人形機器人，正在硬科技圈里掀起一陣新熱潮。

　　幾天之后，特斯拉的首款人形機器人，代號 Tesla Bot(特斯拉機器人)或 Optimus(擎天柱)，將在特斯拉人工智能日上亮相。特斯拉 CEO 埃隆·馬斯克在科技圈幾乎有“點石成金”的魔力，從智能電動車到 SpaceX 和星鏈無一例外。

　　人形機器人能否接棒成為下一個產業風口?引起了國內智能產業界的關注和討論。

　　人形機器人也稱仿人機器人，顧名思義，是指具有類人的外觀、感知、決策、行為和交互能力的機器人。就像《星際穿越》中的機器人塔斯，能聊天講笑話、能跑能救人，代表了人們腦海中機器人的理想形態。這是一個相當高技術、高投入的綜合性領域，從日本阿西莫到波士頓動力阿特拉斯，每一個機器人都成本高昂，與商用化落地有一定距離。特斯拉、戴森等科技巨頭的入局，無疑為產業帶來了新轉機。

　　當下，人形機器人發展情況如何?又會因科技巨頭的入局產生什么新變化?相比于國際水平，國產人形機器人又處于什么段位?近期，我們聯系到優必選科技人形機器人創新中心負責人付春江，與他就這些問題進行了深入探討。

　　創立于 2012 年的優必選科技研發人形機器人已超十年之久，是國內首家實現人形機器人商業化落地的企業。付春江是人形機器人產業 10 年老兵，曾就職于本田公司阿西莫(ASIMO)團隊，那里誕生過全球首臺獨立行走和獨立奔跑的雙足機器人。

　　從特斯拉的人形機器人版圖聊起，付春江為我們帶來了關于人形機器人技術和產業的更多真相。

　　一、特斯拉做人形機器人，就像 IBM 將商用電腦 PC 化

　　在去年 8 月的特斯拉人工智能日上，一個身著白衣、頭戴黑面紗的真人扮演的機器人登場，用一段滑稽舞蹈，向全世界宣布了特斯拉要“造人”的消息。一年后，在 10 月 1 日的新一屆特斯拉 AI 日，這個特斯拉機器人就要正式亮相。

　　根據預告，特斯拉機器人的身材苗條，身高約 172cm，重量僅 56.6kg，皮膚比人還光滑。按照馬斯克的暢想，其人形機器人早期定位代替人們從事枯燥、危險性的工作，未來則進入千家萬戶，做飯、修剪草坪、照顧老人。

　　在今年 4 月一次采訪中，馬斯克直接透露，特斯拉機器人預計售價 2.5 萬美元(約合人民幣 17 萬元左右)，可能比特斯拉汽車便宜得多。

　　“馬斯克做的事情大都很宏大長遠，并且在科技難度、維度上是有上升的，也往往是一個國家科技部、產業部布局的方向。發達國家缺乏勞動力，馬斯克是對發展中國家這種豐富勞動力的一種對標。”付春江告訴智東西，“類似于 1981 年 IBM 推出世界上第一臺個人電腦，將電腦從政府軍工市場推向消費市場，特斯拉入局人形機器人，有望把人形機器人‘PC 化’。”

　　作為機器人皇冠上的明珠，人們長期以來期待人形機器人達到更高的智能水平。為了滿足需要，人形機器人第一是不需要重新適應人所在的環境，第二是可以使用人所用的工具，第三是與人進行情感交互。顯然，特斯拉的入局讓產業看到機器人形態逼近這一目標的更大可能。

　　根據特斯拉的預告，特斯拉機器人內部搭載 40 個電機，雙腿內含力量感應裝置，移動速度可達 8 公里/小時，可負重 20 公斤的物品。

　　視覺和大腦是人形機器人的關鍵系統。按照預告，特斯拉機器人將基于特斯拉的 FSD(完全自動駕駛)的計算機模組和方案，面部采用了八個 Autopilot 的攝像頭，最遠監測距離可達 250 米;“大腦”運用了特斯拉的超級計算機系統 Dojo，通過 AI 大數據進行神經網絡訓練，其核心是算力極強、帶寬超高的“D1”芯片，25 個芯片組成一個訓練單元，算力可達 9 千萬億次。

　　付春江對此表示期待，他認為，特斯拉有望相較同代產品實現較大改進。

　　特拉斯造人形機器人或許要追溯到四年前，彼時，馬斯克談及了其工廠“過于依賴機器人”。比如，2018 年時絨毛機器人造成了 Model 3 量產速度放緩，這是因為絨毛機器人主要負責將絨毛材質的玻璃纖維墊放到 Model 3 電池組頂部，但機器人并不擅長拾取絨毛，造成產品線常常失靈。

　　卡內基梅隆大學機械工程教授 Aaron Johnson 說，絨毛機器人是“一個有趣的例子”，它充分說明了一點，即自主性很難推廣，看似簡單的處理柔軟的絨毛材料的任務會遇到巨大的問題，因為它不像剛性部件那樣可預測。

　　迄今為止，特斯拉已經雇傭了數百個專門為生產汽車而設計的機器人，但有不少任務機器人表現遠不如人類。特斯拉機器人如果能解決這些機器人工作的難題，有望促進人形機器人的產業化落地向前進一大步。

　　根據公開信息可知，目前，特斯拉正在瘋狂招聘人形機器人的工作人員，發布了大約 20 個職位，包括設計“驅動器”等機器人關鍵部件的工作。

　　其中一份招聘啟事稱：“你編寫的高質量代碼將在全球數百萬人形機器人上長期運行。”此事透露出來馬斯克將要部署數百萬臺的人形機器人，足以看出其對人形機器人領域的野心和他強大的行動力。

　　這也解釋了為什么，特斯拉被期待像 IBM 將商用電腦 PC 化一樣，促進人形機器人走向廣大消費者。

　　二、價格低于一輛汽車，背后是三大技術流派融合

　　售價 2.5 萬美元，約合人民幣 17 萬元左右，特斯拉機器人的預告定價幾乎低于一輛車的水平。有傳言稱，這一價格最早在 2023 年投入生產就能實現。

　　對此，付春江判斷在 2025~2030 年之間，達成這個價格的可能性還比較小。

　　人形機器人是一個高技術、綜合性工程，對比市面上熱門的四足機器人來看——人形機器人基本上有四十個以上的關節，四足機器人可能只有八個關節;人形機器人到現在為止還沒有全面開源，四足機器人有相關的開源。市面上做四足機器人的企業已經很多，但產品化的人形機器人目前仍是少數玩家的游戲。可以看到，人形機器人的難度遠大于四足機器人。

　　日本本田公司的阿西莫人形機器人曾是該公司的形象代言人，但在經過 20 多年的發展后，仍未商業化。通用汽車和美國宇航局攜手開發的用于太空探索的人形機器人 R2，也已停止研發。像 Rethink Robotics 這樣的幾家機器人初創公司也因為未能將產品商業化而倒閉。

　　人形機器人研發需要學習人體結構，主要涉及人體骨骼系統、人體肌肉系統、大腦和神經系統三個層次。付春江說，目前，機器人大多停留在對人體骨骼系統的簡單模仿上;人體肌肉系統涉及驅動，當下主要用舵機，未來可能會用柔性仿人肌肉的方式;在控制領域，人形機器人對大腦和神經系統有很多借鑒，但目前仍是一個黑箱。

　　回顧人形機器人發展歷程，最早可以追溯到 1967 年。彼時，日本早稻田大學加藤一郎教授發布雙足機器人 WL-1;1992 年，本田公司推出仿人機器人 P2 則開啟系統高度集成人形機器人的新時代，其在 2000 年又推出能上下樓和跳舞的阿西莫(ASIMO)機器人，代表了當時最高水平。進入 2011 年，新一代阿西莫的奔跑速度可達 9km/h，而僅僅 2 年后的 2013 年，波士頓動力發布 Atlas 則開啟了一個新時代。其采用液壓控制，將高動態運動推向極致，單腳站立、碎石行走都不成問題。2020 年至今更是不斷推出三級跳、前滾翻、倒立等高難度動作。

　　技術的發展往往有一個從特殊到一般的過程，人形機器人的發展也不例外。付春江談道，從軟件算法來看，人形機器人玩家可粗略分為以下三大技術流派：

　　1、控制主導。典型代表是最早做出自制型人形機器人的本田公司，主要基于簡化解析模型控制方法，快速分解各種動作及動作組合，支持人形機器人運動。在算力受限時代，這一方法能快速實時地處理任務。

　　2、優化主導。典型代表是波士頓動力公司，它沒有找到可以解析化的分解模型，而是找到了可分解的運動控制規律經驗。但這種方法難以量化與動作組合，因此波士頓動力在推出第一款人形機器人之后沉寂多年，直到后來采取直接優化的方法才重回巔峰。

　　3、硬件剛柔混合配合學習算法。典型代表是美國敏捷動力公司，它沒有采取控制主導與優化主導路徑，而是嘗試新的硬件控制程式，通過串并聯、硬柔軟這種混合結構實現控制。

　　付春江告訴我們，現在人形機器人技術流派正走向融合，這也是特斯拉入局人形機器人的背后技術驅動力。

　　根據業界推測，特斯拉推出的人形機器人或許會用一套神經網絡搭建一個統一架構，一統視覺感知、認知乃至運動控制系統，并依托大算力及智能電動車中積累的視覺感知能力。其控制框架可能很多都上位基于模型預測控制，下位直接基于全身力控，然后再利用學習或者仿真解決一下場景化的問題，從而取得比較好的結果。

　　也就是說，特斯拉將可能推出一款將過往幾十年研究成果集大成的跨代產品。

　　亞利桑那州立大學人類系統工程學教授 Nancy Cooke 認為，要想成功，特斯拉需要讓機器人完成多種無腳本的動作。在沒有明確指示的情況下，人形機器人很難在現實中自由走動。但特斯拉可以利用其在人工智能和關鍵芯片方面的專長，大規模開發和生產成本更低的智能人形機器人，促進人形機器人的商品化。

　　付春江也有類似的期待，特斯拉開發自動駕駛所積累的神經網絡經驗及架構、AI 算法、數據，可以遷移到人形機器人上。“與機器人相比，自動駕駛處理的任務對實時性要求更高，速度放到人形機器人上有性能冗余;但機器人與人體、與環境的交互大不相同，在處理觸碰問題時如何將過去的架構做調整，這是令人好奇的。”

　　“特斯拉有能力在短時間內建一個大規模的開發團隊，在動作多樣性上加大開發，在算力上加大投入。同時，特斯拉在開發自動駕駛汽車時開發了各種芯片、算法平臺化能力，并打造了一體化的生產制造方式，都可以應用于人形機器人;人形機器人在舵機、速器、電池熱管理等方面與自動駕駛共用產業鏈，特斯拉的供應鏈掌控力也可以復用。此外，特斯拉在航天衛星積累下來的材料優勢也可以用于人形機器人。”

　　也就是說，除了技術路線上的前瞻性，特斯拉積累的許多技術可以被復用，使其成為扛起人形機器人創新大旗的不二人選。

　　三、國內產業鏈或迎來“春天”，人形機器人仍面臨四大挑戰

　　“特斯拉、戴森等巨頭的入局，對人形機器人產業來說是一個重大利好。”付春江告訴智東西，“我們知道，過去人形機器人除了技術原因方面之外，相關成本與售價問題也是一個難點。特斯拉等大型企業進來，有望通過造幾十萬臺上百萬臺量級的機器人，大大帶動上下游的產業鏈發展。”

　　人形機器人涉及到電機、減速器、結構件、電池、傳感器、機器人殼體等產業鏈環節。以人形機器人關節為例，數量多達 25-50 個，成本占比高達整機的 50%。電機作為關節里的核心驅動部件，影響關節的輸出力大小和運動性能。根據中信建投報告，人形機器人規模量產有望帶動電機需求快速爆發，新增電機市場規模有望近千億元，這勢必促進國內廠商生產更加物美價廉的產品。

　　實際上，面對人形機器人產業技術大融合趨勢，國內公司和科研人才也在國內看到了產業新機會。看準國內經濟實力、科研成果、制造能力條件具備，眾多科技人才紛紛選擇回國發展。曾就職于本田阿西莫機器人團隊的付春江是其中之一。

　　“國內科研成果方面形成了巨大的蓄水池，提高了整體產業勢能。比如，現在我們想找一個什么前沿技術，在國內基本都能找到。同時，國內也有大量的人才資源，各個門類的人才能撐起創新產業發展。”付春江說。在過去 10 年的研究生涯中，付春江主要圍繞人形機器人的穩定性、運動的魯棒性，以及環境適應性、動作多樣性展開研究。

　　恰逢 2021 年特斯拉機器人傳出消息前夕，付春江回國，而后選擇加入有十余年研發經驗的優必選科技。資料顯示，優必選科技已經布局了包括高性能伺服驅動器、機械傳動、運動規劃與控制、計算機視覺與感知、智能語音交互、SLAM 與導航、人機交互和手眼協調等核心技術，同時推出了機器人操作系統應用框架 ROSA。2022 年，其大型人形機器人 Walker 作為中國硬科技的代表，在迪拜世博會中國館累計工作超過 1200 個小時，完成了 1000 個場次的接待任務。

　　付春江透露，優必選科技持續在攻堅人形機器人相關技術，公司正在電子皮膚、并聯結構、整機優化、降低成本上下功夫。

　　但他也坦言，國內人形機器人產業發展也面臨肉眼可見的挑戰。

　　首先，人形機器人需要過技術產品這一關，最大難點在于讓機器人靈活地與物體或環境接觸，在穩定性、動作自然性、動作多樣性還有待提高。

　　在穩定性方面，這要求機器人企業設定多級的穩定性策略，比如包括步態周期調整、腳底接觸面調整、摔倒爬起機制等多個策略;在動作自然性方面，需要通過動力學模型進行高維度動作探索;動作多樣性方面，則需要通過模仿人的動作或參考人做動作的相關依據，促進人形機器人探索更多高難度動作。

　　動作泛化是另一大人形機器人產品需要攻克的難題，簡單來說，就是如何讓機器人舉一反三。從全球人形機器人發展格局來看，一個方案是像波士頓動力一樣建立足夠大的庫，調用各種動作;另一個方案則是取決于大型通用 AI 的發展，通過通用 AI 讓機器人識別任務，實現各種動作，就不需要建大型的庫。

　　當下，人形機器人的限制性條件一個是通用 AI 技術的發展，另一個還要回歸到成本。

　　人形機器人成本何時能降到接近一輛車的價格?這決定其是否能真正進入家庭。目前，大多數知名人形機器人產品的成本均在 100 萬元以上。優必選是國內首家將硬件成本降至 10 萬美元/臺的公司，但付春江認為，近年有望繼續降到 5 萬美元/臺。

　　在人形機器人的成本地圖中，成本最高的主要是舵機，包括電機減速器、編碼器、電機結構件等，占成本1/3~1/2;另外一部分是各種電子傳感器與算力板，占到將近1/4~1/3;除此之外還有整機結構件等。付春江談道，隨著量產，人形機器人的整機結構件和舵機成本將大大降低，結構件則需要靠材料和加工技術的升級。他認為，量產后整機成本降低 50% 是完全有可能實現的。

　　最后，付春江談及了生態合作的重要性。

　　“人形機器人牽扯的方面非常復雜，不是一個人、一個團隊能做好的事，因此需要覆蓋產學研的生態合作，在技術、資金、實驗平臺、基礎接口等方面都需要進行合作，以避免重復造輪子。”

　　結語：搶灘人形機器人賽道，考驗長期技術積累

　　讓人形機器人來幫我們做重復、單調、危險的工作，是人類科技發展的星辰大海。如果特斯拉機器人本次真的驚艷行業，那么星辰大海離我們又近了一步。“到 2025 年，人形機器人在半結構化場景將對一些工作崗位進行輔助;2030 年，能對很多崗位的人力進行替代，讓人們解放出來去做有創造性、感興趣的事情。”付春江說。

　　當下，隨著我國經濟實力、科研實力、制造業的發展，技術蓄水池的積累和創業熱情吸引一大批科技工作者回國投入新事業。人形機器人是一項極其復雜系統化的工程，這需要企業具備綜合科技硬實力，也需要整個生態匯聚力量，甚至由國家推動，堅持通過長期研發解決成本、通用智能等方面的關鍵問題。
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