文｜袁國寶

在8月11日小米秋季新品發布會上，一款全尺寸人形仿生機器人CyberOne正式亮相，小米的“造人”計劃引爆了資本市人形機器人是機器人產業界提出最早、但目前還最不確定前景的方向之一，如馬斯克所說，“要讓人形機器人達到跟手機一樣的普及，它的市場份額將難以估量”。

但智能終端產業成熟的標志是形成硬件、軟件、內容和服務的完善生態。概念先行后，人形機器人的落地和商業化發展還有很長的道路：前景明媚，同時又困難重重。

1、研發成本高，資本化投入不可或缺

2、需求場景廣，服務行業或成切入點

3、商業落地難，三大模塊決定商用前景

人形機器人并非新概念，不斷有行業巨頭進入這一領域。早在1927年，美國西屋公司制造了世界上第一臺人形機器人“Televox”。此后的100年間，不斷有企業試圖革新技術、完善功能，以求終有一天創造出“人類的替身”。

因此，盡管此次小米機器人沒有量產計劃，但“造人”計劃還是引爆了資本市場，多只概念股持續井噴。

人形機器人的未來究竟是仍舊停滯在概念層面，還是真正走入市場，成為生產生活中的“有機單元”，這值得每個人拭目以待。

研發成本高，資本化投入不可或缺

8月11日，小米發布人形機器人“鐵大”（CyberOne）。此前，特斯拉CEO馬斯克也宣布，將在9月30日發布人形機器人原型機“擎天柱”（Optimus）。

受兩大科技公司消息影響，人形機器人概念迅速爆熱。

國內一眾新能源車企，如蔚來汽車、小鵬汽車，開始布局；專注于自然語言處理核心技術的拓爾思宣布研究探索人形機器人應用場景及相關技術；戴森也豪言未來十年將投入五十個億造人形機器人。

更重要的是，機器人的核心零部件占整機成本70%，如果人形機器人真能實現量產，的確將打開全球萬億級藍海市場。

當前人形機器人的賽道熱鬧非凡，新能源車企、互聯網、家電數個行業的頭部企業都在大手筆下注。

但現實真能如所想的這么美好么？要知道，人形機器人的研發與落地，并非是僅靠概念堆砌和資本追捧，深耕于此賽道的企業不得不逐一解決技術、資本、商業化的難題。

第一個難點是技術難。由于特斯拉在自動駕駛汽車的研發過程中，有大量的人機交互、環境感知和工程機械等技術，可以在機器人身上得到復用，而沒有汽車技術積淀的企業貿然入局，必將面臨前期技術的困境。

第二個難點是落地難。人形機器人不像新能源汽車，目前尚沒看到一款能夠真正走進智能工廠、走進千家萬戶的人形機器人可供參考，即使是馬斯克的“擎天柱”（Optimus），也極有可能難產在實驗室。

第三個難點是投入難。人形機器人是一項需要長期投入的復雜技術，非常考驗企業資本積累。外部投資的獲取也并非易事，雖然概念火爆，但2021年，我國機器人行業共發生投融資事件238起，工業機器人依舊為融資數量占比最高的品類，服務類人形機器人賽道吸引資本并不多。

雖然人形機器人的量產和落地困難，但巨頭們的動作似乎預示著：機器換人的確定性較高且應用的行業巨大，需求旺盛。

“特斯拉效應”會為國內人形機器人產業鏈帶來新的活力，這不僅意味著增量的零部件訂單，也意味著更多人才和資金的進入、行業拐點的臨近。

需求場景廣，服務行業或成切入點

目前，人工智能的發展還達不到真正的“通用智能”，機器人的硬件能力也還沒有達到臨界點，越是需求明確、場景垂直的機器人，越容易完成從實驗室向商業化的關鍵躍遷。

但科技界對于人形機器人的癡迷與探尋并非空談，人形機器人有超越傳統產品的優勢：適用于廣泛的需求場景。

一方面，相較異形機器人而言，人形機器人最大的優勢是可以使用人類使用的所有工具，不需要為了機器人專門設計和打造相關配套，只需丟到生活中即可；另一方面，人形機器人還具備多功能性，可以適應不同的應用場景。

現有的技術正在突破場景多元化的難點，將場景整合于虛擬平臺，實現多場景下的服務訓練。

達闥機器人公司創造了機器人的“元宇宙”——“海元世界”，讓廣大的開發者可以在虛擬平臺上構建機器人數字孿生體、開發和訓練機器人的各種技能和應用，并采用強化學習實現大規模的低成本、高效率訓練。

這使得讓服務于各行各業的機器人，都能通過大規模的虛擬培訓，快速、高效、低成本地完成閉環學習和智能進化。

完成學習后的機器人，也正在向著真實場景下的服務領域進軍。

在完成出廠前的測試等工作后，部分人形機器人已經開始商業化，它們將運達客戶，主要用于迎賓、引導和咨詢等場景。

優必選科技自主研發的大型人形機器人Walker歷經五年四次重大迭代升級，能夠完成按摩、擰瓶蓋、端茶倒水等家居任務，已經逐步在影視綜藝、科技展館、政企展廳、科研開發等場景應用，也是全球首個實現商業化應用的大型人形機器人。

以家電產品“出圈”的戴森，則期望在未來10年內推出可以做家務的人形機器人。目前戴森已經發布能夠拿起漂白劑、夾起盤子的機械臂，并試圖憑借在掃地機器人、吹風機和吸塵器等產品在家庭服務領域積累的經驗和技術，打造下一個更高效替代人力的家電產品。

商業落地難，三大模塊決定商用前景

即便是已經部分實現了商業化，“人形機器人”依然離我們絕大多數人非常遙遠。

人形機器人的高制作成本，使得其難以真正走入實用場景。

基于性價比考慮，小米推出的成本高達70萬元CyberOne已經明確不會量產。

特斯拉“Optimus”原型機體型比CyberOne略矮小，售價也比CyberOne更低，預計約為2.5萬美元，有望在2023年投產。但根據此前預計的可能價格25000美元（約合16萬人民幣），離普通家庭的購買力存在一定距離。

即使是已經量產的人形機器人，銷量情況也不容樂觀。

最典型例子是波士頓動力，技術越進步，商業價值越不被看好，目前公司估值僅為11億美元，估值較6年前而言下降了66%。法國Aldebaran Robotics發布的可以踢足球、跳舞、拳擊的NAO銷量僅在萬臺左右，更多用于高校科研教學比賽，而非落實于生活場景。本田推出的能跳躍和使用樓梯的Asimo也于日前正式宣布退役，結束了長達 22年的表演服務生涯。

不論是價格高昂還是商業化艱難，其共通的難點都源于人工智能的發展還達不到真正的“通用智能”，所以需求不夠明確、場景不夠垂直的人形機器人，完成從實驗室向商業化的關鍵躍遷十分困難。

為此，小米在發布CyberOne的同時，提出：“環境感知+運動控制+人機交互”三大核心技術，能為達成人形機器人商用前景帶來動力。

首先，機器視覺是核心，環境感知技術不斷發展為機器人商用提供技術支持。

小米CyberOne搭載自研Mi-Sense深度視覺模組，結合AI交互算法，使其不僅擁有完整的三維空間感知能力，還能實現人物身份識別、手勢識別、表情識別。CyberOne做到了看得到的基礎上，進一步擁有了空間感知、認知能力。

其次，運動控制模塊，算法靈活性+硬件靈敏性決定機器人商用效果。

特斯拉的人形機器人運動控制表現更為突出，Optimus的身體由輕質材料組成，具有人類級別的雙手雙腳，四肢由全身搭載的40個機電執行器控制，雙腳可通過力反饋感應系統來實現平穩和敏捷地行走，手臂和雙手分別各依靠12個機電執行器，可以執行人類精細化的作業。

最后，人機交互模塊，自然語言處理技術處理是支撐人機交互技術發展的核心。

工業機器人的指令獲取主要通過程序語言，在電氣電子設備、汽車制造業、物流運輸業等行業有大量應用。

人形機器人則不得不進行自然語言的識別，以實現家政服務、陪伴娛樂等智能化服務功能。專注于自然語言處理核心技術的拓爾思，近日也宣布將研究探索人形機器人應用場景及相關技術。

人形機器人市場空間廣闊，但技術難點導致商用化困難，高昂成本導致產品的滲透率和接受度難以突破。

盡管如此，兩大科技公司發力，依然成為了一個新的風向標：我們已經越來越臨近人形機器人大規模走向市場的商業化拐點。更多此前長期深耕機器人行業的公司和產品，也有機會借助這一場東風，迎來跨越發展，產業化和商業化的進程進一步提速。