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人工电话服务的重要性日益凸显，客服电话作为企业与客户沟通的桥梁，可以更直接地了解游戏的最新动态、活动安排以及解决游戏中遇到的问题，确保每一位顾客都能在派对中畅快享乐。
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本文作者：蒋紫涵
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以(yi)及宇树Unitree H1的春晚首(shou)秀(xiu)，都展示了(le)人形机器(qi)人的进步，但(dan)整体技术仍未达到工业(ye)或(huo)消费领(ling)域大规(gui)模应用的要求，主要受限(xian)于通用和自主AI能力不(bu)足(zu)。
2月20日，高盛分析师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(ge)方面：解决多(duo)个(ge)通用任务、高成功率和持续稳健性、快速推理。
高盛还指出，近年来，人形机器(qi)人制(zhi)造商数量快速增长，这(zhe)一行业(ye)可能已经(jing)接近进入量产阶段(duan)，此(ci)外，英伟达推出的物理AI研发生态系统也是推动人形机器(qi)人技术发展的另(ling)一个(ge)关键(jian)因素。
在2024年3月的GTC大会上，英伟达推出了(le)边缘计算(suan)SoC Jetson Thor、GR00T模型(xing)，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(gou)让机器(qi)人自主运行预(yu)训练的边缘AI模型(xing)；Isaac是一个(ge)集成了(le)多(duo)种工具的研发平台，生成了(le)英伟达内部的通用模型(xing)GR00T。
但(dan)是，高盛也指出，目前(qian)人形机器(qi)人的发展仍然存在一些障碍，比如缺乏训练所需的原始数据。
与大语言模型(xing)（LLMs）类似，机器(qi)人AI模型(xing)也需要大量数据来支持模型(xing)训练和优化；但(dan)与LLMs的视频、图像、文本数据不(bu)同，机器(qi)人AI模型(xing)所需的重要物理数据（如力、扭矩、运动数据）仍然稀缺。
因此(ci)，弥补原始物理数据的短缺已成为促进机器(qi)人AI研发的共识需求，鉴于这(zhe)一需求，多(duo)家企业(ye)纷纷做出响应。例如，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框(kuang)架能够(gou)利用合成数据加速模型(xing)训练，弥补这(zhe)一不(bu)足(zu)。
拐点一：解决多(duo)个(ge)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(jian)区(qu)别：传统工业(ye)机器(qi)人通常被设计用于完成特定任务，如装配线上的单一操作；相比之下，人形机器(qi)人需要具备处理多(duo)种任务的能力，比如在家庭(ting)、办公室或(huo)工业(ye)环(huan)境中执行不(bu)同的工作。
因此(ci)，高盛认为人形机器(qi)人至少需要在多(duo)个(ge)（例如5到10个(ge)）通用任务上表现出色，才能开始大规(gui)模应用。
这(zhe)里的通用任务包括但(dan)不(bu)限(xian)于搬运物品、清扫(sao)、提供服(fu)务（如引导、语音识别）、数据采集、以(yi)及与人类的互动等。这(zhe)种通用性是人形机器(qi)人实现大规(gui)模应用的关键(jian)，因为它能使(shi)机器(qi)人适应更加多(duo)样(yang)化的工作环(huan)境和需求，而不(bu)仅仅局限(xian)于特定领(ling)域。
拐点二：高成功率和持续稳健性
高成功率指的是机器(qi)人在执行任务时能够(gou)成功完成目标动作或(huo)任务的频率。
持续稳健性则是指机器(qi)人能够(gou)在长时间内保持稳定运行，尤(you)其是在需要长时间工作或(huo)高负荷任务的场合。商业(ye)化的机器(qi)人需要能够(gou)承受长时间工作，且不(bu)易出现硬件(jian)损坏或(huo)软件(jian)崩溃。
高盛表示，人形机器(qi)人在长时间操作中的高成功率和稳健性，能够(gou)确保其稳定输(shu)出，这(zhe)对商业(ye)化至关重要。
拐点三：快速推理
快速推理是指人形机器(qi)人能够(gou)快速处理输(shu)入信息(xi)并作出决策的能力，人形机器(qi)人高效(xiao)的推理和反应能力可以(yi)大大提高效(xiao)率和客户互动体验。
在实际应用中，人形机器(qi)人常常需要实时处理来自环(huan)境、传感器(qi)和用户的各种信息(xi)，并在极(ji)短的时间内作出响应。比如，机器(qi)人在与用户互动时，需要快速理解用户的语音命令，或(huo)在复杂环(huan)境中，及时调整动作以(yi)避免碰撞。
此(ci)外，快速推理还可以(yi)在机器(qi)人执行任务时减少延迟，使(shi)得机器(qi)人能够(gou)实时适应环(huan)境变化，提升效(xiao)率。
从研发到量产
高盛表示，近年来，越来越多(duo)的企业(ye)进入了(le)人形机器(qi)人领(ling)域，特别是在中国(guo)。
2024年，中国(guo)有15家公司进入人形机器(qi)人行业(ye)，并推出了(le)17个(ge)新(xin)的机器(qi)人原型(xing)，而2023年仅为10个(ge)。华为、比亚迪(di)、宁(ning)德时代等科技、汽车、新(xin)能源行业(ye)的领(ling)先企业(ye)也纷纷宣布启动人形机器(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(ling)先者（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经(jing)开始了(le)工厂(chang)测试或(huo)初步商业(ye)化。
这(zhe)些进展表明，人形机器(qi)人行业(ye)可能已经(jing)接近进入量产阶段(duan)。
此(ci)外，对于中国(guo)人形机器(qi)人厂(chang)商而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平了(le)道路。
在DeepSeek推出之前(qian)，中国(guo)厂(chang)商必(bi)须基(ji)于OpenAI、Llama训练模型(xing)，而DeepSeek发布的高质量开源LLM，使(shi)用较(jiao)低端的GPU和较(jiao)低的成本，可能有助于国(guo)内厂(chang)商在竞争中获得优势。