打破“无人区”，首个超头主播数字人来了｜热财经

红星资本局6月17日消息，纵观人形机器人的(de)发展，尽管有各种争议，但“进厂打工”这个场景，早已(zǎoyǐ)是业内共识。 不过全球机器人行业仍面临(miànlín)一个(yígè)现实问题，那就是工业场景虽然摆在眼前，但人形机器人的能力却还不能“直接去工厂干活”。宇树(yǔshù)科技CEO王兴兴也在近日表态，宇树终极目标就是希望(xīwàng)人形机器人真正去干活，但在真正干活之前，会做更多的商业化拓展和尝试。 红星资本局在采访中了(le)解到(dào)，从“表演”到“工作(gōngzuò)”的跨越，对(duì)人形机器人的技术考核是严苛的，想要大规模普及乐观估计还要3、5年甚至更久。眼下一众车企跨界入局机器人赛道，也为工业场景的突破带来了更多可能。 从‘表演’到‘工作(gōngzuò)’的跨越 机器人(jīqìrén)面临更严苛的要求 被(bèi)称为(chēngwéi)“人形机器人第一股”的优必选（09880.HK）很早介入了“工厂”场景，今年上半年收获了不少合作。 1月中旬，富士康与优必选宣布共同落地人形机器人(jīqìrén)(jīqìrén)(jīqìrén)在智能制造(zhìzào)领域的应用；3月，优必选数十台工业人形机器人Walker S1在极氪5G智慧工厂完成全球首例(shǒulì)多台、多场景、多任务的人形机器人协同实训；此后又与北汽新能源、奥迪一汽、东风柳汽在工业场景官宣合作(hézuò)；5月，优必选的“朋友圈”再次扩大，与华为签署全面合作协议，将共建人形机器人+智慧工厂示范方案。 红星资本局从优必选了解到，东风(dōngfēng)柳汽的(de)这一单，是采购部署20台优必选工业人形机器人应用于整车制造。 “这是人形机器人企业全球首次签署小批量人形机器人采购合同。”优必选相关(xiāngguān)人士对红星资本局表示，这标志着具身智能人形机器人进入汽车工厂等(děng)工业制造场景得到(dédào)进一步验证。 不过比起让机器人蹦跳跑步，工业(gōngyè)场景应用的技术点很难攻克。 赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙在(zài)接受红星资本局(jú)专访时(shí)表示，“进厂打工”的人形(rénxíng)机器人，其技术门槛(ménkǎn)和综合要求，远高于在展会或视频上看到的跳舞、跑步等运动展示。“这并非简单的难度增加，而是从‘表演’到‘工作’的跨越，其技术考核是严苛的。” 钟新龙指出(zhǐchū)，一个合格的“打工机器人”需要具备三大核心技术集群的深度融合——高保真度的环境(huánjìng)感知与(yǔ)认知智能、高精度的全身协同与灵巧操作、高可靠性的工业级稳定与安全。 “仅仅是识别出流水线(liúshuǐxiàn)上哪个零件有瑕疵、工具架上的扳手是什么型号这个环节，背后就需要强大的模型进行实时计算和语义(yǔyì)理解。” 协作机器人品牌节卡也在近年来布局了人形机器人，去年工博会上，JAKA K-1人形机器人面向全球首发首展。节卡副总裁常莉告诉红星资本局，随着节卡人形系列产品不断丰富，已与(yǔ)部分(bùfèn)汽车产业链企业就(jiù)人形机器人应用展开场景测试与验证(yànzhèng)。 “与商业、服务等其他场景(chǎngjǐng)相比，工业场景中‘进厂打工’的(de)机器人，面临着更(gèng)为严苛的要求。”常莉告诉红星资本局(jú)，工业场景要求微米级的定位精度、更高级别的防护等级(děngjí)、以及良好的稳定性，这是确保高质量生产的关键。比如在汽车发动机精密装配任务中，细微的偏差都可能导致产品质量问题。 与其他商业场景不同(bùtóng)的是，常莉认为人形机器人的工业落地不是单纯以“量产”衡量，更看重工艺融合(rónghé)、场景适配和长期应用能力。 车企、家电企业布局(bùjú)机器赛道 瞄上工业场景的不止机器人企业，诸多车企也加入了机器人赛道。今年(jīnnián)4、5月多地车展上，人形机器人成了C位，承担(chéngdān)起车模、顾问(gùwèn)、解说员角色。 据不完全统计，目前包括特斯拉（TSLA.US）、小鹏汽车（09868.HK）、广汽(guǎngqì)集团（601238.SH）在内的(de)6家车企已自研或联合攻关推出了(le)人形整机(zhěngjī)成品，另有十数家车企通过投资、应用等形式介入。其中特斯拉、小鹏、广汽集团分别公布了自家人形机器人的量产计划，均在今明两年内实现(shíxiàn)。 不止是车企，家电龙头企业美的(měide)(měide)(de)集团（000333.SZ）也公布了人形(rénxíng)机器人的落地时间表。今年5月，其自研的类人形机器人正式进入湖北荆州的洗衣机工厂，用于机器运维、设备(shèbèi)检测和搬运等场景；据美的透露，今年下半年，美的人形机器人将陆续进入线下门店，用于商业导览、制作咖啡等场景。 红星(hóngxīng)资本局从美的(de)了解到，从进入工厂到现在大半个月的时间，其人形机器人“美罗”的第一阶段调试已有成果显现，可以融入生产业务系统，走进(zǒujìn)日常生产。 “每天它会像我们的员工一样去执行生产系统、业务系统下发的巡检任务。”美的人形机器人创新中心具身智能高级研究员孙智宇介绍，以往每一两个小时员工就要去进行一次巡检，检查(jiǎnchá)仪表盘、水温水压等等是否正常。同时执行首检搬运，把首检任务送到质检(zhìjiǎn)(zhìjiǎn)台获取质检结果(jiéguǒ)，这一系列事务员工都需要形成一个完备的工单闭环导入生产系统，而现在这些(zhèxiē)都是机器人去完成(wánchéng)的。 孙智宇提到(tídào)，未来美的在人形(rénxíng)机器人上(shàng)的布局，计划是先去赋能自家工厂，做到跟员工配合一起工作，或是独立完成一些工作。下一步会考虑让它逐步走进门店，进行导览甚至讲解操作演示。 不过他也不可否认现下进入(jìnrù)工厂的机器人还面临很多挑战(tiǎozhàn)。“比如硬件的稳定性和鲁棒性，在工厂恶劣的环境(huánjìng)下还是需要提升(tíshēng)的。工厂环境与实验室环境无法比拟。还要考虑有些高温环境对机器人的影响。” “当前行业正处于从‘技术验证’向‘场景深耕’的(de)(de)过渡期，”常莉认为，跨界入局为(júwèi)行业带来了(le)资本与场景资源。这些企业在自身领域积累了丰富的资本和行业经验，他们的加入有望推动人形机器人技术的研发和应用。 钟新龙对“跨界入局”也持肯定态度，他认为这是(zhèshì)人形(rénxíng)机器人赛道加速成熟的最重要标志之一，“这绝非简单的‘跟风’，而是(érshì)基于各自核心战略的深思熟虑。” 比如车企有天然的“跨界优势”。“车企在自动化、供应链管理、动力系统（电池、电机、电控）以及大规模精密制造方面积累了数十年的深厚功底，这些(zhèxiē)能力与(yǔ)制造人形机器人所需(xū)的产业链环节以及技术(jìshù)栈高度重合。” 而对于家电企业的布局，钟新龙预见，当技术(jìshù)成熟、成本下降后，人形机器人将(jiāng)成为继(jì)电视、冰箱之后的下一个“家庭(jiātíng)流量入口”和“智能家居中枢”，能够完成做饭、清洁、老人陪护、儿童教育等复杂任务。这些也为家庭服务机器人提供了市场。 未来可能是(shì)多形态并存的局面 人形机器人真正(zhēnzhèng)“进厂”尚需时日 不过对工业场景来说(láishuō)，是否需要“人形”的争议即便放在全球也一直存在，毕竟相较轮式来说，双足机器人的步伐看起来并(bìng)没有(méiyǒu)那么“丝滑”。 5月底，特斯拉前机器人项目负责人克里斯・瓦尔蒂就公开指出，Optimus 这样的人形机器人并不适合用于工厂环境。瓦尔蒂表示，人形机器人虽具前沿意义，也拥有巨大潜力，但(dàn)其人形设计在(zài)仓储(cāngchǔ)、物流和制造等场景下效率并不高。瓦尔蒂曾负责 Optimus 项目的组建与开发。他认为，这种形态并不实用。工业作业多是高度(gāodù)重复(chóngfù)的任务(rènwù)，讲求效率和速度。 节卡是在(zài)去年(qùnián)才带来了自家的“人形机器人”。常莉认为，“人形”的优势在于适配产线柔性需求，随着工业生产向柔性化、智能化方向发展，产线需要能够快速适应不同(bùtóng)的生产任务和产品变化，而人形恰恰可以(kěyǐ)补足这部分能力。 钟新龙认为，未来工厂里，很可能会是多种形态并存的局面：在需要跨越(kuàyuè)障碍、上下(shàngxià)楼梯的复杂立体空间，双足人形机器人是刚需；而在平面产线上，轮式或履带式的智能机器人或许会成为(chéngwéi)主力。 “我们不应将(jiāng)‘人形(rénxíng)’的定义绝对化和单一化。”钟新龙对红星资本局指出(zhǐchū)，企业真正的需求是“智能机器人”，是能够适应特定工业场景、具备强大作业能力的机器人。因此，核心(héxīn)趋势是“智能”与“好用”，而“人形”是实现这一目标的重要路径之一，但不是(búshì)唯一路径。 上述瓦尔蒂的话也从另一个角度说明，人形机器人(jīqìrén)真正进厂的时间可能会拖得(dé)更久。 红星资本(zīběn)局也从优必选(bìxuǎn)了解到，他们对人形机器人在制造业场景的应用(yìngyòng)从2023年起分三个阶段，整个过程(guòchéng)贯穿10年之久——最终在2033年成为具备超过10多种技能多任务的通用型工业人形机器人，实现具身智能在工业场景的商业化应用。 “简单来理解，现在的人形机器人就像一个刚刚进入工厂(gōngchǎng)的实习生，它(tā)在学习如何(rúhé)将理论知识（算法(suànfǎ)模型）应用于(yú)复杂的现实世界（物理环境），”钟新龙表示，这个过程中的“慢”和“笨拙”是必经之路，是为了确保安全和数据采集的有效性，为未来的“快”与“准”打下基础。 “如果说要达到像今天工业(gōngyè)机械臂一样的大规模普及程度，乐观估计也还需要3到5年甚至更长的时间，这完全取决于投资回报、泛化(fànhuà)能力、硬件的耐用性与工艺成熟度这几大瓶颈的突破(tūpò)速度。”钟新龙(zhōngxīnlóng)说。 红星(hóngxīng)新闻记者 王田 （下载红星新闻(xīnwén)，报料有奖！）