宇树推出轮式人形机器人，为快速重复性工业产业任务而设计

Unitree Robotics 推出其首款轮式人形机器人 G1-D。 优树机器人

中国机器人制造商宇树机器人发布了其首款配备轮式底座的人形机器人G1-D,这款产品的独特之处不仅在于其硬件能力,更在于它代表了机器人设计思路的根本转变——从单纯的任务执行工具演变为人工智能系统的数据生成和训练平台。G1-D将移动底座、灵巧操作和完整的AI工作流管理系统整合在一个平台上,旨在同时解决工业自动化的实际需求和机器人智能训练的数据瓶颈问题。这种硬件与软件深度融合的设计策略,标志着人形机器人正在从实验室演示走向大规模商业部署的关键过渡阶段。

宇树机器人在人形机器人领域并非新手。该公司此前推出的G1系列双足人形机器人以相对亲民的价格和开放的开发平台引起了机器人研究社区的广泛关注。然而,G1-D的推出代表了更加务实的商业化路径选择。通过用轮式底座替代双足行走系统,宇树明确表态:在当前技术和成本约束下,针对特定应用场景优化的设计比追求类人形态的完美更具实际价值。这一决策反映了整个机器人行业正在经历的理念转变,从"通用人形机器人"的理想主义回归到"场景化专用机器人"的现实主义。

设计哲学的务实转向

G1-D提供两个版本:标准版为固定式安装,旗舰版则配备了差速驱动的轮式移动底座。旗舰版的移动速度可达每秒1.5米,这一速度在人形机器人中属于较高水平,尽管仍远低于专用移动机器人平台。两个版本的身高可在1.26米至1.68米之间调节,最大负载能力80公斤,这使其能够在多数工业和商业环境中执行搬运和操作任务。

机器人的自由度配置体现了工程权衡的智慧。标准版具有17个自由度,移动版则增加到19个,这比许多研究型人形机器人要少,但对于目标应用场景已经足够。每条手臂配备7个自由度,这是机器人学中的经典配置,能够在三维空间中实现任意姿态的末端执行器定位。手臂的最大负载能力为3公斤,虽然不算强大,但足以处理多数工业零部件、包裹和轻型工具。

腰部关节的设计值得特别关注。该关节可沿Z轴旋转155度,沿Y轴从负2.5度移动到135度,这赋予了机器人在狭窄空间中操作的灵活性。其垂直工作范围从地面到2米高度,覆盖了从货架底层到顶层的标准仓储空间。这些参数的选择显然经过了对目标应用环境的深入分析,而非简单追求技术指标的最大化。

视觉系统采用了多摄像头配置策略。头部安装的高清双目摄像头提供立体视觉和深度感知,这对于导航和粗定位至关重要。更关键的是,每个手腕都配备了独立的摄像头。这种"眼-手协调"的设计使机器人能够在精细操作中获得接近操作点的视觉反馈,显著提高了抓取和装配任务的成功率。这一设计选择反映了从实际应用中获得的经验教训——仅依靠头部摄像头难以处理需要高精度的近距离操作。

末端执行器的模块化生态系统

G1-D的一个重要特征是支持多种可更换的末端执行器。标准配置包括两指平行夹爪,这是工业机器人最常用的末端工具,适合抓取规则形状的物体。三指机械手提供了更好的包络抓取能力,能够稳定地握持不规则形状的物体。该配置有带触觉传感器和不带触觉传感器两个版本,前者能够感知接触力和物体纹理,对于易碎物品的处理至关重要。

最先进的选项是五指灵巧手,这种末端执行器能够模拟人手的复杂操作,包括精细抓取、物体内部操作和使用工具。然而,五指灵巧手的复杂性也带来了更高的成本和维护需求,因此更适合需要高度灵活性的特殊应用,而非标准工业流程。

这种模块化设计策略具有重要的商业意义。它允许用户根据具体任务需求选择最合适的末端执行器,而不必为不需要的功能支付额外费用。更重要的是,它为第三方开发者创造了参与的机会——任何符合接口标准的末端执行器都可以集成到G1-D系统中,这有助于建立围绕该平台的生态系统。

旗舰版G1-D配备了英伟达Jetson Orin NX计算模块,这一选择在机器人行业已成为事实标准。该模块提供100 TOPS的AI推理性能,足以运行现代深度学习模型进行实时物体识别、场景理解和运动规划。更重要的是,它与英伟达的软件生态系统无缝集成,使开发者能够利用成熟的工具链和大量预训练模型。

电池系统支持长达6小时的连续运行,这一续航能力对于单班次工业应用已经足够。在实际部署中,机器人可以在班次间隙进行充电,或者采用电池快速更换系统来实现不间断运行。电池技术的进步意味着能量密度仍在快速提升,未来版本的续航能力很可能进一步延长。

软件平台的战略价值

G1-D最具创新性的方面可能不是其硬件规格,而是配套的软件平台。宇树开发的这一系统覆盖了从数据收集到模型部署的完整AI工作流程,这在商业机器人产品中相当罕见。该平台包括几个核心模块:数据采集系统自动记录机器人的传感器数据、执行的动作和环境反馈;任务管理系统允许操作员定义、调度和监控机器人任务;标注工具支持人工标记和半自动标记,为监督学习准备训练数据。

更关键的是,该平台集成了模拟环境和分布式训练能力。开发者可以在虚拟环境中训练AI模型,然后将其导出到真实机器人进行验证和部署。这种"仿真到现实"的工作流程显著降低了算法开发的时间和成本,因为大部分迭代可以在软件中完成,而无需占用昂贵的硬件资源。

平台还声称支持与GROOT、PI等主流机器人学习框架的集成。GROOT是英伟达开发的基础模型训练框架,特别适合处理多模态机器人数据。PI则代表了物理智能公司开发的通用机器人控制系统。这种开放性意味着研究人员和开发者不必局限于宇树自己的算法,而是可以利用整个机器人AI研究社区的最新成果。

这一软件战略的深层含义值得仔细考量。宇树实际上在将G1-D定位为一个数据生成平台,而不仅仅是执行预定任务的机器。在当前的AI发展阶段,高质量的真实世界数据被广泛认为是限制机器人智能进步的主要瓶颈。与计算机视觉和自然语言处理可以从互联网获得海量训练数据不同,机器人操作数据必须通过真实的物理交互来收集,这既昂贵又耗时。

如果G1-D能够大规模部署,它们将在执行实际工作的同时生成大量标注好的机器人交互数据。这些数据可以用来训练更强大的通用机器人控制模型,而这些改进后的模型又可以提升所有部署机器人的性能。这种正反馈循环——更多机器人产生更多数据,更多数据训练出更好模型,更好模型支持更多应用——可能是机器人智能实现突破的关键路径。

目标应用与市场定位

宇树将G1-D的目标市场定位在工业区、仓库、服务环境和零售空间。这些场景有几个共同特征:结构化程度相对较高,任务具有重复性,人力成本显著,以及对灵活性有一定需求。仓库物流是最明显的应用场景,机器人可以执行订单拣选、包裹分类、库存盘点等任务。相比固定的自动化系统,人形机器人能够适应为人类工人设计的环境,无需大规模改造现有设施。

工业制造领域的机会则更加多样。G1-D可以参与质量检验,使用其摄像头系统捕捉产品图像并运行缺陷检测算法。它可以执行轻型装配任务,特别是那些批量小、变化大而不值得建立专用生产线的产品。机器上下料、工具传递、设备维护等辅助任务也是潜在应用。

服务和零售环境提出了不同的挑战。这些场景中,机器人需要在人类密集的环境中安全运行,处理更大的不确定性,并可能需要某种形式的人机交互。G1-D的人形外观可能有助于社会接受度,虽然其明显的机械外表也设定了用户的期望。可能的应用包括商店货架整理、清洁和维护、顾客引导等。

然而,G1-D目前的能力也有明显的局限性。每臂3公斤的负载能力排除了重型操作。1.5米/秒的移动速度足够日常作业,但在需要快速响应的场景中可能成为瓶颈。最重要的是,所有这些应用都要求机器人能够可靠地感知环境、理解任务需求并执行正确的动作,这需要强大的AI系统支持,而这恰恰是当前机器人技术最大的挑战。

从定价策略看,宇树尚未公布G1-D的价格,但根据其以往产品和市场定位可以推测,该公司很可能采取相对激进的定价来快速扩大市场份额。宇树在四足机器人市场的成功部分归功于其比波士顿动力等竞争对手低得多的价格。如果G1-D能够在保持合理利润的同时,将价格控制在传统工业机器人系统的可比范围内,它可能获得显著的市场吸引力。

G1-D的发布时机也值得注意。2024年以来,多家公司包括特斯拉、Figure AI、Agility Robotics等都在推进人形机器人的商业化。这个领域正在从研究导向转向产品导向,从概念验证转向实际部署。宇树凭借在四足机器人领域积累的经验和相对快速的产品迭代能力,有机会在这个新兴市场中占据一席之地。然而,该领域的竞争也将日益激烈,最终的成功将取决于谁能够更快地解决可靠性、成本和智能水平这三个核心挑战。