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科技日報記者 付麗麗 策劃 劉恕 李坤
“加油、加油，這個‘小個子’跑得真好，步伐最穩健。”當看到機器人靈活地跑過彎道，路邊觀眾禁不住大喊。4月19日，北京亦莊，人類馬拉松運動員與人形機器人“跑者”站在同一起跑線。
早上7點半，全球首個人形機器人半程馬拉松開賽，第一個出場的“天工”機器人威猛高大，是個1米8的大個頭。“旋風小子”“小頑童”則小巧靈活，步幅穩定，甚至還穿著運動鞋，跑起來就像小朋友。
“盡管有的機器人需要攙扶，有的步履蹣跚甚至摔倒，但如此近距離接觸、感受以往在科幻大片中看到的場景，還是特別震撼。”特意帶孩子來看比賽的小唐告訴科技日報記者。
對人類來講，跑上馬拉松賽道并非難事；對人形機器人來講，走向真實開放的場景，卻是科技和產業的一大步。
《2025人形機器人與具身智能產業研究報告》提出，2025年，人形機器人產業有望從“技術驗證期”向“規模化商用期”快速過渡，全球具身智能市場規模預計達195.25億元。
杭州宇樹科技有限公司CEO王興興認為，今年人形機器人數量會顯著增加，預計兩年內，可以在一些基礎服務業或工業應用中推廣。隨著技術不斷成熟與成本逐步降低，人形機器人走進千家萬戶的腳步會越來越快。當前，人形機器人處于怎樣的發展階段，距離真正商業化之路還有多遠？
突然爆火的背后
自從在央視春晚舞臺轉手絹以來，人形機器人屢屢出圈，賺足了眼球。
在資本市場，其也正成為新的“風口”。僅2024年上半年，全球人形機器人領域融資額突破50億美元，相當于過去五年的總和。
“人形機器人突然爆火的背后，是具身智能的突破。”樂聚（深圳）機器人技術有限公司董事長冷曉琨說。
冷曉琨解釋，具身智能是指將人工智能融入機器人等物理實體，賦予它們像人一樣感知、學習及與環境動態交互的能力。1950年提出的這一概念，強調的是智能體通過身體與環境的互動產生智能行為。
業界普遍認為，具身智能主要由“大腦”“小腦”“本體”三部分構成。“大腦”即AI大模型，可提高機器人的語言交互、環境感知、任務決策等關鍵能力，幫助機器人與人類進行對話交互并做出決策；“小腦”則是運動控制算法，控制機器人的運動、身體感知與平衡。“人形機器人無疑是大模型進入物理世界最合適的載體。”冷曉琨說。
在人形機器人發展史上，有三個里程碑事件不可繞過：1973年，世界第一個人形機器人在日本早稻田大學誕生，首次實現了雙足行走，盡管動作機械僵硬；2000年，本田發布人形機器人ASIMO第一代機型，行走更加自然；2013年，美國波士頓動力公司研發的雙足機器人Atlas亮相，平衡性大大增強，不但會跑，而且摔倒后可以站起來。
北京理工大學教授、北京理工華匯智能科技有限公司董事長張偉民表示，長期以來，機器人開發以編程為基礎，2022年AI大模型問世，強大的學習能力推動人形機器人快速發展。
我國人形機器人的探索起步于20世紀80年代末，國內企業大多采用“整機集成、關鍵零部件自研”路線，加速推進整機產品迭代。
“目前，國內人形機器人產品具備較為穩定的行走、跑跳、站起等基本功能，在技術方面與國外比肩。”張偉民說，這些動作的實現主要得益于“小腦”的進步。基本的運動控制算法解決以后，人形機器人穩定平衡能力顯著提升，結合大模型在場景中的訓練學習，其行動愈發自如。
此次馬拉松比賽中，“天工”以2小時40分鐘成功完賽，摘取桂冠。“對機器人來講，跑馬拉松時地面可能凹凸不平，還會有轉彎、斜坡，在重心偏離時，能夠保持身體平衡都很難。”北京人形機器人創新中心品牌公關負責人魏嘉星介紹，為準備此次比賽，團隊在具身智能大、小腦和本體等多個層面優化。
在機器人本體方面，該中心基于天工Ultra平臺，對結構進行優化，尋找重量與剛度之間的平衡點，減少跑步過程中地面對腿和腳的沖擊，提高長時間奔跑的穩定性。
為提高運動速度，研發團隊在仿真環境中不斷訓練“天工”，探索關節力矩和轉速的峰值邊界。同時，還提升了關節導熱和風冷散熱技術，使機器人可以保持21公里長時間跑步。“這在以前都是不可想象的。”魏嘉星說。
從跳舞、前空翻，到登臺階、雪地奔跑，人形機器人技能進階之快讓人眼花繚亂。魏嘉星表示，眾多動作中，登臺階較難實現。實驗階段，人形機器人上下臺階時，大多需要提前掃描樓梯建立三維模型，再根據預設程序邁出固定步幅。
“這種‘照著圖紙走鋼絲’的方式，面對真實場景下無法預知的地形，就像讓蒙眼登山者復刻昨天的腳步，一旦臺階尺寸變化或定位偏移，極易踏空失衡。”魏嘉星說。
此前，“天工”機器人成功連續攀爬100多級臺階，取得重要技術突破。“在不久的將來，這些人形機器人甚至能在山地、雪地、廢墟等極端環境下開展救援等各種作業，為具身智能應用的普及奠定基礎。”魏嘉星說。
找準應用場景是關鍵
屈膝、下蹲、從托盤上穩穩搬起物料箱放在拖車上，然后轉身，繼續搬運……如今，人形機器人進廠“打工”，在汽車制造、電子制造等多個工業領域“上崗”。
“我們不只是要做一臺能跑會跳的人形機器人，而是要真正推動其賦能千行百業。”在冷曉琨看來，讓機器人服務人、服務產業，才是最根本的目的。
冷曉琨分析，人形機器人產業化推進要經歷三個重要階段，依次是面向科研機構和展廳場景、工業場景、家用場景。
相比其他領域，工業場景對人形機器人需求更為迫切。它被視為最有潛力的工業助手。與傳統工業機器人相比，人形機器人在靈活性和適應性上具有顯著優勢，如在電池組裝環節，可輕松完成高精度操作，減少人工參與。
“但在精細操作和復雜長鏈任務上，機器人的工作效率約為熟練工人的70%，人形機器人仍需突破關鍵技術。”冷曉琨說，機器人還干不了像打螺絲等高級技工承擔的復雜工作，而只能干一些像搬運、組裝、焊接之類繁重、重復性強的粗活。
中泰證券發布的報告顯示，目前人形機器人已在商場接待、柔性制造等多領域開展試驗性應用。長期來看，僅我國汽車制造業就有約34萬臺人形機器人的潛在需求。
“國家戰略層面的重視，也為引領我國人形機器人產業加速發展注入了強勁動力。”張偉民說，2023年11月，工信部出臺《人形機器人創新發展指導意見》將人形機器人發展提升到了和計算機、智能手機、新能源汽車同等地位。
今年兩會，“具身智能”首次寫入政府工作報告。各地紛紛布局，產業鏈、上下游齊發力，技術迭代加速，加快推動場景落地。
然而，冷曉琨表示，人形機器人在工業場景中的應用，還處于小規模試驗階段。目前，只有少部分先進工廠開始探索在某些工作流程中使用，要實現大規模替代人工還為時尚早。
“成本較高成為其產業化應用的掣肘。”中國科學技術發展戰略研究院研究員陳志在調研中發現，國產人形機器人成本每臺約70萬元。除了高昂的整機成本，核心零部件缺乏統一技術標準、定制化場景牽引不足等也阻礙了人形機器人產業化應用。
大模型算法決定人形機器人的智能化水平和運動能力，當前人形機器人發展面臨的最大瓶頸仍是“大腦”。陳志表示，“大腦”是否聰明面臨的最大問題是數據，國內用于訓練大模型算法的高質量數據集匱乏，在數據收集效率和仿真技術等方面與國外差距明顯。“數據是機器人的原料，沒有數據，機器人何談智能。”
“我國人形機器人發展仍處于起步階段。”冷曉琨將當前的人形機器人市場比作2018年前后的新能源汽車，無論是社會接受度、產業鏈成熟度還是出貨量都很相似。但隨著成本下探與生態完善，產業有望復制新能源汽車發展路徑，成為中國經濟新增長極。
走進家庭路還很長
在某企業展廳，一臺人形機器人正為老人按摩肩頸。它還能幫孩童輔導作業，空閑時間還可以疊衣服、打掃衛生……人形機器人越來越嫻熟的技能，讓人們對它走入日常生活充滿期待。
“消費者比較樂于見到人形機器人大規模走進家庭，但它真正落地還有很長的路要走。”中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心人工智能研究室主任鐘新龍說。
鐘新龍表示，家庭環境涵蓋更多的碎片化場景，復雜性超乎想象。如需同時處理寵物、飄動的窗簾、滾動的玩具等多個移動物體，還要持續學習家庭成員習慣、理解“把藥放在媽媽看得見的地方”這類模糊指令等，難度很大。
中國科學院最新測試顯示，當前市面上的主流機型在模擬家庭環境中的任務完成率僅達58.3%，較工廠場景下降37個百分點。“當機器人不太聰明時，只能在工廠做一些相對簡單的工作，但具身智能更深層的意義是讓機器人從‘專才’走向‘通才’，從在特定環境下完成單一任務，到能在開放環境中執行復雜任務。”鐘新龍說。
靈巧手是人形機器人“皇冠上的明珠”。家庭場景中很多動作，如握筷子、拿雞蛋等都需要它足夠靈活才能實現。人手可實現21個自由度，33種常用抓取動作。一只靈巧手由12個電機、6個驅動板、23個傳感器、741個零件以及200多個線束組成，目前最多只能實現19個自由度。
“讓靈巧手像人手一樣太難了。”浙江靈巧智能科技有限公司CEO周晨表示，機器人靈巧手復雜程度遠超其他部件，在更小的體積內實現更多的自由度并非易事。在軟件算法上，多指協同操作時，需動態規劃各關節力矩以避免自碰撞，并適應不同物體的形狀與重量。這對計算資源的實時性要求極高。“這也是為什么人覺得握筷子如此簡單，而機器人卻很難實現。”周晨解釋說。
鐘新龍感慨，機器人的終極目標和最大價值之一就是像人一樣“用手”干活。如果人形機器人能用靈巧手執行家務、照護老人，人類就可以真的“躺平”了。
也有專家表示，為了更好地與人類協作或服務人類，人形機器人需要具備自然、流暢的人機交互能力。在家庭服務場景下，目前人形機器人的智能化水平還難以兼顧全部場景，可先以人機協作模式，從簡單的掃地、收拾桌面等入手，逐步過渡到更復雜的家務操作。
冷曉琨的判斷是：“人形機器人3到5年能實用化，真正在家庭場景廣泛使用至少還需要10年。”他說，人形機器人走進家庭不光靠技術，安全、倫理問題、市場準入這些坎兒都得過，建議國家相關部門適時出臺相應的政策支持、標準規范以及監管措施等。
