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1-2月工業(yè)企業(yè)利潤下降超20%的背后

3月27日，國家統(tǒng)計局發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，1—2月份，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)營業(yè)收入19.30萬億元，同比下降1.3%；實現(xiàn)利潤總額8872.1億元，同比下降22.9%。 3月27日，國家統(tǒng)計局發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，1—2月份，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)營業(yè)收入19.30萬億元，同比下降1.3%；實現(xiàn)利潤總額8872.1億元，同比下降22.9%。 來源：國家統(tǒng)計局 其中，1—2月份，制造業(yè)實現(xiàn)利潤總額5837.8億元，下降32.6%。   來源：國家統(tǒng)計局 1—2月份，在41個工業(yè)大類行業(yè)中，10個行業(yè)利潤總額同比增長，1個行業(yè)減虧，28個行業(yè)下降，2個行業(yè)由盈轉(zhuǎn)虧。主要行業(yè)利潤情況如下：電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)利潤總額同比增長53.1%，電氣機械和器材制造業(yè)增長41.5%，通用設(shè)備制造業(yè)增長0.2%，專用設(shè)備制造業(yè)下降8.9%，紡織業(yè)下降37.1%，非金屬礦物制品業(yè)下降39.2%，汽車制造業(yè)下降41.7%，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)下降56.6%，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)下降57.2%，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)下降77.1%，石油煤炭及其他燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)均由盈利轉(zhuǎn)為虧損。 國家統(tǒng)計局工業(yè)司統(tǒng)計師孫曉分析，1—2月份，受量價等多因素影響，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額同比下降22.9%。一是從收入看，盡管工業(yè)生產(chǎn)有所回升，但市場需求尚未完全恢復(fù)，企業(yè)營業(yè)收入同比下降1.3%，降幅較上年12月份擴大1.0個百分點；二是從成本看，營收降幅大于成本降幅，導(dǎo)致企業(yè)毛利下降，下拉工業(yè)利潤18.6個百分點；三是從價格看，PPI受同期基數(shù)較高影響，1—2月份同比下降1.1%，降幅較上年12月份有所擴大，對企業(yè)盈利形成較大壓力。受上述因素影響，原材料和裝備制造業(yè)利潤降幅較大，分別下拉工業(yè)利潤15.7、6.5個百分點。 值得一提的是，新動能行業(yè)利潤較快增長。1—2月份，電氣機械行業(yè)受動力電池、光伏設(shè)備等產(chǎn)品帶動，利潤同比增長41.5%，繼續(xù)保持快速增長態(tài)勢；鐵路船舶航空航天運輸設(shè)備行業(yè)受海洋工程裝備、電動自行車制造等帶動，利潤同比增長64.8%。 下階段，隨著生產(chǎn)生活秩序恢復(fù)正常，市場需求逐步恢復(fù)，產(chǎn)銷銜接水平提高，基數(shù)效應(yīng)影響減弱，工業(yè)企業(yè)利潤有望逐步回升。 這一現(xiàn)狀和趨勢在國家統(tǒng)計局于3月15日發(fā)布的2023年1-2月份規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)主要數(shù)據(jù)也得以印證：1—2月份，全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長2.4%，增速較上年12月份加快1.1個百分點，結(jié)束了自上年4季度以來的逐月回落態(tài)勢。從三大門類看，制造業(yè)增長2.1%。 1—2月份，多數(shù)行業(yè)和產(chǎn)品回升。在工業(yè)41個大類行業(yè)中，22個行業(yè)增加值實現(xiàn)增長，增長面達53.7%；28個行業(yè)增加值增速較上年12月份加快或降幅收窄，占68.3%。在統(tǒng)計的620種主要工業(yè)產(chǎn)品中，364種產(chǎn)品產(chǎn)量增速較上年12月份加快或降幅收窄，占58.7%。   來源：國家統(tǒng)計局 數(shù)據(jù)顯示，1—2月份，裝備制造業(yè)增加值同比增長1.8%，較上年12月份加快1.3個百分點，對全部規(guī)上工業(yè)增長的貢獻率達到22.2%。新產(chǎn)品延續(xù)快速增長態(tài)勢，1—2月份，風(fēng)力發(fā)電機組、充電樁、光伏電池等新能源產(chǎn)品產(chǎn)量分別增長103.5%、66.7%、40.8%，太陽能工業(yè)用超白玻璃、多晶硅、單晶硅等新材料產(chǎn)品產(chǎn)量分別增長103.8%、86.3%、44.7%。 但也要看到，1-2月，工業(yè)機器人產(chǎn)量約6.2萬套，同比下降19.2%。如國家統(tǒng)計局工業(yè)司首席統(tǒng)計師王新所言，雖然1—2月份工業(yè)生產(chǎn)企穩(wěn)回升，但當(dāng)前國際形勢復(fù)雜多變，需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱三重壓力依然存在，工業(yè)經(jīng)濟回升的基礎(chǔ)尚不牢固，實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟運行整體好轉(zhuǎn)仍需付出艱苦努力。 高工機器人判斷，2023年一季度，中國機器人行業(yè)仍處在黎明前的復(fù)蘇陣痛期，而我國已經(jīng)連續(xù)9年成為全球最大的工業(yè)機器人消費國家，機器替人是制造業(yè)未來的趨勢，2023年，新能源行業(yè)延續(xù)擴張態(tài)勢，新能源汽車、鋰電、光伏等領(lǐng)域?qū)τ诠I(yè)機器人的需求仍將持續(xù)提升。根據(jù)工業(yè)和信息化部等17部門印發(fā)的《“機器人+”應(yīng)用行動實施方案》，到2025年，制造業(yè)機器人密度將較2020年實現(xiàn)翻番。

ChatGPT來襲！人形機器人迎來新時代？

近日，OpenAI領(lǐng)投挪威人形機器人公司1X Technologies 2350萬美金。 據(jù)悉，1X公司原名為Halodi Robotics，成立于2014年，主要生產(chǎn)人形機器人，公司共有60多人。1X公司將用這筆資金來加大其即將推出的雙足機器人模型NEO的研發(fā)力度，以及在挪威和北美大規(guī)模生產(chǎn)其首款商用機器人EVE。 值得關(guān)注的是，作為ChatGPT造物主的OpenAI和人形機器人公司攜手，似乎預(yù)示著“人形機器人+ChatGPT”的新一代組合即將出現(xiàn)。 3月28日，追覓科技也在上海新品發(fā)布會上也推出了兩款機器人產(chǎn)品——通用人形機器人和仿生四足機器人Eame One二代。 追覓科技人形機器人，圖源網(wǎng)絡(luò) 當(dāng)日，機器人板塊反復(fù)活躍，人形機器人相關(guān)話題被大量討論。 要知道，人形機器人的夢，已經(jīng)做了近百年。 從1927年世界博覽會上展出“Televox”，到之后的日本豐田、本田和波士頓動力，百年來“造人”的公司前赴后繼，但囿于人形機器人動態(tài)平衡、運動規(guī)劃等技術(shù)難題和批量生產(chǎn)的困難，人形機器人的大規(guī)模落地始終還是個夢。 那么，ChatGPT的加入，能為人形機器人夢想的落地按下加速鍵嗎？ 1、構(gòu)想：人形機器人有望更智能 事實上，當(dāng)前算法和數(shù)據(jù)規(guī)模的限制，在嚴重影響著人形機器人的智能程度。 通常而言，人工智能技術(shù)和應(yīng)用飛速發(fā)展要依賴三大要素：數(shù)據(jù)、算法和算力。 算法決定了人工智能的行為模式，一個人工智能系統(tǒng)即使有當(dāng)前最先進的計算平臺作為支撐，若沒有配備有效的算法，人形機器人只會像一個四肢發(fā)達而頭腦簡單的“人”。 因此，目前市面上很多人形機器人都只能在少量垂直應(yīng)用方向上接近或超越人類的智能表現(xiàn)，在很多領(lǐng)域上都屬于“弱人工智能”，即不具獨立思考能力，就像各種語音助手。 它們的動作僵硬，本身并沒有“智能”的成分，僅因為長得像人，所以它們的“凝視”“走路”等簡單動作，都能帶給人無盡的遐想。 阿西莫機器人，圖源網(wǎng)絡(luò) 那么如何完成從“弱人工智能”向“強人工智能”的關(guān)鍵一躍？ ChatGPT提供了新的解題思路。 ChatGPT有著先進的算力系統(tǒng)和強大的自然語言理解和溝通能力，數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days(即假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640天)。 業(yè)內(nèi)不少人士認為，ChatGPT的AI技術(shù)可以解決機器人的自主語音交互難題，為人形機器人注入“靈魂”。 1X公司也表示，希望通過人形機器人來實現(xiàn)ChatGPT在機器人領(lǐng)域應(yīng)用落地，解決過往機器人行業(yè)軟件端算法和數(shù)據(jù)能力落后的問題。 有行業(yè)專家表示，類似ChatGPT的AI大型語言模型，在長期能更好地訓(xùn)練機器人學(xué)習(xí)算法和處理更復(fù)雜更大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，而且有助于機器人理解人類語言、行為和環(huán)境，加速人形機器人在任務(wù)完成、自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)能力、仿生體驗等領(lǐng)域的進化。 即“ChatGPT+人形機器人”將讓機器對人類意圖的理解有跨越式的質(zhì)變提升，人形機器人即將迎來新一輪“進化”，有望帶來更大的市場增長。 弗若斯特沙利文預(yù)測，到2026年，全球人形機器人市場規(guī)模將達到80億美元；高盛預(yù)計，到2035年，在藍海市場情景下，人形機器人市場能夠達到1540億美元的規(guī)模。 2、現(xiàn)實：日常動作的完成仍是難題 不過，回到現(xiàn)實，即使解決了人形機器人的智能問題，也還有太多的技術(shù)瓶頸亟待突破。 人形機器人的構(gòu)架通常為：大電池組+電機驅(qū)動+剛性金屬傳動+串并聯(lián)關(guān)節(jié)分布+視/力/位傳感器。各部位的協(xié)調(diào)配合，保障了人形機器人日常動作的流暢。 例如，人形機器人的下肢對力量、穩(wěn)定性和肢體動作的連貫性有著很高的要求。要達到像人類一樣自然地走路，需要與激光雷達、配套傳感器、攝像頭以及算法配合。 但大部分人形機器人都難以解決這一難題。例如小米的鐵大CyberOne，步速為3.6km/h，實際上連老年人的平均步速都跟不上。 小米CyBerOne機器人（鐵大），圖源網(wǎng)絡(luò) 另外，在人形機器人的關(guān)節(jié)扭矩方面，與之緊密相關(guān)的是減速機和伺服電機等零部件。以減速機為例，機器人常用的是RV減速機和諧波減速機。RV減速機用于機器人的腿部、腰部和肘部等承重關(guān)節(jié)；諧波減速機用于輕型、小型的末端部位，比如小臂和腕部。 然而，諧波減速機重量輕但扭矩有限，RV減速機扭矩大，但重量體積也較大。同樣，行星減速機、單極行星減速機、雙極行星減速機等也都面臨這樣的兩難抉擇，要想讓人形機器人達到人類關(guān)節(jié)的靈活程度，幾乎不可能。 此外，抓取與力感知能力的不足，也同樣使人形機器人在運行時極不流暢。畢竟動態(tài)的步行只是體現(xiàn)了機器人的移動能力，而操作性能就直接決定了機器人能夠去做什么。 譬如“擎天柱”的每只手擁有11個精細的自由度，結(jié)合控制軟件，能完成像人手般復(fù)雜靈巧的操作，并能承擔(dān)大約9公斤的負重。追覓科技的人形機器人也擁有五指，而小米“鐵大”的手并沒有手指，它能開門、抓握，但碰到一些精細活兒，只能一籌莫展。 3、落地：商業(yè)應(yīng)用困局 持續(xù)困擾著人形機器人的，還有商業(yè)化難題。 此前哈工大推出的“HIT-III”機器人能上下斜坡、“匯童”機器人可完成“摔滾走爬”等動作，優(yōu)必選的“Wallker”則能上、下臺階，目前已經(jīng)可以彈琴、倒水和步態(tài)行走。特斯拉的擎天柱還能澆花、此前本田的阿西莫具備跑、跳、爬樓梯甚至跳舞等功能。 特斯拉擎天柱機器人，圖源網(wǎng)絡(luò) 但哪怕“大佬”如本田和波士頓動力，也沒有成功踏入商業(yè)化進程，波士頓動力更是幾度被收購。 最根本的原因，是人形機器人太“貴”了，并且沒找準(zhǔn)適用場景的人形機器人，也顯得過于“不實用”。 本田的阿西莫機器人售價250萬美元，波士頓動力的Atlas，單臺售價200萬美元，小米的CyberOne，成本約60—80萬人民幣。此前高工移動機器人曾報道，業(yè)界一臺人形機器人的造價在10—15萬美元左右。 而宣布最終價格會控制在2萬美元以下的擎天柱，也限制了其采用性能更好的材料方案，例如扭矩更大的液壓驅(qū)動，新型的皮膚材料或合成的軟體肌肉。 追覓科技走的是另一條路子，據(jù)公開報道，追覓科技已實現(xiàn)對高速馬達的自動化生產(chǎn)，推動供應(yīng)鏈國產(chǎn)化。這能在一定程度上控制成本，有助于大規(guī)模量產(chǎn)人形機器人。 不過商業(yè)的本質(zhì)，最終還是回歸到落地上。人形機器人究竟適用于哪些場景？對比其他機器人，造價昂貴的人形機器人落地場景有何創(chuàng)新之處？ 如今人形機器人的商業(yè)應(yīng)用場景主要以娛樂社交、陪伴看護等日常生活服務(wù)為主。同時，機器人產(chǎn)業(yè)總體上被視為一些國家地區(qū)出生率下降和勞動力萎縮的解決方案。但高昂的售價與極低的性價低意味著人形機器人尚且難以實現(xiàn)面向家庭場景的大規(guī)模普及。 阿西莫機器人，圖源網(wǎng)絡(luò) 本田曾嘗試讓阿西莫成為接待員，為IBM等幾家公司提供租賃服務(wù)。 但阿西莫每個月的租賃費用高達1萬美元，比人類接待員的薪水高出一大截，而且只能做一些簡單的肢體動作，性價比極低，讓企業(yè)望而卻步。 即便用得起，阿西莫那些看似“豐富”的功能，在應(yīng)用場景也有太多限制：不能提拿重物、不能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境、續(xù)航不長，語音互動不夠智能。 面對這個問題，馬斯克的思路是，第一批機器人主要在B端應(yīng)用，服務(wù)于危險、無聊、重復(fù)的工作或人們不想做的工作；第二批大規(guī)模使用的機器人，讓機器人在現(xiàn)實世界中導(dǎo)航，無需指令也能做有用的事；第三批是預(yù)計不到10年后，人們可以在家里使用的機器人。 但規(guī)劃的另一面是，2022年特斯拉出原型機，然后還要再花上一年時間去探索應(yīng)用場景。 夢想的落地終究還需要更多的積累與鋪墊，要挖掘出人形機器人的獨特競爭力，還需要更多時間與經(jīng)驗的雙重作用。

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