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本(ben)文作者：蒋紫涵
来源：硬AI
近日，特斯(si)拉Optimus的现场演示以(yi)及宇树Unitree H1的春晚首秀，都(dou)展示了人形机器(qi)人的进步，但整体技术仍(reng)未达到工业(ye)或消费领域大规模应用的要求，主要受限于(yu)通用和自主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(qi)人技术的拐点可能会出现在三个方(fang)面：解决多个通用任务、高成功(gong)率和持续稳健性、快速推理(li)。
高盛还指出，近年来，人形机器(qi)人制造商数量快速增长，这一行业(ye)可能已经接(jie)近进入量产(chan)阶(jie)段，此外，英伟达推出的物理(li)AI研发生态系统也是推动人形机器(qi)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(ji)算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以(yi)及Isaac平台。Jetson Thor是人形机器(qi)人所需的高性能硬件(jian)，能够让机器(qi)人自主运(yun)行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成了多种(zhong)工具的研发平台，生成了英伟达内部的通用模型GR00T。
但是，高盛也指出，目前人形机器(qi)人的发展仍(reng)然存在一些障碍，比如(ru)缺乏训练所需的原始数据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器(qi)人AI模型也需要大量数据来支持模型训练和优化；但与LLMs的视频、图像、文本(ben)数据不同(tong)，机器(qi)人AI模型所需的重要物理(li)数据（如(ru)力、扭矩、运(yun)动数据）仍(reng)然稀缺。
因此，弥补原始物理(li)数据的短缺已成为(wei)促进机器(qi)人AI研发的共(gong)识(shi)需求，鉴于(yu)这一需求，多家企业(ye)纷(fen)纷(fen)做出响应。例如(ru)，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架(jia)能够利用合成数据加速模型训练，弥补这一不足。
拐点一：解决多个通用任务
通用性是人形机器(qi)人与传统工业(ye)机器(qi)人之间的关键区别：传统工业(ye)机器(qi)人通常被设(she)计(ji)用于(yu)完成特定任务，如(ru)装配线上的单(dan)一操作；相比之下，人形机器(qi)人需要具备处理(li)多种(zhong)任务的能力，比如(ru)在家庭、办公室或工业(ye)环境中执行不同(tong)的工作。
因此，高盛认为(wei)人形机器(qi)人至(zhi)少需要在多个（例如(ru)5到10个）通用任务上表现出色(se)，才能开始大规模应用。
这里的通用任务包括但不限于(yu)搬运(yun)物品、清扫(sao)、提供服务（如(ru)引(yin)导、语音识(shi)别）、数据采集、以(yi)及与人类的互动等。这种(zhong)通用性是人形机器(qi)人实现大规模应用的关键，因为(wei)它能使机器(qi)人适应更加多样化的工作环境和需求，而不仅仅局限于(yu)特定领域。
拐点二：高成功(gong)率和持续稳健性
高成功(gong)率指的是机器(qi)人在执行任务时能够成功(gong)完成目标动作或任务的频率。
持续稳健性则是指机器(qi)人能够在长时间内保持稳定运(yun)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(ye)化的机器(qi)人需要能够承受长时间工作，且不易出现硬件(jian)损坏或软(ruan)件(jian)崩(beng)溃。
高盛表示，人形机器(qi)人在长时间操作中的高成功(gong)率和稳健性，能够确保其稳定输出，这对商业(ye)化至(zhi)关重要。
拐点三：快速推理(li)
快速推理(li)是指人形机器(qi)人能够快速处理(li)输入信(xin)息并作出决策的能力，人形机器(qi)人高效(xiao)的推理(li)和反应能力可以(yi)大大提高效(xiao)率和客户互动体验。
在实际应用中，人形机器(qi)人常常需要实时处理(li)来自环境、传感器(qi)和用户的各种(zhong)信(xin)息，并在极短的时间内作出响应。比如(ru)，机器(qi)人在与用户互动时，需要快速理(li)解用户的语音命令，或在复杂环境中，及时调整动作以(yi)避免碰(peng)撞。
此外，快速推理(li)还可以(yi)在机器(qi)人执行任务时减少延迟，使得机器(qi)人能够实时适应环境变(bian)化，提升效(xiao)率。
从研发到量产(chan)
高盛表示，近年来，越来越多的企业(ye)进入了人形机器(qi)人领域，特别是在中国。
2024年，中国有15家公司进入人形机器(qi)人行业(ye)，并推出了17个新的机器(qi)人原型，而2023年仅为(wei)10个。华(hua)为(wei)、比亚(ya)迪、宁德时代等科技、汽车(che)、新能源行业(ye)的领先企业(ye)也纷(fen)纷(fen)宣(xuan)布启动人形机器(qi)人研发项目。
更重要的是，与2023年相比，人形机器(qi)人技术的领先者（如(ru)Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经开始了工厂测试或初步商业(ye)化。
这些进展表明(ming)，人形机器(qi)人行业(ye)可能已经接(jie)近进入量产(chan)阶(jie)段。
此外，对于(yu)中国人形机器(qi)人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为(wei)赶超(chao)海外同(tong)行铺平了道(dao)路。
在DeepSeek推出之前，中国厂商必须基于(yu)OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布的高质量开源LLM，使用较(jiao)低端的GPU和较(jiao)低的成本(ben)，可能有助(zhu)于(yu)国内厂商在竞争中获(huo)得优势。