人形机器人“炫技”有余应用不足，如何破解？

　　具身智能是指智能体通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化，是迈向通用人工智能的重要一步。具身智能机器人具备自主环境交互与动态决策能力，是“自主决策者”。《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》显示，2025年，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%;人形机器人市场规模预计达82.39亿元，占全球约50%。具身智能正以惊人的速度“破圈”，也因技术路线的分化而呈现出百花齐放的格局。从仿生学驱动的运动控制流派，到基于大语言模型的认知决策学派，不同企业正以不同的创新路径，共创智能体与物理世界交互的未来。

　　具身智能技术路线分三类

　　中国计量大学副校长王斌锐在接受《中国信息化周报》记者采访时表示，目前具身智能的技术路线可以分为三种。第一类是类人仿生路线，代表企业如特斯拉、优必选等，重点在于双足行走、灵巧手部操作和全身感知。这一路线优势在于更贴近人类的运动和交互方式，能够在未来适应家庭服务、医疗陪护等复杂环境。但难点在于动力学控制和能耗管理，如何在保障稳定性的同时兼顾续航与成本，仍是待突破的关键。第二类是专用型机器人路线，例如在制造业场景中开发面向质检、搬运或巡检的“准人形”或“半人形”机器人。

　　这类产品往往不追求完全仿人，而是突出在特定工序上的适配性与效率，优势是落地速度快、商业模式清晰。但局限在于跨场景通用性差，后续需要在柔性和可扩展性上取得突破。第三类是算法驱动与平台化路线，以大模型、强化学习和多模态感知为核心，打造“通用智能底座”，再赋能不同形态的机器人。比如一些企业强调“软件定义机器人”，通过AI算法不断进化操作技能。优势在于智能水平迭代快、生态开放，但对硬件适配和安全验证提出更高要求。

　　“不同路线并非彼此排斥，而是互为补充。未来的发展重点是实现硬件平台的标准化、算法的自适应化以及产业链的模块化协同，使具身智能既能在特定任务中高效发挥，又能逐步走向通用化。”王斌锐总结到。

　　缺乏足够容错空间 尚需明确商业模式

　　中国人形机器人规模领先，但应用尚浅，应用场景单一。现有人形机器人“炫技”为主，实际应用尚且不足;现阶段主要应用在科研教育、展览展示，工业应用处于试验阶段，家庭陪护、康养护理等民生领域应用不足。“人形机器人要真正进入工业与民生场景，需要突破三个技术瓶颈。”王斌锐说。

　　一是运动控制的复杂性。人形机器人仿生双足行走、灵活操作手臂的控制精度要求极高，但目前稳定性、耐用性、能效比仍存在差距。当前的人形机器人多采用电机驱动，而生物体都是由肌肉驱动的。肌肉驱动有本质的柔顺性，在仿生特性上有电机所不能实现的功能。

　　二是智能感知与决策能力不足。在实验室和展览场景中，动作多为预设或编排，而在实际环境中则需要实时感知、动态规划与自适应，这就要求传感器、算法和算力协同提升。

　　三是成本与可靠性制约。高性能伺服电机、力控关节、AI芯片等核心部件价格昂贵，导致整机成本高企，而在连续运行条件下的稳定性、维护性仍待验证。

　　“从应用角度看，目前的应用环境缺乏足够的容错空间，商业模式也不清晰。”王斌锐强调。例如，在工业场景中，传统机械臂、AGV等已能高效完成特定任务，人形机器人未必具备明显优势;在家庭陪护和康养领域，如何实现安全、人机交互的自然性以及用户支付意愿，仍需要探索。因此，现阶段出现“规模领先但应用不足”的现象并不意外。“可以预见，随着控制算法突破、核心零部件降本增效，以及应用端对‘人形机器人不可替代性’的进一步验证，产业化才会真正进入快车道”。

　　三方面发力推动产业链深度协同

　　具身智能产业链条很长，涵盖核心硬件、基础软件、整机制造和应用集成，目前，产业链各环节在协同发展情况如何?“当前最大的问题在于链条之间缺乏深度协同。”王斌锐举例，“芯片企业往往从通用算力出发，而对具身智能在实时控制、低功耗推理方面的特殊需求理解不足;传感器厂商注重精度和可靠性，但如何与整机结构、算法需求匹配，还存在接口和标准不统一的问题;算法团队专注于模型训练，却常常忽视硬件算力限制，导致算法难以顺利落地到终端机器人;整机厂商则在“二次集成”环节耗费大量资源，增加了开发和应用的成本。”

　　如何推动协同发展?王斌锐建议从三方面发力。第一，建立统一的技术标准和测试规范，解决接口不兼容、数据格式不统一的问题，让上下游能够在同一基准下开发。第二，推动跨界协同创新平台，加强高校、科研机构与企业的联合研发，让算法团队能直接接触硬件瓶颈，让制造端在产品定义阶段就融入AI思路。第三，发挥头部企业的链主作用，通过开放平台、联合实验室、供应链联盟，带动上下游中小企业共同成长。第四是政策引导和资金支持，在关键环节如高性能芯片、国产传感器、关键部件制造方面加大投入，降低“卡脖子”风险。

 

(本文不涉密)
责任编辑：王艳

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