人形机器人九大发展趋势预判
文章来源 机器人大讲堂
机器人世界正在以前所未有的速度发展，人形机器人处于这场技术革命的最前沿。在人工智能、材料科学和其他相关领域进步的推动下，人形机器人与多技术发展融合的曙光已经到来，它将以我们几十年前只能想象的方式重塑人类真实世界，在各个领域发挥越来越重要的作用，人形机器人产业链目前也正处于“0-1”向“1”不断加速靠近阶段，国内外人形机器人企业百花齐放。2024年或许是过去十年时间人形产业化发展最迅猛的一年，但2024年必然只是未来十年波澜壮阔图景中的冰山一角。
中国人形机器人有望在“大脑”、“小脑”、“肢体”等一批关键技术取得突破，实现核心部组件安全有效供给。这决定人形机器人能够快速实现的五大技术发展趋势分别为AI大模型与人形机器人融合、非结构化认知识别与运动控制技术、人形机器人感觉系统爆发、强感知能力的触觉灵巧手、轻量化材料和结构设计优化。同时，人形机器人可预见的产业应用发展方向包括工业制造、商业服务、养老服务、情感社交等方面，相关产业链开始多元化发展，市场价格方面呈现降低趋势。立德机器人归纳认为，人形机器人技术发展趋势包括以下九个方向。
（1）AI大模型与人形机器人融合
由于人工智能算法和机器学习技术的进步，大模型等人工智能技术正转变机器人的决策逻辑，帮助人形机器人软件层面开始具备较强的解决方案，让人形机器人变得越来越智能。大模型等人工智能技术已经使人形机器人在动态环境中感知、推理和行动方面发挥着至关重要的作用。例如深度学习技术可以被用于物体识别、手势理解和自然语言处理等任务。强化学习也被用来让机器人从经验中学习并随着时间的推移提高其决策能力。
这些技术使得机器人能够更好地感知环境并与其交互，理解人类语言，并从他们的经验中学习。可以预见，人工智能会是人形机器人技术的核心，使机器人能够自主感知、学习、推理和行动。人工智能技术的重点尤其是深度学习和强化学习技术，主要用于对象识别、语音识别、决策和自适应行为等任务。同时，在应用技术层面，基于LLM大语言模型的人工智能会逐渐向VLM图像-语言模型、以及VLA图像语言动作多模态模型过渡，让人形机器人具备高度泛化能力和思维链能力，通过语音决策来实现人形机器人的运动控制与交互，达到具身智能的终极形态。
（2）非结构化认知识别与运动控制技术
目前，研究人员和工程师正在致力于提高人形机器人的移动机动性和敏捷灵活性，使它们能够在复杂的环境中导航、更精确地操纵物体并行走、跑步、跳跃地机动执行更广泛的任务，帮助人形机器人变得越来越自主和强适应性，能够在多样化和动态的环境中运行，而无需人工干预。这需要不仅定位和映射、路径规划和决策算法方面的技术进步，还需要自适应控制技术使机器人能够根据不断变化的条件和不可预见的障碍来调整其行为。
（3）人形机器人“感”、“觉”系统爆发
人形机器人需要强大的“视、听、力、嗅”功能才能在复杂的环境中导航和操作。同步定位与建图(SLAM)等定位技术使机器人能够确定其相对于周围环境的位置，地图创建和环境更新算法的加入促进了导航和交互。而这些技术的前提是人形机器人必然将配备先进的“感、觉”系统，包括摄像头、激光雷达、LiDAR（光探测和测距）、深度传感器、惯性测量单元 (IMU) 和触觉传感器，感知算法处理来自这些传感器的数据，提升环境综合感知能力，这配合具备多模态空间感知、行为规划建模与自主学习等能力的智能芯片，能使人形机器人能够更准确地融入周围的世界，实现自主导航、识别物体，并以更自然、安全的方式与物体和人类互动。
（4）强感知能力的触觉灵巧手
人们越来越重视使人类和人形机器人之间、机器人和物体之间交互的直观和自然性。因此灵巧性和操控能力技术的进步对于人形机器人执行各种任务（从简单的家务活到复杂的工业操作）至关重要。这不仅涉及开发更好的手部设计、触觉传感器和控制算法，以使机器人能够以更高的精度和多功能性操纵物体，还涉及制造技术、材料科学和部件小型化的进步。
（5）轻量化材料和结构设计优化
电力和能源系统为人形机器人自主运行提供必要的能量，材料科学和软机器人技术的进步则使得能够开发出更灵活、适应性更强、更有弹性的人形机器人。在人形机器人对于高能效专用动力组件的需求下，轻量化发展有利于提升人形机器人的机动性、速度以及动作准确度和续航能力，是技术发展的必然趋势。机器人的轻量化主要是从材料和结构这两个方面来实现。例如高效的电池系统、电源管理技术和节能策略对于延长机器人的运行时间和自主性至关重要，能量收集和节能执行器等新兴技术将有望进一步增强机器人的耐力和可持续性。又例如PEEK、弹性体和水凝胶等软材料用于机器人皮肤、夹具和执行器，从而减轻机器人部件重量，能够更安全地与人类和精致物体互动。还有3D打印等技术带来的仿生设计和仿生结构，更是将增强机器人的敏捷性和合规性。同时，模块化设计和可扩展架构则使人形机器人的定制、维护和升级变得更加容易，这种灵活性使机器人能够更有效地适应不同的任务和环境，从而降低开发成本和上市时间。
（6）工业场景应用走向规模化
人形机器人的一大产业方向是进入生产流程中，作为传统工业机器人的补充。这使得当前人们正在努力降低人形机器人技术的成本，使企业、研究人员和消费者更容易使用它。
在工业场景应用上，目前业内主要聚焦3C、汽车等制造业重点领域，打造人形机器人示范产线和工厂，在典型制造场景实现深度应用。同时，产业界也在尝试将人形机器人越来越多地与物联网（IoT）和云计算平台集成，使它们能够访问大量数据和计算资源，以增强其能力并提供新服务。同时，不同工业场景需求也使得人形机器人开始细分为各类基础版整机和功能型整机，在售价上形成一定差异化。
（7）商业服务场景空间广阔
人形机器人另外一条研究路线旨在创造能够理解人类情感、意图和社交线索的产品，从而促进更无缝的沟通和协作。由于自然语言处理（NLP）的进步使人形机器人能够更有效地理解和响应人类语音。一些研究人员正在探索将“情商”整合到人形机器人中，使它们能够识别人类的情绪并做出反应。此功能在治疗、教育和医疗保健等环境中特别有用，这些产业进步对于客户服务、个人协助和陪伴等应用至关重要。
这使得可实现人类与人形机器人之间的无缝通信和协作的HRI 技术与相关产业得到了重视，该产业包括语音识别和合成、手势识别、面部表情分析和自然语言处理等领域，将让用户界面和交互方式设计直观且用户友好，增强机器人的可用性和接受度。
（8）产业链多细分方向并行
人形机器人的机械设计和部件优化对于实现类似人类的运动和灵活性至关重要，产业化进展迅速，这带来新的产业高附加值。其中“肢体”产业分离趋势明显，市场上开始出现传统仿人机械臂、灵巧手和腿足等整机细分部件领域企业。相关延伸产业链细分也非常明显，例如用于驱动机器人的关节和四肢零部件中，电机、舵机、气动、液压执行器和人造肌肉等方向分别有不同企业崛起。
同时，创新的机械设计也将成为产业化值得重视的趋势，又例如可实现与人类和环境更顺畅、更安全的互动的顺应机构和串联弹性执行器产业出现了垂直企业，部分上市企业开始涉足电驱动旋转关节、电推杆等人形机器人相关产业。还有例如人形机器人采用全新的控制系统调节运动和行为，这些系统包括用于电机控制和反馈的低级控制，以及用于轨迹规划、运动协调和任务执行的高级控制，多层级“感-算-控”一体化高性能运动控制器开始出现在市场。
（9）生态机遇出现
为了确保机器人运动和操纵系统以及多模块融合的稳定性、敏捷性和效率，在软硬件中间的集成和软件框架产业生态同样值得关注。这些框架包括机器人操作系统（ROS）、仿真环境、开发套件和软件库等，标准化接口和协议促进研究人员和开发人员之间的互操作性和协作，为开发、编程和控制人形机器人提供基础设施，也会诞生新的软件集成性产业机会。
另外，随着人形机器人变得越来越普遍，人们将越来越重视定制和个性化，以适应特定的应用和用户偏好，这包括设计具有不同外观、个性和能力的人形机器人，针对特定用例量身定制的定制解决方案变得越来越普遍，将推动各个领域的创新和采用，定制化产业有望伴随人形机器人产业成长加速。这些趋势可能会在未来几年持续影响人形机器人技术的发展，其潜在产业范围包括娱乐和教育到医疗保健和工业等。
