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人形机器人应用落地的三大关键点

Ai机器人网2024-07-30 01:10:43237

4月18日的“2024中国人形机器人技术应用峰会”上，高工机器人产业研究所（GGII）所长卢瀚宸表示。在这场峰会上，卢瀚宸深入讨论了“技术、成本、场景”这三个人形机器人应用落地的关键点。

01
技术：软硬件不及格 AI风险越大
机器人新物种的涌现是必然趋势。从机械臂、协作、复合、足式、仿生机器人到人形机器人，无论是基于宏观大环境还是技术发展，未来二十年，机器人新物种仍会持续涌现。
但现阶段为什么是人形机器人？双足又是必须的吗？
逐际动力张力认为，当下物理世界以“人”的基础搭建，在不改变物理世界的情况下，如果让机器人体现通用性、泛化性的话，做成类人的机器人是最容易实现泛化的。
卢瀚宸认为，究竟要不要做成双足的人形机器人，取决于该机器人的定位是“运动型”还是“操作型”。
运动型可以适用多种复杂地形，强调的是“双足”的能力。而操作型则强调的是上肢的感知、运动控制能力，这也是工业领域需要加持的方向。如果应用场景强调的是机器人的执行能力，那么双足就不是必须的。
那么，在落地应用上，国内人形机器人还存在哪些技术难点？
我国人形机器人虽然有一定产业基础，但在关键基础部组件、专用操作系统、人工智能大模型、通用整机产品和产业生态等方面仍存在短板弱项。如滚柱丝杠、灵巧手、运控、芯片等关键部分都有较大的提升空间。
此外，尽管人形机器人与工业机器人大部分零部件都互通，但比起来，人形机器人使用的是“大脑”，工业机器人则多用“小脑”。
卢瀚宸介绍，传统工业机器人遵循短链逻辑，在操作执行时，通过“小脑+执行机构”输入指令、快速执行。而人形机器人则通过与大模型的结合，拥有“大脑”，可以实现更多的智能操作。
但是，AI大模型的加持并非无所不能，在泛化能力没成熟的状态下，二者的结合会因为应用场景的不同而发生明显差异。
例如，在中短期内，由于数据集获取的难度和门槛较低，大模型+人形机器人会在服务端落地的可行性更高。而工业场景更为保守谨慎，对执行的精度、速度、可靠性要求较高，这方面的能力并不由“大脑”决定，而是依赖于机器人的“小脑”运控能力。
卢瀚宸认为，在硬件趋同趋势显现的情况下，具备高壁垒的核心硬件将长期是“香饽饽”。人形机器人能力的提升有赖于大小脑等软件能力的加强，但基础软硬件是人形机器人升级的底座，在基础软硬件水平未达标的情况下，AI能力的加强或许并非是一件好事。只有当前者足够优秀， AI才能在此基础上带来真正指数级的增长。

值得注意的是，当前人形机器人赛道格局尚未清晰，为获得领先优势，企业们几乎都在竞赛式地更新产品、迭代技术。但卢瀚宸指出，从过往机器人赛道的发展来看，在中国市场内只有少之又少的厂商具备代差级的领先优势，大部分企业的领先优势都维持不过6个月。
02
成本：20万将是拐点
得益于规模化落地持续量级的增长以及技术的创新迭代，不同细分品类的机器人成本曲线都是不断向下的，无论是工业机器人还是移动机器人。
长期以来，人形机器人价格都高启不下，价格高达百万级。卢瀚宸表示，从成本维度来看，人形机器人的成本降价速度会远快于其他细分类型的机器人。等到2030年时，人形机器人的成本将无限逼近20万，甚至是更低的水准。而“20万”将会是人形机器人持续落地的拐点。

达闼XR Robot Lab主任 梁聪慧也表示，在理想情况下，5年后人形机器人价格降到2万美元以下，是有可能实现的。
03
场景：人形机器人最终要走向TO C
当前国内外的人形机器人厂商，都将商用、医疗康复、制造业、物流领域锚定为应用场景，尤其是商业、康复医疗等偏服务类的场景。
卢瀚宸介绍，从技术和市场两个维度考量， 人形机器人短期内可以在娱乐表演、教育科研等难度和天花板都相对较低的场景率先落地。
从中长期来看，工业制造和物流领域，随着技术的提升及结构化场景的开放，在获得更高的场景数据集训练后，在局部场景也能有落地的可能性。
此前有行业人士表示，在短期内专用人形机器人是比较务实的落地选项，此后会逐渐向任务类通用、再到场景类通用进化。未来，这三类人形机器人将是持续存在的状态，会根据不同场景匹配不同能力的机器人。

对初创企业来说，在资本、政策都涌向工业厂场景的情况下，将工业场景走通有利于形成持续正向的商业闭环。
不过，人形机器人未来一定会走向C端。
《中国人形机器人产业发展蓝皮书（2024）》通过测算人形机器人在不同领域的渗透率，GGII预测2024年全球人形机器人市场规模为10.17亿美元，到2030年全球人形机器人市场规模将达到150亿美元，其中，全球服务领域人形机器人市场规模超113亿美元。
卢瀚宸认为，如果人形机器人不走进千家万户，那么千亿市场根本无从谈起，“人形机器人未来一定会是To C、To家庭。”
观点总结
1、如果用 x^y表示未来人形机器人的成长路径，x代表基础软硬件的水平，y代表AI的能力大小，从这个角度看，如果x不及格（小于100%），那么y再大得到的结果反而越糟糕；相反，如果x足够优秀（大于100%），那么y将有望带来真正的指数级增长（量变）进而引发质变；
2、硬件趋同的趋势开始显现，具备高壁垒的核心硬件长期来看都将是“香饽饽”，人形机器人能力的提升有赖于软件能力的加强（如大小脑）；
3、人形机器人落地不是一蹴而就的过程，专用—通用的进化充满不确定和偶然性；需要思考：想拥有通用智能的想法本身是否是一种误导？
4、人形机器人的定位决定了产品方案和落地路径，专用&通用会是完全不同的成长路径；
5、高质量场景数据集将会是人形机器人落地的壁垒之一，需谨防陷入“有多少人工，就有多少智能”的怪圈。

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