当AI遇上人形机器人,产业化元年正式开启.pdfVIP

7676专题策划

WHENAIENCOUNTERSHUMANOID

ROBOTS,THEFIRSTYEAROF

INDUSTRIALIZATIONOFFICIALLY

BEGINS?

当AI遇上人形机器人，产业化元年

正式开启？

文/刘旷编辑/高琪

回望2023年，人形机器人赛道好不热闹，受政策支持、AI技术

突破以及投资热潮等利好因素共同影响，众多玩家纷纷入局加码发力。

在整个赛道持续爆炒之下，行业也迅速站上了产业风口。其实，从很

多方面来看，机器人行业站上风口并非偶然，而是多年来行业内外各

种技术成熟带来的必然结果。

THEMATICPLANNING77

人形机器人迎来AI产业东风

早在1973年，日本早稻田大学加藤一郎就带领团队研发出了世界第

一台真人大小的人形智能机器人——WABOT-1。然而，到今天为止半个

世纪过去了，人形机器人的商业化依然遥遥无期，究其根本，成本、性能

这些仍是最基本的核心阻力。

具体来看，机器人由运动模块、传感模块以及人工智能模块这三个关

键技术模块组成。对于一般的传统机器人来说，只需要其中一种技术往往

就已经具备使用价值。例如，工业机器人主要侧重于运动控制技术，扫地

机器人则侧重于导航传感技术。相比之下，人形机器人的通用性要求则更

高，其在应用上超越了以往机器人仅仅适用于特定场景的局限，而被更多

应用于其他场景之中。如此一来，其技术的复杂性就开始指数级倍增，其

不仅需要强大的数据建模，还要对语言和指令有强大的理解力。

AI大模型的突破，让这些从前看似不可能解决的问题，逐渐有了全

新的解法。大模型从之前的Transformer再到GPT-4，随着模型的参数

量不断呈现指数级跃迁，大模型也从之前的文本，逐渐走到语音、视觉等

多模态融合的通用AI方向发展，这也让人形机器人与语音、视觉、决策

以及控制等融合起来，使提升人形机器人的能力值成为可能。

其实放在整个行业来看，这只是AI助力机器人行业核心技术加快突

破的一个方面，其更多体现在AI助力机器人具形化。首先，通过强调AI

的泛化能力，基于对人类动作的模仿，使人形机器人具备自主决策、自主

学习升级的能力，以提升任务的完整性和连贯性。其次，末端执行能力强

调灵巧机器手的操作精度，在中央分析器“大脑”的运算决策下，人形机

器人的动作输出应精准、降低失误率，提升任务完成的正确性和准确性。

最后，基于感知的运动控制能力强调底盘的全地形移动能力，类似自动驾

驶，人形机器人应基于对周围环境的感知实现，对自身的运动控制，增强

全移动操作能力，提升任务完成的时效性。总之，借助AI技术，传统困

扰人形机器人发展的诸多困难，逐一得到破解。

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新问题接踵而至

从行业来看，底层技术的高速进化，让外界开始重新审视这个陌生

又熟悉的赛道。但就人形机器人的真正产业化进程来看，其距离真正进

入千家万户还有一段路要走。

首先，是对人形机器人智能化起至关重要的数据，仍存在局限。

ChatGPT之所以能够在短时间内快速迭代，是因为互联网上已经沉淀了

大量公域的数据，可供其直接抓取使用，而人形机器人则不然。现实中

的机器人保有量本就很少，可用于收集数据的机器人更少，这样人形机

器人的数据采集，自然就成了问题。特别是考虑到各个机器人厂商之间

为了保护自家数据，互设壁垒、自建围墙，这种各自为战的状态，无疑

又加大了数据获取的难度，进而影响到各家机器人的迭代。事实上，目

前汇集全球34个机器人实验室的60多个现有数据集，就包含从22种