人形机器人行业现状与宣传热度 - 人形机器人行业正处于技术成熟度曲线的起点，远未达到宣传热度的峰值，而生成式人工智能已过峰值[4] - 行业核心理念是研发能完成人类所有工作的通用人形机器人，无需制造不同类型的专用机器人[7] - 部分公司预测人形机器人将在两年内产生显著经济影响，更保守的预测则认为需要五年时间[9] - 特斯拉首席执行官预测其Optimus人形机器人可能创造30万亿美元收入，并称之为"或许是全球最大的产品"[9] 人形机器人发展历史 - 人形机器人研发历史可追溯至20世纪60年代中期日本早稻田大学的研究，该校于70年代初研制出首台人形机器人WABOT-1[11] - 本田公司在80年代末开始研发双足行走机器人，最终于2000年推出ASIMO人形机器人[11] - 波士顿动力公司在2013年推出了人形机器人ATLAS，该公司35年前从麻省理工学院拆分出来[11] - 麻省理工学院研究团队于1992年开始研发人形机器人Cog，先后开发了七个不同版本的平台[12] 灵巧性挑战与技术瓶颈 - 实现类人操控能力是人形机器人存在的根本原因，但目前尚无多关节手指机器人手部能满足实际工业应用需求[16] - 工业机器人主要使用平行夹爪抓取器和吸盘式末端执行器，德国公司雄克生产销售1000多种平行夹爪抓取器[18] - 人类手部无毛皮肤中约有1.7万个低阈值机械感受器，仅每个指尖就有约1000个，目前已发现15种不同类型神经元参与触觉感知[56][58] - 人类灵巧性依赖于丰富的触觉感知系统，包括默克尔小体、迈斯纳小体、帕西尼小体和鲁菲尼小体等特殊结构[58] 当前训练方法的局限性 - Figure和特斯拉等公司采用"从演示中学习"方法，通过人类完成任务的第一视角视频训练机器人[28][29] - 当前数据收集方法存在局限性，包括无手腕力反馈、手指控制精度有限、无触觉感知以及精度仅为1-3厘米[27] - 麻省理工学院研究团队开发的新型数据收集方法能将人类手指动作与触觉信号关联起来，超越了仅收集视觉数据的局限[62] - 人类在进行灵巧动作时往往会先制定任务目标规划，而非直接将传感器信息映射为动作[64] 行走安全性问题 - 当前人形机器人主要依靠大功率电机维持平衡，使用基于零力矩点算法的改进版，该算法已有约56年历史[70] - 双足行走人形机器人对人类而言存在安全隐患，其腿部会携带大量自由动能，在空间中快速加速，可能造成严重伤害[71] - 根据物理缩放定律，将机器人尺寸放大到人类尺寸（比例系数2）时，能量需求会变为8倍，潜在伤害级别完全不同[72] - 研发行走机器人的公司在其发布的视频中不会出现人类靠近行走中人形机器人的场景，除非有隔离物[73] 行业未来发展趋势 - 未来人形机器人的定义将发生变化，"脚"可能被轮子取代，腿部形态不再与人类相似[75] - 将出现单臂、双臂、三臂等不同版本，部分配备五指手，但更多会采用两指平行夹爪抓取器或吸盘[75] - 未来会出现大量为特定人类任务设计的专用机器人，形态各异，但都会被称为"人形机器人"[76] - 目前为提升当前人形机器人性能投入的巨额资金可能付诸东流，这些机器人将被淘汰[76]