看DAO 2023.pdf

价值链碳中和赋能影响力运营碳中和前言与介绍看 DAO2023Midjourney 封面图片生成关键词：/imagine prompt:stunning mountain range,lush vegetation,soft fluffly epic clouds,max rive,vibrant,colorful,dramatic cinematic lighting,volumetric rays,8k,-ar 2:3-style 4b-stylize 1000 -v 4-q 22 看 DAO 2023目录目录前言 03新能源 碳达峰在望 06人形机器人 加快进化 08自动驾驶 全球最大试车场 10低轨太空科技 太空之旅航班化 13合成生物 生物工厂 15半导体 产业政策升级 17元宇宙“只有一个”19人工智能 通用之途 21下南洋 地缘商业 23中美创投 日渐平行 25人口国运 全要素生产率 28参考文献 30看 DAO 2023 3前言新冠病毒的流行，即将进入第四个年头。一系列的事件，令人想起昨日的世界，一百年前的流感病毒大流行，1920 年代和 1930 年代，两次世界大战期间所经历的萧条、动荡与冲突。而 2022 年对于科技与创新来说，也并非一个好的年份。纳斯达克指数已经跌去三分之一。亚马逊、苹果、谷歌、微软、Meta 和特斯拉这六大科技巨头，今年的总市值损失超过 5 万亿美元。其中，亚马逊市值蒸发约 9000 亿美元，苹果近 8900 亿美元，谷歌逾 8400 亿美元，微软超 7800 亿美元，Meta 超 7600 亿美元，特斯拉 7400 亿美元。橡树资本的创始人马克斯(Howard Marks)回 顾 其 1969 年 做 投 资 初 出 茅庐，当时的机构标配“漂亮 50”（Nifty Fifty），即最白的白马股，结果到了1974年，这些股票的平均市值已经跌去了90%以上。孙正义黯然退出软银，其千亿美元的愿景基金，所投明星科技企业有的价值已经归零，腰斩的已属幸运。人称木头姐的Cathy Woods 所管理的方舟资本，数百亿美元资产基本上重仓科技板块，已经从高点下跌超过了 80%，回到了 5 年前的原点。金融资本的过度膨胀，得到了两种力量的强力纠正，一方面是通胀带来的货币政策的转向，美国联储和世界上的主要央行快速加息，风险资产价格大幅度下调。另外一种力量是地缘政治的冲突所带来的不安全感，体现为乌克兰战场上暴露出战争机器的制造能力不足，欧洲陷入能源危机，全世界担心粮食短缺，以及大国对以芯片为代表的科技基础元件供应的中断危险。这样，以软件、数据、算法、网络、渠道、PR等为代表的“没有资本的资本主义”，在金融危机以来零利率的金融刺激之下，科技板块在 2022 年遭遇了一次清算，科技巨头损失高达 5 万亿美元的市值，一批明星科技上市公司和独角兽的价值巨幅下跌，标志着一个宽松金融资本阶段的终结，而革命性的技术能否应用到更多行业，带来经济增长、就业、劳动生产率的提升，决定着 2023 年是否会成为向新阶段过渡的一年。摆脱“身染沉疴的世界”经历了狂飙式的发展之后，进入了一次清算期。三年的新冠疫情，加速了这一切的演化。2020 年，美国联储以空前的规模向经济注入流动性，不惜一切代价，避免一场公共健康危机把经济拖入大萧条；而疫情期间隔离的人们主要依靠互联网交往，产生了数字世界将是人类最终归宿的幻觉。科技企业的估值达到了历史最高点。金融资本与生产资本的背离，被科技与经济史学家佩蕾丝描述为一场科技浪潮的内在的张力，终将引发泡沫的崩溃，在市场的纠正、管制的介入与政策的调节下，科技浪潮需要进入促进整体经济增长的“黄金时期”。如果 2022 年所遇到的是这样一轮阶段性的调整，那么泡沫崩溃可能正处中盘。因为四十多年来最严重的通胀而引发的投资世界的颠覆，也因为大国竞争带来的不安全，国家调整创新资源，欧洲和美国都采取了一系列重大的产业政策，主要围绕着新能源、半导体、人工智能和生物科技展开，也以国防与产业安全为锚，推行包括脱钩与供应链重组的战略举措。市场的调整并没有终结，因为通胀将是一个长期现象，经济正在滑向衰退，全球地缘政治的对抗，仍然处于类似冷战前期的磨合期。市场的情绪，已经从对错过的恐惧（FOMO)，转变为对亏损与归零的恐惧。加密货币经历了三轮暴雷，最后一轮卷入的是 FTX，全球最大的加密货币交易所之一，其创业团队，最终被证明是安然式的犯罪团伙。这是一匹由红杉、加拿大养老基金等多家明星机构支持的超级独角兽，创业主角是那些九零后的美国名校毕业生，他们来自斯坦福和 MIT，善于政治捐助，也自我标文：周健工 中国正在形成全球重要的创新策源地。从工业革命以来五次重大的技术浪潮来看，英国主导了两次，美国主导了三次。但眼下的这一次，未必再完全是美国或者整个西方主导。4 看 DAO 2023前言榜为“有效的利他主义者”。硅谷正在经历自互联网泡沫崩溃以来最大的裁员潮。而美国的知识工作者，科技企业的员工，疫情之后也不愿再返回办公室。旧金山市只有 43.1%的员工回办公室工作，洛杉矶46.1%，纽约 47.6%，奥斯汀 62.7%。这些人中，有些可能已经开始借助 ChatGPT 之类的工具从事全新的工作，而新能源企业，在向大批的科技巨头的下岗员工招手。Oculus 联合创始人、VR 传奇人物卡马克，在决定彻底从 Meta 辞职时，他批评这家公司效率低下，GPU 的利用率只有 5%，而 Meta 在全球企业中囤积了最多的 GPU（2 万多个 A100）。在过去的一年，加密资产、元宇宙、自动驾驶，它们重复不断的故事，反而加剧了投资者的不安全心态。特斯拉市值下跌了三分之二，重要原因之一是自动驾驶的远期目标难以在当下套现，最近交通管理当局已经要求特斯拉不得使用“全自动驾驶”（FSD）进行营销。2022 年，对于金融危机以来的科技浪潮，是一道分水岭。这道分水岭有三个重要特征，也会决定了 2023 年是否会向一个新的起点过渡。首先是以面向消费者为主的移动互联网技术革命已经进入成熟期，其中衍生出的一些新技术和应用概念，仍然停留在早期投机资产标签的阶段，还没有真正的用例可以证明其为真正的创新，如在金融危机之后产生的比特币和加密货币。金融资本所推动的创新，尤其是那些并非来自产业领域，仅凭技术或商业模式就获得投资的项目，在技术的爆发期和泡沫期，能期待产品对市场的渗透和企业价值的提升。但其也有大量的所谓创新，建立在假设之上，有点类似于金融危机时期通过火箭科学家们的数学模型定价的大量金融资产，当它们面临真实世界的交易时，受到人类常识的检验，露出了不可交易的马脚。金融资本、风险资本并不附着于特定的产业，这为其发现并且支持颠覆性的创新带来了先天的优势。但这也是一柄双刃剑，风险资本与创新者的冒险行为，总是在阶段性地遭到“清算”，这是一个在创新过程中不断证伪和筛选的自然过程。2022 年或者 2023 年，到了一个清算的时候了。第二个重要特征，是中国作为全球重要创新策源地的形成。中国的创新，以前主要是在学习和模仿美国。但目前正在努力进入自主创新的阶段。从工业革命以来五次重大的技术浪潮来看，英国主导了两次，美国主导了三次。但眼下的这一次，未必再完全是美国或者整个西方主导。历次技术革命最终会带来技术-经济范式转变，技术革命的使命，是让革命性的核心技术在经济的各个行业得到应用，从而提升整个经济的创新、就业、劳动生产率和生活水平。中国不仅承接了西方工业技术的转移，而且及时参与了这场信息技术革命。以一种历史的眼光来看，这样一种在短期内浓缩了的工业化、信息化与数字化的进程，加上活跃的创业精神，适于在多样性的创新中产生丰富的“化学反应”。中国在移动支付方面引领世界，但并不鼓励金融科技的创新，对挖矿和加密货币采取了禁止的措施；在受到监管较中国、美国、欧盟、印度的发电技术构成2022 年上半年，GWh40000003500000300000025000002000000150000010000005000000中国美国欧盟 27 国印度来源：牛津 Economics，国际能源署，未尽研究。其他核能可再生能源天然气煤炭总量5%32%3%61%20%35%25%18%41%22%19%16%74%20%1%3%2%3%加息周期开始后的月数04-0687-8915-184.5%4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%美联储史上最快加息周期内有效联邦基金利率的变化来源：美联储，未尽研究。202294-9599-0005101520253035看 DAO 2023 5前言严格的民生领域，也采取了比较谨慎的做法，如在医疗服务、教育等领域。中国对企业服务软件采纳也不如美国那样广泛和深入。但是，中国产生了自己的优先创新领域，主要是在硬科技领域，如工业、先进制造业、自动化与机器人、新能源、半导体等领域，追求数字产业化及产业数字化。中国的实体经济规模实际上已经超过了美国，制造业的规模，已经是美国和欧洲的总和；在新能源领域，中国占据了全球市场的半壁江山；在更多新兴的领域，中国的技术导入和扩展的速度更快。若论全球供应链的完备，以及在大国的较量的制造能力，中国都处于较主动的地位，也在倒逼西方频频推出自己的产业政策，以纠正由华尔街和硅谷的金融资本所定义创新方向。第三个特征，是技术革命朝着更深入的技术-经济的范式转变，以技术之间更有效的组合与集成，促进更广泛的经济增长与繁荣。诺贝尔物理学奖获得者韦尔切克（Frank Wilczek）认为：“今天我们拥有精确的、完整的公式，足以为核物理学、物质科学、化学和所有工程的实现提供了基础。”而所有这些创新，需要受到这个世界的意义和目的的指引。人类在掌握核聚变技术方面取得了一次历史性的突破，输出的能量首次超过输入的能量，哪怕那么微小，仅能烧开几壶水，但这一质变所带来的深远影响难以估量。核聚变真正投入商用，将花十年甚至数十年的时间。但这正是一种科学发现从理论到验证，再到技术突破，再到商业应用的一般规律。第一块有实际应用价值的晶体硅太阳能光伏电池，就诞生于上个世纪五十年代美国的贝尔实验室，到今天太阳能逐渐成为主要的电力来源之一，用了70年时间。预计核聚变技术也将遵循着军用、国家战略用途、民用、规模化商业应用的路径。目前在中美两国都已经有大量的产业资本和风险资本涌入核聚变。日益智能化的信息科技，正在与能源科技、生物科技加快相互渗透、相互借力、组合成新的技术。AI for Science，就是用计算结合实验，发明出新的技术去解决一些重大的研发问题，中美的一些人工智能科研机构，正在预测蛋白质结构、发现新材料，也用于核聚变的研发。合成生物本质上是通过基因测序、编辑等技术，对不同的生命形式进行编程并用来生产制造。未来的能源体系，则是走向低碳化和数字化。在许多技术领域，相互渗透的趋势也很明显。如自动驾驶、机器人、无人机之间，无论是智能算法、控制系统，会发现越来越多类似的元件与模块，它们之间的复用性，通用性越来越明显，为一些新技术推向市场开辟了创新路径，如特斯拉的自动驾驶算法平台用于其人形机器人的研发。机器正在加快向人类学习。它们从接受训练完成特定的人类任务，无论是语言处理中的一种技能，还是某种智力竞技活动，在人类给予其定义的领域内，往往能迅速超过人类；在语言训练中的技能，也可以迁移到其他领域，如寻找蛋白质合成中的“语法”。机器人在工业的某些工序中，或者是在医疗的某项服务中，都超过了人类。机器人正在适应人类的环境，以更灵活的技能增加与人类的协作。对于技术革命来说，最重要的衡量标准是能否引发广泛的创新，促成生产力的释放，在加速技术成熟的过程中，实现技术-经济的范式转移。在人类为应对气候变化推进的能源转型中，关键是一些已经被验证的技术加快规模化，尽快确立对化石能源的成本优势，这些包括光伏、风电、新能源汽车、储能、电网技术、低碳的工业技术等等。中国超大规模的市场，特别适于推进能源转型，在全球引领可再生能源的成本下降。当中国的电动汽车开始去补贴化时，美国刚推出政策补贴每辆电动汽车 7500美元。技术革命需要从核心国家向外围国家传播；创新的扩散比在少数国家的突破更加重要。技术不断降低门槛也是创新过程的一部分。国际能源署的一项研究表明，在 2022 年，全球未能使用电力的人数，首次出现了反弹，将增加 2000 万，主要发生在撒哈拉以南非洲地区，那里无法接入电网的人数几乎回到了 2013 年的峰值。美国的一个太阳能光伏电站想获得贷款，只需要支付 1%的利息。在尼日利亚，同样的电站的贷款利息高达 14%。有很多原因，但归结起来，就是一个简单而又残酷的事实，因为穷而付出更多。疫情已经加深了穷国与富国之间的财富与技术的鸿沟；资源的短缺与供应的中断，唤醒了经济民族主义；疫情让大国之间固有的猜疑迅速转变为对抗，优先考虑的已经是应对各种安全与不测，信任与合作变得极为稀缺。希望 2023 年不仅仅是 2022 年的继续，人类只有共存，才能摆脱这个“身染沉疴的世界”。图说：定制化多功能人形机器人。来源：Promobot6 看 DAO 2023新能源吉瓦各国家/地区可再生能源装机量增长110010501000950900850800750700650600550500450400350300250200150100500中国欧盟美国印度巴西撒哈拉以南非洲东盟其他国家2010-152016-212022-27来源：国际能源署，未尽研究。2022 年，能源危机交织着气候危机。酷暑、干旱、山火、洪涝肆虐了整个北半球。许多国家为了确保能源供应，纷纷重启或者增加使用煤炭。各国的能源战略，都会在三重目标之间求得平衡：既要能源安全，又要低碳减排，还要电费燃料费不贵。这个三角，从未像 2022 年这样显得不可能。根据联合国 IPCC（政府间气候变化专门委员会）的计算，全球要控制升温 1.5 度，留下来全球化石能源的消费，将从 2023 年起进入达峰区间，并于 2025-2030 年间开始下降。由于中国可再生能源的发展不断加速，中国的碳排放达峰时间，按乐观的估计可能会提前到 2025 年。中国引领了这场能源革命，在未来 5 年的新增可再生能源的装机中，中国将占一半的份额。碳达峰在望的二氧化碳排放“预算”已经不多，根据不同情景测算，如果按照现有排放量，所剩时间也只有 8 年到 15 年左右。全球迈向碳中和，必须同时解决能源安全和用得起能源的问题。唯一的选择，是加速摆脱对化石能源的依赖，尽快发展清洁能源，建立以可再生能源为主的能源体系。俄乌战争和新冠疫情，激发了以新能源投资为重要引领的经济复苏大计，从欧盟的绿色振兴，到美国的重建美好，再到中国引领全球的绿色产业，兼顾短期的能源供应和长期的碳中和，世界上的主要大国都选择了加快新能源的投资，而解决新能源用得起的问题，则要依靠技术进步及其规模效应，这正是中国市场在这样一个历史关头所能担负的能源革命的重任。一些主要的机构做出了这些判断。挪威船级社认为全球化石能源的消费 2019 年就开始逐步进入达峰区间。国际能源署的 2022 年能源展望报告，以及洛基山研究所的测算，都认为化石能源正在进入达峰期，即化石能源的需求基本停止增长，略有起伏，并在 2025 年到 2030 年期间开始下降。中国的碳排放也可能大幅度提前进入达峰区间。由于中国能源效率的提升，清洁低碳能源的发展，加上中国经济日益走向发达水平而产生的经济结构的调整，最乐观的预测认为中国将于 2025 年前后，即十四五结束之时基本达峰。实际上中国各机构对于中国碳达峰时间的预测，都一致认为能提前达峰，具体达峰时间分布于 2023 年至 2029 年。以往发达国家的碳达峰，主要的原因是经济结构的转变，以及把高碳排放的产业转移到新兴市场国家。这次全球的碳达峰，背后是一场能源革命和绿色工业革命。中国以前所未有的速度和规模实现了工业化，又将以前所未有的速度和规模引领一场能源革命和绿色工业革命。据国际能源署预测，未来五年内，全球可再生能源产能看 DAO 2023 7新能源将增加 2400 吉瓦，这一增量相当于中国目前的全部电力装机容量，比去年预测高出 30%，是该机构有史以来最大规模的上调。未来5年，可再生能源将占全球电力增量的90%以上（中国今年已经接近 80%），而可再生能源也将是唯一有望获得份额增长的电源，煤炭、天然气、核能和石油的发电份额都将下降。预计到 2025 年初，可再生能源就将超过煤炭，成为全球最大电力来源。未来 5 年，全球可再生能源发电新增装机容量，中国将贡献一半。中国的累计可再生能源发电能力预计将翻一番，增加近 1070 吉瓦。太阳能光伏和风能占可再生能源增长的90%，其余的大部分则来自水电。在主要情景的预测中，中国有望提前 5 年实现 2030 年风能和太阳能光伏发电总装机容量达到 1200 吉瓦的目标。中国到 2025 年可再生能源发电占发电总量 33%的目标将会超额完成，估计会达到 35%。国际能源署上调了对于美国可再生能源新增装机容量的预测，并预计 2022 年到 2027 年美国的可再生能源容量将增加 74%，即超过 280 吉瓦，其中太阳能光伏和风能几乎占据了所有的可再生能源扩张。美国推出了有史以来最大一笔气候投资。通胀削减法案中用于能源安全及气候转型的投资达到 3690 亿美元，全面涵盖新能源行业各个细分领域，对新能源汽车、光伏、风电、储能、氢能等清洁能源相关领域均给予了较大力度的政策与税收补贴支持。在能源危机开始之前的 2021 年，欧盟委员会就发布了“Fit for 55”政策方案，并建议到 2030 年将欧盟可再生能源的目标份额从 32%提高到至少 40%，以在 2050 年前实现欧洲地区碳中和。欧洲的政策改革加速了可再生能源增长，以达到更雄心勃勃的气候目标。今年俄乌冲突之后，欧盟决意以加速可再生能源发展摆脱对化石能源的依赖，实现持久的能源安全。欧盟委员会在2022 年 5 月发布的 REPowerEU 战略建议，到 2030 年将可再生能源在最终能源消费中的比例提高到 45%，超过目前正在谈判中的 40%。达到这一目标将需要在 2030 年之前装机近 600 吉瓦的太阳能发电和 510 吉瓦的风力发电。国际能源署展望各国采取更具雄心的目标，如果能很好地应对政策、监管、许可和融资等各方面的挑战，那么到2027年，全球可再生能源装机预测可以再扩大 25%，增加近 3000 吉瓦，这将进一步缩小到 2050 年实现净零排放所需的可再生电力增长量的差距。如果以实现净零排放的 2050 年来看当下，现有成熟的清洁低碳科技的大规模应用，仍然处于早期。最近美国能源部已经宣布，其在加州劳伦斯利弗莫尔实验室的项目，通过基于激光的惯性约束技术，实现了核聚变的“点火”，即核聚变过程中输出的能量大于输入的能量，实现了聚变研究的历史性突破。核聚变的过程，就是将两个氢原子合成为一个氦原子，这一过程中释放出能量，类似太阳燃烧，不产生任何排放，可能彻底解决能源问题。尽管从核聚变的首次“点火”到商业应用，还需要几十年的时间，但风险资本已经涌入聚变这一赛道。2022 年，被许多人称为中国核聚变投资的元年。一批公司用小型托卡马克技术产生聚变，以实现商业化发电，获得了风险资本的投资。在中国，最乐观的看法是到 2030 年左右就能实现聚变技术的商业化应用。而全球已经有 30 家聚变公司，吸引了 50 亿美元的投资。低碳技术的部署依然处于早期来源：BNEF，未尽研究。说明：2050 年净零排放下低碳技术累积装机量增长。EJ(千兆焦耳)化石能源需求60050040030020010020102021203020402050来源：国际能源署，Rystad，未尽研究。2020202520302035204020452050电动汽车热泵氢能光伏风能核能碳捕集中国碳排放有望提前 5 年达峰1600014000120001000080006000400020000199019952000200520102015202020252030144.06 亿吨来源：Climate Action Tracker，未尽研究。说明：虚线为预计值，为上限场景。100=2050 年累计装机量100806040200既定政策情景承诺目标情景Rystad 1.6 C情景净零碳情景二氧化碳：百万吨8 看 DAO 2023人形机器人不知不觉间，我们已经被机器人包围了。在电话里对话的机器人，电脑上自动应答的客服机器人，手机里不停向你推荐的机器人，和你聊天的机器人，工厂里拧螺丝的工业机器人，家用的扫地机器人，餐馆和酒店里端盘子递毛巾的服务机器人，还有正在向你走来的人形机器人，在计算机系统里为你忙着调用指挥各种程序的 RPA（流程自动化机器人）等等，不胜枚举。如果能帮助和替代人类完成某种任务的机器，都可归入机器人之列，那些帮助伤残人士的机器外骨骼，都归入了机器人行业。如果脑机接口技术成熟，那些帮助人类记忆、控制、动脑筋的机器，也可以归入此类。已经出现了大脑控制的外骨骼，让完全瘫痪的人穿戴上可能行走自如。在全球制造业，平均每一万名员工，就会有 141 台机器人。在过去的 5 年，亚洲的机器人数量飞速增长，密度达到了 156台，超过了欧洲的 129 台和美洲的 117 台。亚洲已经成为世界无可争议的先进制造业中心。这里是全球电气与电子业中心，也是全球的汽车制造业中心，这两个行业使用机器人密度最高。无论是造出行动与人一样敏捷的双足机器人，设计出能与人自如对话的虚拟人，还是用外骨骼或者脑机接口实现人体与机器的合体化，人类创造力的本能，是造出造物主造出的东西。人形机器人，2023 将会加快走向商业化。加快进化许多机器人技术先进的国家，新冠疫情后劳动力短缺，进一步加剧了对机器人的需求。如果一个机器人可以用双足直立行走，能与人对话，对人的眼神、表情、肢体语言做出反应，这和科幻小说里的机器人还有什么区别？实际上，每一项能力，目前都已经独立地快速发展着，终有一天，会集成到一位真正的机器人身上。中国早已经是拥有机器人最多的国家，而且中国已经首次超过美国，机器人密度达到了每万人 343 台。世界上一半的工业机器人在世界工厂里无休止地干活，接替正在老去的一代农民工；而电商和短视频平台上，机器人也没完没了地向全世界推送中国制造的商品。机器人正在按照这样的逻辑不停地“进化”：从固定到移动，从僵硬到灵活，从机械到智能，从独立到协作，从单一到通用。造机器人甚至已经开源。它可以完成人的一个或者数个基本动作，然后用这个基本动作重复完成基本任务。最常见的机械臂、六轴机器人、滑动或者滚动机器人，以及 AGV、AMR 等等。它们可以比人类更精确、更持续地完成某项任务，如工厂里的焊接，在仓库里分拣货物，或者在车间里把零件准确地送到下一道工序，或者能在酒店里乘电梯上下送东西。但是，它们都只能完成单一的任务。我们目前所处的物理世界，都是按照人的尺寸大小设计，最适合这个社会生态的，显然是能真正像人那样去做事情的机器人。机器人正在变得日益移动、自由、智能、与人类的协作程度更高。人类正在加快让机器学习自己的技能和智能。相比异形机器人，人形机器人的确具有其独特的优势。人形机器人可作为天然的商业入口，被赋予更多商业价值。人形机器人的应用场景更加通用，因其人形造型更易于接受，有可能打破工厂、商用和家用壁垒，成为一个真正通用的产品；在不同地工作场所完成不同的任务，只需调整一下工作模式，或者下载不同的软件，就像人类去申请不同的工作岗位一样。市场调查公司 Markets and Markets 的研究报告认为，人形机器人的市场总量 2022 年虽然仅为 15 亿美元，但到 2027 年将增长到 173 亿美元，年复合增长率高达63.5%。人形机器人的发展，经历了以早稻田大学仿人机器人为代表的早期发展阶段；以本田仿人机器人为代表的系统高度集成发展阶段；目前处于以波士顿动力仿人机器人为代表的高动态运动发展阶段，代表产品还有软银的 Pepper、亚马逊参投的 Agility Robotics 公司推出的 Digit、英国科技公司中国工业机器人装机量全球第一来源：IFR，World Robotics，未尽研究。说明：统计了 2021 年数据，与 2020 年对比。中国日本美国韩国德国意大利中国台北法国墨西哥印度加拿大泰国新加坡西班牙波兰268.2+51%47.2 +22%35.0 +14%31.1 +6%23.8 +14%14.1 +65%9.6 +31%5.9 +11%5.4 +61%4.9 +54%4.3 +66%3.9 +36%3.5 -35%3.4 +1%3.3 +56%050100150200250300单位：千看 DAO 2023 9人形机器人Engineered Arts 开发的 Ameca 等。人形机器人，正在成为主要工业大国在智能制造领域的一个新竞争制高点。中国机器人发展的十四五规划提出的产品创新类型中，许多都是向着人形机器人发展的。如面向 3C、汽车零部件等领域的大负载、轻型、柔性、双臂、移动等协作机器人，可在转运、打磨、装配等工作区域内任意位置移动、实现空间任意位置和姿态可达、具有灵活抓取和操作能力的移动操作机器人，等等。中国已经成为机器人大国，也在加紧研制人形机器人。国防科技大学研发的“先行者”机器人可以完成静态和动态步行动作；哈尔滨工业大学推出的“HIT-III”机器人能完成上、下斜坡等动作；清华大学开发的“THBIP-II”身高 0.75m，体重 18kg，具有 24 个自由度；浙江大学研发出会打乒乓球的“悟”、“空”人形机器人；北京理工大学推出的“汇童”机器人可完成摔倒起立，“摔滚走爬”等动作。企业领域，优必选的 Walker X、小米的 CyberOne、腾讯机器狗 MAX 等一系列人形及动物形机器人代表了中国的技术水准。自动驾驶技术正在促进人形机器人的发展。特斯拉推出的人形机器人原型“擎天柱”（Optimum)的技术内核和特斯拉汽车高度复用，尤其是计算引擎和传感器系统是完全复用，甚至连算法都可以大部分复用。智能电动汽车本质上就是一个四轮机器人。正是由于核心技术的高度通用性，特斯拉才能将成本大幅降低，因为前期的芯片和技术研发成本已经被汽车销售所摊薄，而后期的大量零部件技术和采购则可以与电动汽车共用，再加上不断扩展的制造工厂也可以制造机器人，而且为机器人提供了工作场景。现在的确只有特斯拉有一定条件，可能将人形机器人的价格压到足够商业化的程度。机器人技术、自动驾驶技术、无人机等技术正在日趋融合在一起，为实现人形机器人的规模化和降低成本展现出一条宽广的大道。实际上，也只有这几个相关产业同时具备的国家，才有条件发展出商用的人形机器人。服务机器人，向谁服务？31%39%41%30%物流公共环境专业保洁医疗2019202020212020-2023 年年均复合增长率来源：IFR，World Robotics，未尽研究。16012080400单位：千10 看 DAO 2023自动驾驶2022 年，自动驾驶技术创新陷入低谷。明星企业纷纷裁员，Mobileye打折上市，Argo AI官宣倒闭，图森未来裁员一半，苹果推迟发布自动驾驶汽车，技术路线也从 L4 转向了 L2。风险资本冷静下来，重新审视这群烧钱的巨兽。几年工夫，至少上千亿美元灰飞烟灭。2022 年截至11 月底，全球自动驾驶企业融资约 70 亿美元，不仅远低于去年的 200 亿美元，还可能是近五年来最少的一年。人类距离真正的自动驾驶 L4 仍有距离，为了熬到那一天，这个行业正在走向整合。Uber 与Motional签订了长期合作协议，重返Robotaxi赛场；Waymo 靠谷歌输血，开始向旧金山等更多城市提供人类距离真正的自动驾驶L4仍有距离，已有企业熬不到那天而出局。而辅助驾驶功能正更加普及。中国政府鼓励汽车走向智能网联化，各地政府积极出台政策，支持特定场景试点。2023 年，辅助驾驶将更大规模部署到电动车上，新的应用场景得到不断开拓，中国超越美国成为全球自动驾驶技术最大的试车场。全球最大试车场服务。自动驾驶尚未彻底驶入无人区。风险资本依然看好这个领域，初创企业的融资次数并没有融资金额减少的那么多；新玩家仍在入场，融资金额断崖式下降的主要是晚期轮次。中国最有耐心，坚持看多未来。在 2022 年，中国自动驾驶领域已披露的总融资额，超越了美国，成为全球第一。中国已经成为全球自动驾驶技术最大的创新实验场。国家政策给了技术创新与资本投入以信心。截至 2022 年 11 月底，中国省级及以上部门合计发布近 80 项自动驾驶产业相关政策，为道路测试与商业试点放行。迄今，自动驾驶车辆已在北京的道路上，累计安全行驶了超过 1000 万公里，去年底约为 400万公里；上海去年全年约 250 万公里，是上一年的 6倍。相比之下，美国加州尽管去年路测高达 640 万公里，但仅比上一年增长了 1 倍。政府不仅给政策，还给钱。今年完成融资的多家自动驾驶企业，无论是算法、服务、硬件还是整车制造，背后都站着国家队的身影。国开制造业转型升级基金投资了深圳的佑驾创新，广州产投投资了广汽旗下的如祺出行，郑州国投投资了主线科技，安徽国控投资了苏州毫米波，招商局创投投资了轻橙时代。这还不算地方政府为招商引资给出的优惠。这些资金有退路。智能驾驶方案提供商纵目科技，开始冲刺科创板上市，如果顺利，它将在2023年上市。港交所也准备好了“18C 章”，欢迎未商业化的特专科技公司。这让大规模盈利尚在远方的自动驾驶缓了一口气。活下去变得越来越重要，资本与企业不惜追求场景降维、技术降维。有场景，就有数据，就有现金。场景越大越有利，这既取决行业自身的市场空间，也取决于所在国家的市场规模。中国为自动驾驶技术提供了大规模应用场景。中国是全球最大的汽车消费市场，拥有全球最多最繁忙的港口、矿山、物流仓储，对自动驾驶技术需求巨大。其他规模化产业的技术也在外溢，为自动驾驶降低成本，提供了更完善的供应链与规模化制造能力。2021 年，资本更加看好自动驾驶卡车，它能比自动驾驶出租车更早商业化。当时，前者的估值涨幅来源：Pitchbook，未尽研究。说明：2022 年截至 11 月底。仅统计公开披露了具体融资金额的风险融资活动。自动驾驶初创企业风险融资缩水，中国反超美国美国中国其他融资次数2502001501005004003503002502001501005020182019202020212022融资金额：亿美元融资次数看 DAO 2023 11自动驾驶远超后者，上市也顺利。2022 年，专注干线物流的自动驾驶企业股价崩塌，跌去 90%以上。风险资本变得务实，开始押注封闭场景的自动驾驶企业。今年三季度，多数自动驾驶落地场景的风险融资聚焦于此。国内已有十余个大型港口落地应用自动驾驶卡车。主线科技在天津港、智加科技在青岛港、西井科技在珠海港、飞步科技在舟山港等。无人集卡占比逐步提升，它们的效率是 AGV 的 2 倍。尽管港口物流市场空间低于干线物流，但中国港口庞大的吞吐量，保证了自动驾驶卡车企业还有时间畅想未来。2022年，部分企业已经开始探索港口间的自动驾驶，这能将市场空间从原来的每年 300 亿元，提升到 1500亿元。干线物流自动驾驶的故事也还没讲完。上海因疫情封城期间供应链中断，令人期待无人驾驶快点到来。2022 年，多家自动驾驶卡车初创企业已与整车厂或物流企业联手，实现小规模的前装量产卡车落地。这与乘用车自动驾驶领域的趋势一致。从去年开始，Robotaxi 企业就试水前装量产，今年，更有不少企业打破边界，与传统车企合作，用自动驾驶技术反哺辅助驾驶功能。文远知行拿了博世的投资，合作交付辅助驾驶；轻舟智航推出价格低至 1 万元的辅助驾驶量产套件。量产是中国的优势，也是当前技术渐进发展的趋势。短期内，全球以 L2 与 L3 为代表的辅助驾驶将占绝大多数。到 2025 年，L2 级汽车销量将超过50%，并在 2028 年达到峰值；L3 仍处于部署的早期阶段，首批会在近两年内于特定地区上市，它们的销量将在 10 年内超越 L2，而销售额的超越只要 5 年。对更高级的辅助驾驶的付费意愿在上升。如今，所有特斯拉汽车都标配了免费的基础版辅助驾驶功能，那些为 FSD beta 支付 1.5 万美元的用户，从去年 2000 人上升至今年 160000 人。量产是上路的前提。中国工信部发布智能网联汽来源：未尽研究。说明：根据公开资料收集，仅部分列举。中国各级政府支持自动驾驶技术落地2022 年 1 月2022 年 7 月2022 年 8 月2022 年 9 月2022 年 2 月2022 年 6 月2022 年 11 月2022 年 10 月2022 年 3 月2022 年 5 月2022 年 4 月2022 年 12 月上海上海智能网联汽车测试与应用管理办法上海上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案工信部道路车辆自动驾驶系统测试场景词汇上海上海市浦东新区促进智能网联汽车创新应用规定（草案）工信部、公安部关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）北京北京市智能网联汽车政策先行区乘用车无人化道路测试与示范应用管理实施细则科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知自然资源部关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知交通运输部自动驾驶汽车运输安全服务 指 南（试行）（征求意见稿）深圳深圳经济特区智能网联汽车管理条例广州广州市智能网联与新能源汽车产业链高质量发展三年行动计划12 看 DAO 2023自动驾驶车准入和上路通行试点规划，强调搭载 L3、L4 级功能的智能网联汽车产品要“具备量产条件”。目前，中国造车新势力的赛道主要在 L2+级别。但它们已经瞄准了自动驾驶，抢在有关政策实施前，今年多款新车发布均预埋了 L3 及以上级别的硬件。多家传统车企也表示将在 2023 年正式实现 L3 量产上车。市场高速增长，得益于激光雷达价格走低。除了特斯拉以外，L2+级别辅助驾驶向更高级别进化，主要采取“强感知+强智能”的方案，也就是搭载激光雷达作为核心传感器。全球车载激光雷达大规模量产交付的序幕，正在中国拉开。在全球其他市场实际规模化交付前装激光雷达的供应商，只有法雷奥一家；在中国，已经有 4 家本土供应商实现前装交付。2023 年下半年，中国将实现补盲雷达量产，完成自动驾驶升级方案激光雷达的最后一块拼图。中国在激光雷达领域的优势会不断扩大。有了低成本的激光雷达，中国车企配置智能化更加激进；部分外资品牌要降低成本，也得考虑中国供应商。这将推动整车厂和零部件巨头的供应链继续向中国集中。中国要加强车规级芯片供应链建设，尤其在人工智能芯片上取得突破。这个领域市场巨大。汽车芯片的总收入可能会从 2019 年的 410 亿美元增加到 2030 年的 1470 亿美元。自动驾驶、互联和电气化这三个领域将推动大部分需求，约占总收入的 90%。尽管超过一半芯片来自成熟制程，但高算力芯片是卡住自动驾驶脖子的关键，同时又面临跨行业竞争。后者同样渴望先进制程芯片，愿意支付溢价，提升人工智能的性能。即使不用在车上，大量智能网联汽车跑在路上，收集的数据也需要高算力训练。自动驾驶需要更多合规高质量的数据。特斯拉去年展示了首款 AI 训练芯片 Dojo D1，能将通常需要几个月的工作减少到 1 周。第一个基于该芯片构建的完整的 Dojo 集群 ExaPOD，预计将在 2023 年第一季度完工。这关系着自动驾驶技术能否真正规模化商业化，也关系着中国能否引领这个全球化的百年产业的变革。20 世纪初，汽车制造商超过 250 家；到了 1930 年代，三大巨头崛起。这并不意味着汽车产业的失败。也许到了2030 年代，汽车产业新一轮洗牌过后，胜者同样寥寥。中国汽车产业已在电动化阶段的竞争中暂时领先，也为下半场的自动化竞争开了个好头。来源：Mckinsey，未尽研究。来源：BNEF，未尽研究16014012010080604020020193459417814712143034631118719112520252030汽车芯片市场，十亿美元智能网联汽车需要更多先进芯片底盘车身信息娱乐和用户体验