如果將大模型視為“有趣的靈魂”，“具身智能”賦能的人形機器人則有了“好看的皮囊”，已在多個領域成為人類的有力助手。
重新定義機器人
作為連接虛擬空間和現實空間的橋梁，“具身智能”是指將AI融入機器人等物理實體，賦予它們像人一樣感知、學習和與環境動態交互的能力。
“具身智能”一詞本身具有濃厚的技術哲學色彩。1945年，法國哲學家莫里斯·梅洛-蓬蒂提出“具身性”概念，認為人類需通過身體與周圍環境進行互動和感知，進而理解世界。1950年，被稱為“AI之父”的英國計算機科學家圖靈在論文《計算機器與智能》中首次提出“具身智能”這一概念。
事實上，智能化水平相對較低的工業機器人（機械臂）早已在制造業廣泛應用，帶來質效提升。但傳統工業機器人是“固定程序+機械臂”的組合，而“具身智能”賦能的機器人則是“多模態感知+大腦決策”的迭代。
清華大學交叉信息研究院助理教授許華哲認為，未來機器人將呈現多姿多彩的形態：雙足、四足、輪式，機械狗、智能無人機甚至機械小蜜蜂，但人形機器人對人類社會適配性最佳，將成為最能夠幫助人類的機器人。
人形機器人可解決生產線“最后一公里”的問題。很多個性化、定制化的產品無法靠流水線統一組裝，這就需要具有泛化能力的人形機器人來“幫忙”，把批量生產的零部件按客戶的定制需求組裝成產品。在家庭服務、公共服務等更復雜多變的場景中，人形機器人也更具優勢，可適應不同的環境和需求完成多種任務。
三大難點待突破
人形機器人研發始于對人類的學習與模仿，其研發難點也可以比照人類的大腦、小腦和本體來理解。“大腦”主要是機器人負責自主學習、規劃和決策的中樞；“小腦”負責運動控制，包括從行走到跑跳，以及從簡單抓取到復雜的手部動作等；而“本體”部分則包括軀干四肢結構和靈巧手設計。
優必選科技副總裁、研究院院長焦繼超告訴記者，目前這三大領域都有較多技術難點有待突破：“大腦”方面，云邊端一體計算架構、多模態感知與環境建模等是近年技術焦點，“仿人最大難點在于對人腦的模仿，現有科學理論對人腦的研究遠遠不足”；“小腦”方面，人機交互能力、復雜地形通過、全身協同精細作業等是重要方向；“本體”方面，剛柔耦合仿生傳動機構、高緊湊機器人四肢結構與靈巧手設計等關鍵技術，是人形機器人靈活運動所需的重要硬件基礎。
大模型的出現讓機器人“大腦”顯著“進化”，大大提升了機器人的通用性和泛化性，有望降低人形機器人開發成本，加速其走入千家萬戶。
據優理奇機器人科技公司創始人兼首席執行官楊豐瑜介紹，現在業界主要使用預訓練大模型對機器人進行預訓練，讓其具備更強學習能力；大模型可將特定任務的學習遷移到機器人任務上，提高其適應能力；另外還可利用大模型的多模態處理能力，結合視覺、聽覺、觸覺等各種輸入，提升機器人對復雜場景的理解。
中國起跑不落后
環顧全球，人形機器人已進入產業化落地初期階段，在工業制造、商用服務和家庭陪伴領域開始“試水”。無論是技術突破、落地進展還是融資規模，人形機器人研發競賽基本以中美為主導。
優必選人形機器人Walker今年聚焦汽車、消費電子等制造業重點領域，已進入多家車廠實訓；宇樹科技的機器人實現了完全仿人的自然行走；優理奇機器人正在醞釀“進家”計劃；波士頓動力的新版Atlas機器人實現了在工廠中不同儲物柜之間靈活搬動零件；特斯拉人形機器人“擎天柱”計劃2025年開始量產……
焦繼超說：“如果把人形機器人行業比喻成一場馬拉松，中國和歐美國家，目前幾乎都處在前面1000米的起跑階段。”
楊豐瑜持同樣觀點，大模型研發能力、感知技術的領先使美國企業在機器人決策系統和復雜任務處理方面具有更強競爭力。而中國的優勢更多體現在工業機器人領域，特別是在制造業中的應用較為成熟。在人形機器人技術專利方面，中國也已走在前列。
雖然機器人“大腦”的核心算法和高端芯片仍存在挑戰，但中國機器人行業擁有豐富的應用場景和龐大的潛在用戶人口，數據是最大競爭優勢之一。
如何在真實世界場景中采集大量數據，并將數據統籌流通和供給人形機器人行業是關鍵。許華哲介紹說，真實世界的數據一般都靠各家機器人公司自己采集。北京人形機器人創新中心有限公司正計劃打造一個開源數據集供學界和業界使用。未來，高質量的共享數據集將大大助力行業發展。
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