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本文作(zuo)者：蒋紫涵
来源：硬AI
近(jin)日，特斯拉Optimus的现场演示以(yi)及宇树Unitree H1的春晚首秀，都展示了人形机(ji)器人的进步，但整(zheng)体技术(shu)仍未达到工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(bu)足。
2月20日，高盛(sheng)分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研报称，人形机(ji)器人技术(shu)的拐点可能会出现在三个方面：解决(jue)多个通用任务(wu)、高成功率和持(chi)续稳健性、快速推理。
高盛(sheng)还指出，近(jin)年来，人形机(ji)器人制造商数(shu)量快速增长，这一行业可能已经接近(jin)进入量产阶段，此外(wai)，英伟达推出的物理AI研发生态系统也是推动(dong)人形机(ji)器人技术(shu)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(bian)缘计算(suan)SoC Jetson Thor、GR00T模型，以(yi)及Isaac平(ping)台。Jetson Thor是人形机(ji)器人所需的高性能硬件(jian)，能够让(rang)机(ji)器人自主(zhu)运行预训练的边(bian)缘AI模型；Isaac是一个集成了多种工具的研发平(ping)台，生成了英伟达内部(bu)的通用模型GR00T。
但是，高盛(sheng)也指出，目前(qian)人形机(ji)器人的发展仍然存在一些障碍，比如缺乏训练所需的原始数(shu)据(ju)。
与大语言模型（LLMs）类似，机(ji)器人AI模型也需要大量数(shu)据(ju)来支持(chi)模型训练和优化；但与LLMs的视频(pin)、图像(xiang)、文本数(shu)据(ju)不(bu)同，机(ji)器人AI模型所需的重要物理数(shu)据(ju)（如力、扭矩、运动(dong)数(shu)据(ju)）仍然稀缺。
因此，弥补原始物理数(shu)据(ju)的短缺已成为促进机(ji)器人AI研发的共(gong)识需求，鉴于这一需求，多家(jia)企(qi)业纷纷做出响应。例如，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利用合成数(shu)据(ju)加(jia)速模型训练，弥补这一不(bu)足。
拐点一：解决(jue)多个通用任务(wu)
通用性是人形机(ji)器人与传统工业机(ji)器人之(zhi)间(jian)的关键区别：传统工业机(ji)器人通常被设计用于完(wan)成特定任务(wu)，如装(zhuang)配线(xian)上的单一操作(zuo)；相比之(zhi)下，人形机(ji)器人需要具备处理多种任务(wu)的能力，比如在家(jia)庭、办公室或工业环境中执行不(bu)同的工作(zuo)。
因此，高盛(sheng)认为人形机(ji)器人至少需要在多个（例如5到10个）通用任务(wu)上表现出色，才能开始大规模应用。
这里的通用任务(wu)包(bao)括但不(bu)限于搬运物品、清扫、提供(gong)服务(wu)（如引导、语音识别）、数(shu)据(ju)采集、以(yi)及与人类的互动(dong)等。这种通用性是人形机(ji)器人实现大规模应用的关键，因为它能使机(ji)器人适应更加(jia)多样化的工作(zuo)环境和需求，而不(bu)仅仅局限于特定领域。
拐点二：高成功率和持(chi)续稳健性
高成功率指的是机(ji)器人在执行任务(wu)时能够成功完(wan)成目标动(dong)作(zuo)或任务(wu)的频(pin)率。
持(chi)续稳健性则是指机(ji)器人能够在长时间(jian)内保持(chi)稳定运行，尤其是在需要长时间(jian)工作(zuo)或高负荷任务(wu)的场合。商业化的机(ji)器人需要能够承受长时间(jian)工作(zuo)，且不(bu)易出现硬件(jian)损坏或软(ruan)件(jian)崩溃。
高盛(sheng)表示，人形机(ji)器人在长时间(jian)操作(zuo)中的高成功率和稳健性，能够确保其稳定输出，这对(dui)商业化至关重要。
拐点三：快速推理
快速推理是指人形机(ji)器人能够快速处理输入信息并作(zuo)出决(jue)策的能力，人形机(ji)器人高效(xiao)的推理和反应能力可以(yi)大大提高效(xiao)率和客户互动(dong)体验。
在实际(ji)应用中，人形机(ji)器人常常需要实时处理来自环境、传感器和用户的各种信息，并在极短的时间(jian)内作(zuo)出响应。比如，机(ji)器人在与用户互动(dong)时，需要快速理解用户的语音命(ming)令，或在复杂环境中，及时调整(zheng)动(dong)作(zuo)以(yi)避免碰撞。
此外(wai)，快速推理还可以(yi)在机(ji)器人执行任务(wu)时减少延(yan)迟，使得机(ji)器人能够实时适应环境变化，提升效(xiao)率。
从研发到量产
高盛(sheng)表示，近(jin)年来，越来越多的企(qi)业进入了人形机(ji)器人领域，特别是在中国。
2024年，中国有15家(jia)公司进入人形机(ji)器人行业，并推出了17个新的机(ji)器人原型，而2023年仅为10个。华为、比亚迪、宁德时代等科技、汽车、新能源行业的领先(xian)企(qi)业也纷纷宣布启动(dong)人形机(ji)器人研发项目。
更重要的是，与2023年相比，人形机(ji)器人技术(shu)的领先(xian)者（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经开始了工厂测试或初步商业化。
这些进展表明，人形机(ji)器人行业可能已经接近(jin)进入量产阶段。
此外(wai)，对(dui)于中国人形机(ji)器人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外(wai)同行铺平(ping)了道(dao)路。
在DeepSeek推出之(zhi)前(qian)，中国厂商必(bi)须基于OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布的高质量开源LLM，使用较低端(duan)的GPU和较低的成本，可能有助于国内厂商在竞(jing)争中获得优势(shi)。