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人形机器人与其他特定情形机器人 最大区别的就在于 应用场景的多元化 。 毕竟，人形机器人大规模落地就必须要做到 「通用性」 。 01、 2024，一日千里的人形机器人 虽然与2023年仅一“墙”之隔，但2024年走过不到4个月的人形机器人领域好似已过尽千帆。 去年底，业界还在感叹特斯拉人形机器人Optimus的进化之快，Optimus-Gen 2相比上一代在体重、运动能力、动作精细度等多维度均有大幅提升。今年初，Optimus-Gen 3已经再次自我革新。 日历翻到2024年，人形机器人行业可谓一日千里。 年初，在蔚来第二先进制造基地总装车间，身高接近1.7米，来自“人形机器人第一股”的优必选工业人形机器人Walker S正在进行实地“培训”，这也是全球首例人形机器人在汽车工厂流水线与人类协作完成汽车装配及质量检查作业。 而在大洋彼岸的美国，美国初创公司Figure也把其第一款人形机器人Figure 01送入宝马的斯巴坦堡汽车工厂打工，以期替代人类从事一些危险度高的工作。 这家刚于2月29日宣布从亚马逊创始人贝索斯、英伟达、OpenAI和微软等公司筹集约6.75亿美元资金的公司，在3月13日就飞速发布了一段视频“交卷”，展示了其Figure 01在OpenAI大模型加持下的“超能力”——能够与人类对话，并能理解、执行人类的指令和任务。 *动图源自网络 视频中的男士询问：「我能吃点东西吗？」 Figure 01回答：「当然！」然后抬起手，拿起一个苹果递给他。 要知道，这段视频是1.0倍原速拍摄，同时该机器人背后并没有人在远程操作，Figure 01是根据桌上的物品自己做出的判断，这充分展示了当前人形机器人和人类以及环境的交互能力。 这段视频瞬间震惊业界和大众的原因，也在于让人们深刻认识到大模型和真实物理世界的距离，已经越来越近。 正如OpenAI的产品与合作副总裁Peter Welinder所说，“我们想探索， 在高性能的多模态模型驱动下，人形机器人能实现什么样的目标。 ” 业界普遍有共识，伴随AI大模型如火如荼的发展，人形机器人企业早已不满足于仅展示人形机器人的行动能力，或者说不满足于“工具人”的身份，而是更迫切地卷起了人形机器人的“智商”。 人形机器人领域，也承载了获得“别人家的孩子”称赞的压力和焦虑。 AI大模型正在成为人形机器人商业化落地的关键，而人形机器人也是AI的重要应用场景之一。 这也是一众企业纷纷瞄准“具身智能”赛道，从各个维度切入人形机器人领域的原因。 02、 全球头部科技企业相继入局，元年开启？ 一一来看。 谷歌 发布新型机器人Transformer架构，通过动态分配计算资源，跳过非必要计算，提高训练效率和推理速度； 英伟达 发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，旨在进一步推动其在机器人和具身智能方面的突破； Open AI 不仅为一家挪威人形机器人公司 1X Technologies 提供技术支持，还在与 Figure 合作，将其多模态模型扩展到机器人的感知、推理和交互中； 亚马逊 投资了美国机器人公司Agility Robotics，其人形机器人Digit已经在美国得克萨斯州的仓库搬运塑料箱； 除了前文提到的 优必选 ，还有自2023年2月成立以来，已拿下5轮融资的 智元机器人 ，并于去年8月，成功推出远征A1智元具身智能机器人，搭载自研的PowerFlow关节电机以及灵巧手SkillHand。 *图片来自IDC咨询 事实上除了各大科技公司外，汽车企业也已成为人形机器人领域的主力军。 从2021年到现在， 特斯拉 的人形机器人以每年一次的频率，稳定地刷着存在感； 小米 早在2022年就发布了Cyber One； 小鹏汽车 也于2023年发布其首款人形机器人PX5； 因此，很多人也将2024年定义为人形机器人的元年。但感光现象也在业界众多发声中看到一个更为理性的论调——如果要以创业公司，以及大公司参与到人形机器人赛道的规模去定义，2024年作为人形机器人元年是没有问题的。但如果以人形机器人的应用为标准，那这个元年的定义还有待商榷。 03 谁为人形机器人买单？ 汽车工厂，成为国内外主流人形机器人厂商最先落地的应用场景。 一方面，汽车工厂同时具备 规模大和标准化程度高 的特点，赋予人形机器人实训的条件； 另一方面汽车产业的自动驾驶、传感器等技术与人形机器人具有共通性， 车厂和人形机器人厂商的深度合作可以发挥二者的协同效应 ，因此汽车工厂为最先落地的应用场景，这也是为何一众汽车OEM跨赛道入局人形机器人领域的背后原因。 事实上，早在2021年的特斯拉AI Day上，马斯克就曾说：“我们几乎拥有制造人形机器人所需的所有零部件，因为我们已经制造了带轮子的机器人（特斯拉汽车）。” 特斯拉的人形机器人也将首先放在特斯拉汽车工厂应用，如前所述，优必选Walker S、Figure AI也是先后入驻蔚来和宝马的汽车工厂实训。 具体到汽车生产工序来看，人形机器人大概率应用于质检和汽车总装环节。 在汽车生产的四大车间中，冲压、焊接以及涂装的自动化率都已非常高，仅有质检返修等工作需要依赖人工，例如从之前发布的工厂实训视频中可以看出，优必选的Walker S先后检查完车门锁、安全带和车灯盖板后，走到车头前，极为轻柔地给新车贴上车标。 而总装环节需要完成安装非标零部件、车辆点检、路试等工作，自动化率仅有10%左右，对人工的依赖程度较高。此外，总装线布置密集度是所有车间中最高的，基本一条线隔着另一条线就两三米，所以想要布置更大、自动化率更高的机器非常难，因此未来总装环节自动化率的提升只有依靠人形机器人的导入。 当下，人形机器人落地行业应用看似已经完成从0到1的试水，但从1到100的规模化布局仍是挑战重重。 因此，尽管人形机器人展示了卓越的能力，但至今依然没有整机厂商宣布批量生产。这背后其实就是—— 成本问题和通用性问题。 这2大问题也直接限制了人形机器人的批量“进厂”和“入户”。 人形机器人的整机厂商多数认为，单机成本要控制在20万元人民币以内才能大规模生产，然而目前人形机器人数十万乃至百万级的价格难以打动终端用户采纳其产品。 同时，例如工业级人形机器人会需要有更高的灵活度，比如在汽车工厂里完成质检工作需要弯腰下蹲贴近汽车底盘，就这一类工作而言，人形机器人目前仍然无法取代人类； 其次，在家庭场景中的人形机器人虽然能够完成端茶送水等工作，但不能替代琐碎的家务劳动。 04、 场景通用是人形机器人的核心优势 这就需要软硬协同生态持续完善。 人形机器人与其他特定情形机器人的最大区别就在于 应用场景的多元化 。所以，人形机器人大规模落地就必须要做到 通用性 。 之前已经提及AI大模型正在成为人形机器人商业化落地的关键。只不过，虽然AIGC对人形机器人的发展至关重要，但AIGC不能帮人形机器人完成所有工作。 据悉，人形机器人完成工作需要解决4个维度的问题——逻辑关系、时序关系、空间关系和互动关系。 而AI大模型仅能解决逻辑关系的问题 ，人形机器人可以根据语言命令分析问题和做好任务规划，但是对于机器人怎么抓物品、移动速度多快、如何定位目标等，AI大模型将爱莫能助。 *图片来自IDC咨询 像关节和灵巧手都是人形机器人机械本体进化的重要部件。 作为人形机器人的内部传感器，位置传感器多用于测量人形机器人的自身状态，比如让机器人感知自身运动状态，帮助其按照规定的位置、轨迹等参数运动，几乎机器人每个关节都会使用2个或多个位置传感器。 艾迈斯欧司朗的磁性位置传感器具备的对外部磁场几近“免疫”的能力，成为其“入主”高性能应用的核心优势。 此外，人形机器人由于其复杂的交互性，需要多传感融合，比如，精准紧凑的飞行时间距离测量传感器(1/2/3D)、激光雷达系统（EEL和VCSEL）、用于泛光照明和点阵照明的照明器、在近红外光谱中支持3D主动立体视觉和结构光（路径扫描传感器、人脸识别、物体避让）解决方案的高性能图像传感器……，它们都将使人形机器人更加智能、使用更加便捷，并在无防护区域提供更安全的人机交互界面，而在这些细分领域，艾迈斯欧司朗都布局深远。 艾迈斯欧司朗人形机器人系列方案 如今，具身智能被认为是未来大模型的最佳落地场景，人形机器人——这个赛博朋克式的人类终极幻想，正使得具身智能的设想变得更加具象。 同时，人形机器人正在真正开启与AI的融合发展，建立在机械本体数十年不断进化的基础上，这个进程只会加速。 据国际机器人协会预测，2021年至2030年，全球人形机器人市场规模年复合增长率将高达71%。中国电子学会数据显示，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到8700亿元。