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“2025年將成為人形機(jī)器人的量產(chǎn)元年。”近日，在國聯(lián)民生證券項(xiàng)目合作大會(huì)人形機(jī)器人專場(chǎng)，民生證券副總裁胡又文稱。

業(yè)內(nèi)人士表示，人形機(jī)器人開始“小批量交付”，工業(yè)場(chǎng)景有望率先落地。同時(shí)，如何落地、價(jià)格是否可接受等問題始終懸而未決，技術(shù)成熟度也是行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵障礙。此外，通過人形機(jī)器人，可以進(jìn)一步推動(dòng)具身智能時(shí)代智能化提升，最終服務(wù)各行各業(yè)。

2025年人形機(jī)器人開始“小批量交付”

多位專家表示，2025年將成為人形機(jī)器人的量產(chǎn)元年。量產(chǎn)交付的背后與應(yīng)用落地密不可分。人形機(jī)器人有望在工業(yè)場(chǎng)景、特種作業(yè)、科研教育、家庭服務(wù)等領(lǐng)域逐步落地。

其中，工業(yè)場(chǎng)景有望成為落地“第一站”。優(yōu)必選副總裁和深圳研究院副院長、廣東省機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任龐建新稱，工業(yè)場(chǎng)景需求大且結(jié)構(gòu)化程度高，人形機(jī)器人可進(jìn)行噴涂、搬運(yùn)、質(zhì)檢等重復(fù)性勞動(dòng)。據(jù)介紹，優(yōu)必選已與東風(fēng)柳汽、吉利汽車等多家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)達(dá)成合作，其自主研發(fā)的工業(yè)人形機(jī)器人Walker S系列已成功進(jìn)入眾多車廠。

行業(yè)的火熱也吸引了資本市場(chǎng)的關(guān)注。根據(jù)《圓周機(jī)器人》不完全統(tǒng)計(jì)，2024年全球人形機(jī)器人投融資事件達(dá)87起，融資規(guī)模高達(dá)155億元人民幣。其中我國發(fā)生了56起，融資總額達(dá)到70億元人民幣�！盁o論是金額占比還是融資筆數(shù)，人形機(jī)器人均位于前列。”金鼎資本投資總監(jiān)洪紹囤說。

目前，硬件方面，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)不斷突破。“特斯拉在2025年會(huì)有數(shù)千臺(tái)量級(jí)的小批量量產(chǎn)，它會(huì)像一條‘鯰魚’一樣，帶動(dòng)國內(nèi)外人形機(jī)器人本體企業(yè)發(fā)展，從而帶動(dòng)零部件企業(yè)水漲船高。空心杯電機(jī)、諧波減速器、行星滾柱絲杠、精密軸承等零部件將持續(xù)迭代。”鐵近機(jī)電市場(chǎng)總監(jiān)鈕棟成表示。洪紹囤則表示，核心零部件如旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、軸向磁通電機(jī)等擁有較大發(fā)展預(yù)期。

“隨著場(chǎng)景應(yīng)用越來越深入，力的感知和控制重要性越發(fā)凸顯。”藍(lán)電觸控創(chuàng)始人兼CEO劉吳月稱，2023年到2024年初，大部分行業(yè)企業(yè)還在展示運(yùn)動(dòng)能力，強(qiáng)調(diào)電機(jī)的爆發(fā)力和姿態(tài)的控制能力。2024年下半年開始，大部分企業(yè)開始深入場(chǎng)景操作，例如疊衣服、端茶倒水、人機(jī)交互等。然而，人形機(jī)器人的場(chǎng)景操作單純依靠導(dǎo)航和視覺識(shí)別始終存在較大誤差。人們逐漸意識(shí)到，力的感知和控制是人形機(jī)器人必備的核心技術(shù)。

加速從互聯(lián)網(wǎng)人工智能向具身智能邁向

DeepSeek等大模型加速推進(jìn)了具身智能的實(shí)現(xiàn)�！皾M血版DeepSeek-R1模型提高了機(jī)器人的理解能力，能令機(jī)器人通過推理進(jìn)行規(guī)劃決策，其學(xué)習(xí)能力使得機(jī)器人泛化能力更強(qiáng)�！饼嫿ㄐ抡f。

在龐建新看來，從互聯(lián)網(wǎng)人工智能到具身智能是一大飛躍。其關(guān)鍵在于，機(jī)器人真正擁有理解物理世界的能力，并且通過具身智能技術(shù)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)人工智能相結(jié)合，讓機(jī)器人真實(shí)與物理世界發(fā)生交互�！耙虼耍�做人形機(jī)器人必須跳出傳統(tǒng)思維框架、不能只做簡(jiǎn)單的機(jī)械結(jié)構(gòu)，而應(yīng)打造智能體本體�！�

洪紹囤同樣關(guān)注具身智能的實(shí)現(xiàn)。在他看來，人形機(jī)器人在場(chǎng)景落地時(shí)，數(shù)據(jù)獲取與處理是一大難點(diǎn)。不同行業(yè)、公司之間存在差異，即便生產(chǎn)同一產(chǎn)品，其生產(chǎn)工序和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)都有所不同，這使得數(shù)據(jù)難以統(tǒng)一和規(guī)范。此外，在互聯(lián)網(wǎng)人工智能階段，通常需要不斷堆積數(shù)據(jù)來快速提升模型的泛化能力，但在人形機(jī)器人發(fā)展階段，這種方式在短時(shí)間內(nèi)并不適用。

“打造多元化數(shù)據(jù)采集方案尤為關(guān)鍵，實(shí)采數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)相結(jié)合對(duì)于行業(yè)發(fā)展更有裨益。”洪紹囤說。

來源：上證報(bào)中國證券網(wǎng)

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