◎記者 譚镕

　　揚琴聲如潺潺流水，舞姿婀娜曼妙，與觀眾互動握手……在近日舉辦的2025杭州國際人形機器人與機器人技術展覽會上，宇樹科技、云深處、強腦科技、阿里云、臥龍集團等企業(yè)的機器人產(chǎn)品同臺競技。

　　隨著螞蟻、博世等汽車產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)、科技廠商紛紛加碼具身智能，人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈“百家爭鳴”，應用場景成為行業(yè)發(fā)展破局的關鍵。同時，人形機器人“大腦”的重要性日益凸顯，但仍需攻克數(shù)據(jù)、算力等關卡。

　　人形機器人迭代加速

　　一個人形機器人正在穩(wěn)步前行，突然彎腰向左傾斜，低下身體調整重心加快步伐，重新保持穩(wěn)定節(jié)奏。

　　這一幕在展示人形機器人本體運動控制能力時常有發(fā)生。“近半年來，大部分人形機器人在運動控制能力方面的提升可以用‘質的飛躍’來形容?！鄙虾Ｗ恳娴脵C器人有限公司首席技術官牟海明稱。

　　作為行業(yè)風向標，海內外人形機器人廠商都加速迭代步伐。今年一季度，特斯拉啟動人形機器人的試生產(chǎn)，首臺配備22個自由度靈巧手的機器人已在弗里蒙特工廠下線。目前，特斯拉人形機器人已進入內部工廠測試，執(zhí)行電池分揀和其他工廠任務。

　　“除了機器狗，公司下一代人形機器人也在研發(fā)中，在技術上也有較大提升?！痹粕钐幖夹g工程師陳偉透露。

　　“賽道玩家越來越多，產(chǎn)品迭代速度在不斷加快。在市場前景和應用落地驅動下，行業(yè)賽道競爭越發(fā)激烈?！币晃蝗诵螜C器人產(chǎn)業(yè)鏈廠商告訴記者。然而，從技術與產(chǎn)業(yè)發(fā)展耦合規(guī)律看，機器人產(chǎn)業(yè)正處于爆發(fā)前夕，人形機器人產(chǎn)業(yè)還處于起步階段，未來仍會震蕩波動。

　　低效、復雜、高成本是目前人形機器人本體急需解決的問題。輕量化高強度的材料、高安全高能量密度電池、無線充電模塊……在展會中，不少人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈廠商發(fā)布技術攻關需求，找技術、求合作。

　　“相較于人形機器人本體技術的突破，應用場景的突破才是行業(yè)發(fā)展關鍵所在?！备吖C器人產(chǎn)業(yè)研究所所長盧瀚宸表示，人形機器人應用場景目前主要有科研、商用服務、工業(yè)場景等方向。其中，以工業(yè)和商用為代表的2B領域（面向企業(yè)端）將以其相對結構化場景特征成為人形機器人率先商業(yè)化的領域。

　　“我們期望將靈巧手做成標準的末端通用夾治具，以此代替其他非標的夾治具、夾爪等。為了產(chǎn)品在B端更好推廣，團隊期望在提高性能的情況下盡可能降低成本和客戶使用門檻。”強腦科技銷售經(jīng)理王少凱透露，靈巧手的應用場景正從醫(yī)療端向B端市場拓展。

　　“不論是商用服務場景還是工業(yè)領域，人形機器人目前都在推進落地嘗試。根據(jù)工業(yè)產(chǎn)線的垂直領域，團隊正加強實況研究?！蹦埠Ｃ魍嘎?，目前公司已與某知名工業(yè)企業(yè)推動人形機器人在3C裝配等應用落地。

　　由“虛”向“實”仍需破題

　　當前，人形機器人“大腦”的重要性日益凸顯。在業(yè)內人士看來，人工智能通過載體嵌入物理世界已成現(xiàn)實，機器人是重要載體之一。“不過，相較于運動控制等領域的快速發(fā)展，涉及思考決策層的‘大腦’研究整體處于起步階段。這是目前行業(yè)發(fā)展的突出短板?！蹦埠Ｃ髡f。

　　具身智能作為一種軟硬件一體的特殊智能體，依賴的是多模態(tài)模型。具體算法往往涵蓋具身感知、具身推理、具身交互等環(huán)節(jié)。在業(yè)內人士看來，機器人需要準確理解物理場景，而目前大模型只擅長理解認知層面的知識，對物理智能知之甚少。推動具身智能的實現(xiàn)，仍需闖過數(shù)據(jù)、算力、軟硬件協(xié)同等多道關卡。

　　算法與硬件的“協(xié)奏”被視為實現(xiàn)具身智能的核心。“具身大模型依賴大規(guī)模算力、超大規(guī)模數(shù)據(jù)和高度復雜的pipline（流水線），需要整合數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓練與推理、仿真評測等多個技術方向。”阿里云飛天實驗室智能終端算法負責人胡露露告訴記者，目前，模型在物理世界理解和感知能力上仍顯不足，模型技術鏈路尚未收斂。模型與機器人本體的融合，也需面對由機器人本體結構快速演變所帶來的不確定性等問題。

　　“為了讓機器人進入AGI時代，需要大量數(shù)據(jù)支撐訓練模式。然而，數(shù)據(jù)獲取等方面面臨諸多挑戰(zhàn)?！焙贾萑汉诵畔⒓夹g有限公司空間智能事業(yè)部銷售與市場總監(jiān)王見宇表示，一方面，真實數(shù)據(jù)與虛擬數(shù)據(jù)存在差距，評判標準及認證閉環(huán)亟待建立；另一方面，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間各方標準或存差異，高質量的合成數(shù)據(jù)依然稀缺。

　　目前，產(chǎn)業(yè)鏈玩家探索了多種路徑：智元機器人、國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心等通過強化學習與真機采集，打造具身智能訓練場；群核科技等重視仿真數(shù)據(jù)，通過多元化數(shù)據(jù)來源，將可生成無限泛化的虛擬場景作為真機數(shù)據(jù)的補償；英偉達、上海人工智能實驗室等相繼開源，共建開放生態(tài)。

　　端側算力不足亦是一大難題?！敖?jīng)過一定檢測，團隊發(fā)現(xiàn)，為滿足大模型實時推理的需求，機器人的‘大腦’放到端側更為合適。為此，端側芯片推理架構方案的提出尤為關鍵。目前，公司也正與國內頭部企業(yè)共同推進云邊端一體化解決方案落地?！蹦埠Ｃ髡f。

　　“在中短期時間內，硬件層面技術收斂的速度可能會相對較快。相較于硬件，如果大小腦等軟件基礎取得重大突破，大概率將加速人形機器人行業(yè)落地?！北R瀚宸說。