当人工智能的巨浪席卷而来，一个激动人心的身影正悄然崛起——通用人形机器人。它不再是科幻电影中的遥远想象，而是正以前所未有的速度，从实验室走向现实的舞台。这场变革的源动力，正是日新月异的大模型技术，它们如同为机器人注入了智慧的灵魂，让复杂的运动和决策成为可能。
“简单来说，当前开发人形机器人，包括各类人工智能应用，只需巧妙地借鉴、移植或精简现有的强大模型技术，对人形机器人而言已绰绰有余。” 宇树科技的创始人兼首席执行官王兴兴先生，以其敏锐的洞察力，描绘了这一趋势的关键。他进一步指出，人形机器人的探索之路并非一日之功，高校与科研机构数十年的不懈努力，经历了繁荣与蛰伏。然而，随着人工智能迭代速度的飞跃，人类的控制理论与实践正迎来曙光，有望驾驭人形机器人这一高度复杂的形态。“事实上，今年人工智能的进步速度，已经远远超越了机器人领域所需的技术门槛。”
这一见解并非孤例。在本年度的机器人技术与产业创新论坛上，一位备受尊敬的学者，清华大学交叉信息研究院院长姚期智院士，分享了他的前瞻性思考。“目前，像ChatGPT这类先进模型的能力，主要体现在对语言的精妙处理上。但若要真正实现通用人工智能（AGI）的巨大价值，AGI必然需要拥有一个‘具身实体’，能够与真实物理世界进行深度交互，从而完成各式各样的任务。”而通用人形机器人，正是这一“具身智能”理念落地最理想的载体之一。
硬件、算法与智慧之脑：构建未来工程师
深入剖析，一位业内专家概括了构建智能人形机器人的三大核心要素：坚实的“身体”，灵活的**“小脑”，以及睿智的“大脑”**。
“身体”，即机器人的硬件基础，需要配备先进的传感器和执行器，使其能够感知环境并精准地做出动作。“小脑”，则肩负着协调视觉、触觉等多种感知的重任，进而控制身体完成复杂的运动序列。而**“大脑”**，则是负责上层的逻辑推理、决策制定、长期规划，以及与其他智能体或环境进行流畅自然的语言交流。
从身体形态的角度来看，姚期智院士认为，人形设计具有无可比拟的优势。“人类社会的环境，从建筑结构到日常用品，几乎都是为人类的形态而量身定制的——无论是楼梯的高度、门把手的位置，还是被子的形状。因此，若要打造一款能够广泛应用于各种场景的通用型机器人，人形无疑是最为契合的选择。它能轻松适应我们熟悉的各种环境。”
至于“小脑”的角色，姚期智院士进一步阐释，这套负责机器人运动控制的算法，是信息在核心处理器中不断传递与反馈的关键。它包括上层的固态规划层，以及下层精确到毫秒级的、基于动力学的全身运动控制。后者能够计算出发送给每一个电机关节的指令，并与其状态相匹配，实现精准协调。
然而，在构建“小脑”的算法层面，行业仍面临挑战，尤其是在实现更精妙的机器人控制方面。因此，业界正积极探索利用人工智能，特别是强化学习等方法，来攻克这一难题，以期策略更加灵活。
强化学习的独特之处在于，它摆脱了预设模型的局限，在复杂且充满不确定性的环境中展现出强大的适应能力。同时，它能够从真实的人体运动数据中汲取养分，为深度学习提供更具指导性的信号。“通过强化学习，机器人能够以极其自然的方式模拟人类的行走姿态，这意味着更低的能耗。但其显著的难题在于，需要海量的样本数据，这便是长期以来困扰行业的巨大挑战。”姚期智院士坦言。
因此，如何通过创新算法架构，提升样本学习的效率，是行业持续探索的重点。
此外，另一个困扰强化学习的难题在于人形机器人的“泛化性”——系统能否更好地应对任务和环境中的不确定性与干扰。
“谷歌近期推出的Palm-E，无疑是行业内一条至关重要的技术路线。但该框架也存在潜在问题，即其底层执行能力可能无法完美应对上层规划，尤其是在发生意外干扰时。”姚期智院士对此提出了解决方案。“关键在于，我们需要像对待大语言模型一样，首先清晰地向机器人描述它需要完成的任务。随后，机器人会依据指令执行，例如一项搬箱子的任务。假设它旁边有一个摄像头，其整合在其中的视觉语言模型会通过这个视角，持续监测是否出现意外。一旦发生，它将具备纠正能力。哪怕箱子不慎掉落，机器人也能自主思考出一个解决方案，最终成功将其拾起，并圆满完成任务。”
场景落地：从工业车间到温馨之家
在世界机器人大会期间，人形机器人的具体应用场景，成为了与会者热烈讨论的焦点。
优必选科技的创始人周剑先生，在接受采访时描绘了对于未来人形机器人的两个理想落地场景：“首先是制造业领域。环顾当下的各个生产线上，尽管已有高效的机械臂，但仍需要大量人力进行精细操作。人形机器人有望填补这一空白，实现部分取代。其次，在家居环境中，那些符合人体工程学的劳动，都将是人形机器人所能大显身手的舞台，例如在‘陪伴、工作、学习与生活’的方方面面。”
这意味着，人形机器人必然朝着“通用化”的方向发展。那么，在标准化机器人已然存在的当下，为何行业仍在孜孜以求于通用型机器人？“这关乎技术发展的前瞻性与通用性。业界渴望创造出一种机器人，它们一经诞生，便能胜任多种任务，而非每一种工作都需要单独开发一款定制机器人。因此，通用人形机器人的形态，已成为公认的最佳选择。”一位业内人士在现场解释道。
然而，不可忽视的是，尽管硬件和软件技术正迈向新的高峰，人形机器人行业仍面临诸多严峻的瓶颈。
追觅科技研究院负责人喻超先生指出，业界的共识是，人形机器人行业若要向前发展，必须跨越“三座大山”：技术难度高，制造成本昂贵，以及商业化落地困难。
清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇先生在发言中强调，在硬件层面，业界渴望机器人能够同时兼顾力量、速度、精度和成本。但现实是，没有任何一种现有技术能够完美平衡这四者。“例如，液压技术在速度和力量上表现出色，但成本却高不可攀；高减速比的谐波技术虽能提供高精度，但灵活性却有所下降；而新兴的转换技术虽然成本较低，却牺牲了载荷和精度。目前，尚未出现一种能全面满足我们期望的解决方案。”
在软件领域，陈建宇先生则表示，行业同样难以在泛化性与精细化任务控制之间取得最佳平衡。“精准的控制，无论是通过控制算法还是强化学习算法，我们基本可以实现。但这通常意味着，每一个任务都需要一个专门的模型或算法，难以做到广泛的通用化。”
尽管前路充满挑战，但随着大模型技术的不断突破，通用人形机器人正以前所未有的态势，为人类社会描绘出一幅更智能、更便捷、更具无限可能性的智能化未来图景。