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，纵观人形机器人的发展，尽管有各种争议，但“进厂打工”这个场景(chǎngjǐng)，早已(zǎoyǐ)是业内共识。 不过全球机器人行业仍面临(miànlín)一个现实(xiànshí)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”。宇树科技CEO王兴兴也(yě)在近日表态，宇树终极目标就是希望人形机器人真正去干活，但在真正干活之前，会做更多(duō)的商业化拓展和尝试。 红星资本局在采访中了解到，从“表演”到“工作”的(de)跨越，对人形机器人(jīqìrén)的技术考核是严苛的，想要大规模普及乐观估计(gūjì)还要3、5年(nián)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 机器人面临更严苛的要求(yāoqiú) 被称为(chēngwéi)“人形机器人第一股(dìyīgǔ)”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(fùshìkāng)与优必选(bìxuǎn)宣布共同落地人形机器人在智能制造领域的(de)应用；3月，优必选数十台工业(gōngyè)人形机器人Walker S1在极氪5G智慧(zhìhuì)工厂完成全球首例多(duō)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；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，东风柳汽的这一单，是采购部署20台优必选工业人形机器人应用(yìngyòng)于整车制造(zhìzào)。 “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(jú)表示，这标志着具身智能人形机器人进入汽车工厂等工业制造(zhìzào)场景得到进一步验证。 不过比起让(ràng)机器人蹦跳跑步，工业场景应用的技术点很难攻克。 赛迪(sàidí)研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙在接受红星资本(zīběn)局专访时表示，“进厂打工”的人形机器人(jīqìrén)，其技术门槛和综合要求，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(shì)从‘表演(biǎoyǎn)’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(de)“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上哪个零件有瑕疵、工具(gōngjù)架上的扳手是什么型号这个环节，背后就(jiù)需要强大的模型进行实时计算和语义理解。” 协作机器人品牌节卡也在(zài)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)部分汽车(qìchē)产业链企业就人形机器人应用展开场景测试与验证(yànzhèng)。 “与商业(shāngyè)、服务等其他场景相比，工业场景中‘进厂打工’的机器人，面临着更为严苛的要求。”常莉告诉红星资本局，工业场景要求微米级的定位精度、更高级别的防护等级、以及良好的稳定性，这是确保高质量生产的关键。比如(bǐrú)在汽车发动机精密装配(zhuāngpèi)任务中，细微的偏差都可能导致产品质量(chǎnpǐnzhìliàng)问题(wèntí)。 与其他(qítā)商业场景不同的是，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、场景适配和长期应用能力(nénglì)。 车企、家电企业布局机器(jīqì)赛道 瞄上工业场景的不止机器人企业，诸多(zhūduō)车企也加入了机器人赛道。今年4、5月(yuè)多地车展上，人形机器人成了C位，承担起车模、顾问、解说员角色(juésè)。 据不完全(wánquán)统计，目前包括特斯拉（TSLA.US）、小鹏汽车（09868.HK）、广汽集团（601238.SH）在内(nèi)的6家车企已自研或(huò)联合攻关推出了人形整机成品，另有(lìngyǒu)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(gōngbù)了自家人形机器人的量产计划，均在今明两年内实现。 不止是车企，家电龙头企业美的(de)(de)集团（000333.SZ）也公布了人形机器人的落地时间表。今年5月，其自研(qízìyán)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、设备检测和搬运等场景(chǎngjǐng)；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(méndiàn)，用于商业导览、制作咖啡等场景。 红星资本局从美的(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(jīqìrén)“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(xìtǒng)，走进日常生产。 “每天它会像我们的员工一样去执行生产(shēngchǎn)系统(xìtǒng)、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)台获取质检结果，这一系列(yīxìliè)事务员工都需要(xūyào)形成一个完备的工单闭环导入生产系统，而现在这些(zhèxiē)都是机器人去完成的。 孙智宇提到(tídào)，未来美的在(zài)人形机器人上的布局，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(yībù)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(bùguò)他也不可否认现下(xià)进入工厂的机器人还面临(miànlín)很多挑战。“比如硬件的稳定性和鲁棒性(lǔbàngxìng)，在工厂恶劣的环境下还是需要提升的。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(chǔyú)从‘技术验证’向‘场景深耕’的过渡期(guòdùqī)，”常莉认为，跨界入局为行业带来了(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(rénxíng)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(zhè)是人形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’，而是基于各自核心(héxīn)战略的深思熟虑(shēnsīshúlǜ)。” 比如车企有天然的(de)“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(zhìzào)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的产业链环节以及技术栈高度重合。” 而对于家电企业的布局，钟新龙预见，当技术成熟、成本下降后(hòu)，人形机器人(jīqìrén)将成为继电视、冰箱之后的下一个“家庭流量(liúliàng)入口”和“智能家居中枢”，能够完成(wánchéng)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。 未来可能是多形态并存(bìngcún)的局面 人形机器人真正(zhēnzhèng)“进厂”尚需时日 不过对(duì)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(kànqǐlái)并没有那么“丝滑”。 5月底，特斯拉前机器人(jīqìrén)项目负责人(fùzérén)克里斯・瓦尔蒂就公开指出，Optimus 这样的(de)人形(rénxíng)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，但其人形设计在仓储、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(shíyòng)。工业作业(zuòyè)多是高度重复的任务，讲求效率和速度。 节卡是在去年(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(shēngchǎn)向柔性化、智能化方向发展，产线需要能够快速适应不同的生产任务和(hé)产品变化，而(ér)人形恰恰可以补足这部分能力。 钟新龙认为，未来工厂里，很(hěn)可能会是多种形态并存的局面：在需要跨越障碍、上下楼梯(lóutī)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(huò)履带式的智能机器人或许会成为主力。 “我们不应将‘人形’的定义绝对(duì)化和单一化。”钟新龙对红星资本局指出，企业真正的需求是“智能机器人”，是能够适应特定工业场景(chǎngjǐng)、具备强大作业(zuòyè)能力的机器人。因此，核心趋势(qūshì)是“智能”与(yǔ)“好用”，而“人形”是实现这一目标的重要路径之一，但不是唯一路径。 上述瓦尔蒂的话也从另(lìng)一个(yígè)角度说明，人形机器人真正进厂的时间可能会拖得更久。 红星(hóngxīng)资本局(jú)也从优必选了解到，他们(tāmen)对人形机器人在制造业场景的应用从2023年起分三个阶段，整个过程贯穿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(zhìnéng)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(yígè)刚刚(gānggāng)进入工厂的实习生，它在学习如何将理论知识（算法模型）应用于复杂的现实世界(shìjiè)（物理(wùlǐ)环境），”钟新龙表示(biǎoshì)，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(zhè)完全取决于投资回报、泛化能力(nénglì)、硬件的耐用性(nàiyòngxìng)与工艺成熟度这几大瓶颈的突破速度。”钟新龙说。 红星新闻记者(xīnwénjìzhě) 王田 （下载红星新闻(xīnwén)，报料有奖！）