在电影【机器人之梦】的开头，主角被电视广告上的「ARE YOU ALONE?」打动，购入了一款陪伴自己的人形机器人，他们一起玩游戏、听音乐、逛街吃饭，甚至擦出爱的火花……你是否想象过【机器人之梦】中与机器人相爱的场景发生在现实世界？
电影【机器人之梦】截图 图片来源：网络
2024年的人形机器人热，让人类的想象力又往现实靠近了一步。面对精彩纷呈的产品，不少人惊呼，2024年是人形机器人产业爆发的「元年」。
资本市场的反应也印证了这一点： 在投资人纷纷清仓英伟达的同时，人形机器人的融资却如火如荼。 据CIC灼识咨询的不完全统计，2024年以来，国内的人形机器人企业星动纪元、宇树科技、智源机器人、月泉仿生、加速进化、星尘智能、逐际动力等都获得融资，美国的人形机器人企业Figure AI、Physical Intelligence、Skild AI、The Bot Company、NEO等也纷纷受到投资人的青睐。CIC灼识咨询尝试梳理人形机器人的前世今生，与市场共同走近这一热门产业。
人形机器人不是今天才有，为何近两年热潮再起？这要从与之相关的人工智能大模型技术进步讲起。大模型技术的泛化性，使得产业界看到了人形机器人走向具身智能的希望。此前专用领域的机器人，如工业、扫地、除草等等领域的机器人已有所发展，但都不具备通用能力。由于现实世界的大多数设施按照人类的习惯来构建，人形的机器人最容易模仿人类形成多场景下的通用能力。 大模型的技术突破，为人形机器人的商业化和规模化应用打开了新的大门。
半个多世纪以来，人形机器人的发展从未间断，回顾世界范围内不同时期的代表性产品，有助于我们理解人形机器人的演进方向。技术路线上「通用-专用」，驱动系统上「液压-电气」，基本勾勒出了半个世纪以来人形机器人的发展路线。
第一波对人形机器人的关注，肇始于1972年早稻田大学研发的WABOT-1。早稻田大学官网信息显示，WABOT-1是世界上第一个全尺寸的人形机器人，由肢体控制系统、视觉系统和对话系统组成，能够使用日语与人交流，通过外部感受器、人工耳朵和眼睛以及人工嘴巴来测量物体的距离和方向，使用触觉传感器的手来抓取和搬运物体。WABOT-1设计的初衷是建立一个通用性的多功能机器人，囿于当时各方面的技术条件，在80年代迭代到WABOT-2时，早稻田大学的研究转向了对人形机器人专门功能的研究，技术路线从「通用」转向了「专用」。
WABOT-1（左）设计的初衷是为了达到通用性
WABOT-2（右）则被期待成为音乐方面的「专家」
图片来源：早稻田大学官网
在WABOT-2推出的同一时期，本田公司开始了对机器人双足行走的研究，几番迭代后，于2000年推出了明星人形机器人ASIMO。在技术不断完善的过程中，ASIMO机器人持续解锁跑步、踢球、搬运物体、上下楼梯等功能。但在2018年，本田终止了对ASIMO的继续研究。外界分析称，随着时间推移，对于人形机器人的研究成本越来越高，本田一直未找到ASIMO与公司主营业务的契合点。商业化前景不明朗的前提下，ASIMO更多地被视为技术展示而非实际应用的产品。
ASIMO正在端茶倒水 图片来源：本田官网
但是，ASIMO为本田后续的研发提供了大量技术积累。据官网信息，2021年9月，长期从事ASIMO等通用型人形机器人研究的本田，转向研究分身机器人（Avatar Robot），注重「脚的技术」、「手的技术」等单项功能的研究，希望首先通过它的某一项能力，尽快为社会提供价值。这一转变再次印证了人形机器人领域「通用-专用」的技术路线。
大洋彼岸的波士顿动力公司，于2013年推出了人形机器人领域的代表性产品Atlas，这款人形机器人具备比如奔跑、跳跃、后空翻和搬运等各种功能，其对各种环境的适应性和平衡性一直是同类机器人中的翘楚。然而，随着技术的不断进步和更新换代的需求，Atlas在2024年宣布停止开发。波士顿动力为Atlas发布的告别视频中，展示了其在遭受撞击时液压系统漏油的画面，这也似乎预示着Atlas被淘汰的真正原因。
Atlas遭遇碰撞时漏油的画面
图片来源：Farewell to HD Atlas视频截图
在液压系统版Atlas退役的第二天，粉丝们还沉浸在伤感中时，它又「复活」了，这一次的Atlas搭载着全新电动系统。
电动版Atlas「复活」
图片来源：All New Atlas视频截图
特斯拉的人形机器人Optimus、小米的「铁大」以及国内众多人形机器人厂商，大都选用了电驱动系统，随着波士顿动力的加入，这一驱动系统已经成为主流路线。
在新一轮的人形机器人热潮中，特斯拉本身在自动驾驶领域的软硬件积累，使得Optimus几乎代表了最先进的技术路线，引领着人形机器人的发展方向。目前Optimus已经「进厂打工」，综合市场上其他的人形机器人产品我们可以判断，当下人形机器人的技术方向仍旧在「专用」路线。随着软硬件技术的进步，人形机器人将更加智能化和自主化，能够理解复杂指令，适应不断变化的环境，并在没有人类直接干预的情况下执行复杂任务，即走向最终的「通用」目标：具身智能。
在2024年的世界人工智能大会上，人形机器人"十八金刚"赚足了眼球。这预示着人形机器人在人工智能的加持下向前迈了一大步，同时引发了市场对人形机器人大规模商用潜力的深入探讨。
2024年世界人工智能大会人形机器人「十八金刚」
图片来源：央视新闻
目前，人形机器人的高成本是其大规模商用面临的主要障碍。 制造人形机器人需要众多高精尖的硬件：高性能的伺服系统、减速器、传感器和控制器等核心零部件。这些硬件的成本占据了相当大的比例，且不受产业链中游机器人本体和系统集成商的直接控制。因此，目前市面上的人形机器人普遍价格昂贵，低则十余万，高则百万元以上。
价格因素还导致目前人形机器人应用场景集中在B端。根据国内相关上市公司披露的数据，学校及科研机构、物流等行业占据人形机器人产品营收的大头，消费级人形机器人市场刚刚崭露头角。特斯拉的Optimus目前的应用也是「进厂打工」，尚未进入普通消费者的生活。
从今年的世界人工智能大会来看，人形机器人在B端的应用仍在扩展，从最初的工业自动化领域逐步渗透到教育、服务业等多个领域，一些C端家用的机器人也已经出现。可以说， 谁先解决了成本和价格问题，就占领了机器人大规模商用的先机。
技术创新是推动人形机器人发展的关键。人工智能技术，尤其是大模型技术，正在提升人形机器人的智能水平。人形机器人走向具身智能，决策时要调用视觉、听觉和触觉等多重感官。这就意味着， 人形机器人不仅要拥有感知和认知能力，还要有与物理世界交互的能力，以便达到决策后的精确执行。
当前，大模型技术在信息处理领域取得了显著进展，但在人形机器人的认知能力、环境模拟和适应现实物理环境方面，其潜力尚未得到充分挖掘，这些能力对于实现人形机器人的具身智能至关重要。
此外， 大模型的训练方法目前主要依赖于大量结构化数据集，现实物理世界中却存在大量的非结构化数据。 有实验就发现，在充满非结构化数据的物理环境中，同样一件物品换一个摆放的位置，人形机器人就有可能无法完成指定任务。可以说，单纯结构化数据的训练限制了人形机器人的自主学习能力，使得其当前的迁移和反思能力不尽人意。理想的具身智能系统应能够从经验中学习，通过与环境的交互不断优化其行为和决策过程。
因此我们可以看到， 工业和信息化部发布的【人形机器人创新指导意见】强调了以人工智能技术突破为引领的重要性。该指导意见提出了在人形机器人的"大脑"、"小脑"、"肢体"等关键技术领域取得突破的目标，并鼓励构建完善的技术创新体系，支持产学研用联合体，探索跨学科、跨领域的创新模式。 所谓「大脑」，即是人形机器人的环境感知、行为控制、人机交互能力，「小脑」为运动控制算法库，网络控制系统架构等技术。「肢体」即为目前占据大部分成本的关键核心零部件。
在人形机器人未来的发展路线上，仍存在着诸如人形机器人是否必须是人形，人形机器人到底是否需要通用智能，以及究竟是软件适配硬件还是硬件适配软件等等争论。如果说，大模型的热潮带动了市场对人形机器人的未来憧憬，那么人形机器人的软硬件交叉性，决定了憧憬变为现实的使命，需要多个学科和产业合力完成。走向科幻情节中的人机共生时代，还有很长一段路要走， 这条路上虽荆棘丛生，但同样商机无限。
