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本(ben)文作者：蒋(jiang)紫涵
来(lai)源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以及宇树Unitree H1的春晚首秀，都展(zhan)示了人形机器人的进步，但整体技术仍未达到工业或消费领域大规模应用的要求，主要受限于通用和自(zi)主AI能力不足。
2月20日，高盛分(fen)析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研报称，人形机器人技术的拐点可(ke)能会(hui)出现在三(san)个方面(mian)：解决(jue)多个通用任务、高成功率和持续稳(wen)健性、快(kuai)速推理。
高盛还指出，近年来(lai)，人形机器人制(zhi)造商数量快(kuai)速增长，这一行业可(ke)能已经接近进入量产阶段，此外，英(ying)伟达推出的物理AI研发生(sheng)态系(xi)统也(ye)是推动人形机器人技术发展(zhan)的另一个关键因素。
在2024年3月的GTC大会(hui)上，英(ying)伟达推出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以及Isaac平台。Jetson Thor是人形机器人所需的高性能硬件(jian)，能够让机器人自(zi)主运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成了多种工具(ju)的研发平台，生(sheng)成了英(ying)伟达内部的通用模型GR00T。
但是，高盛也(ye)指出，目前人形机器人的发展(zhan)仍然存在一些(xie)障碍，比如缺乏训练所需的原始数据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也(ye)需要大量数据来(lai)支持模型训练和优化；但与LLMs的视频、图像、文本(ben)数据不同，机器人AI模型所需的重要物理数据（如力、扭矩、运动数据）仍然稀(xi)缺。
因此，弥补原始物理数据的短缺已成为促进机器人AI研发的共识需求，鉴于这一需求，多家企业纷纷做出响应。例如，英(ying)伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利用合成数据加速模型训练，弥补这一不足。
拐点一：解决(jue)多个通用任务
通用性是人形机器人与传统工业机器人之间的关键区别：传统工业机器人通常(chang)被设计用于完成特定任务，如装配线(xian)上的单(dan)一操作；相比之下，人形机器人需要具(ju)备处理多种任务的能力，比如在家庭、办公(gong)室或工业环境中执行不同的工作。
因此，高盛认为人形机器人至(zhi)少需要在多个（例如5到10个）通用任务上表(biao)现出色，才能开始大规模应用。
这里的通用任务包括但不限于搬运物品、清扫、提供服务（如引导、语音(yin)识别）、数据采集、以及与人类的互(hu)动等。这种通用性是人形机器人实现大规模应用的关键，因为它能使(shi)机器人适应更(geng)加多样化的工作环境和需求，而不仅仅局限于特定领域。
拐点二：高成功率和持续稳(wen)健性
高成功率指的是机器人在执行任务时能够成功完成目标动作或任务的频率。
持续稳(wen)健性则是指机器人能够在长时间内保持稳(wen)定运行，尤其是在需要长时间工作或高负(fu)荷(he)任务的场合。商业化的机器人需要能够承(cheng)受长时间工作，且不易出现硬件(jian)损坏或软件(jian)崩溃(kui)。
高盛表(biao)示，人形机器人在长时间操作中的高成功率和稳(wen)健性，能够确(que)保其稳(wen)定输出，这对商业化至(zhi)关重要。
拐点三(san)：快(kuai)速推理
快(kuai)速推理是指人形机器人能够快(kuai)速处理输入信(xin)息(xi)并(bing)作出决(jue)策的能力，人形机器人高效的推理和反应能力可(ke)以大大提高效率和客户互(hu)动体验。
在实际(ji)应用中，人形机器人常(chang)常(chang)需要实时处理来(lai)自(zi)环境、传感器和用户的各种信(xin)息(xi)，并(bing)在极短的时间内作出响应。比如，机器人在与用户互(hu)动时，需要快(kuai)速理解用户的语音(yin)命令，或在复杂环境中，及时调整动作以避免碰撞。
此外，快(kuai)速推理还可(ke)以在机器人执行任务时减少延迟，使(shi)得机器人能够实时适应环境变化，提升效率。
从研发到量产
高盛表(biao)示，近年来(lai)，越来(lai)越多的企业进入了人形机器人领域，特别是在中国。
2024年，中国有15家公(gong)司进入人形机器人行业，并(bing)推出了17个新的机器人原型，而2023年仅为10个。华为、比亚(ya)迪(di)、宁德时代等科技、汽车(che)、新能源行业的领先企业也(ye)纷纷宣布启动人形机器人研发项目。
更(geng)重要的是，与2023年相比，人形机器人技术的领先者（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经开始了工厂测试或初(chu)步商业化。
这些(xie)进展(zhan)表(biao)明(ming)，人形机器人行业可(ke)能已经接近进入量产阶段。
此外，对于中国人形机器人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平了道(dao)路。
在DeepSeek推出之前，中国厂商必须基于OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布的高质量开源LLM，使(shi)用较低端的GPU和较低的成本(ben)，可(ke)能有助于国内厂商在竞争中获得优势。