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大咖谈:人形机器人与具身智能产业机遇与挑战
2025-5-9  来源:-  作者:-  访问量:

 
     如今,人形机器人与具身智能产业发展迅速,你是否对人形机器人与具身智能产业的发展现状感到好奇?行业取得的进步与面临的挑战又有哪些?

     4月25日,在中国机器人网、上海汽车会展中心主办的“2025中国人形机器人生态大会”圆桌论坛环节,上海交通大学教授陈卫东、优艾智合-西安交大具身智能机器人研究院运营中心主任关健、新时达副总裁兼董秘刘菁、开普勒中国区业务负责人张梅魁、卓誉科技副总经理李鸿飞围绕“人形机器人与具身智能产业机遇与挑战”这一话题进行了深入讨论。


     以下是本场圆桌交流实录,「中国机器人网」整理删改:

     陈卫东:从北京人形机器人马拉松来看,当下人形机器人的表现如何?技术挑战有哪些?

     李鸿飞:大模型推动人形机器人从指令式执行迈向半自主智能,是质的飞跃。但仍面临场景适配不足:场景需求旺盛,但技术(如感知、运动控制)尚未满足实际需求;稳定性存在问题:马拉松中机器人易倾倒、驱动器过热,批量应用需提升可靠性;成本过高:整机成本成为企业和个人用户的门槛,需标准化降本。

     张梅魁:行业热度高是正向信号,马拉松暴露的散热、续航等问题需生态链协同解决。人形机器人需从场景倒推标准制定,定义稳定性、智能性、泛化性等维度的技术指标,推动行业标准化以降本。

     刘菁:类比蒸汽机初期发展,人形机器人技术迭代需要时间,行业内对现状有预期,公众可能因不了解技术难度而低估进展。人形机器人面临系统性问题:零部件(如电机散热)、整机(上下肢技术路线)、大模型端到端协同等需全链条优化;依赖政策引导资源(人才、资金)投入,加速技术迭代。

     关健:马拉松是“伪装成体育比赛的技术压力测试”,本质是暴露单一运动性能短板,而非否定整体技术。需纠正“机器人=跑马拉松”的误解,理性看待技术发展阶段,避免以偏概全。

     陈卫东:人形机器人必须采用“头+双臂+双腿”的类人结构吗?如何看待形态多样化?

     关健:形态由场景决定。机器人形态应“适者生存”,特定场景下轮式、多臂等形态可能更高效(如平坦路面用轮式底盘)。用研究院的思路来看,未来人形机器人的趋势为共性大脑(大模型)+多元形态,N种机器人适配细分场景,不断进化。

     刘菁:短期百花齐放,初期允许“阉割版”“肢解版”机器人存在(如单臂、狗形),通过“大脑+运动机构”组合探索最优解;长期收敛于人形,人形因兼容多场景功能,标准化后易量产降本,可能成为终局形态(但尺寸可能分化,如0.5米-2米)。

     张梅魁:认同短期轮式等形态更高效,但长期看,人形是“平替人类”的终极形态,可覆盖所有人类工作场景,需技术突破后实现。

     李鸿飞:大模型基于人类视角训练(如视觉数据来自人类身高),引导机器人学习人类思维,形态可能自然趋近于人形;若单一形态能解决问题,无需复杂设计,人形可能因“适配人类环境”成为最简解。

     陈卫东:未来3-5年,人形机器人最有前景的应用领域是哪些?

     张梅魁:ToB工业场景与ToC消费场景。优先聚焦封闭、单一场景(如工厂特定工序),通过单点突破验证可行性,可能出现垂直细分场景(如家庭特定服务),需硬件与软件快速迭代。

     关健:一方面,从具身智能技术来说,它会沿着已有的一条智能化生态基础上+具身智能的技术板块,形成生产力的进阶。另一方面,具体到人形机器人,未来的发展路径有多种选择,看技术怎样整合能够达到场景的价值要求,同时合理控制利润,便可率先实现该场景的规模化应用。

     刘菁:以痛点把握作为落地的核心。ToB:解决工业机器人现有痛点(如复杂任务能力不足),形态按需组合(如机械臂+大模型)。ToC:封闭、重复场景(如家庭清洁)优先突破,依赖技术简化与数据积累(特斯拉通过生产线自训练迭代)。

     李鸿飞:一个是简单化有一定容错率的工业场景,另外一个是商业端。工业场景的低容错率、单一重复工作(如“幼儿园水平”的简单任务),允许机器人逐步学习优化;容错率高、数据丰富(如零售摆货)的商业场景利于模型快速收敛,市场容量大。

     陈卫东:对于人形机器人/具身智能未来发展的一句话展望或建议。

     关健:机器人技术发展是不可逆的生产力革命,需生态链协同推动,共同发展。

     刘菁:人形机器人可能成为继3C、汽车后的第三大制造业终端,形成万亿级市场,需抓住AI与物理世界融合的机遇。

     张梅魁:行业需“仰望星空+脚踏实地”,通过创新突破技术与成本瓶颈,联动上下游共建生态。

     李鸿飞:产业链需共同协作,加速机器人从实验室走向现实,释放人类潜力,实现“未来已来”的技术普惠。




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