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本文作者：蒋紫涵
来源：硬AI
近日，特斯拉Optimus的现场演示以(yi)及(ji)宇(yu)树Unitree H1的春晚首(shou)秀，都展示了人形机器人的进步，但整体技术仍未达到工业(ye)或消费领(ling)域大规模应用的要求，主要受限于通用和自(zi)主AI能力不足。
2月20日，高盛分析师Jacqueline Du、Yuichiro Isayama等(deng)人发布(bu)研报(bao)称，人形机器人技术的拐点可能会出现在三个方面(mian)：解决多(duo)个通用任务(wu)、高成功率和持(chi)续稳健性、快速推理。
高盛还指出，近年来，人形机器人制造商(shang)数量快速增长，这一行业(ye)可能已经接近进入量产阶段，此外，英伟达推出的物理AI研发生态系统也是推动人形机器人技术发展的另(ling)一个关键因(yin)素。
在2024年3月的GTC大会上，英伟达推出了边缘计(ji)算SoC Jetson Thor、GR00T模型(xing)，以(yi)及(ji)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(zi)主运行预训(xun)练的边缘AI模型(xing)；Isaac是一个集成了多(duo)种工具的研发平台，生成了英伟达内部的通用模型(xing)GR00T。
但是，高盛也指出，目(mu)前人形机器人的发展仍然存在一些障碍(ai)，比如缺乏训(xun)练所需的原始数据。
与大语言模型(xing)（LLMs）类似，机器人AI模型(xing)也需要大量数据来支持(chi)模型(xing)训(xun)练和优(you)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(niu)矩、运动数据）仍然稀缺。
因(yin)此，弥补原始物理数据的短缺已成为促进机器人AI研发的共识需求，鉴于这一需求，多(duo)家企业(ye)纷纷做出响应。例如，英伟达推出的Isaac GR00T Blueprint和Cosmos框架能够利(li)用合成数据加速模型(xing)训(xun)练，弥补这一不足。
拐点一：解决多(duo)个通用任务(wu)
通用性是人形机器人与传统工业(ye)机器人之(zhi)间(jian)的关键区别：传统工业(ye)机器人通常被设计(ji)用于完成特定(ding)任务(wu)，如装配线上的单一操作；相比之(zhi)下，人形机器人需要具备处(chu)理多(duo)种任务(wu)的能力，比如在家庭、办公室或工业(ye)环境中执行不同的工作。
因(yin)此，高盛认为人形机器人至(zhi)少需要在多(duo)个（例如5到10个）通用任务(wu)上表现出色，才能开始大规模应用。
这里的通用任务(wu)包括但不限于搬运物品、清扫、提供服务(wu)（如引导(dao)、语音识别）、数据采集、以(yi)及(ji)与人类的互(hu)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(yin)为它能使机器人适应更加多(duo)样化的工作环境和需求，而不仅仅局限于特定(ding)领(ling)域。
拐点二：高成功率和持(chi)续稳健性
高成功率指的是机器人在执行任务(wu)时能够成功完成目(mu)标动作或任务(wu)的频率。
持(chi)续稳健性则是指机器人能够在长时间(jian)内保持(chi)稳定(ding)运行，尤其是在需要长时间(jian)工作或高负荷任务(wu)的场合。商(shang)业(ye)化的机器人需要能够承受长时间(jian)工作，且不易出现硬件损坏或软件崩溃(kui)。
高盛表示，人形机器人在长时间(jian)操作中的高成功率和稳健性，能够确保其稳定(ding)输出，这对(dui)商(shang)业(ye)化至(zhi)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(chu)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(hu)动体验。
在实际应用中，人形机器人常常需要实时处(chu)理来自(zi)环境、传感器和用户的各种信息，并在极短的时间(jian)内作出响应。比如，机器人在与用户互(hu)动时，需要快速理解用户的语音命令(ling)，或在复杂环境中，及(ji)时调(diao)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(wu)时减少延迟，使得机器人能够实时适应环境变化，提升效率。
从研发到量产
高盛表示，近年来，越来越多(duo)的企业(ye)进入了人形机器人领(ling)域，特别是在中国。
2024年，中国有(you)15家公司进入人形机器人行业(ye)，并推出了17个新(xin)的机器人原型(xing)，而2023年仅为10个。华(hua)为、比亚迪、宁德时代等(deng)科(ke)技、汽车、新(xin)能源行业(ye)的领(ling)先企业(ye)也纷纷宣布(bu)启动人形机器人研发项目(mu)。
更重要的是，与2023年相比，人形机器人技术的领(ling)先者（如Figure、Agility、Unitree、AGIBOT、Leju等(deng)）在2024年已经开始了工厂(chang)测试(shi)或初(chu)步商(shang)业(ye)化。
这些进展表明(ming)，人形机器人行业(ye)可能已经接近进入量产阶段。
此外，对(dui)于中国人形机器人厂(chang)商(shang)而言，DeepSeek-R1的发布(bu)为赶超海外同行铺平了道路。
在DeepSeek推出之(zhi)前，中国厂(chang)商(shang)必须基于OpenAI、Llama训(xun)练模型(xing)，而DeepSeek发布(bu)的高质量开源LLM，使用较低端的GPU和较低的成本，可能有(you)助于国内厂(chang)商(shang)在竞争中获得优(you)势。