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文 / 郭静
来源 / 节点财经 ]article_adlist-->1973年，世界首款全尺寸人形机器人WABOT-1在早稻田大学诞生。受限于当时的技术，WABOT-1看起来十分简陋，走一步需要漫长的45秒。半个世纪后的今天，技术突破正带来天翻地覆的变化。
宇树科技机器人在春晚舞台上灵活转动手绢、小鹏汽车发布iron人形机器人，因动作过于逼真，以至于何小鹏和员工们不得不“直播生剖”自证清白...
据不完全统计，优必选、宇树科技、智元机器人等多家企业已相继披露了千台级订单。看到行业风口将至新老玩家正加速入局，字节跳动等大厂高调招募算法工程师，除了小鹏汽车，已经有特斯拉、广汽、小米、比亚迪等国内外二十余家车企通过自研或投资的方式布局人形机器人领域。
推动人形机器人赛道当下集中爆发的关键驱动力是什么？目前整个产业的真实技术成熟度和商业化落地究竟进展到了哪个阶段？为什么都要加码人形机器人？
]article_adlist-->为什么是人形机器人？
2025年上半年，几乎每一家人形机器人公司都在“秀肌肉”：打拳、跳舞、跑步、叠衣服、擦桌子…… 各种Demo轮番登场，成为大众眼中高科技的最新代名词。
在《节点财经》看来，这不仅仅是简单的博关注，背后是实打实的商业信号。多家公司陆续迈入“千台俱乐部”，这意味着，机器人不再只是实验室里的演示样机，而是开始进入真实的产业场景。
玩家们正涌入一个千亿级的“应许之地”。据首届中国人形机器人产业大会发布的报告预测，2024年中国人形机器人市场规模将达到27.6亿元，2030年有望成长为千亿元市场，2023-2025年复合增长率预计达85%，远超工业机器人与服务机器人。
这份热情的背后，是对解决真问题的迫切期待。
第一， 应对劳动力缺口。
对于面临严重老龄化问题的国家，人形机器人是填补劳动力缺口、提供养老陪护服务、维持社会正常运转的战略性解决方案。制造业、养老服务、特种作业等重点场景需求缺口超100万台，市场痛点亟待解决方案，催生大量新机遇。
第二，人形机器人是“具身智能”的载体。
当下，人工智能是全球各国竞争高地，一个共识是，未来人工智能的竞争将从“云端智能”走向“具身智能”，它解决了人工智能“最后一公里”的问题，将数字世界的智能无缝对接到物理世界的行动。智能必须理解物理定律、平衡、摩擦，并通过身体来执行任务，这比在虚拟世界中下围棋要复杂数个数量级。
第三，国家战略与安全。
从国家层面看，人形机器人在国防军事领域的应用空间无需赘述。布局该产业意味着可以成为技术标准和产业生态的定义者，享受巨大的早期红利和市场占有率，拥有牵引科技创新的强大抓手，在应对复杂国际环境方面占据主动。
布局慢，则可能陷入技术依赖和“以市场换技术”的被动局面；在全球高端制造竞争中被边缘化；在下一代科技革命中再次落后一个身位；在国家安全和社会治理上出现能力缺口。
]article_adlist-->从“PPT”到“落地”的三大难关
人形机器人的意义众所周知，可做起来没那么简单，在关键场合掉链子的事故可不少。
近日，在莫斯科的一场科技展示活动上，俄罗斯机器人公司 Idol 重磅推出了“首个AI驱动的人形机器人”—— Aldol。然而，万众期待的场面瞬间变成了“事故现场”，当 Aldol 抬起手、准备向观众挥手致意时，它突然失去平衡，向前一倒，重重摔在舞台上，外壳碎裂、零件四散。主办方只能赶紧冲上前用一块黑布将“事故现场”遮盖起来。
事后，Idol 官方还强调俄罗斯AI机器人正迈出重要一步。从官方的回应也能看出，这场“首秀”尴尬地揭示了现实，要让机器人像真人般顺畅运动，极其困难。 在《节点财经》看来，一个好的人形机器人符合“木桶理论”，其大脑、小脑和肢体三方面都不能有短板。
我们先来看大脑部分。
大脑主要基于多模态大模型，是纯粹的软件层，负责根据环境、任务和目标等信息，自主做出最优决策，以实现自主导航、任务执行、人机交互等功能。可能很多人会问大语言模型技术很发达了，是否对人形机器人的大脑有帮助，事实上机器人大模型和通用大模型并不相同，后者需要考虑与物理世界的实时交互，技术难度较大。
宇树科技王兴兴曾提到，当前具身智能的困境主要体现在高质量数据及模型算法层面。在数据层面，采集和质量问题比较突出，数据利用率也需提升；在模型层面，当前多模态数据的融合并不理想，模型与机器人的控制模态对齐也是难点。
比如，不同大语言模型可以使用互联网海量信息作为训练数据，机器人所用的具身智能模型没有现成数据可以使用，需要投入大量时间和资源进行机器人操作实践或仿真模拟，以收集视觉、触觉、力觉、运动轨迹以及机器人本体状态等多源异构数据。
据悉，真实场景数据采集成本约50万元/万小时，虚拟仿真数据复用率却<30%，每台新场景机器人仍需12—18个月重新训练，比工业机器人多出一倍时间，直接推高了小批量试产的技术风险溢价。数据少了，模型自然不好用。
其二，小脑层的软硬件耦合痛点。
人形机器人的大脑对物理世界进行感知与分析后，小脑要负责与现实世界的精准控制与交互，如肢体驱动、姿态平衡等。这部分主要由控制器、伺服驱动器、电机和传感器构成。
目前，来看算法与硬件的强耦合难度极高，Aldol摔倒就是因为软硬件的耦合不到位。
当然，不要高兴太早，虽然国产人形机器人很多可以表现得像个真人，但他们从能跑会跳到能在工厂里替代人工干活，两者之间有鸿沟。
据了解，工业场景要求精度≤0.02mm,但主流相机在动态遮挡下的感知误差>5cm，六维力传感器分辨率仅0.1N，只有工业标准的十分之一。能不能实现机器人养老还需要时间打磨。
最后，肢体，也就是人形机器人的“本体”。
肢体是指机器人的机械结构和实体硬件部分，是机器人实现各种功能的“物理底座”，主要涵盖机械结构、电子器件集成、装配设计、驱动、控制、能源等系统，协同赋予机器人仿人运动、感知环境、自主决策及持续运行的能力。
这部分难点主要在能耗和供应链上。
据了解，人形机器人动辄30—40个自由度，每个关节都需要输出大扭矩，对能耗需要很高。业内测算，一台50kg负载的机器人连续工作4小时，能耗高达2.3kWh，相当于一辆微型电动车跑20公里。
此外，虽然我国能造出人形机器人的企业不少，但核心零部件依然严重依赖进口。
从关键部件产能全球占比上，中国行星滚柱丝杠、谐波减速器合计仅19%，日本占60%，且扩产周期长达24—36个月，与需求爆发期错配。以2028年全球人形机器人需求10万台/年倒推，仅减速器一项就存在8万台的缺口，等于现有产能翻倍才能满足。原材料同样受制于人。轻量化用的碳纤维国内自给率30%，高端铺丝机被日、德实施出口管制；钛合金粉末90%依赖进口，价格随航空航天需求波动，导致机身减重方案迟迟降不了本。
"iPhone时刻"还是"虚火"一场?
人形机器人的软件能力决定了它的泛化能力，因此从软件自研实力上，我们可以对人形机器人厂商进行一个简单的划分。
技术实力强劲的企业能在核心算法或模型上基本实现自研，旨在提升软硬件的耦合能力，为人形机器人所使用，比如，小鹏、宇树科技、智元科技等。
目前绝大多数人形机器人本体初创企业在AI层面投入极少，因此选择依托科技大厂多模态通用大模型赋能，也就是本体自研+大模型合作的模式。优必选旗下walker S、开普勒旗下“先行者”系列接入百度文心一言大模型、星动纪元旗下“小星”系列接入阿里通义千问和智谱清言两家大模型等。
虽然行业刚从“实验室”走向“批量交付”，但“价格战”却已提前开打。
继宇树3.99万元起的人形机器人R1亮相后，作为北京机器人企业的代表，加速进化和松延动力也分别推出售价为2.99万元和9998元的产品。R1的发布掀起了机器人价格下探的开端，仅仅三个月，人形机器人的价格已经下降近四分之三。
马斯克曾表示，只有把成本压到2—3万美元，人形机器人才会迎来iPhone时刻,那么这波价格战真的能加速人形机器人的落地吗？
北京人形机器人创新中心负责人刘益彰曾表示，现在很多机器人企业在卷价格，已经接近底板，甚至亏本。机器人行业现阶段入局者多，未必是一件好事。当前人形机器人量产刚刚开始，机器人的工艺流程、测试标准和性能标准，甚至关键模组接口的标准还没有完全敲定。在这种情况下，卷价格的意义不大。
不少业内人士担忧价格战最终会导致恶性循环，因为当价格内卷逼近原材料，可能会导致创新成为很大的负担，更加没有机会再去拓展新的应用场景。
虽然有不少业内人士认为人形机器人的价值在于陪伴，但从这个角度看，长期隐忧也开始浮现。
当一个“人”形态的机器在你家中全天候收集数据时，隐私泄露的风险将如何管控？而机器人大规模替代低技术劳动力，又是否会对劳动力过剩的地区，造成新的社会失业问题？
在这场科技公司与初创企业混战的新局中，胜负的关键已不在于某一单项技术的突破，而是跨系统整合能力与资本耐力的综合较量。从资本逻辑看，人形机器人仍处于技术验证与商业模式探索阶段，企业的密集入局，更像是一场被资本预期推高的战略性提前下注。
不过，这场融合了AI、精密制造与资本的豪赌才刚刚开始。谁能率先越过技术、成本和市场的重重迷雾,谁才能真正迎来属于自己的"iPhone时刻"。
*题图由AI生成 ]article_adlist-->
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