在科技浪潮的推動下，人形機器人正從實驗室走向現(xiàn)實應用，成為衡量一個國家科技實力與產(chǎn)業(yè)競爭力的重要標志。M2 Consulting（覓途咨詢）最新發(fā)布的《2024全球人形機器人企業(yè)畫像與能力評估》報告，全景式呈現(xiàn)了這一新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、技術路徑與未來趨勢，為我們揭開了人形機器人產(chǎn)業(yè)的神秘面紗。
從定義來看，人形機器人并非簡單的“機器仿人”，而是集“新質(zhì)生產(chǎn)力”與“復雜環(huán)境作業(yè)能力”于一體的智能系統(tǒng)。其核心由“大腦”“小腦”“軀干”構成：“大腦”負責任務分解決策與動作生成，依托多模態(tài)大模型實現(xiàn)感知與交互；“小腦”聚焦運動控制，涵蓋軌跡規(guī)劃、反饋調(diào)節(jié)等精細操作；“軀干”則是物理執(zhí)行載體，集成傳感器、電機、減速機等關鍵硬件，三者協(xié)同實現(xiàn)“在各類環(huán)境下完成各類任務”的核心目標。
回溯產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程，人形機器人已走過半個多世紀的演進之路。1972年日本早稻田大學研發(fā)的WABOT-1作為全球首款擬人步行機，標志著產(chǎn)業(yè)萌芽；1987-2021年，隨著硬件技術完善與基礎感知能力突破，機器人逐步具備肢體靈活性與簡單任務執(zhí)行能力，能力畫像升級至“控制2.0+感知1.0”；2022年成為產(chǎn)業(yè)關鍵轉折點，以Tesla為代表的企業(yè)推動AI技術（尤其是計算機視覺、深度學習）實現(xiàn)跨越式突破，具身智能概念落地，人形機器人進入“控制3.0+感知2.0”階段，可完成復雜動作與多模態(tài)識別；未來，隨著大模型深度賦能，產(chǎn)業(yè)將向“自主、通用、全能”邁進，實現(xiàn)全模態(tài)感知與復雜任務鏈自主拆解。
必一運動
全球產(chǎn)業(yè)生態(tài)呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域特色與企業(yè)分化。從地域分布看，亞洲以53%的企業(yè)占比成為核心集聚區(qū)，中國、日本是主要力量；北美（21%）憑借技術創(chuàng)新領先，歐洲（20%）側重精密制造，形成“三足鼎立”格局。不同國家的發(fā)展路徑各有側重：美國以技術創(chuàng)新與市場化應用為核心，Boston Dynamics的Atlas能完成后空翻、跑跳旋轉等高危動作，Tesla的Optimus聚焦工業(yè)場景降本，Agility Robotics的Digit已進入亞馬遜物流倉庫測試；日本緊扣老齡化社會需求，SoftBank的Pepper機器人廣泛應用于老年護理與情感陪伴，Honda的Asimo在家庭輔助領域積累深厚；韓國主攻教育娛樂與多模態(tài)交互，KAIST的Hubo機器人支持動態(tài)環(huán)境自主導航，Robotis的OP3開源硬件成為教育領域標桿；中國則依托供應鏈優(yōu)勢與政策支持，形成“多點開花”格局，在工業(yè)、商業(yè)服務、醫(yī)療等場景快速推進，優(yōu)必選、宇樹科技、小米等企業(yè)相繼推出Walker S、G1、CyberOne等產(chǎn)品，且2023年核心零部件國產(chǎn)滲透率已達47%，成為全球供應鏈樞紐。
企業(yè)類型的差異也塑造了多樣化的技術路線。汽車制造企業(yè)依托智能駕駛技術積累，Tesla將FSD系統(tǒng)與車輛設計經(jīng)驗融入Optimus，計劃2024年少量試產(chǎn)、2025年大規(guī)模量產(chǎn)；機器人行業(yè)企業(yè)擅長機械結構與運動控制，宇樹科技的G1機器人跑跳速度達7km/h，負載能力領先；高校孵化企業(yè)憑借科研優(yōu)勢突破關鍵技術，星動紀元由清華大學團隊創(chuàng)立，自研高扭矩密度關節(jié)模塊；互聯(lián)網(wǎng)背景企業(yè)聚焦AI算法，F(xiàn)igure AI獲OpenAI領投，1X的EVE機器人已在醫(yī)院開展巡邏測試，通過視覺、觸覺數(shù)據(jù)訓練提升環(huán)境交互能力。
在產(chǎn)品與場景層面，人形機器人正經(jīng)歷從“單一任務”到“復雜任務鏈”的演進。當前主流產(chǎn)品已具備基元級（物理參數(shù)達標）與技能級（基礎動作執(zhí)行）能力，部分領先產(chǎn)品如Tesla Optimus可完成電芯精準裝配，銀河通用GALBOT G1能識別透明玻璃物品并完成零售揀選。應用場景從標準化向非標準化拓展：工業(yè)生產(chǎn)是當前最成熟領域，覆蓋汽車底盤裝配、3C產(chǎn)品質(zhì)檢等；倉儲物流場景中，機器人移動速度可達1.9m/s，Digit的續(xù)航時長已達16小時；家庭服務與特種應用仍處探索期，但光華一號、CL-1等產(chǎn)品已在居家陪伴、災害救援中開展試驗，預計2025-2030年將實現(xiàn)“多任務+專業(yè)處理”突破，2030年后邁入“復雜交互+全能應用”階段。
不過，產(chǎn)業(yè)落地仍面臨兩大核心挑戰(zhàn)。一是高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難，機器人任務泛化需海量訓練數(shù)據(jù)，10億級數(shù)據(jù)集的抓取成功率可達85%以上，但真實數(shù)據(jù)采集成本高、效率低，合成數(shù)據(jù)與現(xiàn)實場景存在偏差，且小腦模型能力不足導致動態(tài)控制精度受限；二是成本控制壓力大，以Tesla Optimus為例，六維力傳感器、行星滾柱絲杠、無框力矩電機等核心部件成本占比超50%，且零部件多為定制化開發(fā)，組裝工藝繁瑣，規(guī)模化生產(chǎn)前成本居高不下。
盡管挑戰(zhàn)重重，人形機器人產(chǎn)業(yè)的未來仍值得期待。隨著大模型技術與硬件工藝的持續(xù)迭代，以及政策支持與資本投入的加大，人形機器人有望在未來5-10年實現(xiàn)“從展品到產(chǎn)品”的跨越，成為推動制造業(yè)升級、服務業(yè)創(chuàng)新、改善民生福祉的重要力量。對于普通大眾而言，或許在不久的將來，人形機器人會像智能手機一樣，走進工廠車間、商場超市，甚至家庭生活，重塑我們的生產(chǎn)與生活方式。
