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本文(wen)作者：蒋(jiang)紫(zi)涵
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以及宇树Unitree H1的春晚首秀(xiu)，都展示了人形(xing)机器(qi)人的进步，但整体技术仍未达到工(gong)业或消费领域(yu)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，高盛分析(xi)师(shi)Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研报称，人形(xing)机器(qi)人技术的拐点可能会出现在三个(ge)方面：解决多个(ge)通用任务、高成功率和持续(xu)稳健性、快速(su)推理。
高盛还指出，近年来，人形(xing)机器(qi)人制造商数量快速(su)增长，这一行业可能已经接近进入量产阶段，此外，英伟达推出的物理AI研发生态系统也是推动人形(xing)机器(qi)人技术发展的另一个(ge)关(guan)键因素。
在2024年3月的GTC大会上，英伟达推出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以及Isaac平台。Jetson Thor是人形(xing)机器(qi)人所(suo)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(ge)集成了多种工(gong)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(xing)机器(qi)人的发展仍然存在一些障碍，比如缺乏训练所(suo)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(zhi)持模型训练和优化；但与LLMs的视频、图(tu)像、文(wen)本数据不同，机器(qi)人AI模型所(suo)需的重要物理数据（如力、扭矩、运动数据）仍然稀缺。
因此，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(yu)这一需求，多家企业纷纷做出响(xiang)应。例如，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利用合成数据加(jia)速(su)模型训练，弥补这一不足。
拐点一：解决多个(ge)通用任务
通用性是人形(xing)机器(qi)人与传统工(gong)业机器(qi)人之间的关(guan)键区别：传统工(gong)业机器(qi)人通常被设计用于(yu)完成特定任务，如装配线上的单一操作；相比之下，人形(xing)机器(qi)人需要具备(bei)处理多种任务的能力，比如在家庭、办公室或工(gong)业环境中执行不同的工(gong)作。
因此，高盛认为人形(xing)机器(qi)人至少需要在多个(ge)（例如5到10个(ge)）通用任务上表现出色，才(cai)能开始大规模应用。
这里的通用任务包括但不限于(yu)搬运物品(pin)、清(qing)扫、提供服务（如引导、语音识别）、数据采(cai)集、以及与人类的互动等。这种通用性是人形(xing)机器(qi)人实现大规模应用的关(guan)键，因为它能使机器(qi)人适应更(geng)加(jia)多样化的工(gong)作环境和需求，而不仅仅局限于(yu)特定领域(yu)。
拐点二：高成功率和持续(xu)稳健性
高成功率指的是机器(qi)人在执行任务时能够成功完成目标动作或任务的频率。
持续(xu)稳健性则是指机器(qi)人能够在长时间内保持稳定运行，尤其是在需要长时间工(gong)作或高负荷任务的场合。商业化的机器(qi)人需要能够承受长时间工(gong)作，且不易出现硬件损坏(huai)或软件崩溃(kui)。
高盛表示，人形(xing)机器(qi)人在长时间操作中的高成功率和稳健性，能够确保其稳定输出，这对商业化至关(guan)重要。
拐点三：快速(su)推理
快速(su)推理是指人形(xing)机器(qi)人能够快速(su)处理输入信(xin)息并作出决策的能力，人形(xing)机器(qi)人高效的推理和反应能力可以大大提高效率和客户互动体验。
在实际应用中，人形(xing)机器(qi)人常常需要实时处理来自环境、传感器(qi)和用户的各种信(xin)息，并在极短的时间内作出响(xiang)应。比如，机器(qi)人在与用户互动时，需要快速(su)理解用户的语音命令(ling)，或在复杂环境中，及时调整动作以避(bi)免碰撞(zhuang)。
此外，快速(su)推理还可以在机器(qi)人执行任务时减(jian)少延迟，使得机器(qi)人能够实时适应环境变化，提升效率。
从研发到量产
高盛表示，近年来，越来越多的企业进入了人形(xing)机器(qi)人领域(yu)，特别是在中国。
2024年，中国有(you)15家公司进入人形(xing)机器(qi)人行业，并推出了17个(ge)新的机器(qi)人原型，而2023年仅为10个(ge)。华为、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纷宣布启动人形(xing)机器(qi)人研发项目。
更(geng)重要的是，与2023年相比，人形(xing)机器(qi)人技术的领先者（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(xing)机器(qi)人行业可能已经接近进入量产阶段。
此外，对于(yu)中国人形(xing)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(lu)。
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，使用较低端的GPU和较低的成本，可能有(you)助于(yu)国内厂商在竞争中获得优势。