人形機(jī)器人應(yīng)用趨勢(shì)、挑戰(zhàn)及建議

ROBOT INDUSTRY

對(duì)于人形機(jī)器人的發(fā)展而言，“人形”外殼的仿生精度并不是行業(yè)應(yīng)用的關(guān)注焦點(diǎn)，能否成為激活物理世界效率的“智能節(jié)點(diǎn)”才是關(guān)鍵。本文聚焦全球人形機(jī)器人應(yīng)用動(dòng)態(tài)，從技術(shù)現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景到產(chǎn)業(yè)生態(tài)進(jìn)行深度剖析，系統(tǒng)梳理了制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，深入解析了產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與機(jī)遇，并從技術(shù)創(chuàng)新、場(chǎng)景拓展、生態(tài)建設(shè)等維度提出發(fā)展建議。

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人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)全景框架

根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見(jiàn)》，可以將人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈分為大腦（感知、決策、人機(jī)交互）、小腦（運(yùn)動(dòng)控制）和肢體三個(gè)方面。

在“大腦”方向追求更高級(jí)的認(rèn)知能力，在“小腦”方向追求更自然的交互方式和自主決策能力，在“肢體”方向追求更高的運(yùn)動(dòng)能力和適應(yīng)性。“大腦”發(fā)展集中在提升機(jī)器人的高級(jí)認(rèn)知和決策能力。包括通用智能大模型的應(yīng)用，使得人形機(jī)器人能夠進(jìn)行復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃和環(huán)境理解。例如，通過(guò)集成深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，人形機(jī)器人能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜的指令，甚至能夠進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)新環(huán)境。“小腦”關(guān)注機(jī)器人的即時(shí)反應(yīng)和運(yùn)動(dòng)控制能力，涉及機(jī)器人的低級(jí)反射式動(dòng)作生成和自主移動(dòng)能力，使得機(jī)器人能夠在沒(méi)有外部控制的情況下，根據(jù)傳感器輸入快速做出反應(yīng)。例如，通過(guò)先進(jìn)的控制算法，人形機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)平衡控制、動(dòng)態(tài)行走和精確的手部操作。“肢體”集中在機(jī)器人的物理結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)能力上。這包括對(duì)機(jī)器人的四肢結(jié)構(gòu)和靈巧手設(shè)計(jì)的優(yōu)化，以提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的操作能力和適應(yīng)性。例如，通過(guò)研究人體力學(xué)特征和運(yùn)動(dòng)機(jī)理，人形機(jī)器人的肢體設(shè)計(jì)正在朝著更靈活、更仿生的方向發(fā)展。

圖1 人形機(jī)器人行業(yè)全景圖（資料來(lái)源：賽迪研究院整理）

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人形機(jī)器人核心環(huán)節(jié)發(fā)展現(xiàn)狀

大腦與小腦：人工智能核心系統(tǒng)

國(guó)外發(fā)展情況

國(guó)外科技巨頭與領(lǐng)先機(jī)器人企業(yè)憑借在AI大模型、核心算力、軟件平臺(tái)，及長(zhǎng)期研發(fā)積累方面的顯著優(yōu)勢(shì)，持續(xù)引領(lǐng)著人形機(jī)器人“大腦”（認(rèn)知決策系統(tǒng)）與“小腦”（運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)）的技術(shù)創(chuàng)新與快速迭代，并積極探索多樣化的商業(yè)化路徑與應(yīng)用場(chǎng)景。

人形機(jī)器人AI大模型發(fā)展呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì)，加速其“大腦”能力的提升。大模型如同人形機(jī)器人的智慧核心，使其能夠理解復(fù)雜環(huán)境、規(guī)劃行動(dòng)、進(jìn)行自然的人機(jī)交互，并展現(xiàn)出一定的通用智能潛力。特斯拉的Optimus計(jì)劃整合自研自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Dojo超算，賦予機(jī)器人強(qiáng)大的感知、識(shí)別和任務(wù)規(guī)劃能力，目標(biāo)是執(zhí)行日常任務(wù)。英偉達(dá)通過(guò)Isaac平臺(tái)和強(qiáng)大算力，支持開(kāi)發(fā)者構(gòu)建能處理多模態(tài)信息的復(fù)雜模型，提升決策和學(xué)習(xí)能力。谷歌探索將大型語(yǔ)言模型（LLM）與機(jī)器人控制結(jié)合，如RT-2項(xiàng)目，讓機(jī)器人理解抽象指令和物理概念，實(shí)現(xiàn)更靈活的交互，推動(dòng)認(rèn)知和交互層面的進(jìn)化。這些探索正快速提升機(jī)器人理解、適應(yīng)和互動(dòng)的能力，為其從“能做”向“會(huì)思考”跨越奠定基礎(chǔ)。

國(guó)外科技巨頭在核心算力上投入巨大，通過(guò)自主研發(fā)高性能芯片和優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)，為人形機(jī)器人提供強(qiáng)大計(jì)算支持。人形機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)類人的感知、決策和運(yùn)動(dòng)控制，其計(jì)算需求遠(yuǎn)超傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，需要處理海量的傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)運(yùn)行復(fù)雜的AI模型，并精確控制數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)。為此，科技巨頭們紛紛布局自研芯片，比如英偉達(dá)的Jetson和DGX系統(tǒng)、特斯拉的FSD芯片和Dojo超算、谷歌的TPU等，一些公司還探索專用架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)更高能效。算力基礎(chǔ)支撐了AI模型的運(yùn)行和實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制，是人形機(jī)器人智能化提升的“引擎”。

國(guó)外積極布局軟件平臺(tái)，通過(guò)開(kāi)源生態(tài)與專有平臺(tái)相結(jié)合的策略，構(gòu)建豐富多樣的軟件生態(tài)系統(tǒng)。軟件是連接硬件與智能的橋梁，是人形機(jī)器人發(fā)揮“大腦”和“小腦”功能的關(guān)鍵載體。開(kāi)源機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS（Robot Operating System）及其后續(xù)版本ROS 2，仍然是全球范圍內(nèi)機(jī)器人研發(fā)，包括人形機(jī)器人領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。隨著人形機(jī)器人對(duì)AI集成、云邊協(xié)同、特定任務(wù)優(yōu)化的需求日益增長(zhǎng)，英偉達(dá)、波士頓動(dòng)力等各大領(lǐng)先企業(yè)也在積極構(gòu)建自身或基于合作伙伴的專有AI平臺(tái)和開(kāi)發(fā)工具鏈。同時(shí)，云平臺(tái)的應(yīng)用日益廣泛。開(kāi)源與專有平臺(tái)并存、協(xié)同發(fā)展的局面，既保留了開(kāi)放社區(qū)的創(chuàng)新活力，又滿足了領(lǐng)先企業(yè)對(duì)性能、安全性和商業(yè)壁壘的需求，共同推動(dòng)著人形機(jī)器人軟件生態(tài)的繁榮。

國(guó)內(nèi)發(fā)展情況

我國(guó)在人形機(jī)器人的“大腦”研發(fā)方面，即具身智能大模型的構(gòu)建上，已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展。例如，初創(chuàng)公司自變量機(jī)器人（X Square）已成為該領(lǐng)域的先行者。自變量機(jī)器人專注于端到端統(tǒng)一大模型的技術(shù)路線，其開(kāi)發(fā)的大模型系列WALL-A在參數(shù)規(guī)模上已經(jīng)超過(guò)了國(guó)際同行。此外，模型已經(jīng)能夠在復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的泛化性能，能夠使用低成本硬件完成對(duì)不規(guī)則物體的精細(xì)操作。在“小腦”方面，我國(guó)的技術(shù)研發(fā)主要集中在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和反應(yīng)能力上。例如，優(yōu)必選推出的Walker機(jī)器人，具備先進(jìn)的運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的雙足行走和精細(xì)的手部操作。此外，我國(guó)企業(yè)也在機(jī)器人平衡控制技術(shù)上取得了重要進(jìn)展，如阿里巴巴開(kāi)發(fā)的機(jī)器人“小蠻驢”，能夠在復(fù)雜環(huán)境中保持平衡并進(jìn)行自主導(dǎo)航。整體來(lái)看呈現(xiàn)以下特點(diǎn)。

一是企業(yè)參與主體呈現(xiàn)多元化格局。老牌企業(yè)如優(yōu)必選，在伺服驅(qū)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)控制等領(lǐng)域有深厚積累，正向智能化升級(jí)；小米、華為等科技巨頭憑借消費(fèi)電子、通信、人工智能等優(yōu)勢(shì)跨界入局，打造軟硬一體的機(jī)器人解決方案；智元機(jī)器人、傅利葉智能等初創(chuàng)公司以靈活機(jī)制和前沿技術(shù)探索成為創(chuàng)新生力軍。國(guó)內(nèi)頂尖高校和科研院所也在基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和人才培養(yǎng)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

二是技術(shù)路徑上積極探索并快速跟進(jìn)國(guó)際前沿。國(guó)內(nèi)企業(yè)普遍高度重視人工智能大模型在人形機(jī)器人中的核心驅(qū)動(dòng)作用，并積極投入研發(fā)或與領(lǐng)先AI機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)具身智能大模型。華為云盤(pán)古具身智能大模型已賦能樂(lè)聚機(jī)器人的夸父人形機(jī)器人；優(yōu)必選Walker系列搭載自研BrainNet AI系統(tǒng)；宇樹(shù)科技Unitree G1整合UnifoLM機(jī)器人大模型；傅利葉智能GR-1與英偉達(dá)Project GR00T合作并發(fā)展自主技術(shù)。

三是機(jī)器人軟件平臺(tái)與操作系統(tǒng)仍在努力建設(shè)之中。雖然部分國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)宣稱擁有自主研發(fā)的機(jī)器人操作系統(tǒng)或軟件平臺(tái)，但國(guó)內(nèi)仍缺乏像ROS那樣成熟的開(kāi)源基礎(chǔ)軟件平臺(tái)，以及英偉達(dá)Isaac平臺(tái)那樣的完整商業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)套件。

四是高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建已成為行業(yè)共識(shí)，但仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。業(yè)界普遍認(rèn)識(shí)到，高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是訓(xùn)練強(qiáng)大AI模型、實(shí)現(xiàn)機(jī)器人真正智能化的基石。為此，一部分國(guó)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)已開(kāi)始積極布局構(gòu)建針對(duì)人形機(jī)器人的專用數(shù)據(jù)集。優(yōu)必選通過(guò)在汽車(chē)制造工廠部署人形機(jī)器人積累了領(lǐng)先的作業(yè)數(shù)據(jù)集；傅利葉智能開(kāi)源了Fourier ActionNet數(shù)據(jù)集；AgiBot推出AgiBot Digital World數(shù)據(jù)集；宇樹(shù)科技更新了全身運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)集。盡管如此，我國(guó)仍面臨高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、采集成本高、標(biāo)注難度大等瓶頸問(wèn)題。如何有效解決數(shù)據(jù)獲取、處理、標(biāo)注、共享和安全使用等一系列問(wèn)題，是國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人AI能力提升的關(guān)鍵所在。

肢體：關(guān)鍵硬件與執(zhí)行部件

人形機(jī)器人肢體及其核心執(zhí)行部件的研發(fā)與制造，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人靈活、穩(wěn)定、高效運(yùn)動(dòng)的物理基礎(chǔ)，其技術(shù)水平直接決定了機(jī)器人的整體性能上限。

主要企業(yè)格局

全球人形機(jī)器人肢體硬件市場(chǎng)，特別是在高端執(zhí)行器（包括精密電機(jī)、減速器、絲杠等集成模塊）領(lǐng)域，依然由少數(shù)掌握核心技術(shù)和先進(jìn)制造工藝的國(guó)際知名企業(yè)主導(dǎo)。例如，波士頓動(dòng)力（Boston Dynamics）憑借其液壓驅(qū)動(dòng)技術(shù)和動(dòng)態(tài)控制算法，使Atlas機(jī)器人在高機(jī)動(dòng)性、強(qiáng)爆發(fā)力和復(fù)雜地形適應(yīng)性方面處于世界頂尖水平，成為行業(yè)標(biāo)桿。特斯拉（Tesla）則為其Optimus人形機(jī)器人自主研發(fā)了高效率、低成本的旋轉(zhuǎn)和線性執(zhí)行器，通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)和規(guī)模化生產(chǎn)降低成本，展現(xiàn)了其在機(jī)電一體化和垂直整合方面的能力。Agility Robotics的Digit機(jī)器人采用電動(dòng)執(zhí)行器方案，專注于雙足行走和負(fù)載搬運(yùn)能力，適用于物流倉(cāng)儲(chǔ)等場(chǎng)景。挪威的1X Technologies等新興企業(yè)也在研發(fā)特色執(zhí)行器技術(shù)，以支持機(jī)器人在家庭服務(wù)和商業(yè)輔助領(lǐng)域的應(yīng)用。在核心零部件領(lǐng)域，Kollmorgen、Parker、Aerotech（無(wú)框力矩電機(jī)）、Faulhaber、Portescap、Maxon（空心杯電機(jī)）、Nabtesco、Siemens、哈默納科（精密減速器）、Rollvis、Ewellix（行星滾柱絲杠）等國(guó)際巨頭憑借深厚技術(shù)底蘊(yùn)占據(jù)市場(chǎng)壟斷地位。

我國(guó)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在肢體硬件及核心執(zhí)行部件方面雖有進(jìn)展，但在高精度諧波減速器、RV減速器、高性能伺服電機(jī)及驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)等關(guān)鍵部件上，仍高度依賴國(guó)外技術(shù)與產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)企業(yè)如優(yōu)必選的Walker系列機(jī)器人在多自由度伺服驅(qū)動(dòng)器方面取得突破，覆蓋0.2Nm至200Nm的扭矩范圍；傅利葉智能的GR-1在關(guān)節(jié)模塊化設(shè)計(jì)和運(yùn)動(dòng)控制上展現(xiàn)特色；宇樹(shù)科技將四足機(jī)器人技術(shù)成功遷移至人形機(jī)器人；小米的CyberOne搭載了峰值扭矩300Nm的自研關(guān)節(jié)電機(jī)。在上游零部件領(lǐng)域，步科股份、鳴志電器、匯川技術(shù)、艾萊德摩、三花智控、綠的諧波、雙環(huán)傳動(dòng)、秦川機(jī)床等本土企業(yè)正在追趕，努力提升性能、降低成本，推動(dòng)本地化發(fā)展。

核心零部件

人形機(jī)器人的核心零部件，特別是精密減速器、高性能伺服系統(tǒng)、多維度力/力矩傳感器、先進(jìn)視覺(jué)傳感器，以及新興的電子皮膚等，其技術(shù)水平的先進(jìn)程度、規(guī)模化生產(chǎn)的成本控制能力，以及關(guān)鍵供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的自主化程度，共同且直接地決定了人形機(jī)器人的最終運(yùn)動(dòng)性能、環(huán)境感知與交互能力、長(zhǎng)期運(yùn)行的可靠性與安全性，以及最終能否被市場(chǎng)廣泛接受的商業(yè)化前景。

精密減速器是人形機(jī)器人關(guān)節(jié)實(shí)現(xiàn)精確、平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵，主要類型包括諧波減速器、RV減速器和行星減速器等。諧波減速器因結(jié)構(gòu)緊湊、重量輕、傳動(dòng)比大等優(yōu)點(diǎn)廣泛應(yīng)用于靈巧關(guān)節(jié)，但柔輪易疲勞斷裂，技術(shù)壁壘較高。行星滾柱絲杠用于線性驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)，在機(jī)器人總成本中占比高達(dá)19%，但制造工藝復(fù)雜，核心技術(shù)包括精密相位匹配、剛度強(qiáng)度分析等。全球市場(chǎng)主要由日本的哈默納科（Harmonic Drive Systems）、納博特斯克（Nabtesco）、新寶（SHIMPO）和德國(guó)企業(yè)主導(dǎo)。根據(jù)QYResearch報(bào)告，2022年日本新寶在國(guó)內(nèi)精密行星減速器市場(chǎng)份額達(dá)20%，居首位。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告顯示，行星滾柱絲杠全球產(chǎn)能集中在歐美，國(guó)內(nèi)企業(yè)如秦川機(jī)床雖已涉足但起步較晚，中國(guó)廠商市場(chǎng)份額僅約19%，高度依賴進(jìn)口推高制造成本。核心挑戰(zhàn)在于提升國(guó)產(chǎn)產(chǎn)品性能指標(biāo)并降低成本。未來(lái)趨勢(shì)包括新材料應(yīng)用、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、集成化與智能化等。

高性能伺服電機(jī)及其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是人形機(jī)器人的“肌肉”，為機(jī)器人的每一個(gè)動(dòng)作提供動(dòng)力來(lái)源和精確控制，主要類型包括無(wú)框力矩電機(jī)、空心杯電機(jī)等。要求具備高扭矩密度、快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)、高控制精度和低齒槽轉(zhuǎn)矩。無(wú)框力矩電機(jī)結(jié)構(gòu)緊湊可直接集成關(guān)節(jié)，但溫升控制問(wèn)題突出，影響性能和壽命。全球市場(chǎng)由美國(guó)Kollmorgen、Parker Hannifin、Aerotech和歐洲Faulhaber、Portescap、Maxon Motor等品牌主導(dǎo)。國(guó)內(nèi)企業(yè)如步科股份、鳴志電器、匯川技術(shù)、艾萊德摩等積極追趕。高性能精密電機(jī)價(jià)格昂貴，是制約機(jī)器人成本下降的重要因素。技術(shù)挑戰(zhàn)集中在提升功率密度和效率、優(yōu)化散熱設(shè)計(jì)、減小體積重量、提高驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)集成度等。供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)包括高精度軸承、齒輪等配套組件及釹鐵硼等永磁材料的穩(wěn)定供應(yīng)。

多維力/力矩傳感器賦予機(jī)器人觸覺(jué)感知和力反饋能力，六維力/力矩傳感器能同時(shí)測(cè)量三個(gè)方向的力和力矩，技術(shù)壁壘最高，是高性能人形機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)配置，通常安裝在手腕、腳踝等關(guān)鍵部位。全球市場(chǎng)分為歐美、日韓、中國(guó)三大陣營(yíng)，美國(guó)ATI Industrial Automation被認(rèn)為是領(lǐng)導(dǎo)者。中國(guó)市場(chǎng)集中度高，外資品牌占主導(dǎo)，但本地化發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｖ?yīng)商還包括FUTEK、Interface Force Measurement等。核心挑戰(zhàn)包括復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、高精度解耦算法、精密標(biāo)定檢測(cè)系統(tǒng)、抑制零點(diǎn)和溫度漂移等。生產(chǎn)工藝復(fù)雜，應(yīng)變片貼片等環(huán)節(jié)仍需人工操作，導(dǎo)致價(jià)格昂貴，單價(jià)2萬(wàn)～4萬(wàn)元。根據(jù)頭豹研究院預(yù)測(cè)，2022年中國(guó)機(jī)器人行業(yè)需求量約4840套，市場(chǎng)規(guī)模0.5億元，預(yù)計(jì)2027年達(dá)1.8億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率29.6%。

先進(jìn)視覺(jué)傳感器是機(jī)器人的“眼睛”，包括2D/3D攝像頭、深度相機(jī)、激光雷達(dá)等，提供環(huán)境感知信息。人工智能特別是深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)處理中發(fā)揮核心作用。特斯拉在自動(dòng)駕駛和人形機(jī)器人項(xiàng)目中推行純視覺(jué)感知方案。市場(chǎng)參與者眾多，技術(shù)迭代快，競(jìng)爭(zhēng)激烈。挑戰(zhàn)包括復(fù)雜光照、惡劣天氣、動(dòng)態(tài)遮擋環(huán)境下的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，以及高分辨率數(shù)據(jù)處理對(duì)算力的要求。未來(lái)趨勢(shì)包括多傳感器深度融合、AI端到端感知決策一體化、更高效低功耗的視覺(jué)處理芯片和算法。高質(zhì)量的視覺(jué)感知數(shù)據(jù)集已成為具身智能行業(yè)發(fā)展的剛性需求。

電子皮膚（Electronic Skin）作為一種新興的、具有仿生特性的人形機(jī)器人核心感知部件，正受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注。其本質(zhì)是柔性觸覺(jué)傳感器陣列，模仿生物皮膚感知機(jī)制，能感知接觸力、紋理、溫度、濕度等多種信息。技術(shù)壁壘高，涉及柔性材料、微納制造、信號(hào)處理、系統(tǒng)集成等多個(gè)方面。全球市場(chǎng)主要由美國(guó)Tekscan、日本JDI等企業(yè)主導(dǎo)，占約90%份額。中國(guó)企業(yè)如漢威科技、柯力傳感、申昊科技積極投入研發(fā)，在機(jī)器人應(yīng)用專利申請(qǐng)方面增長(zhǎng)顯著。人形機(jī)器人是電子皮膚最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一，將優(yōu)先應(yīng)用于靈巧手部位，未來(lái)有望擴(kuò)展至全身。目前應(yīng)用尚處早期階段，主要用于精細(xì)任務(wù)的力控制。根據(jù)預(yù)測(cè)，到2030年人形機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的電子皮膚市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)90.5億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率64.3%。2025年全球機(jī)器人電子皮膚市場(chǎng)約5億美元，預(yù)計(jì)保持15%年復(fù)合增長(zhǎng)率至2033年。關(guān)鍵發(fā)展方向包括成本控制、提高耐用性和環(huán)境適應(yīng)性、解決大規(guī)模柔性制造工藝難題、開(kāi)發(fā)高效觸覺(jué)信息處理算法等。

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人形機(jī)器人技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

人形機(jī)器人作為尖端科技的集大成者，其技術(shù)發(fā)展正呈現(xiàn)出多領(lǐng)域深度融合、智能化水平持續(xù)躍升的顯著趨勢(shì)，其中人工智能算法的突破、架構(gòu)與算力優(yōu)化、核心硬件性能的提升、軟件平臺(tái)的演進(jìn)、數(shù)據(jù)處理與安全，共同構(gòu)成驅(qū)動(dòng)其發(fā)展的核心支柱。

在人工智能算法方面，具身智能（Embodied AI）已成為人形機(jī)器人智能化發(fā)展的核心方向

強(qiáng)調(diào)機(jī)器人不再僅僅是被動(dòng)執(zhí)行預(yù)設(shè)程序的機(jī)器，而是能夠通過(guò)與物理世界的持續(xù)交互、感知、學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而涌現(xiàn)出更高級(jí)別的智能行為。未來(lái)AI算法將重點(diǎn)提升自主學(xué)習(xí)能力，如通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化行為策略，通過(guò)模仿學(xué)習(xí)快速掌握新技能；端到端學(xué)習(xí)范式有望簡(jiǎn)化處理模塊，提升系統(tǒng)響應(yīng)速度；語(yǔ)言模型與智能體系統(tǒng)的結(jié)合將推動(dòng)機(jī)器人AI架構(gòu)變革；多模態(tài)大模型融合語(yǔ)音、圖像等多種信息，也將進(jìn)一步提升機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景下的感知和決策能力；構(gòu)建機(jī)器人“常識(shí)”知識(shí)庫(kù)、增強(qiáng)小樣本學(xué)習(xí)能力和持續(xù)適應(yīng)新任務(wù)的能力，也是算法層面的重點(diǎn)突破方向。

在架構(gòu)和算力優(yōu)化方面，端云融合架構(gòu)和存算一體芯片是主要推進(jìn)方向

隨著人形機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景的日益復(fù)雜與多元化，端云融合架構(gòu)正從概念探索加速邁向大規(guī)模應(yīng)用階段，成為未來(lái)技術(shù)架構(gòu)發(fā)展的核心趨勢(shì)。當(dāng)下，眾多企業(yè)敏銳地捕捉到這一機(jī)遇，紛紛布局端云深度融合模式，該模式深度結(jié)合云端超大模型的超強(qiáng)算力與端側(cè)輕量模型的實(shí)時(shí)響應(yīng)優(yōu)勢(shì)，借助模型蒸餾、知識(shí)遷移等技術(shù)，對(duì)端側(cè)部署進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源與響應(yīng)速度的動(dòng)態(tài)平衡。在算力演進(jìn)路徑上，短期行業(yè)多采用異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，以兼容主流芯片滿足多樣化需求；長(zhǎng)期來(lái)看，自研存算一體芯片成為降低能耗的重要方向。

在核心硬件方面，正朝著更高功率密度、更高精度、更快響應(yīng)速度、更低能耗、更長(zhǎng)壽命以及更緊湊輕量化的方向發(fā)展

執(zhí)行器正朝著高功率密度、高精度、快響應(yīng)、低能耗、長(zhǎng)壽命和輕量化方向發(fā)展，其技術(shù)進(jìn)步將顯著提升機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)性能和負(fù)載能力。傳感器技術(shù)不僅在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、力覺(jué)等方面持續(xù)提升，多模態(tài)感知融合也成為關(guān)鍵趨勢(shì)，特別是電子皮膚技術(shù)的發(fā)展，有望讓人形機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的物體識(shí)別和更安全的交互。能源系統(tǒng)方面，高能量密度、輕量化、長(zhǎng)壽命、快速充電的電池技術(shù)，以及高效的能源管理系統(tǒng)至關(guān)重要。材料科學(xué)的進(jìn)步，如輕質(zhì)高強(qiáng)度材料和新型智能材料的應(yīng)用，以解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)技術(shù)存在的重量、能耗和可靠性等問(wèn)題，將為人形機(jī)器人的輕巧結(jié)構(gòu)和靈活運(yùn)動(dòng)提供支持。

在軟件平臺(tái)方面，操作系統(tǒng)（ROS）持續(xù)演進(jìn)、仿真與數(shù)字孿生技術(shù)深度應(yīng)用、開(kāi)放平臺(tái)與開(kāi)源生態(tài)加速構(gòu)建

操作系統(tǒng)將繼續(xù)向更實(shí)時(shí)、更可靠、更安全、易開(kāi)發(fā)和集成的方向發(fā)展。高逼真度仿真平臺(tái)（如NVIDIA Isaac Sim）和數(shù)字孿生技術(shù)將更廣泛地應(yīng)用于生成合成數(shù)據(jù)和優(yōu)化開(kāi)發(fā)流程。開(kāi)放平臺(tái)戰(zhàn)略和開(kāi)源生態(tài)通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)化工具、共享數(shù)據(jù)集和算法模型，降低了研發(fā)門(mén)檻，吸引了更多開(kāi)發(fā)者參與創(chuàng)新，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。例如，英偉達(dá)的Project GR00T提供開(kāi)放基礎(chǔ)模型，一些機(jī)構(gòu)和企業(yè)也開(kāi)始開(kāi)源硬件設(shè)計(jì)、軟件代碼或數(shù)據(jù)集，有助于打破技術(shù)壁壘，加速人形機(jī)器人技術(shù)的普及。

在數(shù)據(jù)處理和安全方面，構(gòu)建高效數(shù)據(jù)閉環(huán)成為技術(shù)發(fā)展重點(diǎn)

企業(yè)通過(guò)多種方式采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗標(biāo)注和模型訓(xùn)練，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)和算法。例如，中電科通過(guò)主從遙操作與VR系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，形成感知-決策-執(zhí)行閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)迭代。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)安全受到高度重視，企業(yè)紛紛建立多層數(shù)據(jù)防火墻，并采用加密存儲(chǔ)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等同態(tài)加密技術(shù)，保障數(shù)據(jù)隱私和安全，為技術(shù)發(fā)展筑牢安全防線。

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人形機(jī)器人應(yīng)用現(xiàn)狀及指引

人工智能推動(dòng)的應(yīng)用落地現(xiàn)狀

人工智能在人形機(jī)器人的大模型構(gòu)建、設(shè)計(jì)研發(fā)及生產(chǎn)制造等關(guān)鍵環(huán)節(jié)已展現(xiàn)出顯著的賦能潛力和初步的應(yīng)用成果，但審視各環(huán)節(jié)的實(shí)際進(jìn)展，其應(yīng)用的深度與廣度尚不均衡，從最初的概念驗(yàn)證和初步探索，到實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、精細(xì)化、高可靠性的深度應(yīng)用，仍然面臨著諸多亟待解決的問(wèn)題與嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

在人形機(jī)器人大模型的應(yīng)用方面，人工智能大模型，特別是大型語(yǔ)言模型（LLM）、視覺(jué)大模型（VLM）和多模態(tài)大模型（MMM），正成為構(gòu)建人形機(jī)器人高級(jí)認(rèn)知能力（即“大腦”）的核心技術(shù)支撐。模型旨在顯著提升機(jī)器人在自然語(yǔ)言理解、復(fù)雜指令遵循、視覺(jué)場(chǎng)景解析、邏輯推理、任務(wù)規(guī)劃，以及與人類自然交互等方面的綜合能力。國(guó)際上，特斯拉的Optimus機(jī)器人深度整合了其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域積累的AI技術(shù)；英偉達(dá)推出了專為人形機(jī)器人設(shè)計(jì)的通用基礎(chǔ)模型Project GR00T；Figure AI的Figure 01機(jī)器人則通過(guò)與OpenAI的合作，展示了基于先進(jìn)大模型的出色交互與執(zhí)行能力。國(guó)內(nèi)方面，華為的盤(pán)古具身智能大模型、優(yōu)必選的BrainNet AI系統(tǒng)、宇樹(shù)科技的UnifoLM機(jī)器人大模型，以及智元機(jī)器人的WorkGPT等多款大模型也在積極賦能各自的人形機(jī)器人產(chǎn)品。目前，大模型的應(yīng)用集中在自然語(yǔ)言指令理解、視覺(jué)環(huán)境感知和簡(jiǎn)單任務(wù)規(guī)劃等層面。例如，F(xiàn)igure 01能夠進(jìn)行多輪對(duì)話并完成整理桌面、遞送物品等任務(wù)；英偉達(dá)的GR00T N1模型可在模擬環(huán)境中執(zhí)行多步驟復(fù)雜任務(wù)。然而，大模型在人形機(jī)器人中的深度應(yīng)用仍面臨“幻覺(jué)”、泛化能力不足、高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏、成本過(guò)高、硬件不達(dá)標(biāo)等諸多固有難題。

在人形機(jī)器人設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)，AI技術(shù)主要應(yīng)用于加速設(shè)計(jì)迭代、優(yōu)化性能參數(shù)、降低研發(fā)成本，以及提升算法驗(yàn)證效率。具體應(yīng)用包括基于物理引擎的高逼真度仿真測(cè)試、構(gòu)建機(jī)器人數(shù)字孿生模型、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制算法的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化等。例如，英偉達(dá)的Omniverse Isaac Sim仿真平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者提供了強(qiáng)大的虛擬測(cè)試環(huán)境和合成數(shù)據(jù)生成能力，減少了對(duì)昂貴物理樣機(jī)的依賴。MathWorks的Simscape軟件則用于構(gòu)建iCub人形機(jī)器人頭部的數(shù)字孿生模型，進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析和控制算法設(shè)計(jì)。目前，仿真測(cè)試已成為人形機(jī)器人研發(fā)流程中的標(biāo)準(zhǔn)環(huán)節(jié)，廣泛應(yīng)用于概念驗(yàn)證、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)評(píng)估、運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)分析，以及控制策略迭代等。數(shù)字孿生技術(shù)使研發(fā)人員能夠更精細(xì)地模擬、預(yù)測(cè)和優(yōu)化機(jī)器人的性能和行為表現(xiàn)。盡管AI在設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)應(yīng)用進(jìn)展顯著，但仿真環(huán)境與真實(shí)物理世界存在“Sim2Real Gap”，導(dǎo)致算法移植性能下降、AI輔助生成式設(shè)計(jì)在人形機(jī)器人等高度復(fù)雜多學(xué)科交叉系統(tǒng)中應(yīng)用尚處初級(jí)階段，以及人形機(jī)器人多物理場(chǎng)耦合仿真技術(shù)難度大且現(xiàn)有工具精度和效率有待提升等突出問(wèn)題。

在人形機(jī)器人生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，AI技術(shù)被嘗試用于提高生產(chǎn)效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量、降低制造成本和優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。主要應(yīng)用方向包括：利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行零部件缺陷檢測(cè)和尺寸測(cè)量；采用工業(yè)機(jī)器人或協(xié)作機(jī)器人實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部件的自動(dòng)化裝配；通過(guò)AI算法優(yōu)化生產(chǎn)排程和物料流轉(zhuǎn)；利用AI分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行需求預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)管理。例如，美國(guó)Figure AI公司為其人形機(jī)器人打造的BotQ工廠，計(jì)劃使用機(jī)器人（包括自產(chǎn)人形機(jī)器人）進(jìn)行零部件組裝和物料搬運(yùn)，并自主研發(fā)了集成AI的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES），以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、質(zhì)量控制和效率優(yōu)化。目前，AI在人形機(jī)器人生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用仍相對(duì)有限，主要集中在標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性強(qiáng)的特定工序自動(dòng)化和智能化改造上，如電池單元測(cè)試、齒輪箱潤(rùn)滑脂加注等。AI視覺(jué)技術(shù)也用于在線檢測(cè)零部件表面缺陷和裝配精度。然而，實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)面臨巨大挑戰(zhàn)：一是人形機(jī)器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜、零部件繁多、裝配精度要求高，完全依靠自動(dòng)化設(shè)備和AI算法實(shí)現(xiàn)高效、低成本生產(chǎn)難度極大；二是人形機(jī)器人供應(yīng)鏈體系不成熟，核心零部件依賴少數(shù)供應(yīng)商或定制化生產(chǎn)，AI在供應(yīng)鏈優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)管理方面仍處于早期探索階段；三是缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，增加了集成難度，不利于自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備和AI應(yīng)用方案的推廣。這些問(wèn)題限制了AI在人形機(jī)器人制造環(huán)節(jié)的賦能作用，未來(lái)需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同攻關(guān)逐步解決。

人形機(jī)器人場(chǎng)景應(yīng)用指引

人形機(jī)器人在人工智能技術(shù)的強(qiáng)力驅(qū)動(dòng)下，正逐步從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用，其獨(dú)特的類人形態(tài)和日益增強(qiáng)的智能交互能力，使其在多個(gè)行業(yè)展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。盡管目前多數(shù)場(chǎng)景的應(yīng)用仍處于小規(guī)模試驗(yàn)或早期探索階段，距離大規(guī)模實(shí)質(zhì)性賦能行業(yè)并產(chǎn)生顯著經(jīng)濟(jì)效益尚需3年至5年，甚至更長(zhǎng)時(shí)間的持續(xù)技術(shù)攻關(guān)和市場(chǎng)培育，但其未來(lái)的潛力不容忽視。

在汽車(chē)制造領(lǐng)域，人形機(jī)器人有望深度參與到車(chē)身焊接、涂裝、總裝，以及零部件搬運(yùn)、質(zhì)量檢測(cè)、原型測(cè)試模擬等多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。憑借其靈巧的雙手和靈活的移動(dòng)能力，人形機(jī)器人能夠適應(yīng)傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人難以覆蓋的復(fù)雜裝配任務(wù)和非結(jié)構(gòu)化工作環(huán)境，例如在狹小空間內(nèi)進(jìn)行布線、安裝內(nèi)飾件等。未來(lái)，人形機(jī)器人通過(guò)搭載先進(jìn)的視覺(jué)識(shí)別、力感知和AI決策系統(tǒng)，能夠與產(chǎn)線工人協(xié)同工作，提升生產(chǎn)線的柔性和自動(dòng)化水平，同時(shí)應(yīng)對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)力短缺和成本上升的挑戰(zhàn)。根據(jù)摩根士丹利的預(yù)測(cè)，到2050年，約90%的人形機(jī)器人將用于工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的重復(fù)性、結(jié)構(gòu)化工作。

在家庭服務(wù)領(lǐng)域，人形機(jī)器人被寄予厚望，有望成為未來(lái)智能家居的核心組成部分，提供家務(wù)助理、老人陪護(hù)、兒童教育與娛樂(lè)等多樣化服務(wù)。它們能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與家庭成員進(jìn)行交互，理解并執(zhí)行如打掃清潔、取遞物品、烹飪輔助、提醒日程等任務(wù)。對(duì)于行動(dòng)不便的老年人或殘障人士，人形機(jī)器人可以提供起身輔助、用藥提醒、健康監(jiān)測(cè)、緊急呼叫和情感陪伴等關(guān)懷服務(wù)，顯著提升其生活質(zhì)量并減輕家庭照護(hù)壓力。在兒童教育方面，人形機(jī)器人可以扮演互動(dòng)玩伴和個(gè)性化輔導(dǎo)教師的角色，通過(guò)寓教于樂(lè)的方式激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，并根據(jù)兒童的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)提供定制化的教學(xué)內(nèi)容。然而，家庭場(chǎng)景的復(fù)雜性、非結(jié)構(gòu)化特性，以及對(duì)安全性、隱私性、成本和易用性的極高要求，使得人形機(jī)器人在該領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用面臨巨大挑戰(zhàn)，技術(shù)成熟度和市場(chǎng)接受度都有待進(jìn)一步提升。目前，如軟銀的Pepper機(jī)器人已在部分家庭和商業(yè)服務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行了嘗試性應(yīng)用。

在倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域，人形機(jī)器人可以有效彌補(bǔ)現(xiàn)有自動(dòng)化設(shè)備（如AGV、AMR）在貨物分揀、裝卸、盤(pán)點(diǎn)，以及“最后一公里”配送等環(huán)節(jié)的能力短板。它們能夠利用視覺(jué)和觸覺(jué)感知系統(tǒng)識(shí)別不同形狀和尺寸的包裹，進(jìn)行靈活抓取和精準(zhǔn)放置，適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的倉(cāng)庫(kù)環(huán)境，并與人類員工或其他自動(dòng)化設(shè)備協(xié)同工作。例如，Agility Robotics公司的Digit機(jī)器人已被部署于GXO等物流公司的倉(cāng)庫(kù)中，執(zhí)行搬運(yùn)貨箱等任務(wù)。未來(lái)，隨著其負(fù)載能力、續(xù)航時(shí)間、導(dǎo)航精度和作業(yè)效率的提升，人形機(jī)器人有望在電商倉(cāng)庫(kù)、配送中心、零售門(mén)店后臺(tái)等場(chǎng)景發(fā)揮重要作用，提高物流運(yùn)作的整體效率和智能化水平。

在邊防巡檢等特種安防領(lǐng)域，人形機(jī)器人憑借其全天候工作能力、對(duì)惡劣環(huán)境的適應(yīng)性和搭載多樣化傳感器的潛力，可用于執(zhí)行邊境線巡邏、重要設(shè)施區(qū)域警戒、可疑目標(biāo)抵近偵察，以及早期險(xiǎn)情預(yù)警等任務(wù)。它們可以通過(guò)搭載高清攝像頭、紅外熱成像儀、聲音傳感器等設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控周邊環(huán)境，并將數(shù)據(jù)回傳至指揮中心。雖然目前在邊防巡檢中更多應(yīng)用的是無(wú)人機(jī)和地面輪式/履帶式機(jī)器人，但人形機(jī)器人因其更好的地形適應(yīng)性和潛在的與環(huán)境交互（如開(kāi)關(guān)門(mén)、操作設(shè)備）能力，未來(lái)在該領(lǐng)域也具有一定的應(yīng)用前景。目前，已有電力巡檢場(chǎng)景開(kāi)始嘗試人形機(jī)器人應(yīng)用。

在高危特種環(huán)境作業(yè)領(lǐng)域，如核設(shè)施內(nèi)部操作、化工有毒環(huán)境巡檢、礦山深井作業(yè)，以及地震、火災(zāi)等災(zāi)害救援現(xiàn)場(chǎng)，人形機(jī)器人能夠替代人類進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域執(zhí)行任務(wù)，從而極大地保障作業(yè)人員的生命安全。人形機(jī)器人可以搭載輻射探測(cè)器、氣體分析儀、生命體征探測(cè)器等專業(yè)設(shè)備，進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)、故障排查、物資運(yùn)輸、被困人員搜救等工作。危化防爆、礦山、冶煉、核電、電網(wǎng)、消防應(yīng)急、救援等領(lǐng)域是機(jī)器人（包括人形機(jī)器人）有望率先落地的最佳場(chǎng)景，因?yàn)檫@些場(chǎng)景對(duì)人工替代的需求迫切，且對(duì)成本的敏感度相對(duì)較低。然而，這些場(chǎng)景對(duì)機(jī)器人的可靠性、防護(hù)等級(jí)、自主決策能力，以及在極端條件下的作業(yè)能力都提出了極高要求，是人形機(jī)器人技術(shù)面臨的重大挑戰(zhàn)。

在展會(huì)展示與巡航導(dǎo)引等服務(wù)場(chǎng)景，人形機(jī)器人憑借其新穎的形態(tài)和智能交互能力，現(xiàn)階段已能承擔(dān)一定的迎賓接待、信息咨詢、產(chǎn)品推介、場(chǎng)館導(dǎo)覽等任務(wù)，主要起到吸引人流、提升科技感和品牌形象的作用。這些應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和自主決策能力要求相對(duì)較低，更多側(cè)重于外觀設(shè)計(jì)、語(yǔ)音交互和預(yù)設(shè)路徑導(dǎo)航等功能。雖然目前看來(lái)，這類應(yīng)用在很大程度上仍帶有“作秀”和有限功能輔助的性質(zhì)，但它們?yōu)槿诵螜C(jī)器人技術(shù)的商業(yè)化落地提供了寶貴的早期試驗(yàn)場(chǎng)和用戶反饋渠道，有助于技術(shù)的持續(xù)改進(jìn)和市場(chǎng)認(rèn)知度的提升。隨著AI能力的增強(qiáng)和成本的降低，未來(lái)人形機(jī)器人在這些服務(wù)場(chǎng)景中的功能將更加豐富和實(shí)用。

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人形機(jī)器人發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

核心技術(shù)發(fā)展制約

算法模型技術(shù)瓶頸。當(dāng)前，人形機(jī)器人核心依賴的大語(yǔ)言模型、視覺(jué)語(yǔ)言模型及多模態(tài)模型等AI大模型技術(shù)在復(fù)雜真實(shí)環(huán)境中仍存在顯著性能局限，其中“幻覺(jué)”問(wèn)題可能導(dǎo)致機(jī)器人產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)的錯(cuò)誤行為，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的“黑箱”特性使得機(jī)器人行為缺乏足夠的可解釋性，在醫(yī)療、特種作業(yè)等關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景中可能構(gòu)成嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)隱患。同時(shí)，現(xiàn)有AI模型在跨場(chǎng)景、跨任務(wù)的泛化應(yīng)用中表現(xiàn)不佳，機(jī)器人難以將在特定環(huán)境中掌握的技能有效遷移到其他應(yīng)用場(chǎng)景，仿真到現(xiàn)實(shí)的遷移能力不足問(wèn)題突出。此外，將復(fù)雜AI模型高效、低功耗地部署到機(jī)器人端側(cè)面臨嚴(yán)峻技術(shù)挑戰(zhàn)，目前的技術(shù)方案難以在算力需求、功耗控制、實(shí)時(shí)響應(yīng)和成本控制之間實(shí)現(xiàn)理想平衡。

感知控制技術(shù)難題。人形機(jī)器人需要整合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、力覺(jué)、觸覺(jué)等多種傳感器的異構(gòu)信息以形成對(duì)環(huán)境的全面準(zhǔn)確理解，然而在復(fù)雜光照變化、部分遮擋、動(dòng)態(tài)干擾，及傳感器噪聲等多重因素影響下，如何高效融合不同模態(tài)的感知信息并構(gòu)建統(tǒng)一、魯棒的環(huán)境表征仍然是亟待突破的技術(shù)難題。同時(shí)，要實(shí)現(xiàn)類人運(yùn)動(dòng)能力和靈巧操作，需要在復(fù)雜地面條件和動(dòng)態(tài)干擾環(huán)境下完成穩(wěn)定行走、敏捷跑跳等高機(jī)動(dòng)性動(dòng)作，對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)性能、平衡控制算法和實(shí)時(shí)環(huán)境感知能力都構(gòu)成嚴(yán)峻技術(shù)挑戰(zhàn)。在靈巧操作方面，要模仿人類雙手的多自由度和高靈巧性更是對(duì)多指靈巧手設(shè)計(jì)、微型高精度驅(qū)動(dòng)器、高分辨率觸覺(jué)傳感器和復(fù)雜的手眼協(xié)同控制算法等提出了極高的技術(shù)要求。

核心硬件零部件制約。人形機(jī)器人的整體性能高度依賴于高精度傳感器、高功率密度伺服電機(jī)、精密減速器、輕量化結(jié)構(gòu)材料、高能量密度電池等核心硬件部件，核心零部件的技術(shù)水平和成本結(jié)構(gòu)直接決定了機(jī)器人的性能表現(xiàn)和商業(yè)化可行性，目前精密減速器、高性能伺服電機(jī)等關(guān)鍵零部件嚴(yán)重依賴進(jìn)口，技術(shù)壁壘高且價(jià)格昂貴，國(guó)內(nèi)企業(yè)在精密制造和質(zhì)量管控能力方面仍存在不足。同時(shí)，機(jī)器人驅(qū)動(dòng)裝置在重量、效率、可靠性等關(guān)鍵性能指標(biāo)方面仍存在技術(shù)瓶頸，電子肌肉等新型驅(qū)動(dòng)技術(shù)尚未達(dá)到產(chǎn)業(yè)化成熟度，電池技術(shù)發(fā)展滯后限制了機(jī)器人的工作續(xù)航時(shí)長(zhǎng)，能耗效率偏低的問(wèn)題進(jìn)一步加劇了續(xù)航能力不足的技術(shù)困擾。

產(chǎn)業(yè)化商業(yè)應(yīng)用制約

成本結(jié)構(gòu)不合理。人形機(jī)器人集成了大量高精尖硬件和復(fù)雜軟件系統(tǒng)，導(dǎo)致研發(fā)投入巨大且制造成本居高不下。據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計(jì)，一臺(tái)國(guó)產(chǎn)人形機(jī)器人的成本約為70萬(wàn)元，國(guó)際先進(jìn)產(chǎn)品成本更是高達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元。同時(shí)，大模型訓(xùn)練、產(chǎn)線改造等環(huán)節(jié)的高昂投入成本，使得中小企業(yè)難以承擔(dān)相關(guān)的技術(shù)開(kāi)發(fā)費(fèi)用，高昂的成本結(jié)構(gòu)不僅增加了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)壓力，也嚴(yán)重限制了產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣應(yīng)用，使?jié)撛谟脩粼谕顿Y回報(bào)周期考量下望而卻步。

應(yīng)用場(chǎng)景適配性不足。在工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，具身智能需要融合自主導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制等多個(gè)技術(shù)模塊，但當(dāng)前技術(shù)水平下的綜合成功率仍然較低，無(wú)法滿足工業(yè)生產(chǎn)對(duì)高可靠性和穩(wěn)定性的嚴(yán)格要求，機(jī)器人在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)往往表現(xiàn)不佳，難以適應(yīng)工業(yè)環(huán)境的多變性和高不確定性特征。在家庭服務(wù)場(chǎng)景中，用戶普遍難以接受“邊用邊學(xué)”的產(chǎn)品使用模式，期望機(jī)器人能夠立即勝任各種復(fù)雜家務(wù)工作，然而現(xiàn)有技術(shù)水平下的機(jī)器人往往只能完成簡(jiǎn)單、重復(fù)性的基礎(chǔ)任務(wù)，距離真正意義上的智能化家庭助手仍有相當(dāng)大的技術(shù)差距。

商業(yè)模式創(chuàng)新滯后。傳統(tǒng)的產(chǎn)品銷(xiāo)售模式面臨高成本、長(zhǎng)回報(bào)周期的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，“機(jī)器人即服務(wù)”等新興商業(yè)模式仍處于市場(chǎng)探索階段，缺乏成熟的盈利模式和充分的市場(chǎng)驗(yàn)證，企業(yè)在商業(yè)模式創(chuàng)新方面的投入明顯不足，難以找到可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)化路徑。同時(shí)，市場(chǎng)對(duì)人形機(jī)器人技術(shù)的認(rèn)知壁壘較高，用戶對(duì)機(jī)器人功能與實(shí)際價(jià)值的認(rèn)知普遍不足，特別是在家庭服務(wù)等面向消費(fèi)者的應(yīng)用場(chǎng)景中，消費(fèi)者對(duì)機(jī)器人的功能期望與實(shí)際技術(shù)能力之間存在較大落差。

創(chuàng)新生態(tài)要素制約

高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取困難。與自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域不同，人形機(jī)器人需要依賴人工示教、遙操作或仿真環(huán)境來(lái)采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，真實(shí)數(shù)據(jù)采集需要依賴昂貴的專業(yè)設(shè)備和專業(yè)人員，成本高昂且效率低下，機(jī)器人動(dòng)作數(shù)據(jù)單條處理成本高達(dá)數(shù)元，大規(guī)模數(shù)據(jù)采集面臨巨大的經(jīng)濟(jì)壓力。同時(shí)，行業(yè)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)需要自行開(kāi)發(fā)標(biāo)注工具或依賴第三方服務(wù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)預(yù)處理成本顯著增加，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊且標(biāo)注準(zhǔn)確性難以保證，嚴(yán)重影響了模型訓(xùn)練效果。此外，數(shù)據(jù)采集過(guò)程涉及用戶隱私信息，特別是家庭環(huán)境數(shù)據(jù)的收集面臨巨大的合規(guī)性挑戰(zhàn)，同時(shí)存在數(shù)據(jù)外流的潛在風(fēng)險(xiǎn)，可能對(duì)國(guó)家產(chǎn)業(yè)安全構(gòu)成威脅。

專業(yè)人才結(jié)構(gòu)性短缺。人形機(jī)器人技術(shù)融合了機(jī)械工程、電子技術(shù)、人工智能、材料科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，對(duì)跨學(xué)科復(fù)合型人才需求極為迫切，然而國(guó)內(nèi)高校的院系分割現(xiàn)象嚴(yán)重，難以培養(yǎng)具備綜合系統(tǒng)工程能力的復(fù)合型人才。據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇《2025年未來(lái)就業(yè)報(bào)告》，中國(guó)超過(guò)90%的雇主認(rèn)為AI是關(guān)鍵技術(shù)，但38%的雇主表示人才短缺是發(fā)展的重要阻礙。同時(shí)，具身智能和機(jī)器人領(lǐng)域的頂尖人才和高技能人才相對(duì)短缺，實(shí)驗(yàn)室技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求脫節(jié)嚴(yán)重，難以滿足規(guī)模化生產(chǎn)和商業(yè)化應(yīng)用的人才需求。

供應(yīng)鏈生態(tài)協(xié)同不足。芯片、核心零部件等關(guān)鍵供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)存在斷供風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的快速演變?cè)黾恿水a(chǎn)業(yè)發(fā)展的不確定性，國(guó)內(nèi)供應(yīng)鏈在精密制造、高端芯片等關(guān)鍵領(lǐng)域仍存在明顯技術(shù)短板，對(duì)外技術(shù)依賴程度較高，供應(yīng)鏈安全問(wèn)題日益凸顯。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)作關(guān)系松散，數(shù)據(jù)流動(dòng)不暢，缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和開(kāi)源生態(tài)支撐，企業(yè)間普遍存在零和博弈心態(tài)，數(shù)據(jù)資源共享困難，難以形成協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)合力。

政策法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系不完善。雖然國(guó)家和地方政府出臺(tái)了一系列支持政策，但針對(duì)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的政策支持力度和精準(zhǔn)度仍顯不足，研發(fā)補(bǔ)貼多采用事后補(bǔ)貼方式，審批流程冗長(zhǎng)，難以及時(shí)響應(yīng)行業(yè)快速發(fā)展的資金需求，對(duì)中小企業(yè)的扶持力度有限，難以匹配企業(yè)大規(guī)模技術(shù)投入的實(shí)際資金需求。同時(shí)，行業(yè)缺乏針對(duì)人形機(jī)器人的專項(xiàng)法律法規(guī)和系統(tǒng)性技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)多集中于傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，難以覆蓋人形機(jī)器人的特殊性技術(shù)需求，在安全責(zé)任界定、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、倫理規(guī)范等方面的法律空白增加了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不確定性。

6

人形機(jī)器行業(yè)發(fā)展建議

強(qiáng)化核心技術(shù)攻關(guān)與自主創(chuàng)新能力建設(shè)

重點(diǎn)支持人工智能“大腦”與“小腦”領(lǐng)域的前沿研究，包括具身智能的下一代AI算法、可解釋強(qiáng)人工智能和端側(cè)大模型部署技術(shù)。鼓勵(lì)研發(fā)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的機(jī)器人操作系統(tǒng)和開(kāi)放式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，構(gòu)建開(kāi)發(fā)者生態(tài)。在核心硬件層面，亟須加大對(duì)高性能伺服電機(jī)、精密減速器、多維力/力矩傳感器、電子皮膚和輕量化新材料等關(guān)鍵零部件的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化支持，實(shí)現(xiàn)自主可控和本地化發(fā)展，降低成本，提升競(jìng)爭(zhēng)力。探索設(shè)立國(guó)家級(jí)人形機(jī)器人重大科技專項(xiàng)，整合產(chǎn)學(xué)研用力量，聯(lián)合攻關(guān)共性技術(shù)難題，建立成果共享與轉(zhuǎn)化機(jī)制。重視高質(zhì)量機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的建設(shè)，探索建立國(guó)家級(jí)或行業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、共享與安全管理平臺(tái)，為AI模型訓(xùn)練提供基礎(chǔ)。

構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)與健全的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系

加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃，引導(dǎo)形成以上游核心零部件、中游本體制造與AI系統(tǒng)集成、下游多場(chǎng)景應(yīng)用為鏈條，大中小企業(yè)融通發(fā)展，產(chǎn)學(xué)研深度融合的良好產(chǎn)業(yè)格局。鼓勵(lì)龍頭企業(yè)發(fā)揮引領(lǐng)作用，開(kāi)放技術(shù)平臺(tái)和供應(yīng)鏈資源，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新。支持在京津冀、長(zhǎng)三角等有條件的地區(qū)建設(shè)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)集群和創(chuàng)新示范區(qū)，提供政策、資金、場(chǎng)地、人才等全方位支持。加快推進(jìn)人形機(jī)器人相關(guān)的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、安全規(guī)范，以及倫理準(zhǔn)則的制定與完善工作。積極參與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的制定，提升我國(guó)在全球人形機(jī)器人領(lǐng)域的話語(yǔ)權(quán)。建立健全機(jī)器人產(chǎn)品檢測(cè)認(rèn)證體系，確保產(chǎn)品質(zhì)量和使用安全。加強(qiáng)對(duì)人形機(jī)器人可能帶來(lái)的數(shù)據(jù)隱私、就業(yè)結(jié)構(gòu)變化、社會(huì)倫理等問(wèn)題的研究與引導(dǎo)，確保技術(shù)發(fā)展服務(wù)于社會(huì)福祉。

加速典型場(chǎng)景應(yīng)用示范與新興市場(chǎng)培育

選擇一批對(duì)人工替代需求迫切、技術(shù)可行性較高且具有顯著社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的典型應(yīng)用場(chǎng)景，如高端制造（汽車(chē)、電子信息）、特種作業(yè)（電力巡檢、危化防爆、應(yīng)急救援）、醫(yī)療康養(yǎng)、教育娛樂(lè)等，組織開(kāi)展大規(guī)模的應(yīng)用示范工程。通過(guò)“以用促研、以用帶產(chǎn)”的方式，讓人形機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境中接受考驗(yàn)，收集應(yīng)用數(shù)據(jù)，反饋技術(shù)問(wèn)題，從而驅(qū)動(dòng)AI算法、硬件性能和系統(tǒng)可靠性的持續(xù)改進(jìn)。加快出臺(tái)針對(duì)性的采購(gòu)補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、應(yīng)用獎(jiǎng)勵(lì)等政策，鼓勵(lì)相關(guān)行業(yè)用戶率先嘗試和部署人形機(jī)器人解決方案。積極培育人形機(jī)器人的新興消費(fèi)市場(chǎng)，通過(guò)科普宣傳、體驗(yàn)推廣等方式，提升公眾對(duì)人形機(jī)器人的認(rèn)知度和接受度，發(fā)掘在家庭服務(wù)、個(gè)人助理等領(lǐng)域的潛在需求。鼓勵(lì)企業(yè)探索可持續(xù)的商業(yè)模式，如機(jī)器人即服務(wù)（RaaS）、租賃等，降低用戶初期投入門(mén)檻。

優(yōu)化高端人才培養(yǎng)體系與強(qiáng)化全方位政策保障

將人形機(jī)器人及具身智能相關(guān)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)納入戰(zhàn)略規(guī)劃，鼓勵(lì)高等院校、職業(yè)院校與企業(yè)深度合作，優(yōu)化課程設(shè)置，創(chuàng)新培養(yǎng)模式，大力培養(yǎng)既懂AI算法又懂機(jī)器人硬件、既具備理論基礎(chǔ)又具備工程實(shí)踐能力的復(fù)合型、創(chuàng)新型人才隊(duì)伍。支持建設(shè)一批高水平的人形機(jī)器人實(shí)訓(xùn)基地和產(chǎn)教融合平臺(tái)。積極引進(jìn)海內(nèi)外頂尖人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。進(jìn)一步優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，簡(jiǎn)化審批流程，為創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展提供便利。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，激發(fā)創(chuàng)新活力。完善投融資體系，鼓勵(lì)社會(huì)資本、風(fēng)險(xiǎn)投資更多地投向人形機(jī)器人等具有長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力的硬科技領(lǐng)域。密切關(guān)注全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)和技術(shù)壁壘變化，適時(shí)調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)政策，確保我國(guó)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在開(kāi)放合作與自主可控之間取得平衡，實(shí)現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展。

本文作者：

高旖蔚 中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來(lái)產(chǎn)業(yè)研究中心研究人員

鐘新龍 中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來(lái)產(chǎn)業(yè)研究中心人工智能研究室主任

王聰聰 中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來(lái)產(chǎn)業(yè)研究中心研究人員

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