隨著特斯拉的加入，人形機器人產業的競賽明顯提速。

5月5日，特斯拉Optimus人形機器人公布最新進展——已在一家工廠部署數臺機器人，通過完成4680電池的分揀等工作來進行測試；行走速度較去年底提高30%以上，目前約為0.6米/秒；甚至能在工作中糾正自己的錯誤。
特斯拉CEO埃隆·馬斯克透露，在今年晚些時候，Optimus將會換上有22個自由度的新手臂，“執行器將幾乎全部移動到前臂之中，就像人類的工作方式一樣”。

Optimus的進展可謂當下全球人形機器人競賽的一個縮影。

此前的3月13日，OpenAI和Figure合作推出通用型機器人Figure 01；3月19日，英偉達公布人形機器人項目GR00T；4月18日，波士頓動力宣布自2013年發布的Atlas人形機器人推出電動版……

業界普遍認為，2024年將是具身智能的發展元年。具身智能是指一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統，其通過智能體與環境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現行動，從而產生智能行為和適應性。人形機器人便是具身智能的代表產品。

據工業和信息化部賽迪研究院數據顯示，2026年中國人形機器人產業規模將突破200億元。2024和2025年人形機器人產業將持續高速增長。
全球加速布局下的中國優勢：供應鏈與場景落地

硅谷人工智能研究院院長、《硅谷百年史》作者皮埃羅·斯加魯菲近日在公開演講中也提及人形機器人。他表示，自己長期以來并不愿意在演講中放上人形機器人的圖片，因為他見過很多人形機器人的演示，它可以跳，可以做很多其他事情，但他認為這并沒有什么用途。而現在，人們已經讓人形機器人變得更加真實。

“在人形機器人的智能方面，中美目前都在積極探索當中?！便y河通用機器人創始人、智源具身智能研究中心負責人王鶴在2024中關村論壇期間接受澎湃新聞采訪時表示，美國的聲勢更大，而中國包括銀河通用在內的許多公司，技術也處于世界頂尖水平。

王鶴認為，制造業是中國最大的優勢，以輪式人形機器人為例，銀河通用的雙臂輪式人形機器人，成本僅需谷歌單臂輪式機器人的約1/10；而在數據回收方面，中國也有巨大的人力成本優勢。

“中國人形機器人產業在供應鏈、量產能力以及場景落地方面存在較大優勢。”傅利葉智能創始人、CEO顧捷在2024中關村論壇期間接受澎湃新聞獨家采訪時表示，“特斯拉的很多硬件，甚至整個汽車的產業鏈都在中國，人形機器人和汽車的供應鏈還是比較接近的?！?

顧捷認為，“我們有大量的場景，比如養老康復、巡檢等場景，對人形機器人來說有巨大的落地應用可能性?！?

顧捷說，人形機器人是新質生產力非常好的代表，能引領新的產業革命和未來趨勢，“人形機器人可能會成為下一代智能終端，從原來的手機變成會走路的手機，變成會走路的大模型，在這個趨勢下一定需要一個很好的載體。未來，人形機器人將能夠滿足大量的通用場景，在生產力方面帶來比較大的突破?！?

王鶴強調：“在這一波人形具身智能浪潮中，中國的科研機構和企業一定要腳踏實地，不做短線的博人眼球之事，要關注如何真正泛化，一旦走好了‘0’到‘1’的這一步，后面的制造業能力和源源不斷的數據回流，能夠讓中國先發制人，在‘電人’上比‘電車’更成功?！?

支持政策頻頻出臺，企業劍指行業級突破

2023年，工業和信息化部印發《人形機器人創新發展指導意見》，提出到2025年初步建立人形機器人創新體系、整機產品達到國際先進水平、孕育開拓一批新業務、新模式、新業態，到2027年產業綜合實力達到世界先進水平、成為重要的經濟增長新引擎等發展目標。

不僅僅是國家層面，地方政府近年來也動作頻頻。

4月27日， 在北京亦莊，由優必選聯合小米機器人、京城機電等行業領軍企業和機構共同成立的北京人形機器人創新中心，正式發布自主研發的通用人形機器人母平臺“天工”，可實現6km/h的穩定奔跑。同一天，在中關村論壇，北京海淀區發布《關于打造全國具身智能創新高地三年行動方案（2024-2026年）》。

近期，上海也進一步明確支持通用大模型和垂直大模型研發，積極推進大模型和具身智能的融合發展。

顧捷表示，上海目前聚焦人工智能，疊加原先大模型和機器人優勢，在人形機器人的發展上具有一定優勢。

2023年5月，山東發布《山東省制造業創新能力提升三年行動計劃(2023-2025年)》，湖北發布《湖北省數字經濟高質量發展若干政策措施》；6月，北京發布《北京市機器人產業創新發展行動方案(2023-2025年)》；8月，北京發布《北京市促進機器人產業創新發展的若干措施》；10月，上海發布《上海市進一步推進新型基礎設施建設行動方案(2023-2026年)》《上海市促進智能機器人產業高質量創新發展行動方案(2023-2025年)》以及《上海市促進醫療機器人產業發展行動方案(2023-2025年)》；12月，重慶發布《重慶市AI及服務機器人產業集群高質量發展行動計劃(2023-2027年)》；2024年1月，廣東發布《廣東省培育智能機器人戰略性新興產業集群行動計劃(2023-2025年)》；2月，安徽省發展和改革委員會發布《安徽省未來產業先導區建設方案(試行)》。

王鶴表示，國內對新興行業的扶持力度很強，銀河通用也得到了各級領導和管理單位的支持，建議未來在具身智能領域加大對頭部的投入，在頭部先進行行業級別的突破，然后再普惠到各行業鏈條供應商等，“目前看態勢還是很好的，也非常期待在今年的下半年出臺一系列扶持具身智能的政策，能夠讓真正頭部的企業在這件事情上得到助力?！?

通往AGI的關鍵里程碑，商業化落地仍存挑戰

根據此前中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）發布的《2024具身智能全景圖1.0》，具身智能行業涉及應用與投資孵化、技術開發與系統集成、基礎設施與原材料三大板塊，涵蓋家庭服務、教育培訓、娛樂休閑、醫療保健、特種作業、低空經濟、物流運輸、航天航空、基礎模型與人工智能引擎、云平臺與數據、傳感器探測器、處理器芯片、無線通信設備等數十個細分領域，涉及企業超300家。

AIIA具身智能工作組也對產業鏈上、中、下游現狀和趨勢進行了總結和分析。

上游方面，傳感器由高精度到高魯棒轉變；芯片將從云端向端側遷移，當前云計算是人工智能芯片的主要應用場景，未來人工智能芯片將被集成到機器人本體中，使其具備端側計算能力；算法將從模型驅動轉變為數據驅動，數據收集和質量未來將成重中之重，驅動模型向多模態融合方向發展；軟硬件領域，當前主要采用分立式設計，即軟硬件分別設計再集成，而未來，軟硬件一體化設計有望成為具身智能系統的主流趨勢；開源方面，當前具身智能領域的開源力量還未得到充分的發揮，未來隨著市場不斷擴大，開源生態有望加速崛起。

中游方面，模塊化設計未來將成為主流趨勢，加速產業分工和專業化發展；3D打印技術有望重塑機器人制造流程，實現快速的產品迭代；仿生設計將成為機器人形態設計新方向，更加美觀、的機器人產品將不斷出現，提升用戶體驗和產品附加值；新材料的應用有望推動機器人性能的進一步提升，賦予其更強的能力；人機協作也有望成為機器人設計的核心理念，進而提高其智能水平。

下游方面，服務機器人或成市場主流，市場規模有望超過工業機器人，迎來爆發式增長；經濟模式方面，租賃和共享或將興起，用戶可以以更低的

本獲取機器人服務；隨著技術的進步，個性化定制則將成為新的增長點；隨著機器人在各領域的應用不斷深入，科技倫理將日益受到重視；隨著需求的多樣化，跨界融合將成為機器人應用的新趨勢。

智元機器人聯合創始人、上海人工智能研究院院長宋海濤表示，具身智能是通向AGI（通用人工智能）的一個關鍵里程碑。而通向AGI的路非常漫長，需要全社會進行大模型語料庫建設，需要進行千億級甚至萬億級參數的大模型訓練，通過把垂類的模型建立之后，逐步向AGI邁進。

宋海濤表示，人工智能10年內從視覺到圖像、文本、語音，再到現在的多模態、具身，發展了很多路徑，但距離大規模商用還存在很大距離

“具身智能行業在未來3-5年會逐步滲透，5-8年后會有一個快速上量的過程”。

“具身智能最早還會是在偏工業類的場景里落地，因為可以把人的因素拋開，人其實會帶來最大的不確定性……工業類可以在一個相對受限的、結構化、可預知的場景里去發揮它的能力。”星動紀元創始人陳建宇表示。

陳建宇認為，具身智能未來3-5年可以在工業場景中達到一定規?；?，而在與人比較密集接觸的服務類或家庭場景中，可能還需要更長時間。

中信證券研究在研報中指出，人形機器人的商業化落地需要同時解決移動能力和操作能力兩大挑戰。

移動能力方面預計將在未來2-3年內取得突破性進展，但要實現穩定性和量產還需要額外2-3年的時間，競爭的關鍵在于成本控制和量產能力。商業化角度，初期可以針對特定場景開發專用機器人，隨著數據和場景的積累，逐步過渡到通用型機器人。

操作能力方面，具身智能的發展路徑與當前大模型公司存在差異。由于機器人領域的數據極其有限，難以通過大規模數據訓練模型來實現奇跡。因此，如何在商業落地的過程中高效收集高質量的數據，將成為決定公司長期競爭力的關鍵因素。

對此，宋海濤認為，目前高質量的標注數據集實際上存在缺失，大量一線科研人員已經在工業制造、3C等各種領域開始進行場景和數據的實測，這需要一些時間。

小米機器人團隊負責人許多認為，短期內更大的挑戰來源于硬件，“目前（人形機器人）上肢精度大約在厘米級，與0.01毫米的工業精度差距還非常大。如果達到工業精度，數據收集效率就會大大提升?！?

王鶴同樣認為，人形機器人不同于車，最大瓶頸是缺乏數據，“自動駕駛，以特斯拉FSD（智能駕駛軟件）為代表，充分利用了百萬車主上億小時的駕駛數據進行模仿學習，而這樣的數據對于人形機器人而言并不存在。因為不同于開車，不會有上百萬群眾自發買一個沒什么功能的機器人，用遙控器去遙控它做事情……現在最實際的方式是通過物理仿真，制造一個能夠模擬在真實世界訓練的數字訓練世界，具身智能0-1的突破也很可能會完全依靠仿真數據來驅動?！?

宇樹科技創始人、CEO王興興也表示，AI世界很多情況不是靠堆財力或堆人力就能做好，具身智能領域現在還沒有突破臨界點，雖然每天每月都有明顯進步，但是距離臨界點還有差距。

宋海濤表示：“市場空間足夠大，我們能做的就是仰望星空，但是腳踏實地。未來已來，等待大家一起去攜手創造?！?

——信息來自：澎湃新聞