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本(ben)文作者(zhe)：蒋紫涵
来源：硬(ying)AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以及宇树Unitree H1的春晚首秀，都展示了人形机器人的进步，但整体技术仍未达到(dao)工(gong)业或消费领域大规模应用的要求，主(zhu)要受限于通用和自主(zhu)AI能力不足(zu)。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研(yan)报称，人形机器人技术的拐点(dian)可能会出现在三个方面：解决多个通用任务、高成功率和持续稳健性、快速推(tui)理。
高盛还(hai)指出，近年来，人形机器人制造商数(shu)量快速增长，这一行业可能已经接近进入(ru)量产(chan)阶段，此外，英伟达推(tui)出的物理AI研(yan)发生态系统(tong)也是推(tui)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(tui)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能硬(ying)件(jian)，能够让机器人自主(zhu)运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成了多种工(gong)具的研(yan)发平台(tai)，生成了英伟达内部的通用模型GR00T。
但是，高盛也指出，目(mu)前人形机器人的发展仍然存在一些障碍，比如缺(que)乏训练所需的原始数(shu)据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也需要大量数(shu)据来支持模型训练和优化；但与LLMs的视频、图像、文本(ben)数(shu)据不同，机器人AI模型所需的重要物理数(shu)据（如力、扭矩、运动数(shu)据）仍然稀(xi)缺(que)。
因此，弥补原始物理数(shu)据的短缺(que)已成为(wei)促进机器人AI研(yan)发的共(gong)识需求，鉴于这一需求，多家企业纷(fen)纷(fen)做出响应。例如，英伟达推(tui)出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框(kuang)架能够利用合成数(shu)据加速模型训练，弥补这一不足(zu)。
拐点(dian)一：解决多个通用任务
通用性是人形机器人与传统(tong)工(gong)业机器人之间的关键区别：传统(tong)工(gong)业机器人通常被设计用于完成特定(ding)任务，如装配线上的单一操作；相(xiang)比之下，人形机器人需要具备处(chu)理多种任务的能力，比如在家庭、办(ban)公室或工(gong)业环境中执行不同的工(gong)作。
因此，高盛认为(wei)人形机器人至少需要在多个（例如5到(dao)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不限于搬运物品、清扫(sao)、提(ti)供服务（如引导(dao)、语音识别）、数(shu)据采(cai)集、以及与人类的互动等。这种通用性是人形机器人实现大规模应用的关键，因为(wei)它能使机器人适应更加多样化的工(gong)作环境和需求，而(er)不仅仅局限于特定(ding)领域。
拐点(dian)二(er)：高成功率和持续稳健性
高成功率指的是机器人在执行任务时能够成功完成目(mu)标动作或任务的频率。
持续稳健性则是指机器人能够在长时间内保持稳定(ding)运行，尤其是在需要长时间工(gong)作或高负(fu)荷任务的场合。商业化的机器人需要能够承受长时间工(gong)作，且不易出现硬(ying)件(jian)损坏或软件(jian)崩溃(kui)。
高盛表示，人形机器人在长时间操作中的高成功率和稳健性，能够确(que)保其稳定(ding)输出，这对商业化至关重要。
拐点(dian)三：快速推(tui)理
快速推(tui)理是指人形机器人能够快速处(chu)理输入(ru)信(xin)息并作出决策的能力，人形机器人高效的推(tui)理和反应能力可以大大提(ti)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(chu)理来自环境、传感器和用户的各种信(xin)息，并在极(ji)短的时间内作出响应。比如，机器人在与用户互动时，需要快速理解用户的语音命令，或在复杂环境中，及时调整动作以避(bi)免碰(peng)撞(zhuang)。
此外，快速推(tui)理还(hai)可以在机器人执行任务时减少延(yan)迟，使得(de)机器人能够实时适应环境变化，提(ti)升效率。
从研(yan)发到(dao)量产(chan)
高盛表示，近年来，越来越多的企业进入(ru)了人形机器人领域，特别是在中国(guo)。
2024年，中国(guo)有15家公司进入(ru)人形机器人行业，并推(tui)出了17个新的机器人原型，而(er)2023年仅为(wei)10个。华为(wei)、比亚迪、宁德时代(dai)等科技、汽车、新能源行业的领先企业也纷(fen)纷(fen)宣布启动人形机器人研(yan)发项目(mu)。
更重要的是，与2023年相(xiang)比，人形机器人技术的领先者(zhe)（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经开始了工(gong)厂测试或初步商业化。
这些进展表明，人形机器人行业可能已经接近进入(ru)量产(chan)阶段。
此外，对于中国(guo)人形机器人厂商而(er)言，DeepSeek-R1的发布为(wei)赶超海外同行铺平了道路。
在DeepSeek推(tui)出之前，中国(guo)厂商必须基于OpenAI、Llama训练模型，而(er)DeepSeek发布的高质量开源LLM，使用较(jiao)低(di)端的GPU和较(jiao)低(di)的成本(ben)，可能有助于国(guo)内厂商在竞争中获得(de)优势。