一只機械手，靈活地對照觀眾的手勢做出抓、握、伸手指等動作；一個與普通成年人等高的人形機器人，一步步上斜坡、爬樓梯、過障礙；在汽車生產線上，人形機器人嘗試完成柔性裝配、產品檢測等復雜場景的工作……在日前舉行的2024世界機器人大會上，169家企業的600余件創新產品亮相，多款人形機器人大放異彩。

10年前，人形機器人只會簡單的肢體控制；如今，一些人形機器人已擁有聰慧的“大腦”、敏捷的“小腦”和靈活的“肢體”。隨著技術水平不斷提升、上下游產業鏈加快形成，人形機器人商業化應用有望跑出“加速度”。

機器越來越像“人”

去年底，優必選上市，成為我國“人形機器人股”；今年，特斯拉二代人形機器人“擎天柱”(Optimus)亮相……人形機器人話題熱度持續攀升。

技術的進步，讓機器越來越像“人”。

世界機器人合作組織理事長、中國科學院院士喬紅說，目前，人形機器人專屬部組件與材料逐漸走俏，高爆發電機、精密減速器、高精度傳感器、長續航電池等核心零部件，將構筑起更加穩定、高性能的人形機器人硬件系統。同時，基于神經網絡、圖語法、進化算法等人工智能技術，人形機器人將能根據場景和任務需求，自動構建腿足、手臂、軀干等模塊，實現形態和控制的協同優化。人形機器人多模態大模型將能通過融合語音、圖像文本、傳感信號、3D點云等多模態信息，為人形機器人的認知和決策規劃提供更強的多模態理解、生成和關聯能力，提升其在復雜場景任務中的泛化能力。

“過去，機器人沒有自主運動控制能力，只能在固定環境完成單一任務。”北京具身智能機器人創新中心總經理熊友軍說，如今，大模型的加持讓人形機器人的“大腦”能以多模態方式實現人機交互。

藍馳創投合伙人曹巍說，近年來大模型的應用對機器人行業產生了巨大影響。傳統算法在復雜任務執行上的成功率普遍較低，而大模型的引入顯著提升了機器人的執行能力，為未來商業化落地帶來很大可能。宇樹科技創始人王興興也認為，過去10年，深度強化學習和大語言模型對人形機器人發展影響深遠。未來幾年，這兩項技術有望取得更大進展，進一步與人形機器人深度融合。

人機互補是趨勢

那么，機器人取代人類的情節，會從科幻走向現實嗎？

在熊友軍看來，人形機器人并不會取代人類，它極有可能與人形成互補關系，提高生產效率和安全性。在工業場景，未來工廠可能會呈現“721”模式：70%的作業將由當前已廣泛應用的專用機器人承擔，如機械手臂、無人搬運車等；20%的任務將由人形機器人執行，它們能勝任專用機器人難以處理的復雜任務，并進入一些與人體適配性更高的場景；剩余10%的工作，由于技術或實際操作的限制，仍需依賴人工完成。

香港大學機器人與自動化首席教授、新興技術研究所所長席寧認為，人形機器人的引入主要是為了完成人類不愿意或不適合從事的工作，從而進一步推動行業自動化和智能化。

“雖然很像人，但從實際功能上來講，行業更希望它們能成為超限機器人，即超過人的能力限度做更多工作。”席寧說，“比如在柔韌性、穩定性、載重強度、工作時長等方面，人形機器人還有很大發展空間。”

商用之路需闖關

人形機器人技術加速演進，已成為科技競爭的新高地、未來產業的新賽道、經濟發展的新引擎，發展潛力大、應用前景廣。2023年10月，工業和信息化部印發的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)提出了我國人形機器人產業發展的目標——到2025年，人形機器人創新體系初步建立；到2027年，人形機器人技術創新能力顯著提升，綜合實力達到世界先進水平。

我國豐富的產業生態和消費場景、廣闊的市場空間以及大模型等技術的發展，為人形機器人加速奔跑提供了強大支撐。工業和信息化部新統計顯示，近3年，我國新增工業機器人裝機量占全球一半以上，制造業機器人密度達到每萬名工人470臺，10年間增長近19倍。《華爾街日報》近日刊文稱，日本和歐洲公司曾主導工業機器人行業，但一些中國公司正在迎頭趕上。該報道援引研究公司MIR Databank的數據稱，今年上半年，中國生產商占據中國工業機器人市場一半以上份額。相比之下，2022年全年這一比例約為36%。

但要看到的是，眼下，人形機器人商用整體處于起步階段。讓人形機器人走進千家萬戶，還需闖幾道關？

一道是功能關。有業內人士坦言，目前人形機器人上肢精度大約在厘米級，與0.01毫米的工業級精度差距還相當大。《意見》提出，到2025年，人形機器人“大腦、小腦、肢體”等一批關鍵技術取得突破，確保核心部組件安全有效供給。例如，要開發基于人工智能大模型的人形機器人“大腦”，增強環境感知、行為控制、人機交互能力，推動云端和邊緣端智能協同部署；要開發控制人形機器人運動的“小腦”，搭建運動控制算法庫，建立網絡控制系統架構。

一道是成本關。目前，我國人形機器人市場已出現一些輕量化低成本產品，如宇樹科技發布的人形機器人G1量產版售價9.9萬元起。不過，市面上絕大多數人形機器人售價在幾十萬元到上百萬元不等。“從供應鏈上看，要突破核心零部件制造難題、實現低成本，還是要依靠我國的制造基礎。”浙江人形機器人創新中心首席科學家熊蓉說。