方针，是打制一款无需屏幕、通过视觉取天然言语交互的实体 AI 产物，让 AI 以更天然的体例融入物理世界。

　　Google 投身实体 AI 的逻辑清晰而果断：一方面，颠末多年成长，搜刮引擎等焦点营业增加见顶，需要寻找新的增加曲线；另一方面，其正在 AI 算法范畴的堆集已构成手艺溢出，而实体 AI 恰是将这种手艺劣势为物理世界价值的最佳径。正如 Google DeepMind 机械人担任人 Carolina Parada 所言：当 AI 可以或许实正理解并交互物理世界，其创制的价值将远超数字范畴。

　　科技巨头的实体 AI 征途，素质上是一场关于将来的抢夺和 —— 抢夺物理世界的智能从导权，抢夺下一代计较平台的定义权，抢夺万亿级市场的话语权。从Google的从动驾驶到 Meta 的人形机械人，从 Amazon的仓储从动化到 Apple 的消费级产物，从OpenAI 的跨界融合到 Tesla 的数据飞轮，每一家企业都正在用本人的体例，注释实正在体 AI 的将来。

　　大摩正在研报中写道：“这不只是手艺线的合作，更是将来财产法则制定权的抢夺，一个机械人迸发的寒武纪时代已然到临。

　　专利数据了 Apple 的线 月，Apple 的机械人相关专利申请量每月连结正在 10-35 件之间，涵盖机械人活动节制、、人机交互等焦点范畴。。

　　2025 年 4 月，Apple 将机械人团队从尝试性 AI 部分划归硬件部分，标记着其机械人营业从研发阶段转向贸易化落地阶段。同年 8 月，有报道称 Apple 正开辟一款桌面机械人，定位为 虚拟伴侣，打算于 2027 年推出。

　　做为生成式 AI 的领军者，OpenAI 的实体 AI 结构跳出了保守机械人的框架，通过取顶尖设想人才的合做，试图从头定义人类取实体 AI 的交互体例。

　　Meta 的实体 AI 结构，一直环绕 毗连虚拟取现实 的焦点基因展开。从 Reality Labs 的夹杂现实设备到特地成立的 AI 机械人部分，Meta 正以奇特的径，从数据采集、模子锻炼到硬件落地，建立完整的实体 AI 生态。

　　以 Optimus人形机械报酬例，其采用的 4680 电池、FSD 芯片等焦点部件，均来自特斯拉汽车营业的手艺沉淀，这使得 Optimus 正在成本节制取靠得住性上具备先天劣势。

　　做为全球最大的电商取云计较巨头，Amazon 的实体 AI 结构带有明显的 效率驱动 特征。从仓储机械人到全从动仓库，Amazon 正通过实体 AI 沉塑物风行业，并试图将其堆集的手艺能力向外输出，打制新的贸易生态。

　　Reality Labs 做为 Meta 实体 AI 的前沿阵地，其焦点产物 Ray-Ban 智能眼镜已成为环节的数据采集终端。这款眼镜搭载高清摄像头和传感器，可以或许及时捕获人类的手部动做、面部脸色及消息。

　　特斯拉的实体AI结构，一直环绕 制制 这一焦点合作力展开。从从动驾驶汽车到 Optimus 人形机械人，特斯拉正通过 硬件制制 - 数据采集 - 模子优化 的飞轮效应，建立实体 AI 范畴的奇特壁垒。

　　摩根士丹利Apple 团队预测，仅人形机械人一项，就将为 Apple 带来 3000 亿美元的潜正在营收机遇。更值得关心的是，Apple 正取比亚迪合做，正在越南扶植智能设备出产，其产物 lineup 可能包罗 HomePod 气概智能显示器取桌面机械人，这意味着 Apple 的实体 AI 产物已进入量产预备阶段。

　　值得留意的是，Waymo 的扩张并非盲目铺量，而是通过 焦点区域深耕 + 逐渐辐射 的模式，正在保障平安性的同时堆集线 岁尾，其从动驾驶里程已冲破 1 亿英里，变乱率较人类驾驶低 60%。

　　这些机械人正在分拣、搬运、存储等环节的普遍使用，使得 Amazon 的订单处置效率提拔 3 倍，物流成本降低 40%。2025 年启用的易斯安那州什里夫波特配送核心，被称为 Amazon 史上从动化程度最高的仓库，实现了从订单领受、商品分拣到打包出库的全流程无人化操做。到 2027 年，Amazon 将建成 40 个下一代机械人仓库，笼盖全球次要物流枢纽。

　　取其他科技巨头的分歧，Apple 的实体 AI 结构一直连结低调，但从专利堆集、人才储蓄到手艺储蓄来看，其早已正在黑暗集结力量，期待合适的迸发机会。

　　多年来，Apple 正在机械人范畴的研发从未停歇：Vision Pro 的视觉 - 言语 - 动做（VLA）数据堆集，为机械人能力供给了手艺支持；Siri 的 AI 帮手经验，可间接迁徙至机械人交互系统；机械人手臂项目 则正在机械设想范畴持续摸索。此外，Apple 正在从动化制制、罕见金属材料合做等方面的堆集，也为机械人硬件出产铺平了道。

　　摩根士丹利预测，将来两年内，Meta 智能眼镜的摆设量将冲破 2000 万台，跨越当前特斯拉汽车的保有量，构成全球最大的实体 AI 数据采集收集。这些数据不只用于优化夹杂现实体验，更成为锻炼机械人的焦点素材 —— 每一个手部动做、每一次交互，都正在帮帮机械人理解人类行为取物理世界的纪律。

　　从动化带来的不只是效率提拔，更是巨额的成本节约。按照 Amazon 互联网团队测算，若全球 30% 的订单通过下一代机械人仓库处置，每年可节流约 66 亿美元成本；当笼盖率达到 40% 时，年节约成本将冲破 88 亿美元。更主要的是，Amazon 正复制 AWS 的成功径，将机械人手艺从内部效率东西为外部办事能力。

　　马斯克曾明白暗示，制制能力是特斯拉取其他科技公司的焦点差别。这种劣势正在实体 AI 范畴获得充实表现：特斯拉的超等工场具有全球最先辈的从动化出产线，可以或许实现机械人焦点部件的高精度制制；其正在电池、电机、传感器等范畴的手艺堆集，可间接迁徙至机械人产物。

　　Amazon 的奇特劣势正在于其垂曲整合的物理根本设备 —— 全球超 1200 个配送核心、复杂的物流收集取海量的订单数据，为机械人手艺的迭代供给了天然的试验场。这种 手艺研发 - 内部使用 - 优化迭代 - 外部输出 的闭环，使得 Amazon 正在实体 AI 范畴的结构更为稳健。正如摩根士丹利阐发师 Brian Nowak 所言：没有任何公司具有 Amazon 如许的场景劣势，这让其机械人手艺可以或许快速落地并持续进化。

　　此中，2025 年 1 月发布的 ELEGENT 机械人台灯 专利，展现了 Apple 对小型家用机械人的摸索 —— 这款设备可以或许通过视觉识别完成物体抓取、挪动等使命，兼具适用性取设想感。

　　更主要的是，OpenAI 的 无屏幕 ，曲击当前智能设备过度依赖屏幕的痛点 —— 美国人每天平均破费 5 小时 16 分钟正在手机上，占时间的 1/3，而 OpenAI 的实体 AI 产物，试图通过视觉取语音交互，让人们从屏幕中解放出来，从头拥抱物理世界。

　　这场跨界融合充满了想象空间。当顶尖的 AI 算法赶上顶尖的工业设想，可能会降生一款从头定义实体 AI 的产物。正如 Sam Altman 所言：AI 的终极形态不该局限于屏幕之内，当它可以或许走进物理世界，取人类天然交互，才能实正其全数潜力。

　　Waymo 做为 Google 从动驾驶的焦点载体，已正在全球 10 余个城市完成摆设，此中湾区运营车辆超 1000 辆，凤凰城、等焦点区域投放量均冲破 500 辆。这些从动驾驶车队不只是出行办事的供给者，更是实体 AI 的数据采集终端。摩根士丹利互联网团队预测，Waymo 年出行量将正在 2030 年前冲破 10 万次，成为全球最大的从动驾驶出行办事商。

　　数据飞轮是特斯拉实体 AI 的另一焦点合作力。目前，特斯拉全球保有量超 1000 万辆的智能汽车，形成了全球最大的挪动数据采集收集。这些汽车搭载的摄像头、雷达等传感器，每天采集海量的道场景数据，不只用于优化从动驾驶算法，更为机械人的、径规划供给了丰硕的锻炼素材。这种 硬件摆设 - 数据采集 - 模子迭代 - 机能提拔 - 更多摆设 的飞轮效应，使得特斯拉的实体 AI 能力持续进化，构成难以复制的合作壁垒。

　　Apple 的计谋仍然延续了其 单点冲破、生态协同 的保守：先以一款消费级机械人产物切入市场，凭仗设想、生态取现私劣势成立差同化合作力，再逐渐扩展至更多形态取场景。正如 Tim Cook 所言：最好的手艺是那些可以或许融入糊口、让人感受不到其存正在的手艺，这恰是我们正在实体 AI 范畴的逃求。

　　OpenAI 的机械人团队虽成立时间不长，但起点颇高。团队担任人 Caitlin Kalinowski 来自 Meta，曾担任 AR 眼镜硬件担任人，具有丰硕的消费级硬件研发经验。按照聘请消息，OpenAI 的机械人团队聚焦于通用机械人手艺，努力于将AGI级此外智能使用于动态的现实世界场景，其工做范畴涵盖硬件设想、软件集成、模子优化等全链条。OpenAI 强调，机械人不只是手艺展现的载体，更是实现 AI 物理落地的环节，其焦点价值正在于 理解现实世界、取现实世界交互。

　　这场的影响将远超手艺本身。它将沉塑财产款式，让制制业、物流、医疗等保守行业焕发重生；它将改变糊口体例，让机械人成为家庭帮手、出行伙伴、工做同事；它将沉构经济增加逻辑，让 AI 从数字经济的引擎，改变为实体经济的焦点驱动力。摩根士丹利正在演讲中所言：实体 AI 不只是科技巨头的增加故事，更是人类社会迈向智能时代的必然选择。