人形机器人风潮席卷全球，国内机器人开启“打工生涯”
5 月 5 日，特斯拉擎天柱官方账号在社交媒体平台分享了一段演示视频，展示擎天柱机器人于特斯拉工厂中“打工”的情况。视频中，擎天柱在生产线上负责电池分拣，由佩戴 VR 眼镜和手套的操作人员远程操控，通过收集数据进行学习。有业内人士认为，这标志着擎天柱朝着“取代人类员工”又迈进一步。
值得注意的是，国内人形机器人也已开始“走入职场”。例如，号称“国内人形机器人第一股”的优必选，今年 2 月发布了工业版人形机器人 WALKER S。国内人形机器人在技术上也不断突破。上个月，北京人形机器人创新中心发布的全尺寸拟人奔跑机器人“天工”亮相北京，以每小时 6 公里的速度稳定奔跑。这也是全球首个纯电驱动的全尺寸拟人奔跑机器人。
特斯拉擎天柱性能提升，国内机器人“实训”
演示视频显示，擎天柱端到端神经网络正在接受电池分拣任务训练。在分拣过程中，擎天柱凭借腿部保持身体平衡，神经网络控制着整个上半身。擎天柱还可以通过视觉纠错，将放歪的电池重新拾起并正确放置。擎天柱在办公场所的“散步”速度也得到提升，与上一次演示相比提高了 30%。特斯拉 CEO 埃隆·马斯克透露，擎天柱的手部自由度将在今年晚些时候达到 22 个。
多家科技阜新押注人形机器人，国内机器人抢先布局
全球范围内，多家科技公司已将目光投向人形机器人赛道，并致力于将其应用于物流、仓储、零售和制造等行业，完成可能存在危险或重复性较强的任务。在擎天柱“进厂打工”之前，国内人形机器人已率先开启了“打工生涯”。总部位于深圳的优必选发布了 WALKER S 工业版人形机器人在蔚来汽车工厂进行“实训”的视频。在这段视频中，WALKER S 负责汽车门锁质检、安全带检测、车灯盖板质检，以及为新车贴标等任务。
人形机器人的热潮仍在全球持续。今年 3 月，OPENAI 和 FIGURE 合作推出了焦作型机器人 FIGURE 01，英伟达公布了人形机器人项目 GR00T。就在今年 4 月，波士顿动力宣布推出电动版的 ATLAS 人形机器人，它自 2013 年发布以来首次升级。
值得注意的是，同月，北京人形机器人创新中心发布了全尺寸人形机器人“天工”，它以每小时 6 公里的速度稳定奔跑，也是全球首个纯电驱动的拟人化全尺寸人形机器人。
人形机器人是否会成为下一个万亿蓝海？它们将如何进入我们的日常生活？高盛预测，在技术获得革命性突破的理想情况下，人形机器人在 2025 年至 2035 年的销售复合年均增长率可达 94%，2035 年的市场规模将达到 1540 亿美元。高盛认为，随着人形机器人的普及，制造业和老年人护理等行业的劳动力短缺问题将在很大程度上得到解决。
去年 11 月，工业和信息化部发布了《人形机器人创新发展指导意见》，提出要针对恶劣条件和危险场景下的作业需求，打造特种应用场景下高可靠人形机器人解决方案；聚焦 3C、汽车等制造业重点领域，打造人形机器人示范产线和工厂；拓展人形机器人在医疗、家政等民生领域的服务应用，推动人形机器人在农业、物流等重点行业落地应用。
《意见》规划到 2025 年，初步建立人形机器人创新体系；2027 年，综合实力达到世界先进水平，成为重要的经济增长新引擎。
《意见》强调，人形机器人融合了人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类的生产生活方式，重塑全球产业发展格局。当前，人形机器人技术加速演进，已成为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广阔。
中国工程院外籍院士、德国国家工程院院士张建伟认为，为了让机器人具有“灵魂”，让它们像人一样自主学习和即时决策，除了视觉和听觉，在具身智能（主动式感知）的拟人化实践中，处理和感知触觉信息也很重要。
赛迪研究院发布的《2024 中国人形机器人产业生态发展研究》数据显示，2023 年，人形机器人产业进入爆发期，既有业内资深企业乘势发展壮大甚至成功上市，也涌现出一批创新实力较强的初创企业，产业规模增长至 39.1 亿元，同比增长 85.7%。预计 2024 年和 2025 年，人形机器人产业将继续保持高速增长，2026 年中国人形机器人产业规模将突破 200 亿元。
尽管人形机器人的发展势头迅猛，它们距离开启日常生活仍有一定距离。
当下，具身智能仍面临着一些挑战，例如对动态环境的感知，以及使用自然语言进行人类交流。
张建伟认为，从非具身智能机器人到具身智能机器人的发展需要大量的科研投入。未来的研究方向是模拟人类处理问题的方法，将其转化为算法应用于机器人，从而让机器人能够在既定场景下自主规划和执行。
有了工厂里的类人形机器人，距离其成为“医疗护理”或“保姆”还有多远？广东省机器人协会专家委员会执行主任、华南理工大学软件学院原院长闵华清在接受采访时表示，从技术层面而言，人形机器人对外界环境的感知十分复杂，例如在行走时感知地面的受力大小，不同地面的软硬程度差异会让传感器的研发变得更为复杂。
闵华清指出，目前的研究已将自由度提升至 26 个，但人类的关节、骨骼多达两百余块。如果要完整仿真与运动相关的全部关节，其复杂程度将远超目前的各类服务机器人或工业机器人。
闵华清认为，大家所期待的人形机器人不仅是按照程序执行的机器，更应该具备类似人类的思维，能够与人直接交流互动，无障碍地沟通。
闵华清表示，早在二十年前就有设想，让一支由机器人组成的足球队与足球明星在世界杯友谊赛中对决。人形机器人的应用场景众多，但要实现设想还有许多问题需要解决，例如能源电池的重量、视觉问题等。
闵华清指出，随着深度学习理论和大模型的应用，实现这一目标的步伐必将加快。但具体需要多少年，目前还难以做出准确判断。
