央廣網北京8月19日消息（記者 黃昂瑾）每年的世界機器人大會都是觀察機器人行業的重要窗口之一，吸引著不少業界內外的關注。作為近年來機器人領域的熱議話題，人形機器人也成為本屆大會中的重點內容。
據中國電子學會副秘書長梁靚介紹，本屆大會以“共育新質生產力 共享智能新未來”為主題，聚焦產業動向、未來發展、前沿技術風向和創新成果，深入研討機器人與人工智能等技術融合帶來的新應用和新機遇，以及以機器人技術創新加快發展新質生產力的路徑。將有來自北京具身智能機器人創新中心、宇樹科技、優必選、智元、星動紀元等領先企業的27款人形機器人整機將在博覽會亮相，創歷屆之最。
隨著多款人形機器人整機頻頻亮相，人形機器人距離參與人類生活還有多遠？業界對于人形機器人的研發路徑有哪些思考和預測？2024世界機器人大會開幕前夕，央廣網記者采訪了多位業界人士。
機械臂、機器狗、外骨骼；做咖啡、下圍棋、寫書法……如今，機器人的身影越來越多地出現在各大科技行業展會和日常生活中。從這些形態各異、功能不一的輪式機器人、四足機器人到人形機器人，實現了哪些方面的“進化”？機器人是不是更像人了？
北京具身智能機器人創新中心（原北京人形機器人創新中心）今年4月27日發布的自主研發的通用人形機器人母平臺“天工”，身高163厘米，輕量化體重為43千克，實現了全球首例純電驅全尺寸人形機器人的擬人奔跑。自首次亮相以來，“天工”機器人經歷了多個版本的升級，主要體現在從簡單臂到靈巧手的升級，以及運動控制能力的提升等。記者近日在走訪中看到，“天工”機器人正在進行日常測試。
“我們會在2024WRC上展示‘天工’更多的運動能力。”北京具身智能機器人創新中心人形機器人算法專家張強向央廣網記者介紹，從平地行走奔跑到上坡、上樓梯，再到在草、沙、丘、石等復雜路面行走，看似變化不大的場景，對于機器人來說都是運動控制系統的一次迭代升級，“需要不斷提升機器人的動態平衡能力、感知能力。”在張強看來，解決運動控制問題是實現機器人更像人的關鍵一步。
工信部2023年10月印發的《人形機器人創新發展指導意見》（以下簡稱《指導意見》），明確提出了“到2025年，人形機器人創新體系初步建立，‘大腦、小 腦、肢體’等一批關鍵技術取得突破，確保核心部組件安全有效供給”的階段性目標。
“機器人最終會是人類肢體和大腦的延伸。”國家地方共建人形機器人創新中心市場體系總監楊正葉對央廣網記者指出，算力和模型相當于我們的大腦，主要是控制整個的決策系統；小腦解決的是行動控制，數據集相當于知識庫，還有傳感器系統就是我們的眼睛、鼻子、耳朵、皮膚。
國家地方共建人形機器人創新中心是人形機器人領域國家首個公共平臺。今年5月在上海浦東揭牌，正在建設一個可容納100個人形機器人同時進行智能訓練的場地。“建設訓練場也是為了采集數據，相當于幫機器人收集教學素材，讓它能在某些場景里面有相關的數據可以調用。就像我們人通過學習有了知識儲備，在處理問題時調用知識儲備來解決問題。”
人形機器人被認為是最容易適應世界的機器人，業界人士認為，2024年有望成為人形機器人商用元年。
對此，北京他山科技有限公司CEO馬揚對央廣網記者表示十分認同。馬揚告訴記者，一方面是人工智能大模型技術的出現，為人形機器人學習訓練提供了有力支持；另一方面，隨著產業鏈的不斷完善，人形機器人的成本也大大降低。“去年、前年我們估計人形機器人（售價）的時候，預計一個機器人最低的成本應該是一個6位數，今年市面上已經有（定價）5位數的人形機器人本體在做商業的推廣。”
降低成本是推進商用落地的關鍵一環。楊正葉對記者指出，很重要的一點就是批量化的運用。“一旦形成批量化，可以縮減很多環節的成本，比如零部件開模的成本、使用電機的成本等等。同時，還要從設計端尋求突破，對人形機器人的神經網絡、控制系統的優化，從而大大促進結構創新，從根本上降低設計成本。”
張強認為，“一個好的商業閉環是，在收集（機器人訓練）數據的同時，也能產生商業價值。如果形成了良好的閉環，我相信在未來2-3年內，（人形機器人）能達到較好的通用程度。”
馬揚指出，“預計明年國內人形機器人將達到6位數左右的商用推廣（量級）。如果人形機器人在業內有一個6位數的應用，對整個行業來講就已經是一個百億級的市場了。”他表示，隨著足夠多的標準機器人實現商用，再基于大模型支持機器人快速學習迭代，將加速推動機器人達到人所需要機器人具備的能力水平。
《指導意見》提出，開發基于人工智能大模型的人形機器人“大腦”，增強環境感知、行為控制、人機交互能力，推動云端和邊緣端智能協同部署。
如何讓機器人擁有更接近人類的“大腦”，擁有智能？楊正葉表示，智能形成主要包括兩方面，一是規模化數據集的形成，二是自我決策算法層的完善。“未來機器人必須實現智能化。現在的工業機器人也在做智能化升級。比如在其上面加載機器視覺、更高級的探測工具，從而打造柔性生產線。”
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馬揚指出，“人工智能大模型的應用迭代，可以很好地支撐人形機器人的學習訓練。我們早期做觸覺傳感器開發的時候，我們需要半年的時間把一個觸覺傳感器開發到類似于人類3-6歲的觸覺抓取能力。而在大模型的支持下，只要做出標準的觸覺傳感器，讓它獲得足夠多的觸覺感知的維度，用1萬個這樣的觸覺傳感器同時訓練，相當于在腦端同時做這些訓練，可能用一周到兩周的時間就達到了我們原來需要半年時間訓練達到的程度。”
以北京具身智能機器人創新中心為例，在打造人形機器人本體的同時，同時聚焦具身智能的研發。張強告訴記者，針對通用型人形機器人，需要打造通用大模型。“對此我們提出了‘一體多能’‘一腦多能’的愿景。簡單來說，就是把運動、語言、文字、視覺等多模態放在一個模型中，讓機器人通過一個大模型，能實現多任務決策執行。”
每年的世界機器人大會都是觀察機器人行業的重要窗口之一，吸引著不少業界內外的關注。作為近年來機器人領域的熱議話題，人形機器人也成為本屆大會中的重點內容。
