ROBOT INDUSTRY

對于人形機器人的發(fā)展而言，“人形”外殼的仿生精度并不是行業(yè)應(yīng)用的關(guān)注焦點，能否成為激活物理世界效率的“智能節(jié)點”才是關(guān)鍵。本文聚焦全球人形機器人應(yīng)用動態(tài)，從技術(shù)現(xiàn)狀、應(yīng)用場景到產(chǎn)業(yè)生態(tài)進行深度剖析，系統(tǒng)梳理了制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等重點領(lǐng)域的應(yīng)用實踐，深入解析了產(chǎn)業(yè)化進程中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與機遇，并從技術(shù)創(chuàng)新、場景拓展、生態(tài)建設(shè)等維度提出發(fā)展建議。

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人形機器人產(chǎn)業(yè)全景框架

根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》，可以將人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈分為大腦（感知、決策、人機交互）、小腦（運動控制）和肢體三個方面。

在“大腦”方向追求更高級的認知能力，在“小腦”方向追求更自然的交互方式和自主決策能力，在“肢體”方向追求更高的運動能力和適應(yīng)性。“大腦”發(fā)展集中在提升機器人的高級認知和決策能力。包括通用智能大模型的應(yīng)用，使得人形機器人能夠進行復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃和環(huán)境理解。例如，通過集成深度學習和自然語言處理技術(shù)，人形機器人能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜的指令，甚至能夠進行自主學習和適應(yīng)新環(huán)境。“小腦”關(guān)注機器人的即時反應(yīng)和運動控制能力，涉及機器人的低級反射式動作生成和自主移動能力，使得機器人能夠在沒有外部控制的情況下，根據(jù)傳感器輸入快速做出反應(yīng)。例如，通過先進的控制算法，人形機器人能夠?qū)崿F(xiàn)平衡控制、動態(tài)行走和精確的手部操作�！爸w”集中在機器人的物理結(jié)構(gòu)和運動能力上。這包括對機器人的四肢結(jié)構(gòu)和靈巧手設(shè)計的優(yōu)化，以提高機器人在復(fù)雜環(huán)境中的操作能力和適應(yīng)性。例如，通過研究人體力學特征和運動機理，人形機器人的肢體設(shè)計正在朝著更靈活、更仿生的方向發(fā)展。

圖1 人形機器人行業(yè)全景圖（資料來源：賽迪研究院整理）

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人形機器人核心環(huán)節(jié)發(fā)展現(xiàn)狀

大腦與小腦：人工智能核心系統(tǒng)

國外發(fā)展情況

國外科技巨頭與領(lǐng)先機器人企業(yè)憑借在AI大模型、核心算力、軟件平臺，及長期研發(fā)積累方面的顯著優(yōu)勢，持續(xù)引領(lǐng)著人形機器人“大腦”（認知決策系統(tǒng)）與“小腦”（運動控制系統(tǒng)）的技術(shù)創(chuàng)新與快速迭代，并積極探索多樣化的商業(yè)化路徑與應(yīng)用場景。

人形機器人AI大模型發(fā)展呈現(xiàn)出多元化趨勢，加速其“大腦”能力的提升。大模型如同人形機器人的智慧核心，使其能夠理解復(fù)雜環(huán)境、規(guī)劃行動、進行自然的人機交互，并展現(xiàn)出一定的通用智能潛力。特斯拉的Optimus計劃整合自研自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Dojo超算，賦予機器人強大的感知、識別和任務(wù)規(guī)劃能力，目標是執(zhí)行日常任務(wù)。英偉達通過Isaac平臺和強大算力，支持開發(fā)者構(gòu)建能處理多模態(tài)信息的復(fù)雜模型，提升決策和學習能力。谷歌探索將大型語言模型（LLM）與機器人控制結(jié)合，如RT-2項目，讓機器人理解抽象指令和物理概念，實現(xiàn)更靈活的交互，推動認知和交互層面的進化。這些探索正快速提升機器人理解、適應(yīng)和互動的能力，為其從“能做”向“會思考”跨越奠定基礎(chǔ)。

國外科技巨頭在核心算力上投入巨大，通過自主研發(fā)高性能芯片和優(yōu)化計算架構(gòu)，為人形機器人提供強大計算支持。人形機器人要實現(xiàn)類人的感知、決策和運動控制，其計算需求遠超傳統(tǒng)工業(yè)機器人，需要處理海量的傳感器數(shù)據(jù)，實時運行復(fù)雜的AI模型，并精確控制數(shù)十個甚至上百個自由度的運動。為此，科技巨頭們紛紛布局自研芯片，比如英偉達的Jetson和DGX系統(tǒng)、特斯拉的FSD芯片和Dojo超算、谷歌的TPU等，一些公司還探索專用架構(gòu)以實現(xiàn)更高能效。算力基礎(chǔ)支撐了AI模型的運行和實時運動控制，是人形機器人智能化提升的“引擎”。

國外積極布局軟件平臺，通過開源生態(tài)與專有平臺相結(jié)合的策略，構(gòu)建豐富多樣的軟件生態(tài)系統(tǒng)。軟件是連接硬件與智能的橋梁，是人形機器人發(fā)揮“大腦”和“小腦”功能的關(guān)鍵載體。開源機器人操作系統(tǒng)ROS（Robot Operating System）及其后續(xù)版本ROS 2，仍然是全球范圍內(nèi)機器人研發(fā)，包括人形機器人領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。隨著人形機器人對AI集成、云邊協(xié)同、特定任務(wù)優(yōu)化的需求日益增長，英偉達、波士頓動力等各大領(lǐng)先企業(yè)也在積極構(gòu)建自身或基于合作伙伴的專有AI平臺和開發(fā)工具鏈。同時，云平臺的應(yīng)用日益廣泛。開源與專有平臺并存、協(xié)同發(fā)展的局面，既保留了開放社區(qū)的創(chuàng)新活力，又滿足了領(lǐng)先企業(yè)對性能、安全性和商業(yè)壁壘的需求，共同推動著人形機器人軟件生態(tài)的繁榮。

國內(nèi)發(fā)展情況

我國在人形機器人的“大腦”研發(fā)方面，即具身智能大模型的構(gòu)建上，已經(jīng)取得了顯著進展。例如，初創(chuàng)公司自變量機器人（X Square）已成為該領(lǐng)域的先行者。自變量機器人專注于端到端統(tǒng)一大模型的技術(shù)路線，其開發(fā)的大模型系列WALL-A在參數(shù)規(guī)模上已經(jīng)超過了國際同行。此外，模型已經(jīng)能夠在復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的泛化性能，能夠使用低成本硬件完成對不規(guī)則物體的精細操作。在“小腦”方面，我國的技術(shù)研發(fā)主要集中在機器人的運動控制和反應(yīng)能力上。例如，優(yōu)必選推出的Walker機器人，具備先進的運動控制技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的雙足行走和精細的手部操作。此外，我國企業(yè)也在機器人平衡控制技術(shù)上取得了重要進展，如阿里巴巴開發(fā)的機器人“小蠻驢”，能夠在復(fù)雜環(huán)境中保持平衡并進行自主導航。整體來看呈現(xiàn)以下特點。

一是企業(yè)參與主體呈現(xiàn)多元化格局。老牌企業(yè)如優(yōu)必選，在伺服驅(qū)動、運動控制等領(lǐng)域有深厚積累，正向智能化升級；小米、華為等科技巨頭憑借消費電子、通信、人工智能等優(yōu)勢跨界入局，打造軟硬一體的機器人解決方案；智元機器人、傅利葉智能等初創(chuàng)公司以靈活機制和前沿技術(shù)探索成為創(chuàng)新生力軍。國內(nèi)頂尖高校和科研院所也在基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和人才培養(yǎng)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

二是技術(shù)路徑上積極探索并快速跟進國際前沿。國內(nèi)企業(yè)普遍高度重視人工智能大模型在人形機器人中的核心驅(qū)動作用，并積極投入研發(fā)或與領(lǐng)先AI機構(gòu)合作開發(fā)具身智能大模型。華為云盤古具身智能大模型已賦能樂聚機器人的夸父人形機器人；優(yōu)必選Walker系列搭載自研BrainNet AI系統(tǒng)；宇樹科技Unitree G1整合UnifoLM機器人大模型；傅利葉智能GR-1與英偉達Project GR00T合作并發(fā)展自主技術(shù)。

三是機器人軟件平臺與操作系統(tǒng)仍在努力建設(shè)之中。雖然部分國內(nèi)頭部企業(yè)宣稱擁有自主研發(fā)的機器人操作系統(tǒng)或軟件平臺，但國內(nèi)仍缺乏像ROS那樣成熟的開源基礎(chǔ)軟件平臺，以及英偉達Isaac平臺那樣的完整商業(yè)級開發(fā)套件。

四是高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建已成為行業(yè)共識，但仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)。業(yè)界普遍認識到，高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣化的訓練數(shù)據(jù)是訓練強大AI模型、實現(xiàn)機器人真正智能化的基石。為此，一部分國內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)和研究機構(gòu)已開始積極布局構(gòu)建針對人形機器人的專用數(shù)據(jù)集。優(yōu)必選通過在汽車制造工廠部署人形機器人積累了領(lǐng)先的作業(yè)數(shù)據(jù)集；傅利葉智能開源了Fourier ActionNet數(shù)據(jù)集；AgiBot推出AgiBot Digital World數(shù)據(jù)集；宇樹科技更新了全身運動數(shù)據(jù)集。盡管如此，我國仍面臨高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)不足、采集成本高、標注難度大等瓶頸問題。如何有效解決數(shù)據(jù)獲取、處理、標注、共享和安全使用等一系列問題，是國內(nèi)人形機器人AI能力提升的關(guān)鍵所在。

肢體：關(guān)鍵硬件與執(zhí)行部件

人形機器人肢體及其核心執(zhí)行部件的研發(fā)與制造，是實現(xiàn)機器人靈活、穩(wěn)定、高效運動的物理基礎(chǔ)，其技術(shù)水平直接決定了機器人的整體性能上限。

主要企業(yè)格局

全球人形機器人肢體硬件市場，特別是在高端執(zhí)行器（包括精密電機、減速器、絲杠等集成模塊）領(lǐng)域，依然由少數(shù)掌握核心技術(shù)和先進制造工藝的國際知名企業(yè)主導。例如，波士頓動力（Boston Dynamics）憑借其液壓驅(qū)動技術(shù)和動態(tài)控制算法，使Atlas機器人在高機動性、強爆發(fā)力和復(fù)雜地形適應(yīng)性方面處于世界頂尖水平，成為行業(yè)標桿。特斯拉（Tesla）則為其Optimus人形機器人自主研發(fā)了高效率、低成本的旋轉(zhuǎn)和線性執(zhí)行器，通過優(yōu)化設(shè)計和規(guī)模化生產(chǎn)降低成本，展現(xiàn)了其在機電一體化和垂直整合方面的能力。Agility Robotics的Digit機器人采用電動執(zhí)行器方案，專注于雙足行走和負載搬運能力，適用于物流倉儲等場景。挪威的1X Technologies等新興企業(yè)也在研發(fā)特色執(zhí)行器技術(shù)，以支持機器人在家庭服務(wù)和商業(yè)輔助領(lǐng)域的應(yīng)用。在核心零部件領(lǐng)域，Kollmorgen、Parker、Aerotech（無框力矩電機）、Faulhaber、Portescap、Maxon（空心杯電機）、Nabtesco、Siemens、哈默納科（精密減速器）、Rollvis、Ewellix（行星滾柱絲杠）等國際巨頭憑借深厚技術(shù)底蘊占據(jù)市場壟斷地位。

我國人形機器人產(chǎn)業(yè)在肢體硬件及核心執(zhí)行部件方面雖有進展，但在高精度諧波減速器、RV減速器、高性能伺服電機及驅(qū)動控制系統(tǒng)等關(guān)鍵部件上，仍高度依賴國外技術(shù)與產(chǎn)品。國內(nèi)企業(yè)如優(yōu)必選的Walker系列機器人在多自由度伺服驅(qū)動器方面取得突破，覆蓋0.2Nm至200Nm的扭矩范圍；傅利葉智能的GR-1在關(guān)節(jié)模塊化設(shè)計和運動控制上展現(xiàn)特色；宇樹科技將四足機器人技術(shù)成功遷移至人形機器人；小米的CyberOne搭載了峰值扭矩300Nm的自研關(guān)節(jié)電機。在上游零部件領(lǐng)域，步科股份、鳴志電器、匯川技術(shù)、艾萊德摩、三花智控、綠的諧波、雙環(huán)傳動、秦川機床等本土企業(yè)正在追趕，努力提升性能、降低成本，推動本地化發(fā)展。

核心零部件

人形機器人的核心零部件，特別是精密減速器、高性能伺服系統(tǒng)、多維度力/力矩傳感器、先進視覺傳感器，以及新興的電子皮膚等，其技術(shù)水平的先進程度、規(guī)模化生產(chǎn)的成本控制能力，以及關(guān)鍵供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的自主化程度，共同且直接地決定了人形機器人的最終運動性能、環(huán)境感知與交互能力、長期運行的可靠性與安全性，以及最終能否被市場廣泛接受的商業(yè)化前景。

精密減速器是人形機器人關(guān)節(jié)實現(xiàn)精確、平穩(wěn)運動的關(guān)鍵，主要類型包括諧波減速器、RV減速器和行星減速器等。諧波減速器因結(jié)構(gòu)緊湊、重量輕、傳動比大等優(yōu)點廣泛應(yīng)用于靈巧關(guān)節(jié)，但柔輪易疲勞斷裂，技術(shù)壁壘較高。行星滾柱絲杠用于線性驅(qū)動關(guān)節(jié)，在機器人總成本中占比高達19%，但制造工藝復(fù)雜，核心技術(shù)包括精密相位匹配、剛度強度分析等。全球市場主要由日本的哈默納科（Harmonic Drive Systems）、納博特斯克（Nabtesco）、新寶（SHIMPO）和德國企業(yè)主導。根據(jù)QYResearch報告，2022年日本新寶在國內(nèi)精密行星減速器市場份額達20%，居首位。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報告顯示，行星滾柱絲杠全球產(chǎn)能集中在歐美，國內(nèi)企業(yè)如秦川機床雖已涉足但起步較晚，中國廠商市場份額僅約19%，高度依賴進口推高制造成本。核心挑戰(zhàn)在于提升國產(chǎn)產(chǎn)品性能指標并降低成本。未來趨勢包括新材料應(yīng)用、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、集成化與智能化等。

高性能伺服電機及其驅(qū)動系統(tǒng)是人形機器人的“肌肉”，為機器人的每一個動作提供動力來源和精確控制，主要類型包括無框力矩電機、空心杯電機等。要求具備高扭矩密度、快速動態(tài)響應(yīng)、高控制精度和低齒槽轉(zhuǎn)矩。無框力矩電機結(jié)構(gòu)緊湊可直接集成關(guān)節(jié)，但溫升控制問題突出，影響性能和壽命。全球市場由美國Kollmorgen、Parker Hannifin、Aerotech和歐洲Faulhaber、Portescap、Maxon Motor等品牌主導。國內(nèi)企業(yè)如步科股份、鳴志電器、匯川技術(shù)、艾萊德摩等積極追趕。高性能精密電機價格昂貴，是制約機器人成本下降的重要因素。技術(shù)挑戰(zhàn)集中在提升功率密度和效率、優(yōu)化散熱設(shè)計、減小體積重量、提高驅(qū)動控制系統(tǒng)集成度等。供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)包括高精度軸承、齒輪等配套組件及釹鐵硼等永磁材料的穩(wěn)定供應(yīng)。

多維力/力矩傳感器賦予機器人觸覺感知和力反饋能力，六維力/力矩傳感器能同時測量三個方向的力和力矩，技術(shù)壁壘最高，是高性能人形機器人的標準配置，通常安裝在手腕、腳踝等關(guān)鍵部位。全球市場分為歐美、日韓、中國三大陣營，美國ATI Industrial Automation被認為是領(lǐng)導者。中國市場集中度高，外資品牌占主導，但本地化發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｖ⿷?yīng)商還包括FUTEK、Interface Force Measurement等。核心挑戰(zhàn)包括復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計、高精度解耦算法、精密標定檢測系統(tǒng)、抑制零點和溫度漂移等。生產(chǎn)工藝復(fù)雜，應(yīng)變片貼片等環(huán)節(jié)仍需人工操作，導致價格昂貴，單價2萬～4萬元。根據(jù)頭豹研究院預(yù)測，2022年中國機器人行業(yè)需求量約4840套，市場規(guī)模0.5億元，預(yù)計2027年達1.8億元，年復(fù)合增長率29.6%。

先進視覺傳感器是機器人的“眼睛”，包括2D/3D攝像頭、深度相機、激光雷達等，提供環(huán)境感知信息。人工智能特別是深度學習在視覺處理中發(fā)揮核心作用。特斯拉在自動駕駛和人形機器人項目中推行純視覺感知方案。市場參與者眾多，技術(shù)迭代快，競爭激烈。挑戰(zhàn)包括復(fù)雜光照、惡劣天氣、動態(tài)遮擋環(huán)境下的準確性和實時性，以及高分辨率數(shù)據(jù)處理對算力的要求。未來趨勢包括多傳感器深度融合、AI端到端感知決策一體化、更高效低功耗的視覺處理芯片和算法。高質(zhì)量的視覺感知數(shù)據(jù)集已成為具身智能行業(yè)發(fā)展的剛性需求。

電子皮膚（Electronic Skin）作為一種新興的、具有仿生特性的人形機器人核心感知部件，正受到學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注。其本質(zhì)是柔性觸覺傳感器陣列，模仿生物皮膚感知機制，能感知接觸力、紋理、溫度、濕度等多種信息。技術(shù)壁壘高，涉及柔性材料、微納制造、信號處理、系統(tǒng)集成等多個方面。全球市場主要由美國Tekscan、日本JDI等企業(yè)主導，占約90%份額。中國企業(yè)如漢威科技、柯力傳感、申昊科技積極投入研發(fā)，在機器人應(yīng)用專利申請方面增長顯著。人形機器人是電子皮膚最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一，將優(yōu)先應(yīng)用于靈巧手部位，未來有望擴展至全身。目前應(yīng)用尚處早期階段，主要用于精細任務(wù)的力控制。根據(jù)預(yù)測，到2030年人形機器人應(yīng)用領(lǐng)域的電子皮膚市場規(guī)模將達90.5億元，年復(fù)合增長率64.3%。2025年全球機器人電子皮膚市場約5億美元，預(yù)計保持15%年復(fù)合增長率至2033年。關(guān)鍵發(fā)展方向包括成本控制、提高耐用性和環(huán)境適應(yīng)性、解決大規(guī)模柔性制造工藝難題、開發(fā)高效觸覺信息處理算法等。

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人形機器人技術(shù)發(fā)展趨勢

人形機器人作為尖端科技的集大成者，其技術(shù)發(fā)展正呈現(xiàn)出多領(lǐng)域深度融合、智能化水平持續(xù)躍升的顯著趨勢，其中人工智能算法的突破、架構(gòu)與算力優(yōu)化、核心硬件性能的提升、軟件平臺的演進、數(shù)據(jù)處理與安全，共同構(gòu)成驅(qū)動其發(fā)展的核心支柱。

在人工智能算法方面，具身智能（Embodied AI）已成為人形機器人智能化發(fā)展的核心方向

強調(diào)機器人不再僅僅是被動執(zhí)行預(yù)設(shè)程序的機器，而是能夠通過與物理世界的持續(xù)交互、感知、學習和適應(yīng)，從而涌現(xiàn)出更高級別的智能行為。未來AI算法將重點提升自主學習能力，如通過強化學習優(yōu)化行為策略，通過模仿學習快速掌握新技能；端到端學習范式有望簡化處理模塊，提升系統(tǒng)響應(yīng)速度；語言模型與智能體系統(tǒng)的結(jié)合將推動機器人AI架構(gòu)變革；多模態(tài)大模型融合語音、圖像等多種信息，也將進一步提升機器人在復(fù)雜場景下的感知和決策能力；構(gòu)建機器人“常識”知識庫、增強小樣本學習能力和持續(xù)適應(yīng)新任務(wù)的能力，也是算法層面的重點突破方向。

在架構(gòu)和算力優(yōu)化方面，端云融合架構(gòu)和存算一體芯片是主要推進方向

隨著人形機器人應(yīng)用場景的日益復(fù)雜與多元化，端云融合架構(gòu)正從概念探索加速邁向大規(guī)模應(yīng)用階段，成為未來技術(shù)架構(gòu)發(fā)展的核心趨勢。當下，眾多企業(yè)敏銳地捕捉到這一機遇，紛紛布局端云深度融合模式，該模式深度結(jié)合云端超大模型的超強算力與端側(cè)輕量模型的實時響應(yīng)優(yōu)勢，借助模型蒸餾、知識遷移等技術(shù)，對端側(cè)部署進行持續(xù)優(yōu)化，以實現(xiàn)計算資源與響應(yīng)速度的動態(tài)平衡。在算力演進路徑上，短期行業(yè)多采用異構(gòu)計算架構(gòu)，以兼容主流芯片滿足多樣化需求；長期來看，自研存算一體芯片成為降低能耗的重要方向。

在核心硬件方面，正朝著更高功率密度、更高精度、更快響應(yīng)速度、更低能耗、更長壽命以及更緊湊輕量化的方向發(fā)展

執(zhí)行器正朝著高功率密度、高精度、快響應(yīng)、低能耗、長壽命和輕量化方向發(fā)展，其技術(shù)進步將顯著提升機器人的運動性能和負載能力。傳感器技術(shù)不僅在視覺、聽覺、力覺等方面持續(xù)提升，多模態(tài)感知融合也成為關(guān)鍵趨勢，特別是電子皮膚技術(shù)的發(fā)展，有望讓人形機器人實現(xiàn)更精細的物體識別和更安全的交互。能源系統(tǒng)方面，高能量密度、輕量化、長壽命、快速充電的電池技術(shù)，以及高效的能源管理系統(tǒng)至關(guān)重要。材料科學的進步，如輕質(zhì)高強度材料和新型智能材料的應(yīng)用，以解決現(xiàn)有驅(qū)動技術(shù)存在的重量、能耗和可靠性等問題，將為人形機器人的輕巧結(jié)構(gòu)和靈活運動提供支持。

在軟件平臺方面，操作系統(tǒng)（ROS）持續(xù)演進、仿真與數(shù)字孿生技術(shù)深度應(yīng)用、開放平臺與開源生態(tài)加速構(gòu)建

操作系統(tǒng)將繼續(xù)向更實時、更可靠、更安全、易開發(fā)和集成的方向發(fā)展。高逼真度仿真平臺（如NVIDIA Isaac Sim）和數(shù)字孿生技術(shù)將更廣泛地應(yīng)用于生成合成數(shù)據(jù)和優(yōu)化開發(fā)流程。開放平臺戰(zhàn)略和開源生態(tài)通過提供標準化工具、共享數(shù)據(jù)集和算法模型，降低了研發(fā)門檻，吸引了更多開發(fā)者參與創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。例如，英偉達的Project GR00T提供開放基礎(chǔ)模型，一些機構(gòu)和企業(yè)也開始開源硬件設(shè)計、軟件代碼或數(shù)據(jù)集，有助于打破技術(shù)壁壘，加速人形機器人技術(shù)的普及。

在數(shù)據(jù)處理和安全方面，構(gòu)建高效數(shù)據(jù)閉環(huán)成為技術(shù)發(fā)展重點

企業(yè)通過多種方式采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進行清洗標注和模型訓練，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)和算法。例如，中電科通過主從遙操作與VR系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，形成感知-決策-執(zhí)行閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)迭代。與此同時，數(shù)據(jù)安全受到高度重視，企業(yè)紛紛建立多層數(shù)據(jù)防火墻，并采用加密存儲、聯(lián)邦學習等同態(tài)加密技術(shù)，保障數(shù)據(jù)隱私和安全，為技術(shù)發(fā)展筑牢安全防線。

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人形機器人應(yīng)用現(xiàn)狀及指引

人工智能推動的應(yīng)用落地現(xiàn)狀

人工智能在人形機器人的大模型構(gòu)建、設(shè)計研發(fā)及生產(chǎn)制造等關(guān)鍵環(huán)節(jié)已展現(xiàn)出顯著的賦能潛力和初步的應(yīng)用成果，但審視各環(huán)節(jié)的實際進展，其應(yīng)用的深度與廣度尚不均衡，從最初的概念驗證和初步探索，到實現(xiàn)規(guī)�；�、精細化、高可靠性的深度應(yīng)用，仍然面臨著諸多亟待解決的問題與嚴峻挑戰(zhàn)。

在人形機器人大模型的應(yīng)用方面，人工智能大模型，特別是大型語言模型（LLM）、視覺大模型（VLM）和多模態(tài)大模型（MMM），正成為構(gòu)建人形機器人高級認知能力（即“大腦”）的核心技術(shù)支撐。模型旨在顯著提升機器人在自然語言理解、復(fù)雜指令遵循、視覺場景解析、邏輯推理、任務(wù)規(guī)劃，以及與人類自然交互等方面的綜合能力。國際上，特斯拉的Optimus機器人深度整合了其在自動駕駛領(lǐng)域積累的AI技術(shù)；英偉達推出了專為人形機器人設(shè)計的通用基礎(chǔ)模型Project GR00T；Figure AI的Figure 01機器人則通過與OpenAI的合作，展示了基于先進大模型的出色交互與執(zhí)行能力。國內(nèi)方面，華為的盤古具身智能大模型、優(yōu)必選的BrainNet AI系統(tǒng)、宇樹科技的UnifoLM機器人大模型，以及智元機器人的WorkGPT等多款大模型也在積極賦能各自的人形機器人產(chǎn)品。目前，大模型的應(yīng)用集中在自然語言指令理解、視覺環(huán)境感知和簡單任務(wù)規(guī)劃等層面。例如，F(xiàn)igure 01能夠進行多輪對話并完成整理桌面、遞送物品等任務(wù)；英偉達的GR00T N1模型可在模擬環(huán)境中執(zhí)行多步驟復(fù)雜任務(wù)。然而，大模型在人形機器人中的深度應(yīng)用仍面臨“幻覺”、泛化能力不足、高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏、成本過高、硬件不達標等諸多固有難題。

在人形機器人設(shè)計研發(fā)環(huán)節(jié)，AI技術(shù)主要應(yīng)用于加速設(shè)計迭代、優(yōu)化性能參數(shù)、降低研發(fā)成本，以及提升算法驗證效率。具體應(yīng)用包括基于物理引擎的高逼真度仿真測試、構(gòu)建機器人數(shù)字孿生模型、利用強化學習等方法進行運動規(guī)劃與控制算法的開發(fā)和優(yōu)化等。例如，英偉達的Omniverse Isaac Sim仿真平臺為開發(fā)者提供了強大的虛擬測試環(huán)境和合成數(shù)據(jù)生成能力，減少了對昂貴物理樣機的依賴。MathWorks的Simscape軟件則用于構(gòu)建iCub人形機器人頭部的數(shù)字孿生模型，進行動力學分析和控制算法設(shè)計。目前，仿真測試已成為人形機器人研發(fā)流程中的標準環(huán)節(jié)，廣泛應(yīng)用于概念驗證、結(jié)構(gòu)設(shè)計評估、運動學與動力學分析，以及控制策略迭代等。數(shù)字孿生技術(shù)使研發(fā)人員能夠更精細地模擬、預(yù)測和優(yōu)化機器人的性能和行為表現(xiàn)。盡管AI在設(shè)計研發(fā)環(huán)節(jié)應(yīng)用進展顯著，但仿真環(huán)境與真實物理世界存在“Sim2Real Gap”，導致算法移植性能下降、AI輔助生成式設(shè)計在人形機器人等高度復(fù)雜多學科交叉系統(tǒng)中應(yīng)用尚處初級階段，以及人形機器人多物理場耦合仿真技術(shù)難度大且現(xiàn)有工具精度和效率有待提升等突出問題。

在人形機器人生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，AI技術(shù)被嘗試用于提高生產(chǎn)效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量、降低制造成本和優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。主要應(yīng)用方向包括：利用機器視覺進行零部件缺陷檢測和尺寸測量；采用工業(yè)機器人或協(xié)作機器人實現(xiàn)關(guān)鍵部件的自動化裝配；通過AI算法優(yōu)化生產(chǎn)排程和物料流轉(zhuǎn)；利用AI分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進行需求預(yù)測和風險管理。例如，美國Figure AI公司為其人形機器人打造的BotQ工廠，計劃使用機器人（包括自產(chǎn)人形機器人）進行零部件組裝和物料搬運，并自主研發(fā)了集成AI的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES），以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、質(zhì)量控制和效率優(yōu)化。目前，AI在人形機器人生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用仍相對有限，主要集中在標準化、重復(fù)性強的特定工序自動化和智能化改造上，如電池單元測試、齒輪箱潤滑脂加注等。AI視覺技術(shù)也用于在線檢測零部件表面缺陷和裝配精度。然而，實現(xiàn)全流程自動化、智能化生產(chǎn)面臨巨大挑戰(zhàn)：一是人形機器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜、零部件繁多、裝配精度要求高，完全依靠自動化設(shè)備和AI算法實現(xiàn)高效、低成本生產(chǎn)難度極大；二是人形機器人供應(yīng)鏈體系不成熟，核心零部件依賴少數(shù)供應(yīng)商或定制化生產(chǎn)，AI在供應(yīng)鏈優(yōu)化和風險管理方面仍處于早期探索階段；三是缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準和接口規(guī)范，增加了集成難度，不利于自動化生產(chǎn)設(shè)備和AI應(yīng)用方案的推廣。這些問題限制了AI在人形機器人制造環(huán)節(jié)的賦能作用，未來需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同攻關(guān)逐步解決。

人形機器人場景應(yīng)用指引

人形機器人在人工智能技術(shù)的強力驅(qū)動下，正逐步從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用，其獨特的類人形態(tài)和日益增強的智能交互能力，使其在多個行業(yè)展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。盡管目前多數(shù)場景的應(yīng)用仍處于小規(guī)模試驗或早期探索階段，距離大規(guī)模實質(zhì)性賦能行業(yè)并產(chǎn)生顯著經(jīng)濟效益尚需3年至5年，甚至更長時間的持續(xù)技術(shù)攻關(guān)和市場培育，但其未來的潛力不容忽視。

在汽車制造領(lǐng)域，人形機器人有望深度參與到車身焊接、涂裝、總裝，以及零部件搬運、質(zhì)量檢測、原型測試模擬等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。憑借其靈巧的雙手和靈活的移動能力，人形機器人能夠適應(yīng)傳統(tǒng)工業(yè)機器人難以覆蓋的復(fù)雜裝配任務(wù)和非結(jié)構(gòu)化工作環(huán)境，例如在狹小空間內(nèi)進行布線、安裝內(nèi)飾件等。未來，人形機器人通過搭載先進的視覺識別、力感知和AI決策系統(tǒng)，能夠與產(chǎn)線工人協(xié)同工作，提升生產(chǎn)線的柔性和自動化水平，同時應(yīng)對制造業(yè)勞動力短缺和成本上升的挑戰(zhàn)。根據(jù)摩根士丹利的預(yù)測，到2050年，約90%的人形機器人將用于工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的重復(fù)性、結(jié)構(gòu)化工作。

在家庭服務(wù)領(lǐng)域，人形機器人被寄予厚望，有望成為未來智能家居的核心組成部分，提供家務(wù)助理、老人陪護、兒童教育與娛樂等多樣化服務(wù)。它們能夠通過自然語言與家庭成員進行交互，理解并執(zhí)行如打掃清潔、取遞物品、烹飪輔助、提醒日程等任務(wù)。對于行動不便的老年人或殘障人士，人形機器人可以提供起身輔助、用藥提醒、健康監(jiān)測、緊急呼叫和情感陪伴等關(guān)懷服務(wù)，顯著提升其生活質(zhì)量并減輕家庭照護壓力。在兒童教育方面，人形機器人可以扮演互動玩伴和個性化輔導教師的角色，通過寓教于樂的方式激發(fā)學習興趣，并根據(jù)兒童的學習進度和特點提供定制化的教學內(nèi)容。然而，家庭場景的復(fù)雜性、非結(jié)構(gòu)化特性，以及對安全性、隱私性、成本和易用性的極高要求，使得人形機器人在該領(lǐng)域的規(guī)�；瘧�(yīng)用面臨巨大挑戰(zhàn)，技術(shù)成熟度和市場接受度都有待進一步提升。目前，如軟銀的Pepper機器人已在部分家庭和商業(yè)服務(wù)場景中進行了嘗試性應(yīng)用。

在倉儲物流領(lǐng)域，人形機器人可以有效彌補現(xiàn)有自動化設(shè)備（如AGV、AMR）在貨物分揀、裝卸、盤點，以及“最后一公里”配送等環(huán)節(jié)的能力短板。它們能夠利用視覺和觸覺感知系統(tǒng)識別不同形狀和尺寸的包裹，進行靈活抓取和精準放置，適應(yīng)動態(tài)變化的倉庫環(huán)境，并與人類員工或其他自動化設(shè)備協(xié)同工作。例如，Agility Robotics公司的Digit機器人已被部署于GXO等物流公司的倉庫中，執(zhí)行搬運貨箱等任務(wù)。未來，隨著其負載能力、續(xù)航時間、導航精度和作業(yè)效率的提升，人形機器人有望在電商倉庫、配送中心、零售門店后臺等場景發(fā)揮重要作用，提高物流運作的整體效率和智能化水平。

在邊防巡檢等特種安防領(lǐng)域，人形機器人憑借其全天候工作能力、對惡劣環(huán)境的適應(yīng)性和搭載多樣化傳感器的潛力，可用于執(zhí)行邊境線巡邏、重要設(shè)施區(qū)域警戒、可疑目標抵近偵察，以及早期險情預(yù)警等任務(wù)。它們可以通過搭載高清攝像頭、紅外熱成像儀、聲音傳感器等設(shè)備，實時監(jiān)控周邊環(huán)境，并將數(shù)據(jù)回傳至指揮中心。雖然目前在邊防巡檢中更多應(yīng)用的是無人機和地面輪式/履帶式機器人，但人形機器人因其更好的地形適應(yīng)性和潛在的與環(huán)境交互（如開關(guān)門、操作設(shè)備）能力，未來在該領(lǐng)域也具有一定的應(yīng)用前景。目前，已有電力巡檢場景開始嘗試人形機器人應(yīng)用。

在高危特種環(huán)境作業(yè)領(lǐng)域，如核設(shè)施內(nèi)部操作、化工有毒環(huán)境巡檢、礦山深井作業(yè)，以及地震、火災(zāi)等災(zāi)害救援現(xiàn)場，人形機器人能夠替代人類進入危險區(qū)域執(zhí)行任務(wù)，從而極大地保障作業(yè)人員的生命安全。人形機器人可以搭載輻射探測器、氣體分析儀、生命體征探測器等專業(yè)設(shè)備，進行環(huán)境監(jiān)測、故障排查、物資運輸、被困人員搜救等工作。�；辣�、礦山、冶煉、核電、電網(wǎng)、消防應(yīng)急、救援等領(lǐng)域是機器人（包括人形機器人）有望率先落地的最佳場景，因為這些場景對人工替代的需求迫切，且對成本的敏感度相對較低。然而，這些場景對機器人的可靠性、防護等級、自主決策能力，以及在極端條件下的作業(yè)能力都提出了極高要求，是人形機器人技術(shù)面臨的重大挑戰(zhàn)。

在展會展示與巡航導引等服務(wù)場景，人形機器人憑借其新穎的形態(tài)和智能交互能力，現(xiàn)階段已能承擔一定的迎賓接待、信息咨詢、產(chǎn)品推介、場館導覽等任務(wù)，主要起到吸引人流、提升科技感和品牌形象的作用。這些應(yīng)用場景對機器人的運動控制和自主決策能力要求相對較低，更多側(cè)重于外觀設(shè)計、語音交互和預(yù)設(shè)路徑導航等功能。雖然目前看來，這類應(yīng)用在很大程度上仍帶有“作秀”和有限功能輔助的性質(zhì)，但它們?yōu)槿诵螜C器人技術(shù)的商業(yè)化落地提供了寶貴的早期試驗場和用戶反饋渠道，有助于技術(shù)的持續(xù)改進和市場認知度的提升。隨著AI能力的增強和成本的降低，未來人形機器人在這些服務(wù)場景中的功能將更加豐富和實用。

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人形機器人發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

核心技術(shù)發(fā)展制約

算法模型技術(shù)瓶頸。當前，人形機器人核心依賴的大語言模型、視覺語言模型及多模態(tài)模型等AI大模型技術(shù)在復(fù)雜真實環(huán)境中仍存在顯著性能局限，其中“幻覺”問題可能導致機器人產(chǎn)生不可預(yù)測的錯誤行為，強化學習算法的“黑箱”特性使得機器人行為缺乏足夠的可解釋性，在醫(yī)療、特種作業(yè)等關(guān)鍵應(yīng)用場景中可能構(gòu)成嚴重的安全風險隱患。同時，現(xiàn)有AI模型在跨場景、跨任務(wù)的泛化應(yīng)用中表現(xiàn)不佳，機器人難以將在特定環(huán)境中掌握的技能有效遷移到其他應(yīng)用場景，仿真到現(xiàn)實的遷移能力不足問題突出。此外，將復(fù)雜AI模型高效、低功耗地部署到機器人端側(cè)面臨嚴峻技術(shù)挑戰(zhàn)，目前的技術(shù)方案難以在算力需求、功耗控制、實時響應(yīng)和成本控制之間實現(xiàn)理想平衡。

感知控制技術(shù)難題。人形機器人需要整合視覺、聽覺、力覺、觸覺等多種傳感器的異構(gòu)信息以形成對環(huán)境的全面準確理解，然而在復(fù)雜光照變化、部分遮擋、動態(tài)干擾，及傳感器噪聲等多重因素影響下，如何高效融合不同模態(tài)的感知信息并構(gòu)建統(tǒng)一、魯棒的環(huán)境表征仍然是亟待突破的技術(shù)難題。同時，要實現(xiàn)類人運動能力和靈巧操作，需要在復(fù)雜地面條件和動態(tài)干擾環(huán)境下完成穩(wěn)定行走、敏捷跑跳等高機動性動作，對機械結(jié)構(gòu)設(shè)計、驅(qū)動系統(tǒng)性能、平衡控制算法和實時環(huán)境感知能力都構(gòu)成嚴峻技術(shù)挑戰(zhàn)。在靈巧操作方面，要模仿人類雙手的多自由度和高靈巧性更是對多指靈巧手設(shè)計、微型高精度驅(qū)動器、高分辨率觸覺傳感器和復(fù)雜的手眼協(xié)同控制算法等提出了極高的技術(shù)要求。

核心硬件零部件制約。人形機器人的整體性能高度依賴于高精度傳感器、高功率密度伺服電機、精密減速器、輕量化結(jié)構(gòu)材料、高能量密度電池等核心硬件部件，核心零部件的技術(shù)水平和成本結(jié)構(gòu)直接決定了機器人的性能表現(xiàn)和商業(yè)化可行性，目前精密減速器、高性能伺服電機等關(guān)鍵零部件嚴重依賴進口，技術(shù)壁壘高且價格昂貴，國內(nèi)企業(yè)在精密制造和質(zhì)量管控能力方面仍存在不足。同時，機器人驅(qū)動裝置在重量、效率、可靠性等關(guān)鍵性能指標方面仍存在技術(shù)瓶頸，電子肌肉等新型驅(qū)動技術(shù)尚未達到產(chǎn)業(yè)化成熟度，電池技術(shù)發(fā)展滯后限制了機器人的工作續(xù)航時長，能耗效率偏低的問題進一步加劇了續(xù)航能力不足的技術(shù)困擾。

產(chǎn)業(yè)化商業(yè)應(yīng)用制約

成本結(jié)構(gòu)不合理。人形機器人集成了大量高精尖硬件和復(fù)雜軟件系統(tǒng)，導致研發(fā)投入巨大且制造成本居高不下。據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計，一臺國產(chǎn)人形機器人的成本約為70萬元，國際先進產(chǎn)品成本更是高達數(shù)百萬美元。同時，大模型訓練、產(chǎn)線改造等環(huán)節(jié)的高昂投入成本，使得中小企業(yè)難以承擔相關(guān)的技術(shù)開發(fā)費用，高昂的成本結(jié)構(gòu)不僅增加了企業(yè)的經(jīng)營壓力，也嚴重限制了產(chǎn)品的市場推廣應(yīng)用，使?jié)撛谟脩粼谕顿Y回報周期考量下望而卻步。

應(yīng)用場景適配性不足。在工業(yè)應(yīng)用場景中，具身智能需要融合自主導航、路徑規(guī)劃、運動控制等多個技術(shù)模塊，但當前技術(shù)水平下的綜合成功率仍然較低，無法滿足工業(yè)生產(chǎn)對高可靠性和穩(wěn)定性的嚴格要求，機器人在處理復(fù)雜任務(wù)時往往表現(xiàn)不佳，難以適應(yīng)工業(yè)環(huán)境的多變性和高不確定性特征。在家庭服務(wù)場景中，用戶普遍難以接受“邊用邊學”的產(chǎn)品使用模式，期望機器人能夠立即勝任各種復(fù)雜家務(wù)工作，然而現(xiàn)有技術(shù)水平下的機器人往往只能完成簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)任務(wù)，距離真正意義上的智能化家庭助手仍有相當大的技術(shù)差距。

商業(yè)模式創(chuàng)新滯后。傳統(tǒng)的產(chǎn)品銷售模式面臨高成本、長回報周期的嚴峻挑戰(zhàn)，“機器人即服務(wù)”等新興商業(yè)模式仍處于市場探索階段，缺乏成熟的盈利模式和充分的市場驗證，企業(yè)在商業(yè)模式創(chuàng)新方面的投入明顯不足，難以找到可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)化路徑。同時，市場對人形機器人技術(shù)的認知壁壘較高，用戶對機器人功能與實際價值的認知普遍不足，特別是在家庭服務(wù)等面向消費者的應(yīng)用場景中，消費者對機器人的功能期望與實際技術(shù)能力之間存在較大落差。

創(chuàng)新生態(tài)要素制約

高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取困難。與自動駕駛等領(lǐng)域不同，人形機器人需要依賴人工示教、遙操作或仿真環(huán)境來采集訓練數(shù)據(jù)，真實數(shù)據(jù)采集需要依賴昂貴的專業(yè)設(shè)備和專業(yè)人員，成本高昂且效率低下，機器人動作數(shù)據(jù)單條處理成本高達數(shù)元，大規(guī)模數(shù)據(jù)采集面臨巨大的經(jīng)濟壓力。同時，行業(yè)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標注標準，企業(yè)需要自行開發(fā)標注工具或依賴第三方服務(wù)，導致數(shù)據(jù)預(yù)處理成本顯著增加，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊且標注準確性難以保證，嚴重影響了模型訓練效果。此外，數(shù)據(jù)采集過程涉及用戶隱私信息，特別是家庭環(huán)境數(shù)據(jù)的收集面臨巨大的合規(guī)性挑戰(zhàn)，同時存在數(shù)據(jù)外流的潛在風險，可能對國家產(chǎn)業(yè)安全構(gòu)成威脅。

專業(yè)人才結(jié)構(gòu)性短缺。人形機器人技術(shù)融合了機械工程、電子技術(shù)、人工智能、材料科學等多個學科領(lǐng)域，對跨學科復(fù)合型人才需求極為迫切，然而國內(nèi)高校的院系分割現(xiàn)象嚴重，難以培養(yǎng)具備綜合系統(tǒng)工程能力的復(fù)合型人才。據(jù)世界經(jīng)濟論壇《2025年未來就業(yè)報告》，中國超過90%的雇主認為AI是關(guān)鍵技術(shù)，但38%的雇主表示人才短缺是發(fā)展的重要阻礙。同時，具身智能和機器人領(lǐng)域的頂尖人才和高技能人才相對短缺，實驗室技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實際需求脫節(jié)嚴重，難以滿足規(guī)�；a(chǎn)和商業(yè)化應(yīng)用的人才需求。

供應(yīng)鏈生態(tài)協(xié)同不足。芯片、核心零部件等關(guān)鍵供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)存在斷供風險，國際技術(shù)標準的快速演變增加了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不確定性，國內(nèi)供應(yīng)鏈在精密制造、高端芯片等關(guān)鍵領(lǐng)域仍存在明顯技術(shù)短板，對外技術(shù)依賴程度較高，供應(yīng)鏈安全問題日益凸顯。同時，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)作關(guān)系松散，數(shù)據(jù)流動不暢，缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標準和開源生態(tài)支撐，企業(yè)間普遍存在零和博弈心態(tài)，數(shù)據(jù)資源共享困難，難以形成協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)合力。

政策法規(guī)標準體系不完善。雖然國家和地方政府出臺了一系列支持政策，但針對人形機器人產(chǎn)業(yè)的政策支持力度和精準度仍顯不足，研發(fā)補貼多采用事后補貼方式，審批流程冗長，難以及時響應(yīng)行業(yè)快速發(fā)展的資金需求，對中小企業(yè)的扶持力度有限，難以匹配企業(yè)大規(guī)模技術(shù)投入的實際資金需求。同時，行業(yè)缺乏針對人形機器人的專項法律法規(guī)和系統(tǒng)性技術(shù)標準，現(xiàn)有標準多集中于傳統(tǒng)工業(yè)機器人領(lǐng)域，難以覆蓋人形機器人的特殊性技術(shù)需求，在安全責任界定、數(shù)據(jù)隱私保護、倫理規(guī)范等方面的法律空白增加了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不確定性。

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人形機器行業(yè)發(fā)展建議

強化核心技術(shù)攻關(guān)與自主創(chuàng)新能力建設(shè)

重點支持人工智能“大腦”與“小腦”領(lǐng)域的前沿研究，包括具身智能的下一代AI算法、可解釋強人工智能和端側(cè)大模型部署技術(shù)。鼓勵研發(fā)自主知識產(chǎn)權(quán)的機器人操作系統(tǒng)和開放式AI開發(fā)平臺，構(gòu)建開發(fā)者生態(tài)。在核心硬件層面，亟須加大對高性能伺服電機、精密減速器、多維力/力矩傳感器、電子皮膚和輕量化新材料等關(guān)鍵零部件的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化支持，實現(xiàn)自主可控和本地化發(fā)展，降低成本，提升競爭力。探索設(shè)立國家級人形機器人重大科技專項，整合產(chǎn)學研用力量，聯(lián)合攻關(guān)共性技術(shù)難題，建立成果共享與轉(zhuǎn)化機制。重視高質(zhì)量機器人訓練數(shù)據(jù)集的建設(shè)，探索建立國家級或行業(yè)級的數(shù)據(jù)采集、標注、共享與安全管理平臺，為AI模型訓練提供基礎(chǔ)。

構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)與健全的行業(yè)標準體系

加強頂層設(shè)計和統(tǒng)籌規(guī)劃，引導形成以上游核心零部件、中游本體制造與AI系統(tǒng)集成、下游多場景應(yīng)用為鏈條，大中小企業(yè)融通發(fā)展，產(chǎn)學研深度融合的良好產(chǎn)業(yè)格局。鼓勵龍頭企業(yè)發(fā)揮引領(lǐng)作用，開放技術(shù)平臺和供應(yīng)鏈資源，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新。支持在京津冀、長三角等有條件的地區(qū)建設(shè)人形機器人產(chǎn)業(yè)集群和創(chuàng)新示范區(qū)，提供政策、資金、場地、人才等全方位支持。加快推進人形機器人相關(guān)的行業(yè)技術(shù)標準、產(chǎn)品質(zhì)量標準、安全規(guī)范，以及倫理準則的制定與完善工作。積極參與國際標準的制定，提升我國在全球人形機器人領(lǐng)域的話語權(quán)。建立健全機器人產(chǎn)品檢測認證體系，確保產(chǎn)品質(zhì)量和使用安全。加強對人形機器人可能帶來的數(shù)據(jù)隱私、就業(yè)結(jié)構(gòu)變化、社會倫理等問題的研究與引導，確保技術(shù)發(fā)展服務(wù)于社會福祉。

加速典型場景應(yīng)用示范與新興市場培育

選擇一批對人工替代需求迫切、技術(shù)可行性較高且具有顯著社會效益和經(jīng)濟效益的典型應(yīng)用場景，如高端制造（汽車、電子信息）、特種作業(yè)（電力巡檢、�；辣�(yīng)急救援）、醫(yī)療康養(yǎng)、教育娛樂等，組織開展大規(guī)模的應(yīng)用示范工程。通過“以用促研、以用帶產(chǎn)”的方式，讓人形機器人在真實環(huán)境中接受考驗，收集應(yīng)用數(shù)據(jù)，反饋技術(shù)問題，從而驅(qū)動AI算法、硬件性能和系統(tǒng)可靠性的持續(xù)改進。加快出臺針對性的采購補貼、稅收優(yōu)惠、應(yīng)用獎勵等政策，鼓勵相關(guān)行業(yè)用戶率先嘗試和部署人形機器人解決方案。積極培育人形機器人的新興消費市場，通過科普宣傳、體驗推廣等方式，提升公眾對人形機器人的認知度和接受度，發(fā)掘在家庭服務(wù)、個人助理等領(lǐng)域的潛在需求。鼓勵企業(yè)探索可持續(xù)的商業(yè)模式，如機器人即服務(wù)（RaaS）、租賃等，降低用戶初期投入門檻。

優(yōu)化高端人才培養(yǎng)體系與強化全方位政策保障

將人形機器人及具身智能相關(guān)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)納入戰(zhàn)略規(guī)劃，鼓勵高等院校、職業(yè)院校與企業(yè)深度合作，優(yōu)化課程設(shè)置，創(chuàng)新培養(yǎng)模式，大力培養(yǎng)既懂AI算法又懂機器人硬件、既具備理論基礎(chǔ)又具備工程實踐能力的復(fù)合型、創(chuàng)新型人才隊伍。支持建設(shè)一批高水平的人形機器人實訓基地和產(chǎn)教融合平臺。積極引進海內(nèi)外頂尖人才和創(chuàng)新團隊。進一步優(yōu)化營商環(huán)境，簡化審批流程，為創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展提供便利。加強知識產(chǎn)權(quán)保護，激發(fā)創(chuàng)新活力。完善投融資體系，鼓勵社會資本、風險投資更多地投向人形機器人等具有長期增長潛力的硬科技領(lǐng)域。密切關(guān)注全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)和技術(shù)壁壘變化，適時調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)政策，確保我國人形機器人產(chǎn)業(yè)在開放合作與自主可控之間取得平衡，實現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展。

本文作者：

高旖蔚 中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心研究人員

鐘新龍 中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心人工智能研究室主任

王聰聰 中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心研究人員

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