Verkörperte Intelligenz überwindet gerade drei große Berge.

In den letzten zehn Jahren hat es im Tech-Bereich keine Mangel an "Trends" gegeben.

VR-Brillen, Kryptowährungen, Blockchain und Metaverse - welche dieser Konzepte schien einst nicht vielversprechend, doch am Ende haben sie alle "ausgebrannt".

Daher war die plötzliche Popularität der Embodied Intelligence (physisch verankerte Künstliche Intelligenz) in diesem Jahr für viele Menschen die erste Reaktion: Noch einmal?

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Embodied Intelligence hat viele "Vorgänger"

Die Embodied Intelligence hat tatsächlich wie viele "Vorgänger" die Merkmale eines Trends.

Warum?

Abgesehen von der markanten Angelegenheit des "Robotertanzes beim Frühlingsfestgalakonzert", die jedem bekannt ist, gibt es noch ein anderes repräsentatives Beispiel: Im Jahr 2025 wurde sie erstmals in der "Regierungsarbeitbericht" aufgenommen: "Es soll ein Mechanismus zur Steigerung der Investitionen in zukünftige Branchen etabliert werden, um zukünftige Branchen wie Biomanufacturing, Quantenwissenschaft und -technologie, Embodied Intelligence und 6G zu fördern."

Die Embodied Intelligence ist tatsächlich zu einer wichtigen Richtung für die Förderung zukünftiger Branchen in China geworden und hat sich auch zu einem "Schlüsselbereich" im globalen Wettbewerb und der Kooperation im Technologiebereich entwickelt.

Nur im ersten Halbjahr 2025 haben die Kapitalgeber mehr als 20 Milliarden Yuan investiert, und es gab mehr als 130 Finanzierungsereignisse. Tech-Riesen wie OpenAI, NVIDIA, Google, Huawei und Alibaba sind alle in das Rennen um diesen "heißen Kuchen" eingestiegen.

Viele Leute beginnen, die Zukunft der Embodied Intelligence anzuzweifeln.

Zum Beispiel hat Zhu Xiaohu, der Gründer von Jinshajiang Venture Capital, direkt gesagt, dass der Geschäftspfad der Embodied Intelligence unklar sei, und hat seine Investitionen in menschähnliche Roboterunternehmen massiv zurückgezogen. Fu Sheng, der CEO von Cheetah Mobile, ist ebenfalls fest davon überzeugt, dass es für menschähnliche Roboter zu schwierig sei, in die Praxis umgesetzt zu werden, und dass die Anwendungen zu weit entfernt seien. Es wird mindestens fünf Jahre oder sogar länger dauern, bis sie tatsächlich eingesetzt werden können.

Selbst internationale Investmentbanken haben die Tech-Unternehmen wie Unitree Robotics bemerkt. Nach einer Untersuchung dieser Firma am 27. Februar nach dem Frühlingsfest haben sie einen Bericht veröffentlicht, in dem sie sagen, dass es noch einen langen Weg bis zur tatsächlichen Produktion und täglichen Nutzung von menschähnlichen Robotern gibt und dass die Erwartungen des Marktes an diese Technologie möglicherweise zu hoch sind.

Es scheint, dass die Embodied Intelligence möglicherweise die gleichen Probleme wie ihre Vorgänger haben wird, wie Kryptowährungen, Blockchain, AR-Brillen, autonome Fahrzeuge und Metaverse - die Umsetzung ihrer Potentiale scheint noch weit entfernt.

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Doppelte Druck von Technologie und Kosten

Schwierigkeiten bei der Verwirklichung des wirtschaftlichen Werts

Diese Sorgen sind berechtigt.

Zunächst gibt es bei der Technologie viele Engpässe, wie Rechenleistung, Batteriekapazität und das Gleichgewicht zwischen "Geisteskraft" und "Körperkraft".

Das Konzept der Embodied Intelligence wurde bereits 1950 vorgeschlagen. Trotz der Entwicklung der Halbleitertechnologie und der Fortschritte in der Programmiertechnik haben die dazugehörigen Startup-Unternehmen immer noch keine brauchbaren Produkte entwickelt.

Es war erst nach der Entstehung von Konzepten wie Industrie 4.0, dass die dazugehörige Branchenkette eine gewisse Entwicklung erfahren hat. Aber selbst wenn ein Algorithmus in Isaac Gym eine Erfolgsrate von 99 % hat, kann die Erfolgsrate bei der Umsetzung auf einen realen Roboterarm auf 30 % sinken. Sowohl in China als auch im Ausland zeigt die AI-Verallgemeinerungsfähigkeit der Embodied Intelligence deutliche Mängel. Die Misserfolgsrate bei nicht voreingestellten Szenarien (wie in einer ungeordneten Haushaltsumgebung) liegt im Allgemeinen über 10 %.

Es war erst nach der Entstehung von Konzepten wie Industrie 4.0, dass die dazugehörige Branchenkette eine gewisse Entwicklung erfahren hat.

Die meisten Fortschritte konzentrieren sich auf feste Roboter, Radroboter, Vierbeinroboter, Raupenroboter und andere Bereiche. Die Aufgaben, die sie ausführen können, sind einfach und einseitig.

Dann kam die Künstliche Intelligenz.

Die Oberfläche der Künstlichen Intelligenz besteht aus Algorithmen, der Kern ist die Rechenleistung, und das Große Modell ist die verbesserte Form, die diese beiden Elemente zusammenführt. Man kann sagen, dass die zukünftige Embodied Intelligence mit mehr Denkfähigkeit sicherlich von großen Modellen angetrieben wird.

Aber es gibt auch einige neue Probleme - die "Gehirnkapazität" der Roboter ist zu klein. Es ist nicht einfach, ein multimodales Großmodell mit hunderten von Milliarden von Parametern in das "Gehirn" eines Roboters zu installieren.

Da die Arbeitsumgebung der Roboter komplex und veränderlich ist, wird die Option des "Cloud-Services", der eine hohe Latenz und Instabilität hat, fast ausgeschlossen. Deshalb müssen die Roboter auch die Engpässe der Batterietechnologie selbst berücksichtigen. Wenn die Batteriekapazität des Roboters begrenzt ist, wie kann man ein Gleichgewicht zwischen hohem Stromverbrauch und hoher "Geisteskraft" herstellen? Die Menschheit hat Hunderttausende von Jahren der Evolution gebraucht, um ein optimales Gleichgewicht zu finden, aber die Zeit für die Evolution der Roboter wird offensichtlich nicht lange sein.

Zweitens bleiben die Kosten der Embodied Roboter hoch, und es besteht ein Doppelspiel zwischen Kapital und Cashflow.

Nehmen wir das Pionierunternehmen "Boston Dynamics" als Beispiel. Es dominiert die Welt der Vierbeinroboter, aber es hat in den letzten zehn Jahren dreimal den Besitzer gewechselt, von Google zu SoftBank und dann zu Hyundai. Der Grund für jeden Besitzwechsel steht in den Defiziten der Jahresabschlussrechnungen: Die Kosten für einen Atlas-Experimentierer betragen 2 Millionen US-Dollar - das entspricht einem Schulzonenhaus in der dritten Ringstraße von Peking. Aber er kann nur in Hindernisläufen "Parkour" machen und ist sogar Angst, eine Tasse Kaffee zu tragen, weil er es verschütten könnte.

Die chinesischen Embodied Intelligence-Unternehmen spüren die gleichen Probleme.

Das junge Unternehmen Zhipu Robotics hat sich schon zwei Jahre nach seiner Gründung beeilt, eine Börsengenehmigungsantrag zu stellen. Der Grund ist einfach - der Cashflow geht bald auf. Im Jahr 2023 hat Zhipu Robotics einen Verlust von 870 Millionen Yuan gemacht, und das Bargeld auf dem Konto reicht nur noch für 18 Monate. Wenn es nicht bald an die Börse geht, um neues Kapital aufzunehmen, muss es die Roboterarme im Labor auf Xianyu verkaufen.

Ähnlich hat das Serviceroboter-Unternehmen Yunji Technology seinen Umsatz von 161 Millionen Yuan im Jahr 2022 auf 245 Millionen Yuan im Jahr 2024 gesteigert, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,2 % entspricht. Aber in der gleichen Zeit betrugen die Verluste jeweils 365 Millionen Yuan, 264 Millionen Yuan und 185 Millionen Yuan. Das führende Unternehmen im Bereich der mobilen Roboter, Geek+ Robotics, das eng mit der Embodied Intelligence verbunden ist, hat noch größere Verluste. Im Jahr 2024 hatte es einen Umsatz von 2,409 Milliarden Yuan, aber einen Verlust von 832 Millionen Yuan. In seiner Börsengenehmigungsantrag hat es offen zugegeben: "Wir setzen die Expansion und Innovation unseres Geschäfts an die erste Stelle unserer Strategie und konzentrieren uns auf die langfristige Schaffung von Wert, anstatt auf kurzfristige finanzielle Renditen."

Abgesehen von den Trainings- und Personalkosten allein sind die festen Ausgaben ein "Goldfresser".

Zum Beispiel machen die drei wichtigsten Hardware-Komponenten - Getriebe, Servomotor und Controller - 60 bis 70 % der Gesamtkosten eines Roboters aus. Wenn die Genauigkeit um nur 0,01 Millimeter verbessert wird, müssen die Budgets um eine Null erhöht werden.

Die Algorithmen sind auch nicht billig. Huawei Cloud hat einmal berechnet, dass es 10.000 A100-Grafikkarten einen Monat lang ununterbrochen arbeiten lassen würde, um ein Großmodell mit einer Milliarde von Parametern auf einem Roboter laufen zu lassen. Die Stromkosten allein wären schon enorm.

Drittens fehlen die Anwendungsfälle für Embodied Roboter stark, und sie können weder in Bezug auf die Arbeitskosten noch auf die Flexibilität mit den Menschen mithalten.

Vielleicht haben viele Menschen sich die Szenarien in Science-Fiction-Filmen oder Spielen vorgestellt, in denen Roboter wie Menschen denken und arbeiten können. Aber in Wirklichkeit wird es noch ein oder zwei Jahrzehnte oder sogar länger dauern, bis die Embodied Intelligence diese Vorstellung erfüllen kann.

Zurzeit vergleichen sich die Unternehmen, die Roboter herstellen, fast nie in öffentlichen Anlässen mit den Menschen. Nachdem alle, wenn es um die Arbeit geht, sind die Embodied Roboter typische "Alleswisser, aber Nichtsesshafter".

Bei Unitree Robotics muss jeder G1-Roboter manuell die Gelenkmotoren einstellen, und die monatliche Produktionskapazität beträgt nur 300 Stück. Die Hardware-Gewinnspanne von Boston Dynamics' Atlas beträgt nur 18 %. Wenn man einen verkauft, verliert man fast die Hälfte des Geldes. Es scheint, dass die High-Tech-Unternehmen fast zu einer "Wohltätigkeitsorganisation" geworden sind.

(Der Boston Atlas-Roboter)

Die Roboter von Zhipu Robotics werden zu 70 % in der Industrie eingesetzt. Aber wenn man sie in ein Wohnzimmer bringt, wird der Preis von fast 100.000 Yuan alle Arbeiter, die es in ihre Häuser kaufen möchten, abschrecken - schließlich kann man mit dem gleichen Budget einen echten Haushaltshilfen für drei Jahre anstellen, der alles kann.

Letztendlich können sie zu wenige Aufgaben ausführen, und die Preise sind zu hoch. Sie können weder in Bezug auf die Servicequalität noch auf die Preise mit den Menschen mithalten, und sie sind auch nicht so einfach zu bedienen wie die großen KI-Modelle. Vielleicht ist es eine unpassende Metapher - wenn die Kosten für die Nutzung von Sklaven viel niedriger sind als die Kosten für Maschinen, werden die Plantagenbesitzer in den Süden nicht die Industrie aufnehmen.

Also, wenn die Kosten und der Umsatz nicht übereinstimmen, tritt ein "Internetblasen"-ähnliches Verlustphänomen auf - im Jahr 2024 betrug die durchschnittliche Gewinnspanne der chinesischen Unternehmen für menschähnliche Roboter nur 18 %, und der kumulative Verlust von Ubtech von 2020 bis zum ersten Halbjahr 2024 belief sich sogar auf 4,3 Milliarden Yuan.

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Wo liegt der Durchbruchspunkt?

Aber im Vergleich zu seinen "Vorgängern" ist die Embodied Intelligence ein "Ausreißer".

Wenn man sich näher mit den "Vorgängern" befasst, wird man feststellen, dass der wesentliche Grund für ihre Abkühlung ist: Das Konzept geht voraus, die Technologie hinkt hinterher, und der praktische Wert ist gering.

Nehmen wir die VR-Brillen als Beispiel. Marken wie PICO und iQiyi Qiyu haben nacheinander auf Schwierigkeiten gestoßen.

Der Hauptgrund ist, dass die Kernkomponenten von wenigen Anbietern monopolisiert werden. Deshalb fehlt nicht nur die Motivation für die Weiterentwicklung, sondern die Preise bleiben auch hoch, was sie zu "Spielen für Reiche" macht. Wenn die Anzahl der Benutzer begrenzt ist, dauert es für die Entwickler lange, um ihre Investitionen zurückzuerhalten, und es gibt nur wenige hochwertige Inhalte. Die Benutzer sind "vor dem Kauf aufgeregt, aber nach dem Kauf werden die Produkte nur stauben". Am Ende entsteht ein Teufelskreis von "geringer Produktion - geringer Kauf - geringem Einkommen".

Zusätzlich zu dem schweren Gefühl von über 500 Gramm des Kopfhörers und der Tatsache, dass er nach einer halben Stunde heiß wird, kann die VR nur in der kleinen Gemeinschaft der Hardcore-Spieler bleiben.

Genauso ist es mit dem Metaverse. Obwohl die Vorstellung grandios ist, kann man die drei Berge der Rechenleistung, der Inhalte und der Endgeräte nicht umgehen.

Also bleibt nach dem Rummel nur das Konzept übrig.

Aber obwohl die Embodied Intelligence ebenfalls die "Science-Fiction"-Aura trägt, sind die Berge, die vor ihr liegen, bewegbar.

Technisch gesehen steht der Aufstieg der Embodied Intelligence immer im Einklang mit der Iteration der großen KI-Modelle - die Evolutionsgeschwindigkeit dieses "Intelligenzgehirns" treibt die Branche der Embodied Intelligence mit bisher unbekannter Stärke voran.

Zum Beispiel versucht das "Huisi Kaiwu"-Plattform von Beijing Academy of Artificial Intelligence, das Problem zu lösen: Mit einem großen KI-Modell wird das "Gehirn" des Roboters programmiert, um Aufgaben zu planen, und die Daten treiben das "Kleinhirn" an, um die Glieder zu steuern. Zum ersten Mal wird eine einheitliche Steuerung über Roboterarme und menschähnliche Roboter erreicht.

Zum anderen Beispiel hat die Kooperation zwischen GAC Group und Huawei Cloud dank der multimodalen Fähigkeiten des Pangu-Modells in wenigen Minuten die 2D-Videos und 3D-Punktwolken-Daten eines komplexen Fahrzeugszenarios wiederhergestellt, wodurch der Iterationszyklus des End-to-End-Modells auf "zwei Tage pro Version" verkürzt wurde.

Sind die Hardwareteile zu teuer? Die Unternehmen ändern sofort das Programm - Getriebe, Treiber, Sensoren, wer teuer ist, wird ersetzt, und die chinesischen Ersatzprodukte können sofort die Nachfrage decken.

Der Panasonic HG-C Laser-Distanzsensor kostet mindestens 1.500 Yuan, während das chinesische Produkt HC6 von Hongchuan Technology die Messstrecke auf 800 mm erweitern und die Abtastrate auf 2.000 Hz erhöhen kann, und der höchste Preis beträgt nur 899 Yuan.

Um die Forschung der Embodied Intelligence anzuregen, hat die Guangming District in Shenzhen direkt angekündigt, dass ab 2025 die neu ansässigen Unternehmen aus den Top 100 der nationalen Softwareunternehmen, der Top 100 der nationalen Internetunternehmen und der Top 100 der nationalen Künstlichen Intelligenzunternehmen mit einer maximalen Belohnung von 20 Millionen Yuan belohnt werden; die neu ansässigen "staatlich geförderten wichtigen Softwareunternehmen" erhalten eine maximale Belohnung von 10 Millionen Yuan.

Geht die Umsetzung der Anwendungsfälle langsam? Die Unternehmen passen sich einerseits dem Markt an. Beispielsweise hat Ubtech Walker in die Bildungsbranche investiert, und 60 % seines Einkommens stammen von AI-Interessensgruppen in Primär- und Sekundarschulen. Der Unitree G1-Roboter hat im Jahr 2024 direkt 5