人類對人形機器人的想象由來已久。

西周時期，周穆王西巡途中遇到一位名叫偃師的巧匠。

偃師向他展示了會唱歌、會跳舞的伶人。伶人是用木頭、皮革等材料制作的。周穆王驚異不已，帶上伶人一同回國。

這是約公元前三世紀《列子·湯問》中記載的民間傳說。

在這個傳說誕生的同一時期，亞歐大陸的另一端，也流傳著發明家代達羅斯為克里特島國制作了一個機械巨人「塔羅斯」，用以守衛寶島的古希臘神話故事。

從想象到成功創造人形機器人，人類花了 2000 多年。

1973 年，第一個真正意義上的的人形機器人—WABOT-1 在日本早稻田大學誕生。

WABOT-1 每邁一步需要 45 秒，步幅只有 10 厘米左右，每走一步都需要停下來再走下一步。以現在的眼光來看，WABOT-1 身形笨重，步伐緩慢，但在當時是巨大的進步。

時間來到 52 年后，今年 5 月，特斯拉的機器人 Optimus 已經能夠自如地行走并執行分揀電池，輕握雞蛋等精細操作了。

馬斯克認為，十年后 Optimus 還會為特斯拉貢獻 25 萬億美元市值。

人形機器人，正在變得更加接近人類，展示出巨大的市場潛力。

它從古代的神話傳說和民間故事中萌芽，歷經機械構造的初始探索，智能技術、運動能力的逐級突破，成本與應用的權衡等多個階段，又在 AI 大模型、大數據云計算等技術的發展下，迎來重要突破期。

1、從手動操作到第一次擁有「大腦」

早期的人形機器人，更像一個手動大玩具。

1937 年，美國西屋電器工程師溫斯利團隊研發了機器人 Elektro。

這臺機器人高 2.1 米，重 118 公斤，能通過特定語音識別命令，行走，說話等等，甚至還有人宣稱它能被遠端控制。

但實際上，Elektro 并不具備任何控制和管理能力，甚至對外界刺激也無法做出自主的反應。

它不是真的會走路，而是通過彎曲左膝，拖著帶滾輪的右腿沿軌道滑動。對話也是預先設定好的，通過藏在背后的唱片機發出聲音。其他復雜行動，都需要人類助手來輔助完成。

Elektro 是 18 世紀到 20 世紀 60 年代的機器人的縮影。

這個時期，世界各地都陸續出現了具備基礎人形外觀的機器人，它們都只是一些機械元件的組合，通過簡單的結構驅動，感知能力極弱，智力為零，體積龐大，實用性很低，遠遠達不到為人類服務的目的。

雖然 Elektro 只是一個人形機械組合體，但它激發了美國大眾對機器人的憧憬與想象，促使后續的機器人研發者不斷改進機械結構，帶動了美國機器人技術與產業的快速發展。

第一臺工業機器人 Unimate 和首臺人工智能機器人 Shakey 就是在美國誕生。

人形機器人發展早期，美國處于技術領先地位，可第一臺人形智能機器人卻是誕生于日本。

這是因為在 Elektro 出現后，美國與日本出現了技術分野：

美國選擇了實用性更強的非人形機器人，日本堅持發展人形機器人。

1954 年，美國發明家 George Devol 發明了 Unimate。

這是一款機械臂式機器人，通過事先編程，它可以輕松執行將液態金屬倒入模具、焊接車身等危險工作，24 小時不間斷。

Unimate 首先應用于美國通用汽車工廠，大大提高了汽車生產效率和質量，同時也徹底改變了世界制造業。

時至今日，以機械臂式機器人為代表的工業機器人在汽車制造生產線應用率達 90% 以上，在電子產品、金屬制品、塑料及化工產品等行業的應用也十分廣泛。

而與 Unimate 同時期的美國人形機器人仍然未能突破早期機器人的局限，它們既不能為生產帶來價值，也無法將人類從工作中解放出來。

人形機器人相比工業機器人的優勢就是其通用性，要實現通用性，需要在運動控制與智能化方面都得到提升，而這是當年無法攻破的技術難關。

于是，美國人形機器人在工業機器人的強大光環下漸漸式微。

日本在發展人形機器人方面，則有著文化、技術與經濟的良好土壤。

由于《鐵臂阿童木》動漫的風行，日本社會對人形機器人有著天然的親和力。

與此同時，二戰戰敗的日本對技術陷入狂熱的迷戀，大量從國外引入先進技術，經濟飛速發展。

在這樣的背景下，1973 年，日本早稻田大學加藤一郎團隊研發出世界上第一個全尺寸人形「智能」機器人 WABOT-1。

WABOT-1 的出現是人形機器人發展歷程中的關鍵事件，它標志著人形機器人：

• 首次具備了基礎的雙足行走能力。WABOT-1 可以實現緩慢的靜態步行，每步耗時 45 秒，步伐 10 公分。

• 首次具備感知能力。WABOT-1 搭載了人工視覺、聽覺裝置，手部有觸覺傳感器。

• 首次擁有了「大腦」。它的大腦是一臺小型計算機，智力與一歲半的幼兒相當，可以根據人的指令規劃路線，搬運物體。

在運動控制和智能化方向上，WABOT-1 實現了首次突破。它仍然具有體積龐大，動作緩慢，功能性不足等問題，但它展示出人形機器人執行任務的潛力。

此后，人形機器人開始被作為一個特定的領域研究重視。

2、機器人安上靈巧手，12 萬只能租一天

不同于美國，日本在 WABOT-1 問世后的近半個世紀里，即便也引入了關鍵的工業機器人技術，卻始終沒有放棄對人形機器人的追求。

這既是由于前文提到的文化氛圍的影響，也與日本人社會老齡化持續加重有關。

日本從 1970 年代初，便步入老齡化社會，人口老化速度高于其他歐美國家。

人形機器人在日本被視作能夠為人類提供長久陪伴與照顧的優秀伴侶，這個理念貫穿日本人形機器人的發展歷史。

日本車企本田首先注意到了人形機器人未來在日本的巨大成長空間，于 1986 年開啟對機器人的研究，并率先在雙足穩定行走、自主行動、人機互動等方面實現突破，領先世界。

最重要的是，本田為人形機器人裝上了一雙靈巧的手，使其能夠執行細致的任務。

本田研發機器人的技術邏輯是「從足到手」，即從完善自主行走能力逐漸過渡到全身能力的擴展，最后到手部的提升。

1986 年到 1993 年，本田首先研發出只有雙腿的 E 系列機器人，之后推出添加了手臂和軀體的 P 系列機器人。

這個過程中，本田逐漸開發出了特有的步行穩定控制技術，能夠讓機器人在適應各種不平坦路面行走并保持平衡。

解決了穩定行走與四肢協調平衡的問題后，本田在 2000 年推出了人形機器人 ASIMO。

ASIMO 進行了 2 次迭代。

最新的 ASIMO 于 2011 年推出，身高 130cm。體重 48kg，跑步速度可達到 9km/h，全身有 57 個自由度。

通過本田研發的 I-Walk 技術（智能實時靈活行走技術）與搭載的多種傳感器，ASIMO 能夠自主觀察人的移動，預測人的行走方向，從而避免碰撞。

在人體識別、路徑規劃一類的人工智能技術的加持下，ASIMO 能夠聽懂三個人同時說的話，為人提供引導服務。

ASIMO 的雙手分別有五指，雙手自由度達 26 個，幾乎占全身自由度的一半。手指內置傳感器。通過物體識別技術，ASIMO 能夠擰開瓶蓋。此外，它還能用手語進行自我介紹。

不難看出，ASIMO 的技術研發理念的核心是與人互動，為人服務，在手、足、腦各個維度上均有較大提升。尤其是手部的設計，使它能夠完成更加復雜的任務。

但它距離本田的「機器人與人共存」的愿景仍然很遙遠——ASIMO 的造價十分高昂，達 300~400 萬美元，功能也限于端茶倒水、搬運托盤等，續航時間僅一小時。

成本與所實現價值的不對等，使得 ASIMO 很難走入千家萬戶，實現規模量產與廣泛應用。

2011 年福島核事故發生，讓本田真正意識到了 ASIMO 實用性較低。

面對日本民眾希望使用 ASIMO 處理核事故的請求，本田回復：「很遺憾，現在還沒有達到大家期望的技術水平」。

2011 年后，本田沒有再對 ASIMO 進行迭代。

ASIMO 曾在日本的部分展覽館擔任接待工作。

由于本田只提供 ASIMO 的租賃服務，而 ASIMO 一天的租賃費用高達 200 萬日元（按照 2011 年匯率，約合 12 萬人民幣），這些展覽館止步于嘗鮮，畢竟這個數額遠高于人類員工的工資。

2013 年，ASIMO 在日本科學未來館與游客交流

之后，成本更低，專注于接待、送餐等單一服務的智能機器人紛紛快速實現商業落地。

ASIMO 的競爭力不斷降低，2018 年，本田宣布停止 ASIMO 的研發。

ASIMO 商業化過程中暴露的一個重要問題是，在成本較高的情況下，機器人的功能需要足夠復雜、多樣化，才能保持作為人形機器的競爭力，否則，它們極易被聚焦細分領域的非人形機器人替代。

以 ASIMO 為參照，人形機器人發展的兩個制約因素逐漸顯現：產品成本過高、智能化程度無法滿足人類需要。

這兩點導致彼時的人形機器人難以商業化。

在人形機器人業務上，企業無法獲得反哺，實現可持續發展。本田的人形機器人研究落下帷幕。

3、能在空中劈叉，Atlas 獨領風騷

福島核事故后，人形機器人的接力棒，又回到了美國手里。

為了解決機器人在類似福島核事故的災難事件中無能為力的問題，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）決定開展機器人挑戰賽。

DARPA 機器人挑戰賽于 2013 年至 2015 年舉行，吸引了世界各地的 100 多個團隊報名。

參加 DARPA 機器人挑戰賽的機器人

DARPA 機器人挑戰賽將人形機器人的研發方向從辦公、家用場景導向災難響應、軍事救援場景。

此后，以實現人機互動為目的的機器人智能提升進程暫時擱淺，提升人形機器人運動能力成為一大主流研究方向。

Atlas 便是在挑戰賽背景下，由 DARPA 聯合美國機器人企業波士頓動力研發而成。

6 臺 Atlas 樣機被提供給 DARPA 選定的 6 只優秀團隊進行開源與訓練，與其他機器人一同競賽。

初代 Atlas

這讓 Atlas 有機會接觸到當時世界上最高端的幾類運動控制技術。雖然它在最終的決賽中未能奪魁，但它的研發方向始終未曾改變，那就是對極致運動能力的追求。

得益于波士頓動力團隊深厚的技術背景，Atlas 成為繼 ASIMO 之后，世界上最先進的人形機器人之一。

Atlas 在最初就選擇了和 ASIMO 截然不同的動力技術路線：ASIMO 是電機式，Atlas 是液壓式。

液壓式技術方案的優勢在于，其能量輸出密度是電機式的數倍，這意味著液壓式機器人擁有更強勁的動力。液壓設備還具有耐高溫的特性，適合大負載、環境惡劣的場合。電機式則在精巧控制方面更優。

如果說 ASIMO「德智體美勞」均衡發展的好學生，那么 Atlas 就是專攻體育的運動健將，力量更強，更持久。

Atlas 能夠單腳站立，搬運重物，做后空翻，空中劈叉跳，還能進行跑酷、體操、舞蹈表演。翻筋斗、倒立、360 度旋轉跳躍等高難度動作不在話下。

然而，成也液壓，敗也液壓。

液壓系統讓 Atlas 獲得了優秀的運動能力，卻也成為它落地實用場景的掣肘。

首先，液壓方案的研發制作成本居高不下。

液壓系統元件的復雜程度遠高于電機，僅僅是一個執行器，就需要油缸、油箱、增壓泵、分壓閥、金屬液壓管路等精密元件。

Atlas 全身上下有 28 個液壓驅動關節，每個關節的執行器都具有不同的特性，設計的復雜程度可想而知，制造成本難以降低——Atlas 的造價高達 200 萬美元。

其次，液壓元件維護難度大。

液壓系統需要定期更換油液、濾網等消耗品，維護方式復雜，由于元件的精密度較高，通常需要定制，維護成本也較高。

Atlas 定位軍事場景，運行中難免受到沖擊和磕碰。即便是在訓練場景中，Atlas 也容易因為摔倒漏油，元件破損而失去動力。

動力技術方案的改變，與運動能力的強大提升，也沒能讓人形機器人找到落地場景，走出商業迷局。

高昂的研發成本與落地商業的艱難，成了懸在人形機器人制造企業頭上的達摩克里斯之劍。

波士頓動力也幾經易主，先后被谷歌、日本軟銀集團、韓國現代汽車集團收購。液壓版 Atlas 也在今年宣布退役。

不過，Atlas 還是給后來的人形機器人積累了寶貴的技術經驗，為它們在運動能力上的快速迭代打下基礎。

4、用上端到端，特斯拉把成本拉到最低

2022 年 10 月，特斯拉的機器人 Optimus 正式發布，人形機器人再次受到廣泛關注。

初代 Optimus 重 73 公斤、高 1.72 米，可緩慢行走，揮手、搖擺。在演示視頻中，它還能搬箱子、澆花、在特斯拉汽車工廠工作。

對比它的前輩 ASIMO 和 Atlas，初代 Optimus 功能并不豐富。

功能上尚無突破的機器人，為什么能夠引發世界矚目？

原因有三：

一是特斯拉自動駕駛技術與人形機器人技術的可遷移性，業界普遍對 Optimus 的未來有很高的期待。

特斯拉研發的 FSD（Full Self-Driving，即完全自動駕駛）算法在電動汽車領域已經獲得成熟的應用。它能夠讓汽車識別真實世界中的物體，并對車輛發出控制指令。

通過嵌入 FSD 計算機，Optimus 可以識別和理解周圍的物體和環境，規劃行動路線。FSD 端到端的自動駕駛算法能夠讓 Optimus 直接通過觀察人類行為來學習和掌握技能。

目前，特斯拉已打通 FSD 和機器人的底層模塊。Optimus 在兩年的時間內快速迭代，已能實現分揀電芯，放置雞蛋等精細操作，較好地回應了業界的期待。

二是 Optimus 預期制作成本非常低。

回顧人形機器人的發展歷史，成本是困擾人形機器人商業落地的最大問題。

以往的機器人造價均達百萬美元，特斯拉則計劃將 Optimus 的成本降低到 1 萬美元左右，售價為 2 萬美元左右。

特斯拉是怎么省下這筆錢的？

兩個方法：復用技術和零件，減少部件數量。

特斯拉在自動駕駛領域的積累的技術與研發的設備都可以遷移到機器人身上，例如 FSD 系統與計算芯片，在最燒錢的方面省了錢。

此外，Optimus 在迭代中減少了自身執行器與攝像頭的數量。執行器數量從 40 個降到 28 個，攝像頭數量從 8 個降到 3 個。

通過降低成本，特斯拉 Optimus 成為最具性價比的機器人。

馬斯克認為，在未來，一臺家用機器人可能比一輛汽車更便宜。

購買門檻的降低，讓人形機器人有機會得到更廣泛的應用，在更多復雜的場景中學習，具備通用性。

三是 AI 大模型的賦能，機器人智能化有望迎來重大突破。

2022 年底開始，以 Chat GPT 為代表的大模型相繼落地，展示出在理解和生成人類語言方面的強大能力。

在這之前，機器人行業有兩大痛點：交互不便，無法理解人類的自然語言；不夠聰明，無法對復雜任務自主拆解。

通過引入大模型，機器人可具備自然語言和視覺/觸覺的多模態交互能力、適應多場景的泛化能力。人形機器人行業迎來風口，具身智能概念火熱。

站在風口上的，不止特斯拉。

國外看，領先的企業有美國 Figure AI、挪威 1X Technologies、美國 Agility Robotics、波士頓動力等。

Figure AI 與 1X Technologies 都背靠 OpenAI。前者專注多模態大模型與人形機器人的融合，已發布 Figure 01、Figure 02 兩代機器人。兩款產品均已進入寶馬汽車制造工廠「實習」。

后者推出的 EVE 機器人主要提供安保服務，已實現小范圍商業化，還有通用機器人 NEO 正在研發中。

Agility Robotics 也具有明確的商業意識。其研發的 Digit 定位倉儲物流服務，已進入亞馬遜、全球物流巨頭 GXO Logitics、供應鏈物流企業 Manhattan Associates 的工作場景中進行測試、執行任務。

今年 8 月，部署在 GXO Logitics 倉庫的 Digit 完成了 10000 個訂單的履約。商業落地初見成效

波士頓動力發布了電動版 Atlas，展示出超越人類的關節控制能力。波士頓動力表示，電動版 Atlas 將于明年初在韓國現代汽車工廠里開始試點測試。

英偉達、微軟、OpenAI 等科技巨頭則多以融資、合作或研發關鍵技術的方式入局。

國內看，優必選、傅利葉智能、宇樹科技等較早布局機器人領域的企業引領行業，具有產品商業化與技術上的先發優勢，星動紀元、智元機器人等一眾新型初創公司在后追趕。

優必選在穩扎穩打，優化技術，旗下有 Walker 系列機器人，大約 1~2 年進行一次迭代，平均售價約 598 萬元人民幣。

2023 年底，優必選上市。今年，Walker S Lite 已進入極氪 5G 智慧工廠工作。

傅利葉智能在追趕量產進度，其人形機器人 GR-1 已實現量產并開始陸續交付。

宇樹科技打起了價格戰。它研發的 G1 機器人售價降低到了驚人的 9.9 萬元起，是目前市面上價格最低的一款機器人之一。

星動紀元、智元機器人均在 2023 年成立，都在極短的時間里發布了多款人形機器人。

星動紀元已發布 3 款。智元機器人的機器人則多達 6 款，可覆蓋交互服務、柔性智造、重載特種三類場景。

智元機器人曾表示會將人形機器人遠征 A1 的售價控制在 20 萬元以內。

騰訊、百度、阿里巴巴、華為、小米等大廠則分別走上了自研/入股/戰略合作的不同道路。

總體來看，人形機器人行業整體呈現出「企業沖刺、巨頭下注」的態勢，對技術、價格、量產規劃各有側重。在應用落地方面，人形機器人紛紛進廠實訓。

雖然多數企業宣稱自己的人形機器人將具備通用性，但目前來看，新推出的人形機器人大多以汽車制造、物流倉儲等工業場景為落地場景。

這是一個迂回的路線：通過找到一個特定的應用場景，實現初步的商業化再逐步考慮其他功能的突破。

問題是，在工業場景，人形機器人如果不能在環境感知、人機交互、適應復雜環境的能力上具備優勢，盡快實現通用性，未來可能還會面臨與工業機器人的競爭，陷入與 ASIMO 同樣的困境。

要在通用性上具備優勢，人形機器人企業還需要跨過兩座大山。

一座是訓練數據，另一座是 AI 大模型。

高質量的訓練數據是人形機器人實現泛用性的基礎，也是降低人形機器人研發成本的關鍵所在。

人形機器人的訓練數據需要大量工程自主操作，或者由人類進行演示，這就導致數據收集效率較低且成本較高。

數據是人形機器人學習的素材，而 AI 大模型則是學習的大腦。

目前，AI 大模型還能未達到與人形機器人硬件相匹配的程度。比如，大模型的持續積累能力不足，積累的知識容易隨著數據匯聚被遺忘。

針對特定領域的大模型訓練不夠充分，部署成本太高等等。

人形機器人還缺乏可表達的、可擴展的、足夠快的實時推理模型。

此外，人形機器人也需要克服硬件成本問題。有報告顯示，人形機器人的硬件總成本目前約為 5 萬美元。

以色列智能機器人中心主席 Yosi Lahad 認為，人形機器人成本需要降到 2 萬美元以下，才能夠得到大規模采用。

盡管人形機器人的發展仍然面臨諸多限制，但行業熱潮不減。畢竟誰也不知道，人形機器人的技術奇點何時到來。

誰先占領高地，誰就掌握了在未來徹底改變人們生活方式的命脈。

返回第一電動網首頁 >