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本文作者：蒋紫涵(han)
来(lai)源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以及宇(yu)树Unitree H1的春(chun)晚(wan)首秀(xiu)，都(dou)展示了人形机器(qi)人的进步，但(dan)整体技术仍未达到(dao)工业或消费领域大规模应用的要求(qiu)，主要受限(xian)于(yu)通用和自主AI能力不足(zu)。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发布研报称(cheng)，人形机器(qi)人技术的拐点(dian)可能会出现在三个方面：解决多个通用任务、高成功率和持(chi)续稳(wen)健(jian)性、快速推理。
高盛还(hai)指出，近年来(lai)，人形机器(qi)人制造(zao)商数量(liang)快速增长，这一行业可能已经接近进入量(liang)产阶段，此外，英(ying)伟达推出的物理AI研发生(sheng)态系统也是推动人形机器(qi)人技术发展的另(ling)一个关键因素。
在2024年3月的GTC大会上，英(ying)伟达推出了边(bian)缘计算(suan)SoC Jetson Thor、GR00T模型，以及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(bian)缘AI模型；Isaac是一个集成了多种工具(ju)的研发平台，生(sheng)成了英(ying)伟达内(nei)部的通用模型GR00T。
但(dan)是，高盛也指出，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(yuan)始数据。
与大语言模型（LLMs）类似，机器(qi)人AI模型也需要大量(liang)数据来(lai)支持(chi)模型训练和优化；但(dan)与LLMs的视频、图像、文本数据不同，机器(qi)人AI模型所需的重要物理数据（如力、扭矩、运动数据）仍然稀缺。
因此，弥补原(yuan)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(qiu)，鉴于(yu)这一需求(qiu)，多家企业纷纷做出响应。例(li)如，英(ying)伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架(jia)能够利用合成数据加速模型训练，弥补这一不足(zu)。
拐点(dian)一：解决多个通用任务
通用性是人形机器(qi)人与传统工业机器(qi)人之间的关键区别：传统工业机器(qi)人通常被设计用于(yu)完成特定任务，如装(zhuang)配线上的单一操作；相比之下(xia)，人形机器(qi)人需要具(ju)备处理多种任务的能力，比如在家庭、办公室或工业环境中执行不同的工作。
因此，高盛认(ren)为人形机器(qi)人至少(shao)需要在多个（例(li)如5到(dao)10个）通用任务上表(biao)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(yu)搬运物品、清扫、提供服务（如引导、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(qi)人实现大规模应用的关键，因为它能使机器(qi)人适应更加多样化的工作环境和需求(qiu)，而不仅仅局限(xian)于(yu)特定领域。
拐点(dian)二：高成功率和持(chi)续稳(wen)健(jian)性
高成功率指的是机器(qi)人在执行任务时(shi)能够成功完成目标动作或任务的频率。
持(chi)续稳(wen)健(jian)性则(ze)是指机器(qi)人能够在长时(shi)间内(nei)保(bao)持(chi)稳(wen)定运行，尤(you)其是在需要长时(shi)间工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(shi)间工作，且不易出现硬件损坏或软件崩溃。
高盛表(biao)示，人形机器(qi)人在长时(shi)间操作中的高成功率和稳(wen)健(jian)性，能够确保(bao)其稳(wen)定输出，这对(dui)商业化至关重要。
拐点(dian)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出决策的能力，人形机器(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，人形机器(qi)人常常需要实时(shi)处理来(lai)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(za)环境中，及时(shi)调整动作以避(bi)免碰撞。
此外，快速推理还(hai)可以在机器(qi)人执行任务时(shi)减少(shao)延(yan)迟，使得机器(qi)人能够实时(shi)适应环境变化，提升效率。
从研发到(dao)量(liang)产
高盛表(biao)示，近年来(lai)，越来(lai)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(yuan)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(xian)企业也纷纷宣布启(qi)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(biao)明，人形机器(qi)人行业可能已经接近进入量(liang)产阶段。
此外，对(dui)于(yu)中国人形机器(qi)人厂商而言，DeepSeek-R1的发布为赶(gan)超海(hai)外同行铺平了道(dao)路。
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(liang)开源LLM，使用较低端(duan)的GPU和较低的成本，可能有助于(yu)国内(nei)厂商在竞争(zheng)中获得优势。