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本文作者(zhe)：蒋紫涵
来源：硬AI
近(jin)日，特斯拉Optimus的现场(chang)演示以(yi)及宇树Unitree H1的春晚(wan)首秀，都展示了人形机器人的进(jin)步，但整体技术仍未达到(dao)工业或消费领域大规模应用的要求，主要受限于通用和自主AI能力不足。
2月20日，高盛分(fen)析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等(deng)人发布研报(bao)称，人形机器人技术的拐点可能会出现在三个(ge)方面(mian)：解决多个(ge)通用任务、高成功率和持续稳健性、快速推理。
高盛还指出，近(jin)年来，人形机器人制造(zao)商(shang)数量快速增长，这一行业可能已经接近(jin)进(jin)入量产阶段，此外，英伟(wei)达推出的物理AI研发生态系统也是推动人形机器人技术发展的另一个(ge)关键因素。
在2024年3月的GTC大会上(shang)，英伟(wei)达推出了边缘计算SoC Jetson Thor、GR00T模型，以(yi)及Isaac平台。Jetson Thor是人形机器人所需(xu)的高性能硬件，能够让机器人自主运行预训练的边缘AI模型；Isaac是一个(ge)集成了多种工具的研发平台，生成了英伟(wei)达内部的通用模型GR00T。
但是，高盛也指出，目前人形机器人的发展仍然存在一些障碍，比如(ru)缺乏训练所需(xu)的原始数据。
与大语(yu)言模型（LLMs）类似，机器人AI模型也需(xu)要大量数据来支持模型训练和优化；但与LLMs的视频、图像(xiang)、文本数据不同，机器人AI模型所需(xu)的重要物理数据（如(ru)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(jin)机器人AI研发的共识需(xu)求，鉴于这一需(xu)求，多家企业纷纷做(zuo)出响应。例如(ru)，英伟(wei)达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框(kuang)架能够利用合成数据加速模型训练，弥补这一不足。
拐点一：解决多个(ge)通用任务
通用性是人形机器人与传统工业机器人之间的关键区别：传统工业机器人通常被设计用于完成特定任务，如(ru)装配线上(shang)的单一操作；相比之下(xia)，人形机器人需(xu)要具备处理多种任务的能力，比如(ru)在家庭、办(ban)公室或工业环境中执行不同的工作。
因此，高盛认为人形机器人至少(shao)需(xu)要在多个(ge)（例如(ru)5到(dao)10个(ge)）通用任务上(shang)表现出色，才(cai)能开始大规模应用。
这里的通用任务包括(kuo)但不限于搬运物品、清扫、提供(gong)服务（如(ru)引导、语(yu)音识别）、数据采集、以(yi)及与人类的互动等(deng)。这种通用性是人形机器人实现大规模应用的关键，因为它能使机器人适应更加多样化的工作环境和需(xu)求，而(er)不仅(jin)仅(jin)局限于特定领域。
拐点二：高成功率和持续稳健性
高成功率指的是机器人在执行任务时能够成功完成目标动作或任务的频率。
持续稳健性则是指机器人能够在长时间内保持稳定运行，尤其是在需(xu)要长时间工作或高负荷任务的场(chang)合。商(shang)业化的机器人需(xu)要能够承受长时间工作，且不易出现硬件损坏或软件崩溃。
高盛表示，人形机器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(shang)业化至关重要。
拐点三：快速推理
快速推理是指人形机器人能够快速处理输入信息并作出决策的能力，人形机器人高效的推理和反应能力可以(yi)大大提高效率和客户互动体验。
在实际应用中，人形机器人常常需(xu)要实时处理来自环境、传感器和用户的各种信息，并在极短的时间内作出响应。比如(ru)，机器人在与用户互动时，需(xu)要快速理解用户的语(yu)音命令(ling)，或在复(fu)杂环境中，及时调整动作以(yi)避免碰撞。
此外，快速推理还可以(yi)在机器人执行任务时减少(shao)延迟，使得(de)机器人能够实时适应环境变化，提升(sheng)效率。
从研发到(dao)量产
高盛表示，近(jin)年来，越(yue)来越(yue)多的企业进(jin)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(jin)入人形机器人行业，并推出了17个(ge)新的机器人原型，而(er)2023年仅(jin)为10个(ge)。华为、比亚迪、宁德时代等(deng)科技、汽(qi)车、新能源行业的领先(xian)企业也纷纷宣布启动人形机器人研发项目。
更重要的是，与2023年相比，人形机器人技术的领先(xian)者(zhe)（如(ru)Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等(deng)）在2024年已经开始了工厂测试或初步商(shang)业化。
这些进(jin)展表明，人形机器人行业可能已经接近(jin)进(jin)入量产阶段。
此外，对于中国人形机器人厂商(shang)而(er)言，DeepSeek-R1的发布为赶超海外同行铺平了道路。
在DeepSeek推出之前，中国厂商(shang)必须基于OpenAI、Llama训练模型，而(er)DeepSeek发布的高质量开源LLM，使用较低端的GPU和较低的成本，可能有助于国内厂商(shang)在竞争(zheng)中获得(de)优势。