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本文作者(zhe)：蒋紫涵
来(lai)源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场(chang)演示以及(ji)宇(yu)树Unitree H1的春晚首秀(xiu)，都展示了人形机器人的进步，但(dan)整体技术仍(reng)未达到(dao)工业或(huo)消费领域大规模应用的要求，主要受限(xian)于(yu)通(tong)用和自主AI能(neng)力不(bu)足(zu)。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等(deng)人发布研(yan)报称(cheng)，人形机器人技术的拐点可(ke)能(neng)会出现在三(san)个方面：解决多个通(tong)用任务、高成功率(lu)和持续稳健性、快(kuai)速推(tui)理(li)。
高盛还指出，近年来(lai)，人形机器人制(zhi)造商(shang)数(shu)量(liang)快(kuai)速增长，这一行业可(ke)能(neng)已经接近进入量(liang)产阶段，此外，英伟达推(tui)出的物理(li)AI研(yan)发生态系统也是推(tui)动人形机器人技术发展的另一个关键因素(su)。
在2024年3月的GTC大会上，英伟达推(tui)出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以及(ji)Isaac平(ping)台。Jetson Thor是人形机器人所需的高性能(neng)硬件，能(neng)够让机器人自主运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个集(ji)成了多种(zhong)工具的研(yan)发平(ping)台，生成了英伟达内(nei)部的通(tong)用模型GR00T。
但(dan)是，高盛也指出，目前人形机器人的发展仍(reng)然存在一些障碍(ai)，比如缺乏训练所需的原始数(shu)据。
与(yu)大语(yu)言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也需要大量(liang)数(shu)据来(lai)支持模型训练和优化；但(dan)与(yu)LLMs的视频、图像、文本数(shu)据不(bu)同，机器人AI模型所需的重要物理(li)数(shu)据（如力、扭矩、运动数(shu)据）仍(reng)然稀缺。
因此，弥补原始物理(li)数(shu)据的短缺已成为促进机器人AI研(yan)发的共识需求，鉴于(yu)这一需求，多家企(qi)业纷纷做出响应。例如，英伟达推(tui)出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框(kuang)架能(neng)够利用合(he)成数(shu)据加速模型训练，弥补这一不(bu)足(zu)。
拐点一：解决多个通(tong)用任务
通(tong)用性是人形机器人与(yu)传统工业机器人之间的关键区别：传统工业机器人通(tong)常(chang)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，人形机器人需要具备处理(li)多种(zhong)任务的能(neng)力，比如在家庭、办公室或(huo)工业环境中(zhong)执行不(bu)同的工作。
因此，高盛认为人形机器人至少需要在多个（例如5到(dao)10个）通(tong)用任务上表(biao)现出色，才能(neng)开始大规模应用。
这里的通(tong)用任务包(bao)括(kuo)但(dan)不(bu)限(xian)于(yu)搬运物品(pin)、清扫、提供服务（如引导、语(yu)音识别）、数(shu)据采集(ji)、以及(ji)与(yu)人类的互动等(deng)。这种(zhong)通(tong)用性是人形机器人实(shi)现大规模应用的关键，因为它能(neng)使(shi)机器人适(shi)应更加多样化的工作环境和需求，而不(bu)仅仅局限(xian)于(yu)特定领域。
拐点二：高成功率(lu)和持续稳健性
高成功率(lu)指的是机器人在执行任务时能(neng)够成功完成目标动作或(huo)任务的频率(lu)。
持续稳健性则是指机器人能(neng)够在长时间内(nei)保持稳定运行，尤其是在需要长时间工作或(huo)高负荷任务的场(chang)合(he)。商(shang)业化的机器人需要能(neng)够承受长时间工作，且不(bu)易出现硬件损坏(huai)或(huo)软件崩溃。
高盛表(biao)示，人形机器人在长时间操作中(zhong)的高成功率(lu)和稳健性，能(neng)够确保其稳定输(shu)出，这对商(shang)业化至关重要。
拐点三(san)：快(kuai)速推(tui)理(li)
快(kuai)速推(tui)理(li)是指人形机器人能(neng)够快(kuai)速处理(li)输(shu)入信息并作出决策的能(neng)力，人形机器人高效的推(tui)理(li)和反应能(neng)力可(ke)以大大提高效率(lu)和客户互动体验。
在实(shi)际应用中(zhong)，人形机器人常(chang)常(chang)需要实(shi)时处理(li)来(lai)自环境、传感(gan)器和用户的各种(zhong)信息，并在极短的时间内(nei)作出响应。比如，机器人在与(yu)用户互动时，需要快(kuai)速理(li)解用户的语(yu)音命令，或(huo)在复(fu)杂环境中(zhong)，及(ji)时调(diao)整动作以避免碰(peng)撞。
此外，快(kuai)速推(tui)理(li)还可(ke)以在机器人执行任务时减少延迟，使(shi)得机器人能(neng)够实(shi)时适(shi)应环境变化，提升效率(lu)。
从(cong)研(yan)发到(dao)量(liang)产
高盛表(biao)示，近年来(lai)，越来(lai)越多的企(qi)业进入了人形机器人领域，特别是在中(zhong)国。
2024年，中(zhong)国有15家公司进入人形机器人行业，并推(tui)出了17个新的机器人原型，而2023年仅为10个。华为、比亚迪、宁德时代等(deng)科技、汽(qi)车、新能(neng)源行业的领先企(qi)业也纷纷宣(xuan)布启(qi)动人形机器人研(yan)发项目。
更重要的是，与(yu)2023年相比，人形机器人技术的领先者(zhe)（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等(deng)）在2024年已经开始了工厂(chang)测试或(huo)初步商(shang)业化。
这些进展表(biao)明，人形机器人行业可(ke)能(neng)已经接近进入量(liang)产阶段。
此外，对于(yu)中(zhong)国人形机器人厂(chang)商(shang)而言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平(ping)了道(dao)路。
在DeepSeek推(tui)出之前，中(zhong)国厂(chang)商(shang)必须基于(yu)OpenAI、Llama训练模型，而DeepSeek发布的高质量(liang)开源LLM，使(shi)用较低(di)端的GPU和较低(di)的成本，可(ke)能(neng)有助于(yu)国内(nei)厂(chang)商(shang)在竞(jing)争中(zhong)获得优势。