人形机器人半马夺冠火出圈,多场景落地还需多久?

从蛇年春晚扭秧歌,再到竞赛马拉松,人形机器人的每次亮相都能迅速火出圈。4月19日,在全球首个人形机器人半程马拉松上, “天工Ultra”以2小时40分42秒的成绩冲线,夺得赛事桂冠,吸引了更多人对人形机器人产业的关注。尽管在比赛过程中,不少参赛机器人状况百出,但此次的赛场百态恰恰也是对人形机器人技术发展的一次全面检验。

(易欢)从蛇年春晚扭秧歌,再到竞赛马拉松,人形机器人的每次亮相都能迅速火出圈。4月19日,在全球首个人形机器人半程马拉松上, “天工Ultra”以2小时40分42秒的成绩冲线,夺得赛事桂冠,吸引了更多人对人形机器人产业的关注。尽管在比赛过程中,不少参赛机器人状况百出,但此次的赛场百态恰恰也是对人形机器人技术发展的一次全面检验。

实际上,2024年以来,在上下游产业链协同等多重因素推动下,人形机器人产业呈现出技术不断进步与创新、市场规模持续扩大、应用场景不断拓展、政策支持与资本投入加大,以及国际合作与交流加强等发展态势。有报告指出,2025年,人形机器人产业有望从“技术验证期”向“规模化商用期”快速过渡。

值得一提的是,从此次半马,不难看出人形机器人已经取得了阶段性成果,但在复杂的环境感知、决策规划以及人机协同交互等核心技术上,仍需取得更大突破。有专家指出,特别是在语义理解和意图识别方面,人形机器人距离人类水平还有很大差距,这也限制了人形机器人在更广泛场景中的应用。

技术迭代下的稳健奔跑

发令枪响,身高1.8米的“天工”一马当先。它凭借多次迭代后的出色设计,最高奔跑速度可达12公里/小时 ,最终以2小时40分42秒的成绩冲过终点,夺得冠军。为应对奔跑时双脚交替踏地产生的持续冲击,研发团队对“天工”进行了轻量化设计,并采用关节导热、风冷散热等技术,确保关节能支撑长时间奔跑。

从实际表现看,机器人在运动控制方面有了显著进步,能完成奔跑、转弯等复杂动作。但也暴露出诸多技术难点,如智能化水平不足,面对复杂路况和突发状况,机器人的决策和应对能力有限,缺乏自适应完成任务的泛化能力。

但这次全球首个人形机器人半马无论是从技术创新、产业生态构建、市场拓展与应用场景延伸、产业发展信息与人才培养上,都有重大意义,无疑也成为推动人形机器人产业进步的强大引擎。

据了解,目前北京、江苏、重庆、浙江等十多个省市已将具身智能、人形机器人纳入2025年政府工作报告,作为推动经济高质量发展和产业升级的重要方向。在产学研协同创新层面,国家地方共建人形机器人创新中心联合20余家头部企业,攻克了柔性关节、仿生皮肤等15项“卡脖子”技术。各个层面的良性推动,正在重构全球机器人产业版图。

各个场景应用需渐进落地

有报告指出,人形机器人作为“以人为中心”的通用载体,将是未来智能终端的核心入口。中国需以庞大内需市场为依托,加速技术短板突破与供应链自主化,同时通过场景落地抢占标准话语权,从而在人形机器人等具身智能领域实现从“局部领先”到“全面领跑”的升级。

这次人形机器人跑半马就是一次典型的突破案例。值得一提的是,在感慨机器人技术日渐强大的同时,我们也从这次比赛中发现了很多弊端有待进步,比如电池续航,现有电池技术难以满足长时间、高负荷运行需求;成本居高不下,具备实用功能、全尺寸的人形机器人整机产品价格普遍较高,限制了大规模应用。在软件方面,面向跨场景的高质量、大规模数据比较缺失;硬件方面,面向机器脑的专用算力芯片还需进一步研发和普及。

2024年底,在谈及人形机器人距离走入我们生活还有多远这一问题时,中国信息通信研究院副总工程师许志远曾坦言,工业制造、商业服务、家庭服务将是人形机器人落地三个主要的场景,并且呈现依次渐进落地的关系,1-3年内用于汽车制造、商超补货等封闭/半封闭场景的人形机器人将出现,而与我们共处同一环境,可帮助执行家务、助老等人形机器人产品落地可能在5年甚至10年以上。

究其原因,许志远表示,人形机器人在环境适应性、人机交互的自然性和接受度等方面更具有优势,是通用机器人追求的终极形态。但人形机器人不一定是完全仿照人来设计,因为现阶段人形并不一定是商业化落地的最优解,短期内市场上应该还是存在“主体人形”搭配“定制化组件”,例如腿部采用轮式底盘或轮腿组合,上肢采用机械臂,手部为三指灵巧手或夹爪、吸盘等。

目前,人形机器人仍然不够成熟。硬件方面,头部公司的人形机器人产品除手部以外,全身有50多个自由度,如果在复杂的环境中行走需要更强大的运动控制能力。机器人上肢要想实现精细化操作,则依赖高自由度的灵巧手,但手部触觉传感器、执行机构等关键部分仍存在问题。此外,电池续航、成本、端侧算力等也是机器人规模化应用的重要难题。

除硬件以外,软件其实是机器人落地的更大挑战。大模型的本质是数据驱动,只有基于庞大的数据量来训练,才能实现智能的涌现。而机器人大模型与这两年成熟的大语言模型不一样,语言模型的数据可以来自庞大的互联网,机器人还需要物理世界中高精度操作数据,这些数据是互联网没有的。只有解决了这些问题,机器人才能大规模走入我们的生活。

来源:飞象网
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