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人形机器人何时能从表演炫技走向规模化应用?|博鳌亚洲论坛

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界面新闻记者|蒋习

“过去,人形机器人更多偏向于表演式炫技,但现在更多是向产业应用和服务国民经济主战场和一些重点的应用领域发展。”

3月25日,在博鳌亚洲论坛2026年年会期间,北京人形机器人创新中心CEO熊友军在“人形机器人的进阶与飞跃”论坛上作出上述表述。


“人形机器人的进阶与飞跃”论坛现场 拍摄:蒋习

熊友军表示,人形机器人在一些场景如3D领域已经开始应用,在汽车、家电生产等泛工业领域,正逐步向搬运、分拣、物流等环节渗透。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖则在论坛上表示:“人形机器人行业远没有到所谓的‘ChatGPT时刻’或‘iPhone时刻’,虽然当前热度很高,但仍处在一个建设过程中。”

所谓“ChatGPT时刻”,是指人形机器人领域迎来类似ChatGPT那样的颠覆性突破与爆发拐点。

对于人形机器人何时迎来“ChatGPT时刻”,与会嘉宾给出了不同的判断。

商汤联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚给出了相对乐观的时间表——两年。

他指出,目前行业的数据量大约在10万小时级别。其公司去年提出,将通过环境式素材,力争在未来两年,即到2027年,将数据量提升至1000万小时,实现两个数量级的增长。

在此基础上,结合世界模型与仿真技术的加持,最终达到“亿小时级别”。他认为,只有到了那个时间点,才有可能迎来属于人形机器人的“ChatGPT时刻”。

VIVO机器人Lab首席科学家邵浩给出的答案更为保守:十年。

他指出,机器人所需的数据维度极高,文本数据只有一维,机器人数据则达到六十多维。

邵浩表示,“找到一条低成本、海量且免费的数据路径时,‘ChatGPT时刻’才能出现。不能依赖于某一种数据采集方式。一个最前沿的研究方向是利用人类的视频数据作为数据来源。归根结底,还是数据的问题。”

熊友军则认为,时间点与技术成熟度、商业价值和社会需求相互耦合,并非“一刀切”的节点。“从当前技术发展趋势看,不完全是数据的问题。在一些结构化的环境以及相对简单重复的应用场景中,结合现有的大模型,已经开始了落地应用。”

他以数据佐证:去年全中国人形机器人的发货量接近两万台,今年预计将迎来大幅增长。在他看来,应用场景的落地比大家预想的要快。

“机器人究竟何时能够突破更高的价值交付,实现真正落地应用,并达到万台甚至十万台的规模,仍面临诸多不同挑战。”星动纪元科技有限公司创始人陈建宇在会上表示。

工业领域因其应用场景标准化,往往被业内视为是人形机器人应用最先落地的场景。

“我们可以在现有模型基础上,投入一定的数据和算力,把关键岗位打通,一旦打通,就可以标准化复制到上万甚至数十万个场景中。”陈建宇表示,但人形机器人必须达到很高的节拍效率和成功率。

“要达到百分之九十九点几,还要具备极高的可靠性。要真正把它做成一个工业级稳定的产品,不仅仅是单次能够完成任务,还要能够可靠、持续、低成本地做到,每一项都很难。”

他进一步分析,这对机器人的综合能力提出了较高要求,“从大脑的能力——要能够实时进行感知反馈和快速决策,到小脑的控制能力,再到底层的硬件本体。本体又包括灵巧手、关节等零部件,还包括供应链等。

沈抖也认为,当前人形机器人在本体稳定性、耐用性及灵巧性等方面仍面临较大挑战。此外,无论是大脑还是小脑,目前行业内尚未形成统一的技术标准。

“人形机器人要想规模化应用于工业中,至少需等到出货量达十万台级的企业出现。”邵浩在接受界面新闻记者采访时表示。

他指出,目前人形机器人的硬件尚未实现标准化,双足、手和电机的结构在行业内仍未达成共识,这使得量产和成本下降面临较大难度。

邵浩认为,只有当行业内至少有一家企业的出货量达到十万量级,届时关键部件的结构形成行业共识,才能真正实现量产与成本的有效下降。

相比之下,人形机器人进入家庭场景被视为“最后一步”。

“具身智能进入家庭,其实是对其能力上限的要求。危险场景、工业场景,反而是相对标准化程度较高的场景,家庭场景是挑战最大的。”沈抖认为,两年内实现系统性进入家庭很难,十年能否做到也不确定。

陈建宇认为,挑战在于泛化性。“每一个家庭的环境和布局都完全不同,没有足够的资源、空间,能在每个家庭里单独采集数据、单独训练后再部署。”

他提出,家庭应用的终极目标是模型能做到零样本泛化,面对全新环境和任意指令即可直接部署。他判断“至少五到十年,能看到非常好的效果”。

在成本上,沈抖持乐观态度:“中国的供应链如此完善,应用场景这么丰富,在进入家庭之前,人形机器人一定已经在各个场景中经历了充分打磨,所以成本反而不是最关键的。真正重要的是标准、安全和产品性能。”

针对行业堵点,陈建宇建议,要推动软件和模型系统的标准化与规模化。“行业内模型路线和数据路线多样,但真正要实现落地应用,必须形成标准化的产品,能够合规化地复制推广,这就需要行业收敛路径,找到当前最有效的方向。”

在硬件层面,他表示,供应链和产业链需要拉通,并做好准备实现降本和可规模化复制。

熊友军也认为,行业中也存在一些无序发展的现象,可能造成资源浪费。因此,迫切需要制定产业发展的标准,通过标准来有序引导整个产业协同一致发展。

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