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　　2024年5月29日，中國（廣州）國際物流裝備與技術展覽會（LET 2024）在廣州·廣交會展館D區盛大開幕。650余家頂尖物流裝備品牌企業共赴盛會，圍繞如今物流領域備受關注的“數智工廠”“智慧物流” “人形機器人”三大核心主題進行產品展示，本文專門對“人形機器人”這一主題進行專題探討。

　　近年，經過短暫的消沉之后，人型機器人漸成熱點，車企首先掛帥，除了特斯拉、小米人型機器人相繼推出外，又一家車企也在近日入局——奇瑞公布人形機器人開發計劃，而眾多的創新企業正把人型機器人作為突破點。

　　各級政府也十分重視，工信部發布《人形機器人創新發展指導意見》，上海市政府也明確表示，支持加快開源人形機器人原型機研發，那么，國產人形機器人的關鍵技術進展如何呢？何時能量產？何時通用？這都是業界關心的問題。

　　一、車企掛帥

　　近年，人形機器人迎來了高光時刻，而在這大潮中，汽車制造商是一支不可忽視的力量，先有新能源汽車翹楚特斯拉的馬斯克，再有投身汽車的小米雷軍，更有造車新勢力之一的小鵬。（詳細內容可參考本公眾號2023-11-03的原創文章《為什么汽車制造商“鐘愛”人形仿生機器人？》）

　　近期，奇瑞宣布將邁入人形機器人工程的前沿，同時推出了一款全新的雙足機器人，其名為Mornine，第一階段是進入門店做導購；還有比亞迪、廣汽集團等車企都已經開始或者準備涉足人形機器人賽道，目前所知，比亞迪已成為特斯拉Optimus的股東之一。

　　為什么汽車制造商鐘愛人形機器人，因為其與自動駕駛有強關聯性。人形機器人關鍵技術進步，諸如算力提升、核心元器件性能提升、人工智能技術進步等與汽車制造、特別是自動駕駛有著千絲萬縷的聯系。

　　自動駕駛技術，可以遷移到人形機器人的制造上，二者之間一脈相承，自動駕駛技術為人形機器人搭建了技術框架，人形機器人的反饋機制本質上是與自動駕駛相同的架構，即感知層-決策層-執行層。

　　在人形機器人制造上，汽車制造商最大程度上利用在造車和自動駕駛方面的優勢，特別是自動駕駛研發過程中積累的算法經驗、數據驅動能力、AI芯片能力、模型訓練能力等，而人形機器人的電控系統、控制算法可以借鑒和利用汽車智能技術。

　　對于人形機器人，特斯拉采用車域控制器的控制方式并復用自動駕駛系統，通過閉環數據引擎，不斷升級的感知、規劃控制算法以及高算力、模型訓練效率，打通“感知-認知-決策”鏈路，使人形機器人擁有了智能屬性。

　　無論是傳統汽車，還是新能源汽車，都需要強大的供應鏈，而汽車制造商要推出人形機器人，同時需要強大的供應鏈，令人欣喜的是，汽車供應鏈企業正在撬開人形機器人賽道的大門。

　　汽車零部件廠商和供應鏈企業正在積極拓展這一賽道，包括精密減速器、伺服電機、絲杠、傳感器、電池等等，涉及成千上萬家供應商，這為汽車工業實現人形機器人量產準備了條件。

　　作為汽車行業的領軍人物入局人形機器人，其意義在于它們這樣的頭部科技企業、產業資源為市場樹立了人形機器人制造的標桿作用，起到帶動作用，更容易將人形機器人推向量產，甚至商用。

　　從人形機器人的發展史來說，本田ASIMO、波士頓動力Atlas代表的技術驗證期，而以特斯拉Optimus為代表的汽車制造商人形機器人產業，則是商業試水期，一個新的人形機器人時代正在開啟。

　　其實，這兩年，不僅汽車制造商及供應商，一些產業界的巨頭，包括國際的和國內的都開始布局人形機器人賽道，從整機到核心零部件，再到智能控制、智能計算。相比于學院派，初創公司，產業資本為代表汽車工業致力于人形機器人，必將利用其產業資源，使人形機器人發展取得飛躍。

　　二、技術突破

　　人形機器人是技術、制造、服務三個核心能力的交匯點，也是軟硬件跟AI技術融合的制高點，是智能制造皇冠上的明珠。但人形機器人技術的復雜性，導致整機系統的研制具有很高的挑戰性。人類雙足直立行走、雙手操作工具都是歷經上百萬年進化而來，靠人為設計去模仿逼近，工程難度可見一斑。

　　我國2023年發布的《人形機器人創新發展指導意見》首次以單獨文件形式，以2025年為時間節點，提出了清晰的技術目標：“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，同時強調，加快開源人形機器人原型機研發。

　　為了便于理解，我們可以把人形機器人技術分為硬件與軟件兩大類：硬件，就是制造機器人的各類常用硬件，比如控制器、傳感器等；軟件，則是指各種人工智能模型，二者的關系是，軟件系統是靈魂，硬件支撐是剛需。就目前來看，軟硬件都有較高的門檻、較高的難度。

　　1、硬件

　　一臺人形機器人，包含數千個零部件，涉及各種尖端技術，堪稱人類生產制造的最先進硬件之一，按照《意見》部署，硬件就是要形成機器肢關鍵技術群，機器體關鍵技術群。

　　談到人形機器人的硬件，我們有必要從“具身智能”這個概念說起，就是要讓人工智能擁有一個智能硬件載體，也就是說要給人工智能這個聰明的“頭腦”裝上一副“身體”，而我們說到的人形機器人硬件，則是集各類核心尖端技術于一體的載體，是具身智能的代表產品。

　　國家創新發展意見中要求，突破機器人高轉矩密度伺服電機、高動態運動規劃與控制等核心技術，目前人形機器人技術硬件主要“卡點”在下肢行走和雙手的精細操作方面。

　　要形成機器肢關鍵技術群，就要求關節速度要快，體積要小，重量要輕，高功率密度是面臨的現實挑戰，包括高光密度的電機、有更大緊縮比的緊縮器以及形成高集成的一體化的關節。

　　人形機器人的核心技術，是高性能的關節電機驅動技術，一個人型機器人至少得搭載20個以上的關節電機，占其成本三分之一以上，并且控制實時性要求非常的高。

　　動力部件的功率密度跟人形機器人真正實現靈巧運動還是有一定差距，傳感器怎么樣在小體積下做到高精度的響應，都是我們面臨的挑戰。近日傳出，北京航空航天大學科研團隊歷時15年，自主研發了微尺寸仿生機器人——“昆蟲”機器人，而“昆蟲”機器人最主要的突破是動力技術。

　　小米人形機器人CyberOne上肢關節電機，是小米自研了一枚重量僅為500g，額定輸出扭矩高達30N·m的高效電機，保證了上肢靈活性；髖關節主要電機瞬時峰值扭矩可達300N·m，配合自研的人形雙足控制算法，行走姿態更加平穩。

　　小米的人形機器人CyberOne更多的采用了以高性能、小型化電機為主的干系統，迎合了新能源時代下智能汽車從濕系統逐步替換成干系統的大趨勢。從整機來講，應用需要降低成本，這依賴核心硬件——零部件的成本的降低，同時還要提高其可靠性。

　　所幸的是，關于硬件方面，我國在生產制造、迭代速度、成本等多方面都更具優勢，基于全世界最高效、最龐大的供應鏈體系，人形機器人硬件制造是我國的強項。

　　4月在京舉辦的人形機器人產業大會上，上百家企業攜最新產品亮相，展示出產業鏈生態的優勢，越來越多人形機器人產品涌現出來，必然將反向推動人形機器人核心零部件迎來一波迭代升級。

　　2、軟件

　　人形機器人的制造，僅靠硬件的研發，遠遠不夠，軟件也必須跟進。不可否認，當前所推出的人形機器人，動作緩慢略顯笨拙，或無面部表情，或有也顯得僵硬，這是由于軟件的發展仍處于初期，整體技術有待突破。

　　軟件技術包括復雜的運動建模和控制問題，有三條技術路線，一個是從機理出發，對整機進行運動學和動力學的建模，然后進行設計，進行規劃控制；第二種是特斯拉展示的人的運動映射到機器人上面；第三個機理模型需要依賴模型的準確性，對于復雜環境的適應需要人的介入。

　　第一種，通過強化學習生成各種動作，然后用它的基本步態，來融合形成環境的適應性，能夠自動選擇步態的組合；特斯拉應用的是第二種技術路線，亮點是神經網絡完全端到端訓練：輸入視頻，輸出控制。

　　這類似于特斯拉自動駕駛FSD V12開發中的神經網絡訓練 —— 處理所有輸入信號，輸出駕駛決策，直接復用其電動車成熟的視覺系統，FSD是特斯拉的自動駕駛解決方案，也是特斯拉人形機器人的“大腦”。

　　小米人形機器人CyberOne搭載自研Mi-Sense深度視覺模組，做到對環境的全面理解，多模態結合的推理和交互，擁有完整的三維空間感知能力。

　　目前，各種技術路線都有突破，但作業對象的適應性、環境的適應性還是非常的有限的。如何把機器人環境、任務融合起來發展，如何把技術路線打通，依然需要我們去探索。

　　運動控制是非常重要的基礎，首要的問題是人形機器人系統的不穩定，穩定控制很難，能夠到一個真實的環境里面適應各種環境的擾動，保持穩定性以及作業的準確性，這都是它的難點。

　　國家創新發展意見中要求，對軟件的要求是突破仿生感知與認知、智能靈巧手、電子皮膚等核心技術，一些人形機器人的設計重點聚焦在與人類實現互動，擁有面部識別、語音合成和自然語言處理等功能，能夠參與同人類的對話并理解人類情感。

　　近日的一則消息令人鼓舞，中科大90后博士成功研發出人形情感交互機器人，擁有高度仿真的面部表情和觸感，能夠與人類進行自然的對話和互動。技術要點是通過部署30個電機驅動器，驅動柔性面部，結合人工智能算法去模擬真人的面部表情，呈現出真實自然的表情。

　　毫無疑問，人工智能技術的發展可以幫助人形機器人更準確地理解人類語言，聽懂人的指令，識別環境信息，并做出更合理的決策和行動。

　　目前的人工智能正在邁向通用智能的路上，人工智能驅動的人形機器人極大地提高了通用性，克服了編程人形機器人的專屬性，不是只能干一件事情，而是能夠在多種場景中執行任務。

　　就人工智能技術本身來說，我國與西方差距并不大，在算力芯片上稍有不足。近日傳出阿里云去年推出的新一代HPN7.0架構，極有可能取代此前谷歌提出的Jupiter架構，成為下一代AI網絡架構標準，作為AI基礎設施關鍵底層技術，將大大有利于中國大模型發展及應用落地。

　　這一消息，對人形機器人技術來說，有兩點啟示，一是為人形機器人利用人工智能技術提供了方便；二是在國際科技巨頭們競相角力中，中國企業能夠占據了先機，必須占據先機。

　　目前，真正把大模型部署到人形機器人上面，還是有很多的局限性。現在的大模型依然靠數據，有一定的泛化能力，還是需要優化，如何把大模型融合到機器人里面，實現真正能夠作業的具身智能，還是需要研究探索。

　　未來幾年，人工智能將成為其發展驅動力，人工智能技術正在一日千里地邁向通用人工智能突破的關鍵節點，人形機器人也在以非常規的加速度發展，現在可以說，是人形機器人大模型AI技術突破臨界點。

　　人形機器人公司“加速進化”認為，構建壁壘的不在大腦、小腦、本體，而是操作系統和計算單元，未來的機器人一定要有自己的計算單元，即SoC芯片。另一方面是操作系統，機器人在未來肯定會有對應的系統和開發工具，這樣其他開發者才能在上面搞二次開發。

　　人形運控產品壁壘極高，求解涉及大量物理數學原理，運控算法復雜，自研構型稀缺，開發難，軟件工程復雜度也很高，解耦難度大，挑戰諸多。

　　3、通用性

　　這里還要談到人形機器人的通用性問題。人形機器人更強調類人的形態，這種類人的形態使得它更加適應建設的環境，并且能夠有更好的人機交互感受，進一步說就是在作業上有更強的通用性和適用性。

　　人形機器人的通用性可以無縫替換人類所從事的一些工作，專用機器人有更強的負載、更精準的節拍，但無法直接實現無縫替換，也就是說在各種環境里面執行各種任務，這對它的智能性提出了更高的要求，所以說，通用性也是人形機器人發展的一個重要目標。

　　為此，要聚焦通用機器人底層技術，不斷攻克核心零部件 (執行、感知) 能力瓶頸，讓機器人技術真正通用化、普及化。在人形機器人研發上，小米堅持開源開放，為超過116家科研院所、高校、機構提供全套的開源平臺。人形機器人正在邁進通用機器人的關鍵時間點，期待國產人形機器人能夠引領“具身智能”時代的到來。

　　為了便于敘述，我們把人形機器人的技術分為硬件與軟件，真實的情況是二者是融合的，通過小腦做出動作，通過大腦進行決策，實現復雜環境當中操作多種機器設備的通用性。

　　技術突破的方式以應用來遷移，通過整機來帶動整個生態的發展，包括部件、整機系統里的大腦、小腦以及我們要去支持這些研究開發研制的供應鏈和工具鏈。

　　為了推動通用人形機器人快速融入智能產線，需通過智能工業大模型，將不同品牌和不同結構的通用人形機器人、工業機器人、智能AMR等生產參與者在數據底層打通，形成生產環境的全感知視角，實現大數據引導的協同生產。

　　人形機器人的技術突破，還有政策的東風，7部委發布《關于推動未來產業創新發展的實施意見》中，作為未來打造的標志性產品、人形機器人排在第一位，已經成為了國家的戰略性的新興技術和產業的方向。

　　對于人型機器人制造企業來說，人形機器人的制造也是按技術進步，分步驟進行的，小米人形機器人選擇了從智能制造領域切入，從零部件到硬件系統、軟件系統、運控、感知等各個維度全覆蓋，已完成了一代雙足機器人的原型機研發以及兩代四足機器人的研發。

　　奇瑞對人形機器人的規劃主要分為三個階段：第一階段，Mornine主要是充當汽車市場服務人員；第二階段，奇瑞將進一步完善人形機器人的動作豐富度，提升人形機器人的行走以及移動導航能力；第三階段，Mornine圍繞場景出發提供多種服務。

　　目前，國內的人形機器人普遍是趨于單體控制，考慮到多機器人協同性以及任務規劃性，發展方向肯定會趨于一個集群控制，協同作業。

　　工信部印發的《人形機器人創新發展指導意見》要求，到2025年，中國人形機器人創新體系初步建立，一批關鍵技術取得突破，整機產品達到國際先進水平，總的來講，我國人形機器人進入新的突破期，從原來實驗室樣機的研發進入到產品的樣機以及未來產業化發展的早期階段。

　　三、未來猜想

　　人形機器人本身并不是一個新鮮事物，它的研發始于上世紀七八十年代，由于控制技術和算法難以滿足人形機器人復雜的技術要求，一直難以落地應用。

　　今天，人形機器人正處于從實驗室邁向產業化的關鍵節點，2024年有望成為人形機器人量產元年，說到人形機器人，不少人會問，為什么要人型機器人，是為了炫酷？

　　其實，只有把機器人設計成人的樣子、擁有人的運動能力時，機器人才能更好適應環境、駕馭更多工具，從而真正具備通用性。具體地說，人形機器人的優點在于，它可以覆蓋人類在流水線中的大部分場景，憑借接近人類的四肢靈巧性在復雜的環境中活動，支持一些復雜工業操作，科技越是進化，就越接近生命的形態。

　　當然，還涉及到心理因素，人類天然對人形感到更親切，有專家認為，人形機器人不僅僅是工具，更是具有獨立思考和情感的生命體。

　　綜合眾多業界專家與學者的意見，人型機器人應用落地路線圖是：工廠-家庭-所有行業；時間表呢？2025年起步，2030年開始爆發；場景則是商用、工廠與家庭，階段目標則可分為：短期-中期-長期；市場規模：2024年27.6億元，2030年達1192.46億元，而應用落地的兩只攔路虎則是功能有限、價格昂貴。

　　短期內，進入工廠打工；中期，進入家庭、農業、建筑工地等場景；長期，千行百業都可以由人形機器人來干，總的一個原則是，環境惡劣或內容重復、繁重、危險的工作，都是人形機器人優先進入的場景。

　　家庭和商業場景更復雜的環境和靈活多元的人機交互需求，使得人形機器人大規模商業化尚有不確定性，但在工業制造領域已具備較好的應用基礎，智能制造將成為人形機器人首個大規模應用的領域。基于我國龐大的市場、完善的數字化和智能化基礎，我國在推動產業應用、場景創新方面具有優勢。

　　工信部《意見》要求，短期內整機產品達到國際先進水平，并實現批量生產，在特種、制造、民生服務等場景得到示范應用。人形機器人的落地一直是一個較大的問題，今天，人形機器人進工廠有望最先實現。

　　我們說過，汽車工業率先制造人形機器人，大多希望機器人能夠用于汽車生產線的柔性工作，其實，汽車工廠也是其最看好的應用場景之一。高度發展的汽車工業智能生產線，仍有不少任務機械臂做不了，必須交給人形機器人。特斯拉Optimus的“工作地點”瞄準的落地點就是特斯拉的工廠里。

　　這一希望，正在破零，前幾天，特斯拉的人形機器人Optimus(擎天柱)在工廠中精確封裝電池的視頻在網上刷屏，兌現了特斯拉CEO埃隆·馬斯克所說的“爭取年底讓擎天柱進工廠測試”的目標。

　　優必選也披露其下人形機器人在工廠“打工”的鏡頭，早在今年2月，人形機器人Walker S已經進入新能源汽車工廠，在流水線上，和人類協作完成汽車裝配及質量檢查作業，這是全球首例人形機器人“實訓”測試。

　　何小鵬曾表示，在2024的這個時點到來時，雙足機器人已經在小鵬自己的體系里使用；小米人形機器人正扎根小米智能生產線上多個場景，在多個功能上做產品技術的驗證，以實現人形機器人在制造場景當中的數據積累和模型迭代，其在生產線上的應用也是指日可待。

　　但業內估算2035年才會有大量的人形機器人進入制造業，并且即便到那時也會是人與機器人協作的生產模式。

　　對于服務類和消費類領域，我國在這方面有豐富的應用場景和巨大的消費群體，在技術、產業和市場應用等方面都會走在世界前列，發展潛力巨大。然而，目前以上令人心動的應用，只是試用，或者說只是噱頭，

　　量產是應用落地的一個重要指標，工信部印發的《人形機器人創新發展指導意見》也提到，到2025年，中國人形機器人實現批量生產，時間緊迫。

　　據說，特斯拉人形機器人Optimus預計2024年開始少量試產，而國產人形機器人則有量產的消息傳出，最近傅利葉智能公司放出了一則視頻，標題為“人形機器人GR-1量產如期而至”，傅利葉智能成立于2015年，是一家通用機器人平臺型企業。

　　目前，我國多家人形機器人企業的產品已經開始小批量生產和交付，客戶主要是智能制造企業，可以說是量產爬坡階段。人形機器人在制造系統的落地可分階段進行，發展路徑為從單點到多點，然后融入到智能制造系統當中進行規模化的應用，最后發展為生態。

　　對于人形機器人在未來工廠的應用，小米有一個721黃金法則，即在未來的智造體系里，自動化設備、人形機器人、人將以7比2比1黃金法則來組成，打出高效的配合戰，也就是說，20%工作量由人形機器人來完成。

　　量產與商業化，一大阻礙是價格，起初，一臺人形機器人要幾百萬、上千萬，當然離商用遙遙無期，人形機器人廣泛進入生活，成為大眾化設備，價格自然是重要的。

　　目前，人形機器人的推廣也面臨一個不可忽視的阻礙因素——價格，先進技術和復雜的工程使得其生產成本較高，這一成本因素可能會限制其普及性和實用性，作為一個產品來講，它要實現高可靠性低成本。

　　量產必然帶來價格的下降，但是下降到什么程度呢？業界專家有個評估：英偉達CEO黃仁勛表示，售價可能不會超過1萬—2萬美元；馬斯克表示，特斯拉的人形機器人售價可能低于2萬美元；國內行業領先企業評估，價格在幾萬元到幾十萬元不等，猶如汽車，與配置有關。近日，宇樹科技發布了其人形智能體Unitree G1，公布的價格是9.9萬元起，然而，動則七八萬的價格，普通人家怕難承受。

　　毫無疑問，人形機器人的落地應用，已經是現在進行時，正在加速從科幻奔向現實，不久的將來，人形機器人有望成為電腦、智能手機那樣的顛覆性產品，而且與前二者深度融合，將深刻變革人類生產生活方式。

　　最后說一下人形機器人是否會搶走人類的工作機會？回答是，人形機器人將代替人類去做人類不想做的那些危險、枯燥、辛苦的工作，而生產力革命也將催生大量前所未見的工作機會，讓更多人可以從事更具有創造性的工作。

　　結語：所有的人形機器人都一樣，都是處在持續演進過程中，曾經聽起來很遙遠的人形機器人量產，如今看來，離我們不遠了。但要注意的是，看似已成熟的技術用在新的領域就會暴露出新的問題，邁過技術驗證階段之后，想要把人形機器人打造成一款產品推向市場還有很長的路要走。