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本文作(zuo)者(zhe)：蒋(jiang)紫涵
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现(xian)场演示以(yi)及(ji)宇树Unitree H1的春晚首秀，都展示了人形机器(qi)人的进步，但整体技术仍未达到工(gong)业或消费领域大规模应用的要求，主要受限于通(tong)用和自主AI能力(li)不足(zu)。
2月(yue)20日，高盛(sheng)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(xian)在三个方面：解决多个通(tong)用任务、高成(cheng)功率和持(chi)续稳健(jian)性、快速推理。
高盛(sheng)还(hai)指出，近年来，人形机器(qi)人制造(zao)商数(shu)量快速增长，这一行业可能已经(jing)接近进入量产阶段，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)人技术发展的另一个关键因素。
在2024年3月(yue)的GTC大会上，英伟达推出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以(yi)及(ji)Isaac平台。Jetson Thor是人形机器(qi)人所需的高性能硬件，能够让机器(qi)人自主运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成(cheng)了多种工(gong)具的研发平台，生成(cheng)了英伟达内(nei)部的通(tong)用模型GR00T。
但是，高盛(sheng)也指出，目前人形机器(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(shu)据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器(qi)人AI模型也需要大量数(shu)据来支持(chi)模型训练和优化(hua)；但与LLMs的视频、图像、文本数(shu)据不同，机器(qi)人AI模型所需的重要物理数(shu)据（如力(li)、扭(niu)矩、运动数(shu)据）仍然稀缺。
因此(ci)，弥补原始物理数(shu)据的短缺已成(cheng)为促进机器(qi)人AI研发的共识需求，鉴(jian)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(shu)据加(jia)速模型训练，弥补这一不足(zu)。
拐点一：解决多个通(tong)用任务
通(tong)用性是人形机器(qi)人与传统工(gong)业机器(qi)人之间的关键区别：传统工(gong)业机器(qi)人通(tong)常被设计用于完成(cheng)特定任务，如装配线上的单一操作(zuo)；相比之下，人形机器(qi)人需要具备处理多种任务的能力(li)，比如在家庭、办(ban)公室或工(gong)业环境中执行不同的工(gong)作(zuo)。
因此(ci)，高盛(sheng)认为人形机器(qi)人至少需要在多个（例如5到10个）通(tong)用任务上表现(xian)出色，才能开始大规模应用。
这里的通(tong)用任务包括但不限于搬运物品、清扫、提供服务（如引导、语音识别）、数(shu)据采(cai)集、以(yi)及(ji)与人类的互动等。这种通(tong)用性是人形机器(qi)人实(shi)现(xian)大规模应用的关键，因为它能使机器(qi)人适应更(geng)加(jia)多样(yang)化(hua)的工(gong)作(zuo)环境和需求，而不仅仅局限于特定领域。
拐点二：高成(cheng)功率和持(chi)续稳健(jian)性
高成(cheng)功率指的是机器(qi)人在执行任务时(shi)能够成(cheng)功完成(cheng)目标动作(zuo)或任务的频率。
持(chi)续稳健(jian)性则是指机器(qi)人能够在长时(shi)间内(nei)保持(chi)稳定运行，尤其是在需要长时(shi)间工(gong)作(zuo)或高负荷任务的场合(he)。商业化(hua)的机器(qi)人需要能够承(cheng)受长时(shi)间工(gong)作(zuo)，且(qie)不易出现(xian)硬件损(sun)坏或软件崩溃。
高盛(sheng)表示，人形机器(qi)人在长时(shi)间操作(zuo)中的高成(cheng)功率和稳健(jian)性，能够确保其稳定输出，这对商业化(hua)至关重要。
拐点三：快速推理
快速推理是指人形机器(qi)人能够快速处理输入信息并作(zuo)出决策(ce)的能力(li)，人形机器(qi)人高效的推理和反应能力(li)可以(yi)大大提高效率和客户互动体验。
在实(shi)际应用中，人形机器(qi)人常常需要实(shi)时(shi)处理来自环境、传感器(qi)和用户的各种信息，并在极短的时(shi)间内(nei)作(zuo)出响应。比如，机器(qi)人在与用户互动时(shi)，需要快速理解用户的语音命令，或在复(fu)杂环境中，及(ji)时(shi)调整动作(zuo)以(yi)避免碰撞。
此(ci)外，快速推理还(hai)可以(yi)在机器(qi)人执行任务时(shi)减少延(yan)迟(chi)，使得机器(qi)人能够实(shi)时(shi)适应环境变(bian)化(hua)，提升(sheng)效率。
从(cong)研发到量产
高盛(sheng)表示，近年来，越来越多的企业进入了人形机器(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，并推出了17个新的机器(qi)人原型，而2023年仅为10个。华为、比亚迪、宁德时(shi)代等科技、汽车、新能源行业的领先企业也纷纷宣(xuan)布启(qi)动人形机器(qi)人研发项目。
更(geng)重要的是，与2023年相比，人形机器(qi)人技术的领先者(zhe)（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经(jing)开始了工(gong)厂测试(shi)或初步商业化(hua)。
这些进展表明，人形机器(qi)人行业可能已经(jing)接近进入量产阶段。
此(ci)外，对于中国人形机器(qi)人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平了道路。
在DeepSeek推出之前，中国厂商必须基于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(cheng)本，可能有助于国内(nei)厂商在竞争(zheng)中获得优势。