人工智能大模型的火熱，也催熱了人形機器人。

“簡單來說
，目前做人形機器人，包括AI應用，隻要把現有大模型的技術拿過來移植或者裁減一下，對人形機器人來說就已經足夠了。”近日，宇樹科技創始人兼首席執行官王興興日前對記者作出了如上判斷。

在他看來，人形機器人已經經曆了各種高校、科研院所幾十年的研發，過去有高潮也有低穀

，但是隨著AI迭代速度越來越快
，目前人類的控製技術已經有希望駕馭人形機器人這麼複雜的機器人形態，而今年AI的進展速度已經遠超機器人所需的技術。

事實上


，行業內秉持著如此觀點的人並非少數。在8月18日下午舉辦的2023世界機器人大會-通用人形機器人技術與產業創新論壇上，中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智在現場表示
，ChatGPT的能力目前僅主要體現於對語言的處理之上
，而如果未來真正讓通用人工智能發揮出它的價值

，AGI一定需要有具身實體來和真實的物理世界相交互完成各種任務。而人形機器人就是具身智能落地的最理想形態之一。

硬件、算法與模型

在zai多duo位wei業ye內nei專zhuan家jia看kan來lai，人ren形xing機ji器qi人ren基ji本ben上shang具ju備bei三san個ge部bu分fen，第di一yi部bu分fen是shi身shen體ti，第di二er部bu分fen是shi小xiao腦nao，第di三san部bu分fen則ze是shi大da腦nao。身shen體ti的de具ju身shen必bi須xu要yao有you足zu夠gou的de硬ying件jian，例li如ru傳chuan感gan器qi和he執zhi行xing器qi，小xiao腦nao會hui主zhu導dao視shi覺jiao
、觸覺各種感知來控製身體
，完成複雜的任務，最後大腦主導上層的邏輯推理
、決策
、長時間的規劃，以及與其他的智能體和環境進行自然語言交流。

在身體形態方麵，姚期智表示，由於人形能夠適應各種環境，同時人類社會環境主要是為人類而定製，例如樓梯的結構
、門把手的高度
、被子的形狀等等，因此如果能夠打造一個有泛應用的通用機器人
，人形是最合適的形態。

而在人形機器人小腦方麵，姚期智指出，搭建在機器人實體上、banyanxiaonaojiaosedeshiyitaojiqirenyundongkongzhisuanfa。shangcengshigutaiguihuaceng
，xiacengzeshijiyudonglixuedeshishiquanshenyundongkongzhi
，qikeyijisuanfageidianjiguanjiejingquedezhilingbingdapeiduiyingzhuangtaidegudingqi。

但他同時表示，在構建小腦的算法端上行業還未實現對於機器人的更好控製，因此行業也在利用人工智能、強化學習的方法研究靈活度更高的對應策略。

zaizheqizhong
，yunyongqianghuaxuexikuangjiadehaochuzaiyumeiyoulemoxingdexianzhi，yincitazaifuzayubuquedingdehuanjingxianenggouzhanxianchugengqiangdeshiyingnengli，tongshitanenggouliyongrentiyundongshijideshuju，geiyushenduxuexigenghaodeyindao。

“通tong過guo強qiang化hua學xue習xi，機ji器qi人ren能neng夠gou用yong自zi然ran的de方fang式shi來lai模mo擬ni人ren態tai的de行xing走zou
，這zhe樣yang也ye使shi它ta消xiao耗hao更geng低di的de能neng耗hao
，但dan強qiang化hua學xue習xi應ying用yong的de難nan題ti就jiu是shi其qi所suo需xu要yao的de樣yang本ben非fei常chang多duo，這zhe也ye成cheng為wei一yi直zhi困kun擾rao著zhe行xing業ye的de一yi大da挑tiao戰zhan。”姚期智說道。

因此，如何通過創新算法的架構，實現更高效率的樣本學習能力是行業需要持續探索的方向。

此(ci)外(wai)，在(zai)姚(yao)期(qi)智(zhi)看(kan)來(lai)，另(ling)一(yi)個(ge)困(kun)擾(rao)強(qiang)化(hua)學(xue)習(xi)的(de)難(nan)題(ti)則(ze)是(shi)人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)泛(fan)化(hua)性(xing)，即(ji)係(xi)統(tong)對(dui)於(yu)這(zhe)些(xie)任(ren)務(wu)及(ji)其(qi)環(huan)境(jing)中(zhong)間(jian)的(de)不(bu)確(que)定(ding)性(xing)和(he)幹(gan)擾(rao)，能(neng)不(bu)能(neng)夠(gou)泛(fan)化(hua)的(de)更(geng)好(hao)。

“穀歌日前推出的palm-eshixingyefeichangzhongyaodejishuluxian
，danzheyikuangjiayecunzaizhewenti，jitadexiayicengbuyidingnenggouhenhaozhixingshangyicengdeguihua

，youqishizhongjianruguofashengyixieyiwaideganrao。erjiejuedefangfazaiyushouxianxuyaoxiangdayuyanmoxingyiyang，geijiqirenmiaoshuyixiatasuoxuyaoderenwu，jiqirenjiuanzhaozhegerenwulaizhixing，biruyigebanxiangzidegongzuo，tadeyoubianshiyigeshexiangtou

，zaizhelimiantadeshijiaoyuyanmoxingjiutongguozhegeshijiao
，jianceshibushiyouyiwaifasheng，ruguoyoudehuazenmeyangnenggoujiuzheng，kandaozhegexiangzidiaodaodishang
，zhegejiqirennenggouxiangchuyigefangfazuihoubatajianqilai，zuihounenggouwanchengrenwu。”姚期智解釋稱。

工業與家庭場景落地

在世界機器人大會期間，人形機器人具體的落地場景。也成為了與會者密集討論的議題。

優必選科技創始人周劍在論壇現場接受21世紀經濟報道記者采訪時表示
，在未來
，人形機器人有兩個最為理想的落地場景：“shouxianshizhizaoyechangjingdeyingyong。womenkandaodangxiasuoyoudeqicheshengchanxianshangdegongyejixieshoubihaixuyaojishiwanshengchanxianshangdegongrenlaicaozuo，errenxingjiqirenyouwangshixianduitamendetidai。qici，zaishenghuohuanjingzhongnaxiefuherentigongchengxuedegongzuoyeshiherenxingjiqirenfahuizuoyong
，liru‘陪伴
，工作
、學習與生活’。”

而這就意味著，人形機器人未來必然走向“通用化”

，那麼為何在已經存在一些標準化機器人的情況下，行業仍然需要通用機器人？

“這是技術走向更前瞻性、tongyongxingdewenti，xingyexiwangyouyizhongjiqirenzaidanshenghou，keyiwanchengsuoyourenwu。erbushimeizhonggongzuodouyaoqukaifatedingdejiqiren，yincimuqiantongyongrenxingjiqirendexingtaishidajiagongrendezuihaoxingtai。”一位業內人士在現場對記者解釋稱。

但值得注意的是，在當下這個硬件和軟件等技術都邁向新台階的關鍵節點
，人形機器人技術實際上還麵臨許多瓶頸。

追覓科技研究院負責人喻超接受21世紀經濟報道記者采訪時指出，人形機器人行業公認的一個事實是，行業要向前發展

，必先跨越“三座大山”，即：技術難度大
，製造成本高昂
，以及商業化難度高。

清華大學交叉信息研究院助理教授、星動紀元創始人陳建宇則在現場表示，對硬件來說

，行業希望機器人同時兼顧力量、速度
、精度以及成本
，但是目前所有技術都無法同時兼顧這幾項，例如液壓的技術速度和力量都很強
，但是它成本太貴。

而高減速比諧波技術
，可能精度比較高，但是靈巧性又降低；而新的轉製期技術雖然成本比較低，但是卻犧牲了載荷和精度
，因此現在還沒有一個能夠兼顧所有達到我們滿意的情況。

而在軟件方麵，陳建宇表示
，行業目前還無法很好兼顧其泛化性和控製任務操作的精巧性
，“控(kong)製(zhi)的(de)算(suan)法(fa)以(yi)及(ji)強(qiang)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)，我(wo)們(men)可(ke)以(yi)做(zuo)到(dao)比(bi)較(jiao)精(jing)準(zhun)的(de)控(kong)製(zhi)，但(dan)這(zhe)基(ji)本(ben)上(shang)目(mu)前(qian)還(hai)是(shi)一(yi)個(ge)任(ren)務(wu)對(dui)應(ying)一(yi)個(ge)模(mo)型(xing)或(huo)者(zhe)一(yi)個(ge)特(te)別(bie)的(de)算(suan)法(fa)，很(hen)難(nan)做(zuo)到(dao)泛(fan)化(hua)。”

在他看來
，現在行業能做的就是針對不同的應用場景
，選擇不同的技術路線，來進行下一步的平衡。