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本文作者：蒋紫(zi)涵
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以及宇树Unitree H1的春晚首秀(xiu)，都展示了人形机器人的进步，但(dan)整体技术仍未达到工业或消费(fei)领域大规模应用的要求，主要受限于通用和自主AI能力不足。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布(bu)研报称，人形机器人技术的拐点可能会出现在三(san)个方面(mian)：解决多个通用任务、高成(cheng)功率和持续(xu)稳健性(xing)、快速推理。
高盛还指出，近年来，人形机器人制造商(shang)数量快速增(zeng)长(chang)，这一行业可能已经接近进入量产阶段，此外，英伟达推出的物理AI研发生态系统也(ye)是推动人形机器人技术发展的另一个关键因素。
在2024年3月的GTC大会上，英伟达推出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以及Isaac平台(tai)。Jetson Thor是人形机器人所需的高性(xing)能硬件(jian)，能够让机器人自主运行预(yu)训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成(cheng)了多种(zhong)工具的研发平台(tai)，生成(cheng)了英伟达内部的通用模型GR00T。
但(dan)是，高盛也(ye)指出，目前人形机器人的发展仍然存在一些(xie)障碍，比如缺乏训练所需的原始数据。
与(yu)大语言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也(ye)需要大量数据来支持模型训练和优化(hua)；但(dan)与(yu)LLMs的视频、图像、文本数据不同，机器人AI模型所需的重要物理数据（如力、扭矩、运动数据）仍然稀缺。
因此，弥补原始物理数据的短缺已成(cheng)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，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利用合(he)成(cheng)数据加速模型训练，弥补这一不足。
拐点一：解决多个通用任务
通用性(xing)是人形机器人与(yu)传统工业机器人之间的关键区别：传统工业机器人通常被设计用于完成(cheng)特定任务，如装配线上的单一操作；相比之下，人形机器人需要具备处理多种(zhong)任务的能力，比如在家庭、办公(gong)室或工业环境(jing)中执行不同的工作。
因此，高盛认为人形机器人至少需要在多个（例如5到10个）通用任务上表现出色，才能开始大规模应用。
这里的通用任务包括但(dan)不限于搬运物品、清扫(sao)、提供服务（如引导、语音识别）、数据采集、以及与(yu)人类的互动等。这种(zhong)通用性(xing)是人形机器人实现大规模应用的关键，因为它(ta)能使机器人适(shi)应更加多样化(hua)的工作环境(jing)和需求，而不仅仅局(ju)限于特定领域。
拐点二(er)：高成(cheng)功率和持续(xu)稳健性(xing)
高成(cheng)功率指的是机器人在执行任务时能够成(cheng)功完成(cheng)目标动作或任务的频率。
持续(xu)稳健性(xing)则是指机器人能够在长(chang)时间内保持稳定运行，尤其是在需要长(chang)时间工作或高负荷任务的场合(he)。商(shang)业化(hua)的机器人需要能够承受长(chang)时间工作，且不易出现硬件(jian)损坏或软件(jian)崩溃。
高盛表示，人形机器人在长(chang)时间操作中的高成(cheng)功率和稳健性(xing)，能够确保其稳定输出，这对商(shang)业化(hua)至关重要。
拐点三(san)：快速推理
快速推理是指人形机器人能够快速处理输入信息并作出决策的能力，人形机器人高效的推理和反应能力可以大大提高效率和客户互动体验。
在实际应用中，人形机器人常常需要实时处理来自环境(jing)、传感器和用户的各种(zhong)信息，并在极短的时间内作出响应。比如，机器人在与(yu)用户互动时，需要快速理解用户的语音命令，或在复杂环境(jing)中，及时调整动作以避免碰撞。
此外，快速推理还可以在机器人执行任务时减(jian)少延迟，使得机器人能够实时适(shi)应环境(jing)变(bian)化(hua)，提升效率。
从(cong)研发到量产
高盛表示，近年来，越来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、宁德时代(dai)等科技、汽车、新能源行业的领先企业也(ye)纷纷宣布(bu)启动人形机器人研发项目。
更重要的是，与(yu)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(shi)或初步商(shang)业化(hua)。
这些(xie)进展表明，人形机器人行业可能已经接近进入量产阶段。
此外，对于中国人形机器人厂商(shang)而言，DeepSeek-R1的发布(bu)为赶(gan)超(chao)海外同行铺平了道路。
在DeepSeek推出之前，中国厂商(shang)必(bi)须(xu)基(ji)于OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布(bu)的高质量开源LLM，使用较低(di)端的GPU和较低(di)的成(cheng)本，可能有助于国内厂商(shang)在竞争中获得优势。