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字節(jié)繼續(xù)變“硬”

來源: 伯虎財經(jīng) 陳平安 2023-07-06 09:13

字節(jié)跳動

來源/伯虎財經(jīng)

作者/陳平安

字節(jié)跳動再度涉足硬件領(lǐng)域。

日前,根據(jù)《晚點 LatePost》報道,字節(jié)目前機器人團隊已有約 50 人,并計劃年底擴充到上百人。

機器人是典型的投入大、周期長的賽道。業(yè)內(nèi)明星公司波士頓動力除了產(chǎn)品先進,另一個特點是30年沒能盈利。2013年谷歌收購了波士頓動力,但僅僅四年后就轉(zhuǎn)給了軟銀。

目前機器人比較成熟的應(yīng)用是在工業(yè)制造領(lǐng)域。根據(jù)IFR、中國電子學(xué)會數(shù)據(jù),去年我國工業(yè)機器人市場規(guī)模609億元,為全球第一大市場,占據(jù)了全球45%的份額。但過去幾年間,有關(guān)人形機器人的討論也逐漸火熱起來。

一方面一些互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛入局,比如小米在去年推出了人形機器人“鐵大”,特斯拉也在不斷的更新自己有關(guān)人形機器人Optimus的進展。

另一方面,AI技術(shù)和加速計算的發(fā)展也讓業(yè)界看到了人形機器人的機遇。英偉達(dá)CEO黃仁勛在ITF 2023上談到“具身智能”的概念。簡單解釋就是給一個AI系統(tǒng)裝上身軀,讓他能夠通過感知外界的環(huán)境去做出互動和決策。

雖然字節(jié)成功孵化了今日頭條和抖音兩款國民級軟件,在軟件領(lǐng)域被冠以“APP工廠”的稱號,但其在硬件領(lǐng)域的嘗試坎坷頗多,包括手機、教育硬件和頭顯在內(nèi)的多次嘗試均未取得滿意的結(jié)果。這次踏入機器人賽道則說明字節(jié)對于硬件的渴望并沒有停止。

從投資到親身下場

從此前的公開信息來看,字節(jié)對機器人的踏足并不突然。從2020年開始,字節(jié)就針對機器人賽道出手多次,一年半內(nèi)投了多家公司。其中既有主打家庭服務(wù)場景的云鯨智能,也有專注物流機器人的迦智科技,還有專注于工業(yè)視覺AI的崧智智能,當(dāng)時業(yè)內(nèi)便有猜測,認(rèn)為字節(jié)的一系列的操作是在為補齊抖音電商的短板做鋪墊。

不過過去兩年,字節(jié)并沒有顯露出下場做機器人的興趣,根據(jù)相關(guān)媒體報道,字節(jié)的機器人屬于的 Research 組,并不直接支持業(yè)務(wù)。

而這次選擇躬身入局,或許主要出于內(nèi)外兩個方面。

一個很明顯的體感是機器人,特別是人形機器人的熱度在大大提高。

除了前文提到的小米、特斯拉,華為也對機器人表現(xiàn)出了濃烈的興趣。根據(jù)公開消息,今年6月20日,華為8.7億元注冊成立全資子公司東莞極目機器有限公司(下稱“極目機器”),公司董事長、法人代表為李建國,他同時也是華為常務(wù)董事、制造部總裁。早在2020年華為就在全球5G大會上秀出了自己人形機器人。

大廠們之所以紛紛入局機器人賽道,和它的遠(yuǎn)景密不可分。一方面,AI技術(shù)包括多模態(tài)大模型技術(shù)、PaLM-E模型以及加速計算的發(fā)展讓人們相信,具身智能可能將是AI的終極形態(tài),而人形機器人是實現(xiàn)具身智能的最佳形態(tài)之一 。未來人形機器人可以實現(xiàn)根據(jù)外界的信息去交互和決策。

另一方面,由于結(jié)構(gòu)設(shè)計接近人體,人形機器人的活動場景可覆蓋人類活動的方方面面,可應(yīng)用于家用、商用、工業(yè)多個場景,特別是陪伴等服務(wù)型場景。浙商證券預(yù)測到2026年,智能服務(wù)機器人的全球市場規(guī)模有望達(dá)到67.6億元。特斯拉CEO馬斯克則表示,未來人類和人形機器人的比例將不止是1:1,全球80億人口為基數(shù)上,未來人形機器人可能超過人類數(shù)量,滲透率的天花板高且想象空間大。

政策層面,今年1月,工信部等十七部門聯(lián)合印發(fā)《“機器人+”應(yīng)用行動實施方案》,聚焦制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑、能源、商貿(mào)物流、醫(yī)療健康、養(yǎng)老服務(wù)、教育、商業(yè)社區(qū)服務(wù)、安全應(yīng)急和極限環(huán)境應(yīng)用等10大應(yīng)用重點領(lǐng)域,提出明確指引方向;今年6月,上海、北京接連出臺了機器人行業(yè)支持政策。

中信證券稱OpenAI、騰訊、小米、谷歌、英偉達(dá)等科技企業(yè)持續(xù)加注機器人領(lǐng)域,推動機器人技術(shù)創(chuàng)新與落地進程加速,機器人發(fā)展“硬件先行”,模組化零件為未來發(fā)展趨勢,零部件廠商一體化布局提供整體解決方案,同步提升產(chǎn)業(yè)鏈地位,推動機器人產(chǎn)業(yè)降本增效與規(guī)模化落地。

對于大廠們而言,需要在浪潮來臨之前做好準(zhǔn)備。

對于字節(jié)本身而言,圍繞抖音做商業(yè)化是主要任務(wù),核心業(yè)務(wù)抖音電商需要加強貨架部分的建設(shè)。在 2023 抖音電商生態(tài)大會上,抖音電商總裁魏雯雯表示:“我們希望未來貨架 GMV 占比至少達(dá)到 50%,從流量增長的角度,我們對這個判斷非常有信心”。

事實上,從今年618的表現(xiàn)來看,直播電商總GMV的增速從去年的124%降到了今年的27.6%。在貓狗持續(xù)加強內(nèi)容和低價心智的情況下,抖音也需要加強貨架的建設(shè),彌補自身不足。

根據(jù)虎嗅報道,年初上線抖音超市后,2季度抖音超市團隊提升了供應(yīng)鏈端建設(shè)的優(yōu)先級,推動成都、杭州新倉庫試行;團隊人數(shù)也從數(shù)十人擴張到了百余人。

此前,京東物流(昆山)亞州一號智能產(chǎn)業(yè)園官宣完成第100億件智能包裹的分揀,正式成為全球規(guī)模最大倉揀一體智能物流園區(qū)。下場做機器人,顯然也有助于字節(jié)補齊自身電商業(yè)務(wù)短板。

字節(jié)的硬件夢

2007年的iPhone發(fā)布會上,喬布斯引用了圖靈獎獲得者Alan Kay的一句話:真正在意軟件的人,應(yīng)該自己造硬件。

在硬件領(lǐng)域,字節(jié)稱得上屢敗屢戰(zhàn)。

2019年,字節(jié)把目標(biāo)指向了教育硬件,并把這件事交給了陽陸育負(fù)責(zé),直接向教育業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人陳林匯報。

對于教育硬件,字節(jié)寄予厚望,不僅把收購來的吳德周率領(lǐng)的錘子硬件團隊并入其中,還打出大量優(yōu)惠,陽陸育表示,“硬件不贏利是在我們的預(yù)期之內(nèi),硬件是不贏利,我們是虧錢在賣。”不過隨著相關(guān)行業(yè)政策的出臺,裁員成為了教育部門的主旋律,此前賣了一百萬臺的智能臺燈也停止了迭代。

2021年,字節(jié)把目光投向了VR,并斥資數(shù)十億從騰訊手中截胡了頭顯廠商Pico。但由于VR的硬件體驗距離成熟還有相當(dāng)距離,購買者嫌少,而缺乏出貨量則會導(dǎo)致內(nèi)容生態(tài)的缺失,這使得整個市場幾乎處于一個悖論。IDC的最新報告顯示,今年一季度全球AR/VR頭顯出貨量同比下降54.4%,在此背景下,PICO 也調(diào)低了今年的銷量預(yù)期。

在機器人領(lǐng)域,字節(jié)不再大力出奇跡,而是更加審慎。根據(jù)《晚點LatePost》報道,字節(jié)機器人業(yè)務(wù)的方向主要有兩個,一是生產(chǎn)一些機器人,優(yōu)先服務(wù)字節(jié)的電商履約需求;二是關(guān)注前沿技術(shù),探索把 AI 大模型能力用到機器人上。

正如前文所提到的,機器人是一個典型的投入大、周期長的賽道,根據(jù)各路券商的研報,當(dāng)下機器人仍處于0到1 的革命中,對資金、技術(shù)、資源整合的要求都比較高。一些知名廠商生產(chǎn)的人形機器人成本非常昂貴,波士頓動力Atlas的單臺成本為250萬美元,特斯拉的Optimus成本約10萬美元。

因此當(dāng)下更重要的是結(jié)合自身需求去做推進。除了電商業(yè)務(wù),字節(jié)在今年也加入了大模型之爭,6月初,根據(jù)相關(guān)媒體報道,字節(jié)跳動正內(nèi)測一款 AI 對話類產(chǎn)品,其代號暫時為“Grace”,目前已處于“測試完善”階段。隨后字節(jié)回應(yīng),Grace”是一個 AI 對話類測試項目的內(nèi)部代號,目前仍然處于初級階段,且僅供內(nèi)部體驗測試。

過去利用算法,字節(jié)在信息分發(fā)領(lǐng)域的打法近乎是高維打低維,走位風(fēng)騷,打法奔放。這在硬件領(lǐng)域顯然行不通,不過也不足以打消字節(jié)對于硬件的渴望。

參考來源:

浙商證券:人形機器人行業(yè)深度PPT:人形機器人:聚焦“具身智能”,產(chǎn)業(yè)化提速 

本文為聯(lián)商網(wǎng)經(jīng)伯虎財經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載,版權(quán)歸伯虎財經(jīng)所有,不代表聯(lián)商網(wǎng)立場,如若轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。

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