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人形機器人要 "上崗" 了? 還得邁過三道坎


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不久前在北京落幕的2025世界人形機器人運動會,曾掀起一場科技熱潮。16國280支隊伍攜500余台人形機器人同場競技,26個賽項、487場比拼中,人形機器人秀出歌舞走秀、跑步跳操、酒店迎賓、醫藥分揀等多項技能。其亮眼表現引發社會各界聚焦追問:這些人形機器人到底什麼時候能真正上崗?距離產業化應用還要多久?


記者采訪發現,人形機器人的產業化進程,需在技術、成本、場景這三個關鍵要素中尋找交叉平衡點:技術突破驅動硬件成本下探,進而拓展應用場景邊界,而真實場景中獲取的優質數據又能反哺技術迭代,形成正向循環。業內預測,今年底至明年初,個別垂類場景將迎來機器人“上崗”實景。但大規模產業化仍需跨越“三道門檻”:運動控制等技術可靠性待提升、硬件與算力開發成本居高不下、剛需場景閉環尚未形成。

門檻一:核心技術可靠性待突破


從“機械木偶”到“仿生行者”,需海量數據與持續訓練

從“機械木偶”到“仿生行者”,人形機器人正經歷從基礎運動到復雜作業的跨越。短短三年,其功能已從能簡單裝配、行走,進化到跑、跳、下腰,甚至能完成撿零件、盤庫房、打螺絲等高難度任務。然而,運動控制等核心技術仍未成熟,成為產業化的最大阻礙。



“相比AI大模型,具身智能產業演進沒有那麼快,追問產業化落地為時尚早。”數字華夏聯合創始人戴鵬直言,運動控制、續航能力及通信穩定性等關鍵技術,其可靠性與安全性仍需結合實際場景訓練提升。

今年5月,全球首個《人形機器人智能化分級標准》發布,構建“四維五級”評價模型。其中,“四維”指感知認知、決策學習、執行表現和協作交互四大核心能力維度;“五級”則對應L1至L5五個智能化等級,等級越高,智能化水平越強。

天創機器人董事長劉爽表示,目前業內多數企業仍處於L1—L2階段,少數研發實力強大的頭部企業基於通用AI技術支持,有條件地探索L2到L3的進化。


“人形機器人發展目標高遠,但產業技術和場景應用需要時間打磨推進。”魔法原子創始人吳長征直言,在工業場景作業,人形機器人的成熟度和穩定性已經有極大提升,但成功率未達100%,“頭部企業正搶時間解決這個問題,預估至少需百萬級數據喂養。”

“容錯是非常重要的。”優理奇創始人楊豐瑜表示,具身智能是基於大規模、多模態的模型制造出來的,弱點是系統抵抗故障和幹擾的能力不夠強。在多樣性遠程控制的環境裡,機器人的成功率不可能百分之百,大眾需要包容錯誤的發生。“非結構化環境需遠程操控閉環,如同自動駕駛的安全員。”

智元機器人合伙人姚卯青表示,要在行業有效落地,核心在於構建“本體—數據—模型—場景”相互驅動的飛輪迭代邏輯:優質本體產生高質量數據,海量高質量數據支撐算法持續突破,算法結合場景試錯後,又為本體優化、數據采集方向、算法迭代提供新指引。


可以預見的是,今年年底到明年,部分垂類場景中,頭部企業運動控制可靠性能達到工業基准線,但感知泛化性決定了機器人“舉一反三”的能力,這一關鍵技術仍需3—5年攻堅。

門檻二:硬件與算力開發成本較高

國產供應鏈吹響降本“沖鋒號”,量產拐點仍需突破

“三年前行業論證人形,當時在座22家企業,絕大多數人都沒有想到,今天人形機器人成為這樣繁榮的產業。”國家地方共建人形機器人創新中心首席科學家江磊列舉多項數據,目前僅整機平台已超160家;至2025年7月融資金額超240億元,已超去年全年融資額,市場熱度仍在攀升,“幾乎所有人都已經確信,人形機器人會成未來產業。”

據了解,主打通用市場的優理奇推出了一款人形機器人,面向服務場景,達到L1智能水平,定價16.8萬元。“我們把定價控制在20萬元以內,相比開模,目前硬件成本下降了40%。”楊豐瑜表示,算法模型的開發成本將逐步攤銷在整機產品中。
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