在許多科幻電影比如《西部世界》《終結者》《我，機器人》中，機器人都是以人類或者與人類外形高度相似的面貌出現，行為動作與人類并無差別，擁有豐富的表情，甚至有著人類的情感。

　　我們一直窮盡辦法，希望機器人具有人類的智力和意識，甚至是情感，人形機器人就是對此追求的最高演化。

　　為了摘下這顆明珠，過去的50年里，一眾科技公司投入了大把的時間、精力和資源，希望將設想帶進現實。

　　今年8月，小米發布了一款人形機器人CyberOne，這是一款全尺寸人形仿生機器人，小米稱其具有聰明的「大腦」、發達的「小腦」、敏銳的「視覺」、強健的「四肢」。

　　簡單點來說，CyberOne能感知人類情緒、能協調控制自身運動、能看見聽見真實世界。

　　更早一些，去年8月份，特斯拉首次亮相了人形機器人“擎天柱”Optimus，馬斯克曾表示，Optimus甚至可能比汽車業務更重要。

　　巨頭公司的入場和新進展，總會帶有某種提振作用。比如早前馬斯克宣布即將推出 Optimus 時，鳴志電器的漲幅高達250.10%，京山輕機、川禾科技等10只概念股漲幅均超過100%;小米的 CyberOne 一經推出，遠大智能在8月16日至8月22日連續五個交易日漲停，累計漲幅達74.49%。

　　但是剝開這層外衣，真正值得關心的問題是：

　　CyberOne也好，Optimus也罷，它們究竟是不是真正智能的人形機器人?

　　人形機器人是什么?有著怎樣的技術壁壘?

　　巨頭為什么要爭先布局該賽道?人形機器人的市場前景是怎樣的?

　　01 歷經50年，從“能動”到“會動”

　　人形機器人，顧名思義，指的是具有人的某些特點或類似構造(如感覺系統、運動系統等)的智能機器人，技術集成度最高、難度最大，是機器人領域的終局幻想，被譽為AI領域的終極形態。

　　它包含一套非常復雜的系統化構造，簡單來看可以分為兩點：一個聰明的大腦，一套靈活的肢體關節。

　　目前，對于研發人形機器人整機的廠商來說，機器人的大腦基本由自己研發，比如特斯拉的軟件主要由自己完成，包括行為決策與運動控制、神經網絡自動訓練等。

　　在肢體關節方面，人形機器人對于運動控制能力及感知計算能力要求較高，核心的零部件包括芯片、伺服系統、控制器、減速器和傳感器。

　　其中，控制器、伺服系統、減速器是三個最為重要的構造。

　　控制器是對機器人的位置、速度、加速度等進行控制，簡單來說，影響著運動能力;伺服系統是使機器人的位置、方位、狀態等能夠隨著設定值的變化而變化，影響著機器人的運動精度和穩定性;減速器不必多說，直接影響到機器人的運動自由度和安全性。

　　嚴格意義來講，智能化的人形機器人起步于日本，進入21世紀后美國占據主導地位，至今發展歷史只有50年，基本可以歸納成以下三個發展階段：

　　第一個階段：起步。時間范圍大致從1960年代后期至2000年。

　　日本在這一期間的研究成果最為矚目。1973年，日本早稻田大學研發出世界上第一款人形機器人WABOT-1;時隔近三十年后的2000年，日本本田公司發布了人形機器人ASIMO。

　　不過，當時的人形機器人，還處于初級階段，更多聚焦在運動能力的突破上，比如WABOT-1每走一步需要45秒鐘，而ASIMO已經能跑能走、還能上下階梯。

　　第二個階段：基本功能不斷完善。時間范圍大致從2000年至2015年。

　　在此期間人形機器人除了運動能力之外，開始具備人機交互的能力，能簡單地與人溝通、協助人類完成體力勞動及科研工作。

　　比如2003年，日本工業技術研究院推出HRP系列的4C和5P，前者可以說話行走，有豐富的表情，后者則可以代替人類完成重力作業;

　　再比如2011年本田推出的All-New ASIMO，已經具備了利用傳感器避開障礙物等自動判斷并行動的能力，還能用五根手指做手語，或者將水壺里的水倒入紙杯。

　　第三個階段：應用探索。時間范圍自2015年至今。

　　人形機器人在具備了初步的行動能力、簡單的交互能力之后，開始逐步向特定場景應用探索：

　　2016年美國波士頓動力公司發布的Atlas，能夠承擔危險環境搜救任務;

　　2017年本田發布的第三代人形機器人T-HR3，在2020年東京奧運會中與運動員遠程交流;

　　2020年美國敏捷機器人公司推出的Digit，能夠在無人干涉的環境下搬動貨物，能應用在物流、倉儲、工業等場景;

　　2021年日本豐田推出的Busboy，能夠完成擦地板、拿取玻璃杯等家務活。

　　整體來看，目前人形機器人主要應用于協助科學研究、個人護理、教育、社交等領域，部分產品已實現商業化。

　　但是將視角放大，我們不難發現，人形機器人這條賽道盡管理論上有著廣闊的市場空間，但是依然面臨著包括商業化緩慢在內的一系列挑戰。

　　02 巨頭搶灘，有這三個原因

　　除了小米和特斯拉之外，同樣切入人形機器人賽道的巨頭公司還有很多，比如亞馬遜。

　　今年4月，亞馬遜宣布成立工業創新基金AIIF，計劃投資10億美元來開發倉儲機器人技術，其中首批投資企業就包括物流創新企業 Agility Robotics，我們上文提到的Digit 人形機器人，就是這家公司的產品。

　　巨頭為何紛紛入局人形機器人賽道?在數智界看來，主要有以下三點原因：

　　第一，有著廣闊的市場前景。

　　根據麥肯錫預測，長期來看，全球人形機器人市場空間可達120萬億級別，是一個嶄新且空間龐大的藍海市場，并且未來五年營收都有翻倍的空間。

　　小米總裁王翔此前在接受澎湃新聞采訪時表示，人形機器人在未來有很大的發展應用潛力，未來會持續在這個品類和周邊產業投入。

　　第二，服務型機器人的應用場景在不斷豐富。

　　智能機器人按用途可分為三類：工業機器人、服務機器人和特種機器人，其中，人形機器人是服務機器人的一種。

　　我國在人口老齡化趨勢下，醫療和公共衛生需求會持續旺盛，服務機器人的市場潛力比較可觀。根據中國電子學會，2016-2021年我國服務機器人銷售額 CAGR 為 36%，高于全球增速，其預計 2023 年我國服務機器人市場規模有望突破 600 億元。

　　具體到應用場景，早期機器人多為掃地機器人和送餐機器人，現在逐步向情感、教育、醫療機器人等方向拓展。比如，2021年，擅長精細手術的美國達芬奇手術機器人在美安裝量高達4,139臺，輔助手術量達110.9萬例。

　　疊加疫情影響，全球范圍內大量面對面的場景被無接觸服務替代，催生了對專業服務應用的新需求，形成了初具規模的行業新興增長點，服務機器人的應用場景和服務模式正在不斷地拓展，推動了市場規模逆勢增長。

　　目前，疫情催生的服務機器人新需求場景包括醫療與康復機器人、情節和消毒機器人、AMR和配送機器人、社交機器人等。

　　第三，政策利好。

　　去年年底，工信部等15部門在《“十四五”機器人產業發展規劃》中提出重點推進工業機器人、服務機器人和特種機器人重點產品的研制及應用，推動產品高端化智能化發展。

　　03 最大的掣肘：技術突破+商業化

　　浙商證券在一份研報中指出，波士頓動力開發的全尺寸人形機器人 Altas 代表著當前科研最高水平：以液壓關節和步態算法為核心的底層技術，實現了接近人類的運動能力，能夠快速越過障礙物、完成快速轉身、跳躍等動作。

　　Atlas 原型機最早于2009年亮相，直到2013年才基本具備在艱苦條件下行走的能力， Atlas 實現這一系列高難度動作的核心在于它的“大腦”，即感知算法的不斷迭代。

　　近年來，波士頓動力在機器人外觀及機械系統方面并沒有做出重大革新，而在軟件層持續迭代，將相機、雷達等傳感器接收的數據進行分析并對決策制定和動作規劃提供最有效的支持。

　　從Atlas的迭代歷程及周期，不難看出，人形機器人的打造絕非易事。

　　人形機器人的核心難點有兩個：一是雙足技術，二是雙臂控制。

　　以「雙臂控制」這一難點為例，當前，谷歌、三星、戴森等 IT巨頭，都退而求其次，采用單臂控制的解決方案，因為這樣控制難度會較小。

　　可能有讀者會問，如今在很多的工廠，機器人代替人工執行高精尖工作已經不算新鮮，這些機器人很多都是雙臂控制的，那為什么到了人形機器人這里，雙臂控制就變成了一個技術難點?

　　原因在于，服務機器人有兩條手臂，目標距離隨時變化，對傳感器精度、算法和目標跟蹤提出了更高的要求。

　　要克服技術難點，并非單憑一家或者幾家科技公司就能做到，而是要看整個產業鏈上下游的技術儲備能否跟上。

　　從這一層面來看，我國與國外仍存在著一定差距，仍在追趕階段。

　　比如在核心的控制器環節，目前國內外機器人控制器技術差距主要體現在控制算法上面。

　　控制算法的迭代需要在下游不斷試錯調整中進行。國外巨頭因為進入汽車、3C 電子行業時間較早，對應用行業生產工藝的理解較深，通過根據下游客戶的問題反饋將自己的算法不斷迭代進化建立了先發優勢。

　　除了技術難題，人形機器人還面臨著其他現實問題。

　　第一，成本高昂且實際的適用場景較少。

　　日本本田公司研發的ASIMO價格昂貴，造價高達300-400萬美元;小米的CyberOne，單臺成本也在六七十萬元左右。

　　在接待、家政服務等實用場景中，其功能過于簡單，無法完成稍微復雜的動作、也無法進行語境對話，因此到2022年3月底本田公司不得不讓ASIMO退役。

　　第二，難以商業化。

　　目前，人形機器人已經形成以波士頓動力為代表的超越人、以特斯拉為代表的替代人和以小米CyberOne 為代表的服務人三大主流方向。

　　從商業化程度來看，波士頓動力的人形機器人的技術主要聚焦于科研領域，商用可能性比較小。過去近十年里，這家公司命運坎坷的一部分原因，便在于產品商業化進展不順。

　　波士頓動力公司成立于1992年，最初為美國陸軍提供機器人的研究制造服務。2013年12月，波士頓動力被谷歌母公司Alphabet所收購，在2017年又被谷歌轉賣給軟銀集團，2021年6月，現代汽車集團又從軟銀集團手里收購了波士頓動力公司80%的股權，七年換了三個東家。

　　相比于特斯拉機器人，服務型機器人與用戶有著良好的交互性，未來可以深入到各類生活場景中，商業價值較為廣闊。

　　但在走上商業化道路之前，廠商們需要邁過兩道極難的坎兒：把技術提上去、把成本降下來。

　　04 結語

　　1970年，日本機器人專家森政弘提出了著名的“恐怖谷理論”：當機器人與人類達到一定的相似程度，這時候，機器人反而會給人僵硬恐怖的感覺。

　　恐怖谷理論描述了當人類看到類似人類的物體，特別是機器人時會表現出的消極反應。

　　特斯拉和小米的人形機器人長得并不像人，臉部都是一體化模糊呈現，沒有具體的五官，也是最大程度降低人們看該人形機器人產生的不適感。

　　印第安納人機交互教授 MacDorman 表示，要想加速將機器人應用到社會當中，必須解決恐怖谷效應。

　　人形機器人剛一問世就產生了諸多問題，如果說技術問題終有一天可以得到解決，人形機器人真正和人類共處的時候，心理問題和倫理道德問題恐怕才是真正棘手的問題，而電影中的人機相戀或者人機互相傷害，也就不再只是紙面上的簡單探討。

　　移動機器人企業還需減少內卷加強合作