当AI遇上人形机器人，产业化元年正式开启？

回望2023年，人形机器人赛道好不热闹，受政策支持、AI技术突破、投资热潮等利好因素共同影响，众多玩家纷纷入局加码发力。在整个赛道持续爆炒之下，行业也迅速站上了产业风口。

其实，从很多方面来看，机器人行业站上风口并非偶然，而是多年来行业内外各种技术成熟带来的必然结果。

人形机器人迎来AI产业东风

早在1973年，日本早稻田大学加藤一郎，就带领团队研发出了世界第一台真人大小的人形智能机器人—WABOT-1。然而，到今天为止半个世纪过去了，事关机器人的商业化依然遥遥无期，究其根本，成本、性能这些仍是最基本的核心阻力。具体来看，机器人由运动模块、传感模块和人工智能模块，三个关键技术模块组成。

对于一般的传统机器人来说，只需要其中一种技术往往就已经具备使用价值了。比如，工业机器人主要侧重于运动控制技术，扫地机器人则侧重于导航传感技术。相比之下，人形机器人的通用性要求则更高，其在应用上超越了以往机器人仅仅适用于特定场景的局限，而被更多应用于其他场景之中。如此一来，其技术的复杂性就开始指数级倍增，其不仅需要强大的数据建模，还要对语言和指令有强大的理解力。但AI大模型的突破，让这些从前看似不可能解决的问题，逐渐有了全新的解法。

大模型从之前的Transformer再到GPT-4，随着模型的参数量不断呈现指数级跃迁，大模型也从之前的文本，逐渐走到语音、视觉等多模态融合的通用AI方向发展，这也让人形机器人与语音、视觉、决策和控制等融合起来，以提升人形机器人的能力值成为可能。其实放在整个行业来看，这只是AI助力机器人行业核心技术加快突破的一个方面，其更多体现在AI助力机器人具形化。

首先，是通过强调AI的泛化能力，基于对人类动作的模仿，使得人形机器人具备自主决策、自主学习升级的能力，以提升任务的完整性和连贯性。其次，是末端执行能力。强调灵巧机器手的操作精度，在中央分析器“大脑”的运算决策下，人形机器人的动作输出应精准、降低失误率，提升任务完成的正确性和准确性。最后，基于感知的运动控制能力：强调底盘的全地形移动能力，类似自动驾驶，人形机器人应基于对周围环境的感知实现，对自身的运动控制，增强全移动操作能力，提升任务完成的时效性。

总之，借助AI技术，传统困扰人形机器人发展的诸多困难，逐渐得到一一破解。

新问题接踵而至

从行业来看，底层技术的高速进化，让外界开始重新审视这个陌生又熟悉的赛道。但就人形机器人的真正产业化进程来看，其距离真正进入千家万户还有一段路要走。

首先，是对人形机器人智能化起至关重要的数据，仍存在局限。ChatGPT之所以能够在短时间内快速迭代，是因为互联网上已经沉淀了大量公域的数据，可供其直接抓取使用，人形机器人则不然，现实中的机器人保有量本就很少，可用于收集数据的机器人就更少了，这样人形机器人的数据采集，自然就成了问题。特别是考虑到各个机器人厂商之间为了保护自家数据，互设壁垒、自建围墙，这种各自为战的状态，无疑又加大了数据获取的难度，进而影响到各家机器人的迭代。

事实上，目前汇集全球34个机器人实验室的60多个现有数据集，就包含从22种机器人上采集的超过15万个任务的上百万条数据，谷歌开源的机器人训练数据集Open X-Embodiment，可以说是机器人模型领域的一面旗帜，但该数据集主要针对的仍是一些常规操作，在全身肢体协调、行走平衡等方面依然会有所欠缺。

其次，受到算力的制约，目前人形机器人根本无法实时响应命令。通用人形机器人在控制周期上，需要达到500Hz的水平，而目前谷歌研发的RT-2模型，在机器人控制周期上只能达到3Hz，差了两个数量级还多。最后也是最重要的，就是成本，现在动不动几万美金的售价，根本不支持在C端大面积普及。以此来看，人形机器人目前的进展仍然非常有限。

国产替代按下加速键

事实上，随着国内市场的火热，国内人形机器人产业加速替代的风潮，更是一浪赛过一浪，国产化替代正式按下加速键。

首先，从需求端来看，随着国内人力成本的逐渐攀升，国内对机器人的需求逐渐上升，这在一定程度上激发了企业参与机器人的热情。纵观主要发达国家的情况不难发现，自上世纪90年代以来，随着发达国家劳动力成本不断攀升，机器人产业曾经有过一段比较快速的发展。但随着主要发展中国家加入WTO，其人口红利逐渐释放，全球产业迎来巨大的发展。

但如今随着主要发展中国家如中国，劳动力成本的逐渐提升，世界范围内围绕机器人的产业革新，正逐渐成为一种趋势。毕竟，客观上来看，中国国内的产业链转移不可避免，但放眼全世界，能够像中国这样拥有大量高素质劳动力群体的国家并不多，更找不到这样高度稳定的社会环境。最近几年，虽然中国的部分低端产业转移到了东南亚，但实际效果不及预期。在这种情况下，寄希望于留在中国的供应商，纷纷将主要精力放在了机器人上，这客观上助推了中国机器人产业的发展。

其次，从技术与产业来看，国内有足够多的优质潜力供应商和应用场景，这是国内实现国产替代的核心关键。从人形机器人的具体构成来看，其主要涉及到减速器、伺服、控制器等，其合计占工业机器人成本的70%，考虑到机器人关节和自由度更多，其实际的占比可能会更高。

而在这些方向上，国产供应商也已经崭露头角，比如减速器领域，就有大族传动、来福谐波、同川科技、中大力德、绿的谐波等众多上市公司，其中绿的谐波已经形成良性循环，作为一家制造企业，其净利润率已经做到了30%以上堪称奇迹。伺服领域，汇川技术的预期较高，其一家就在国内伺服领域占据21.5%的市占率。控制器领域，目前虽然未形成强势供应商企业，但产业中并不乏替代者。应用场景方面，国内人口规模巨大、制造业发达，不管是B端还是C端消费，机器人都有巨大的应用场景，这是人形机器人在国内国产替代的先天机遇。

总之，在各方面因素的推动下，人形机器人的国产替代也进入加速期。

2024，人形机器人春天已到？

在行业快速发展之下，业内不时传来2024是机器人元年的说法。不过，从行业现状来看，2024年只能算是人形机器人小规模落地的一年，距离真正的产业元年还有差距。

首先，从行业来看人形机器人所涉及的技术面非常复杂，没办法一蹴而就。在业内人士看来，过去一年的确是行业变化较快的一年，但行业距离真正的爆发却仍然有不少差距，因为到目前为止，行业内也并没有太多的本质变化，这主要是因为人形机器人，涉及到了高端制造、人工智能等诸多领域，其技术广度和深度都非同一般。

别的且不说，就说刚刚上市的机器人公司优必选，其从2012年发展至今已经有10多年了，但其无论是在核心技术还是在产业化方面，仍在持续投入。对于当下的行业来说，更重要的是利用巨大的关注，沉下心来做好技术和产业的迭代，将更多资源投在一些核心技术研发，以及卡脖子的关键研究上去，真正实现从研发到产品，再到应用、服务的整个商业闭环。

其次，就是涉及到人形机器人具身智能的数据、硬件成本等问题，仍需要时间去解决。具体到大模型方面来说，前文提到目前适用于各种智能的数据都很少，而且无论是云端还是边缘侧，都涉及到巨大的算力消耗，各种适用于各类场景的泛化理解的解决，也需要时间来完成。

另外，从驱动器、减速器、关节、灵巧手等，企业都需要成熟的供应商磨合，去迭代和控制成本，这在目前都不成熟。

而在具体的技术上，机器人行业的问题集中在硬件的标准化，以及操作算法的范式上。在可预见的未来，硬件的标准化或将成为推动行业降本的核心抓手。尽管当下来看，人类关于机器人的理想与现实，早已经变得视线模糊了，但理想与现实终究还是有着一线之隔，这种纠葛决定了机器人产业化之路，并不能非常快的在产业内完成。

作者 刘旷

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