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本文作(zuo)者：蒋紫涵(han)
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场(chang)演示以及宇树Unitree H1的春晚首秀，都展(zhan)示了人形机器人的进步，但整体技术仍未达(da)到工业或消(xiao)费领域大(da)规模应用的要求，主要受(shou)限于通用和(he)自主AI能力不足。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等人发(fa)布研报称，人形机器人技术的拐(guai)点可能会出现在三个方面：解决多(duo)个通用任务、高成功率和(he)持续稳健性、快速推(tui)理。
高盛还指出，近年来，人形机器人制造商(shang)数量快速增长(chang)，这一行(xing)业可能已经(jing)接近进入量产(chan)阶段，此外，英伟达(da)推(tui)出的物理AI研发(fa)生态系统也是推(tui)动人形机器人技术发(fa)展(zhan)的另(ling)一个关键因素。
在2024年3月的GTC大(da)会上，英伟达(da)推(tui)出了边缘(yuan)计算SoC Jetson Thor、GR00T模型(xing)，以及Isaac平台。Jetson Thor是人形机器人所需的高性能硬件，能够让机器人自主运行(xing)预训(xun)练的边缘(yuan)AI模型(xing)；Isaac是一个集(ji)成了多(duo)种工具的研发(fa)平台，生成了英伟达(da)内(nei)部的通用模型(xing)GR00T。
但是，高盛也指出，目前人形机器人的发(fa)展(zhan)仍然存在一些障碍，比如缺乏训(xun)练所需的原始数据。
与大(da)语言模型(xing)（LLMs）类似，机器人AI模型(xing)也需要大(da)量数据来支(zhi)持模型(xing)训(xun)练和(he)优化；但与LLMs的视频、图像、文本数据不同，机器人AI模型(xing)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(bu)原始物理数据的短缺已成为(wei)促进机器人AI研发(fa)的共识需求，鉴(jian)于这一需求，多(duo)家企业纷纷做出响应。例如，英伟达(da)推(tui)出的Isaac GR00T Blueprint和(he)Cosmos框架能够利用合成数据加速模型(xing)训(xun)练，弥补(bu)这一不足。
拐(guai)点一：解决多(duo)个通用任务
通用性是人形机器人与传统工业机器人之间(jian)的关键区别：传统工业机器人通常(chang)被(bei)设计用于完成特定任务，如装配线上的单一操作(zuo)；相比之下，人形机器人需要具备处理多(duo)种任务的能力，比如在家庭、办公室或工业环境中执行(xing)不同的工作(zuo)。
因此，高盛认为(wei)人形机器人至(zhi)少需要在多(duo)个（例如5到10个）通用任务上表现出色，才能开始大(da)规模应用。
这里的通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）、数据采集(ji)、以及与人类的互动等。这种通用性是人形机器人实现大(da)规模应用的关键，因为(wei)它能使机器人适应更加多(duo)样化的工作(zuo)环境和(he)需求，而不仅仅局限于特定领域。
拐(guai)点二：高成功率和(he)持续稳健性
高成功率指的是机器人在执行(xing)任务时能够成功完成目标动作(zuo)或任务的频率。
持续稳健性则是指机器人能够在长(chang)时间(jian)内(nei)保持稳定运行(xing)，尤其是在需要长(chang)时间(jian)工作(zuo)或高负荷任务的场(chang)合。商(shang)业化的机器人需要能够承受(shou)长(chang)时间(jian)工作(zuo)，且(qie)不易出现硬件损坏或软件崩溃。
高盛表示，人形机器人在长(chang)时间(jian)操作(zuo)中的高成功率和(he)稳健性，能够确保其稳定输出，这对商(shang)业化至(zhi)关重要。
拐(guai)点三：快速推(tui)理
快速推(tui)理是指人形机器人能够快速处理输入信息并作(zuo)出决策的能力，人形机器人高效的推(tui)理和(he)反应能力可以大(da)大(da)提高效率和(he)客户互动体验。
在实际应用中，人形机器人常(chang)常(chang)需要实时处理来自环境、传感器和(he)用户的各种信息，并在极(ji)短的时间(jian)内(nei)作(zuo)出响应。比如，机器人在与用户互动时，需要快速理解用户的语音命令，或在复杂环境中，及时调整动作(zuo)以避免碰撞。
此外，快速推(tui)理还可以在机器人执行(xing)任务时减少延迟(chi)，使得机器人能够实时适应环境变化，提升(sheng)效率。
从研发(fa)到量产(chan)
高盛表示，近年来，越来越多(duo)的企业进入了人形机器人领域，特别是在中国。
2024年，中国有15家公司进入人形机器人行(xing)业，并推(tui)出了17个新的机器人原型(xing)，而2023年仅为(wei)10个。华(hua)为(wei)、比亚迪、宁德时代等科技、汽车(che)、新能源行(xing)业的领先企业也纷纷宣(xuan)布启动人形机器人研发(fa)项目。
更重要的是，与2023年相比，人形机器人技术的领先者（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等）在2024年已经(jing)开始了工厂测试或初步商(shang)业化。
这些进展(zhan)表明，人形机器人行(xing)业可能已经(jing)接近进入量产(chan)阶段。
此外，对于中国人形机器人厂商(shang)而言，DeepSeek-R1的发(fa)布为(wei)赶超海外同行(xing)铺(pu)平了道路。
在DeepSeek推(tui)出之前，中国厂商(shang)必须基于OpenAI、Llama训(xun)练模型(xing)，而DeepSeek发(fa)布的高质量开源LLM，使用较低端的GPU和(he)较低的成本，可能有助于国内(nei)厂商(shang)在竞(jing)争中获得优势。