人形机器人突进与阻力的较量

寒潮天气来临前，人形机器人的专属新政出炉了11月2日，工信部印发了《人形机器人创新发展指导意见》（下称“意见”）意见描绘出人形机器人的可期前景，甚至给出了确切的时间表意见提出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，并实现批量生产；到2027年，综合实力达到世界先进水平。

人形机器人的赛道，如今热闹喧嚣了很多但在外界眼中，那群长期探索中的知名从业者们，他们浸淫多年的感知和逻辑，却依然影影绰绰，犹如迷雾一般源于此，笔者将两个多月前的世界机器人大会期间，智创未来人形机器人技术与产业发展论坛上，专家、学者以及企业家等的演讲以及对话等内容进行编辑，梳理出赛道内权威人士的所做所思所想，以供参考。

01未来最大变量？黄晓庆缔造达闼科技已有8年之久，他有一个深切感知——“机器人为什么必须是人形”，是机器人行业一直争论的问题黄晓庆是达闼科技创始人兼CEO、中国云计算专委会副主任他喜欢从过往找答案一百多年前，福特梦想造一辆“不用马的马车”，从model A一直制造到model T，世界汽车工业革命也由此开始。

人形机器人诞生至今，也已走过上百年的漫长岁月演变期间，有潮涨潮落，但从未止息黄晓庆看到，日本自1973年造出第一台人形机器人后，研究从未中断，即使在“福岛事件”后进入低潮期，也并未停止；另一个“工业强国”德国，也同样对人形机器人的研究孜孜以求。

“人形机器人，将是未来人机共存的第一选择”黄晓庆判断他认为，机器人的发展演进，与AI发展从专用小模型到通用大模型的转变类似，路径是从专用机器人到通用机器人这一前提下，人形机器人同时具备：自动适应人类环境、使用人类工具、进行自然语言交互三个特点。

姚期智是2000年图灵奖获得者、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长他最近在思考：人工智能的下一步是什么？“未来的AGI（通用人工智能），需要有具身的实体”姚期智思考过后得出结论姚期智说，人类本身，是世界上相当理想的一个具身智能体，其基本具备三个成分，即身体、小脑和大脑。

其中身体的部分，应该就是人形机器人丹尼斯·洪（Dennis Hong）是美国加州大学洛杉矶分校教授、RoMeLa实验室创始人，他从小就痴迷机器人，长大后延续了小时候的梦想丹尼斯·洪还是小孩时，就梦想和机器人一起生活。

他发现，家庭环境是为人设计的，比如楼梯、门把手等都是由人来使用，因此他认为，机器人最好是人形的“过去二十年当中，我们都专注于人形机器人的研究”丹尼斯·洪说马克·雷伯特（Marc Raibert）是美国波士顿动力公司创始人兼首席执行官，他是有名的长期主义者。

他认为，机器人人工智能，由运动智能和认知智能两部分组成认知智能是人类头脑思考中的意象运动智能涉及如何使用自己的身体马克·雷伯特发现，人类拥有非常高超的运动智能，哪怕仅仅几岁的孩童，也具备这一智能于是，他试图赋予机器人运动智能。

宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴坦言，“前几年，我个人有点悲观，我甚至觉得世界科技已经停滞，红利殆尽”，然而从去年底开始，他重新燃起了斗志这源自于通用性AI进展，远超他个人预期，他感受到，目前通用人形机器人需要的AI，已经慢慢趋于成熟。

去年底，他们立项做通用人形机器人“未来五到十年间，新工业革命、新经济增长，都会诞生，”王兴兴说王兴兴认为，人形机器人与通用AI结合，是未来整个人类科技和经济增长最大的变量02坚守者的野望周剑称，很多年前他就提及，人类需要人形机器人来赋能生活。

周剑是优必选科技创始人、董事长兼首席执行官，优必选则是他缔造的一家人形机器人公司，在该领域沉浸已有11个年头在周剑看来，人形机器人并不缺应用场景在工业场景当中，他看到，如今几乎所有的汽车生产线，ABB、库卡用工业机械手臂到最后汽车组装线，集体上阵的情况下，现场依然有大量工人。

很多头部企业拥有几十万规模的生产线工人这个未来可以由人形机器人去替代“人形机器人和传统智能化的设备去协作作业，用来解决复杂场景的柔性无人化的工厂，这才是未来机器人或者汽车智慧的超级无人工厂”周剑说未来市场空间到底有多大？周剑预估称，目前一个拥有50万工人的汽车工厂，如果能节省10%的工人数量，就是5万人，按每人节省6、7万美金来算，这意味着，一个To B的工厂可能有几十亿美金的市场。

在生活场景当中，这里到处都要符合人体工程学，人形机器人尤其适合，在这一环境里陪伴人类，一起工作、学习、生活尤其是AI大模型的不断发展之下，不同的大学、科研机构、公司，都用AI大模型，让梦想不断照进现实王兴兴认为，去年开始，人形机器人越来越火热，这与马斯克的身体力行脱不开关系，国内资本层面也与国外进行了对标。

过去该领域高潮与低谷，已循环了很多个周期“很难想象，十年前，AI是个冷门行业，如果不是去年生成式AI出现爆发性增长，可能AI又进入一个新低谷时期，但是，现在整个AI迭代速度已越来越快”马克·雷伯特和其团队的研究，可以追溯到15年前，他们开发了各种各样的机器人，比如大狗机器人、野猫机器人、spot机器人、物流机器人stretch、人形机器人Atlas等等。

马克·雷伯特将三个机器人，代表了波士顿动力公司的今天、明天和未来其中正在开发的人形机器人Atlas代表未来spot机器人和物流机器人stretch则分别代表今天、明天“人形机器人Atlas，我们管它叫未来机器人，因为目前它还算不上真正意义的机器人，”马克·雷伯特说。

Atlas机器人有一个机载的计算机，还附有电池，四肢上大概有28个不同的传感器或者一个视觉系统，可以帮助它看到前方的地形马克·雷伯特透露，最近他们正在研究Atlas的移动操控能力马克·雷伯特认为，硬件工程，对于未来的机器人技术非常重要，它和软件同等重要。

“有人认为，软件可以克服硬件上的所有问题和限制，但我个人并不赞同我认为，只有最好的硬件设计师和软件设计师倾力合作，才能够设计出世界上最好的机器人”除了运动智能，认知智能也同等重要马克·雷伯特表示，他们创立了一个新的机构叫人工智能研究院，在现代集团的支持下，该院致力于具有运动智能和认知智能的智慧机器人。

丹尼斯·洪则讲述了“ARTEMIS”人形机器人研发过程的波折它花了团队6年时间研发出来2018年，它仅仅是停留在纸面上的一个简单草图2019年，众筹到12万美金开始启动2020年疫情来袭，项目刚起步，实验室却被迫关闭。

“但是我们没有就此止步，在家里继续研究，在寝室、卧室里，开着线上会议……”丹尼斯·洪回忆称丹尼斯·洪进一步回忆说，“2021年1月，动态评估期；2月，第一次让它站起来，好像不太成功；3月，第一次开始让它做平衡工作，做推、拉，让它地面开始震颤，进行站稳、平衡等各种实验……2022年10月，它第一次稳定地走路，这是一个非常重大的成功；12月，第一次出现严重的故障，这对于通过力控制的机器人，如果有问题就会失去平衡，几乎是自我摧毁，当时给我们很大的打击，后续给样机修理，花了很长时间。

”今年3月，“ARTEMIS”人形机器人正式发布，其特点就是，在极度的踢打测试中仍能保持平稳，奔跑速度达到2.1米/秒它可以踢足球，还参加了2023年机器人世界杯足球赛丹尼斯·洪说，比赛结束后，他发现比尔·盖茨关注了他。

03突进与阻力的较量近年来，出现众多知名厂商被迫放弃，或暂停多年研发成果的现象比如，去年3月，本田Asimo正式宣布退役，其经历14年的技术攻关后才诞生，之后的命运却是，诞生12年、经历七次迭代，最终结束生命周期。

那之前，软银Pepper机器人于2021年已经停产，只存活了6年究其原因，“先烈们”折在了两点上，一个是功能未达客户可以买单的要求，二则是成本过高早年间，最基本的一体化关节，都要成立专门的公司，但近年来，智能制造以及工业机器人的长足发展，使得上下游产业链极大拉通，用产量来降低成本，正在照进现实。

除此之外，ChatGPT引发的生成式AI热潮，也为其打开了一扇新大门王兴兴是新进者，他看到，现有大模型技术可以直接拿来用，或移植，或裁剪，对于人形机器人来说，只要一个小模型或中等模型，就足够了日本大阪大学教授Hiroshi Ishiguro，对未来的一个畅想是，人类会使用各种不同的机器人以及替身，帮助展开各种活动。

这意味着，人类想要发展人类与机器人共生的社会，而不是发展仅仅由机器人支持的社会启动交互式机器人项目20多年来，Hiroshi Ishiguro制造了许多的机器人、类人机器人、替身以及计算机图形替身Hiroshi Ishiguro的感受是，得益于大语言模型的问世，他们可以重点研究机器人更高层次的语言认知的功能。

他进一步称，通过融合大型语言模型与面部表情、手势等机器人的技术，他们可以研究许多模态的集成和多模态的表达，然后可以将意图或者欲望，赋予机器人或类人机器人“我认为，意识是未来10年当中，最重要的问题之一，”Hiroshi Ishiguro说。

黄晓庆认为，机器人是人类的第三台计算机，未来机器人的编程和安卓手机、windows PC的编程没有本质区别“ChatGPT的出现、5G的发展，开启了一个用人工智能和云端机器人技术，来解放生产力的时代，这是一次非常重要的工业革命。

”突进之下，阻力也显而易见黄晓庆看到，目前大模型缺乏机器人数据，没有足够多的行为数据，就没办法支持机器人的控制需要把更多行为数据融进去，进行二次训练，等机器人有了行为能力、空间能力，就可以进一步加快多模态大模型，可以叫它robot GPT。

“robot GPT是机器人的大脑”黄晓庆说英国曼彻斯特大学终身教授、吉林大学唐敖庆讲席教授任雷，二十多年来，他同时在做两件事，一是仿生机器人，二是人体科学任雷的深切感受是，目前仿人机器人跟人类相比，在运动性上相差太远，包括它的运动经济性、运动机敏性、运动多样性、环境适应性和运动的可塑性等等。

“现在我们把目光又转向到了人体，人体是怎么设计的，能带来哪些启示，能不能有一条新的仿生的技术，带来新型的仿人机器人，这是我们团队目前在探索的”任雷说德国慕尼黑工业大学教授Alois C. Knoll认为，人形机器人目前主要的障碍，在形态上。

现在做一个数据中心的计算机比较容易，但做一个机械臂，让其能完全模仿人的手臂，就比较困难，所以让机器人像人一样行走，也比较困难另外，Alois C. Knoll说，能源供应等问题，也需要新技术突破还有一个较为遥远的难题，即如何让系统开发出一个自己的智慧，比如有自己的感知或灵魂，这涉及伦理问题。

王兴兴说，通用大模型本身，不是给通用机器人用的，其目前已把文本或文字逻辑处理好了，但它是静态的，它对环境认知和感知基本是零没办法认知物理环境，就没法抓取，做一些操作王兴兴看到，谷歌对此事非常用心十年来一直在做机器人AI相关的事情。

“大家现在非常希望，给人形机器人或通用机器人，做一个专用的大模型出来”清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇认为，当前机器人技术在硬件和软件等方面都取得了长足的发展，但是仍然存在许多技术瓶颈。

比如在硬件方面，机器人需要兼顾力量、速度、精度和成本等因素，但目前没有一种技术能够同时满足这些要求例如，液压技术力量和速度强，但成本高，而高减速比谐波电机技术虽然精度高但灵活性有限因此，目前的解决方案是平衡各种技术，根据不同的应用场景选择不同的技术路线。

未来，人们希望出现一种新技术，能够像人一样兼顾所有因素陈建宇发现，软件也存在很大问题，目前还无法很好兼顾其泛化性和控制的任务操作的精巧性，比如谷歌Robotic Transformer系列，可以做到很泛化，但是控制的精度比较低，控制频率就很低，做任务基本在操作控制层面，做相对简单一些的任务。

陈建宇还看到，安全性的问题实验过程中出现的各种问题，具备一定的可解释性，但如果用大模型、神经网络，很难解释它会不会出现一个非常危险的动作“用ChatGPT对话时，它说错一些字词，关系不大但是作为一个机器人，进入我们生活中时，这个就至关重要，这些都亟待新技术去改进。

”Alois C. Knoll也“泼出一瓢冷水”称，人形机器人演变至今，已有百年之久，期间进展非常缓慢，如今不能把标准设得太高，或把市场胃口吊得太高，创造出一个类似于投机的氛围来，甚至变成一个泡沫“这是一个难而又难的高端顶级研究，或许比通用性AI要慢，可能不会快速见到巨变。

”“人形机器人，还有许多山峰需要翻越，”Alois C. Knoll强调免责声明：本文来源：[中国传动网]的所有文字、图片、音视和视频文件，版权均为中国传动网(www.chuandong.com)独家所有。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。