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本文作(zuo)者：蒋紫涵
来(lai)源：硬AI
近日，特(te)斯拉Optimus的现场演示以及宇树Unitree H1的春晚首(shou)秀，都展示了人形机器人的进(jin)步，但(dan)整体技术仍未达到工业或消费领域大规模应用的要(yao)求，主要(yao)受限(xian)于通用和自主AI能力不足(zu)。
2月20日，高(gao)盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研报称，人形机器人技术的拐点可能会出现在三个方面：解决多个通用任务、高(gao)成功率和持续稳(wen)健性、快速(su)推理。
高(gao)盛还指(zhi)出，近年来(lai)，人形机器人制造(zao)商数量快速(su)增长，这一行业可能已经接(jie)近进(jin)入量产阶段，此外，英伟达推出的物理AI研发生(sheng)态系统也是推动人形机器人技术发展的另一个关(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是人形机器人所需的高(gao)性能硬件，能够让机器人自主运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集成了多种工具的研发平台，生(sheng)成了英伟达内部的通用模型GR00T。
但(dan)是，高(gao)盛也指(zhi)出，目前人形机器人的发展仍然存在一些障碍(ai)，比如(ru)缺乏训练所需的原始数据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也需要(yao)大量数据来(lai)支持模型训练和优化；但(dan)与LLMs的视频、图像、文本数据不同，机器人AI模型所需的重要(yao)物理数据（如(ru)力、扭矩、运动数据）仍然稀缺。
因此，弥补(bu)原始物理数据的短缺已成为促进(jin)机器人AI研发的共(gong)识需求，鉴于这一需求，多家企业纷(fen)纷(fen)做出响应。例如(ru)，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利用合成数据加速(su)模型训练，弥补(bu)这一不足(zu)。
拐点一：解决多个通用任务
通用性是人形机器人与传统工业机器人之间的关(guan)键区别：传统工业机器人通常(chang)被设(she)计用于完成特(te)定任务，如(ru)装配(pei)线上的单一操(cao)作(zuo)；相(xiang)比之下，人形机器人需要(yao)具备处理多种任务的能力，比如(ru)在家庭、办公室(shi)或工业环境中执行不同的工作(zuo)。
因此，高(gao)盛认为人形机器人至少需要(yao)在多个（例如(ru)5到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(dan)不限(xian)于搬运物品(pin)、清扫、提供服(fu)务（如(ru)引导、语音识别）、数据采集、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(guan)键，因为它能使机器人适(shi)应更加多样(yang)化的工作(zuo)环境和需求，而不仅(jin)仅(jin)局限(xian)于特(te)定领域。
拐点二：高(gao)成功率和持续稳(wen)健性
高(gao)成功率指(zhi)的是机器人在执行任务时能够成功完成目标(biao)动作(zuo)或任务的频率。
持续稳(wen)健性则是指(zhi)机器人能够在长时间内保持稳(wen)定运行，尤其是在需要(yao)长时间工作(zuo)或高(gao)负(fu)荷任务的场合。商业化的机器人需要(yao)能够承受长时间工作(zuo)，且(qie)不易出现硬件损坏或软件崩溃。
高(gao)盛表示，人形机器人在长时间操(cao)作(zuo)中的高(gao)成功率和稳(wen)健性，能够确保其稳(wen)定输出，这对商业化至关(guan)重要(yao)。
拐点三：快速(su)推理
快速(su)推理是指(zhi)人形机器人能够快速(su)处理输入信息并作(zuo)出决策(ce)的能力，人形机器人高(gao)效(xiao)的推理和反应能力可以大大提高(gao)效(xiao)率和客户(hu)互动体验(yan)。
在实际应用中，人形机器人常(chang)常(chang)需要(yao)实时处理来(lai)自环境、传感器和用户(hu)的各种信息，并在极短的时间内作(zuo)出响应。比如(ru)，机器人在与用户(hu)互动时，需要(yao)快速(su)理解用户(hu)的语音命令，或在复杂环境中，及时调(diao)整动作(zuo)以避免碰撞。
此外，快速(su)推理还可以在机器人执行任务时减少延迟，使得机器人能够实时适(shi)应环境变(bian)化，提升效(xiao)率。
从研发到量产
高(gao)盛表示，近年来(lai)，越来(lai)越多的企业进(jin)入了人形机器人领域，特(te)别是在中国(guo)。
2024年，中国(guo)有15家公司进(jin)入人形机器人行业，并推出了17个新的机器人原型，而2023年仅(jin)为10个。华为、比亚(ya)迪、宁德时代等科技、汽车、新能源行业的领先企业也纷(fen)纷(fen)宣(xuan)布启动人形机器人研发项目。
更重要(yao)的是，与2023年相(xiang)比，人形机器人技术的领先者（如(ru)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(jin)展表明，人形机器人行业可能已经接(jie)近进(jin)入量产阶段。
此外，对于中国(guo)人形机器人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平了道(dao)路。
在DeepSeek推出之前，中国(guo)厂商必须基于OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布的高(gao)质量开源LLM，使用较(jiao)低端的GPU和较(jiao)低的成本，可能有助于国(guo)内厂商在竞争中获得优势。