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2025年會是人形機器人的量產(chǎn)元年嗎?
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2025-02-16 22:07:19   瀏覽:233次  

導(dǎo)讀:記者 鄭晨燁 人形機器人從概念走向現(xiàn)實的速度,開始陡然加快。2月11日,杭州宇樹科技有限公司(下稱“宇樹科技”)在其京東官方旗艦店上架了兩款人形機器人產(chǎn)品,型號分別為Unitree H1和G1。2月12日,9.9萬元起售的G1人形機器人首批銷售訂單就已售罄。在工廠里,人形機器人已取得不少實訓(xùn)成果。深圳市優(yōu)必選科技股份有限公司(09880.HK,下稱“優(yōu)必選”)相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴記者, ......

2025年會是人形機器人的量產(chǎn)元年嗎?

記者 鄭晨燁 人形機器人從概念走向現(xiàn)實的速度,開始陡然加快。

2月11日,杭州宇樹科技有限公司(下稱“宇樹科技”)在其京東官方旗艦店上架了兩款人形機器人產(chǎn)品,型號分別為Unitree H1和G1。2月12日,9.9萬元起售的G1人形機器人首批銷售訂單就已售罄。

在工廠里,人形機器人已取得不少實訓(xùn)成果。深圳市優(yōu)必選科技股份有限公司(09880.HK,下稱“優(yōu)必選”)相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴記者,在比亞迪汽車工廠,優(yōu)必選Walker S1人形機器人第一階段實訓(xùn)工作已初步取得成效,效率提升了一倍,穩(wěn)定性提升了30%,相關(guān)優(yōu)化工作還在持續(xù)進(jìn)行中,預(yù)計在2025年第二季度具備規(guī)模化交付條件。

這名負(fù)責(zé)人表示,在吉利,Walker S1也已經(jīng)完成了在極氪寧波工廠第二階段的工作;谇捌赪alker S1的表現(xiàn),吉利集團已經(jīng)安排Walker S1在領(lǐng)克進(jìn)行第三階段實訓(xùn)工作,主要進(jìn)行充電槍的插拔測試和物料搬運實訓(xùn);在富士康,Walker S1亦已經(jīng)完成第一階段物流場景的搬運任務(wù),第二階段會在物流場景覆蓋更多的區(qū)域,進(jìn)行相關(guān)任務(wù)的測試。

從2013年美國波士頓動力公司首款人形機器人Atlas亮相至今,人形機器人產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走過了十余年的發(fā)展歷程。從Atlas后空翻的炫技時代到Walker S精準(zhǔn)抓取汽車線束的實用時期,人形機器人產(chǎn)業(yè)終于迎來商業(yè)化前夜的重要時點。

人形機器人在商業(yè)化之前的最后一個挑戰(zhàn),就是量產(chǎn)。

批量生產(chǎn)

2月6日,特斯拉在其公司官網(wǎng)上更新了多個與人形機器人相關(guān)的崗位招聘信息,崗位類型涵蓋工程師、流程主管、生產(chǎn)經(jīng)理等多個方向,職位名稱后都標(biāo)注了“Tesla Bot”(特斯拉機器人)的信息。

這些崗位的工作地點位于特斯拉在美國加州的弗里蒙特工廠,該工廠是特斯拉最大的制造基地之一。2024年,特斯拉在弗里蒙特工廠投入了多臺其自研自產(chǎn)的Optimus機器人,主要負(fù)責(zé)搬運和電芯分類、車身焊接和零件安裝等任務(wù)!疤厮估诖笠(guī)模制造人形雙足機器人,以自動執(zhí)行制造/物流中重復(fù)而枯燥的任務(wù)!碧厮估谏鲜鰨徫坏恼衅感畔⒃斍轫撝袑懼@樣一句話。

此前,特斯拉首席執(zhí)行官埃隆馬斯克已明確提出了Optimus人形機器人的量產(chǎn)目標(biāo):計劃于2025年生產(chǎn)1萬臺,在2026年下半年開始向特斯拉以外的公司交付Optimus機器人。“我認(rèn)為Optimus有潛力帶來超過10萬億美元收入的機會!泵罇|時間2025年1月29日,在特斯拉2024年第四季度的財報電話會上,馬斯克如是預(yù)估了人形機器人的商業(yè)化潛力。

在這場電話會上,馬斯克對推動Optimus量產(chǎn)表現(xiàn)出了超乎預(yù)期的迫切和樂觀:“這是一個指數(shù)級的增長過程,從沒有人使用人形機器人,到這些機器人像潮水一樣涌現(xiàn)。我們永遠(yuǎn)都會處在‘我們做不夠’的狀態(tài)。即使(人形機器人)價格很高,需求也不會是問題!

馬斯克同時強調(diào),目前特斯拉設(shè)計的生產(chǎn)線每月大約生產(chǎn)1000臺Optimus機器人,下一條生產(chǎn)線的目標(biāo)是每月1萬臺,而再下一條生產(chǎn)線的目標(biāo)則是每月10萬臺。

在國內(nèi),多家人形機器人企業(yè)陸續(xù)官宣了各自的量產(chǎn)消息。

2025年1月17日,樂聚(深圳)機器人技術(shù)有限公司在北汽越野車公司舉行了樂聚第100臺全尺寸人形機器人交付儀式。該公司表示,樂聚人形機器人已邁入批量交付新階段。

2025年1月6日,智元機器人量產(chǎn)的第1000臺通用具身機器人式下線,其中,雙足人形機器人累計產(chǎn)量達(dá)到731臺。

“優(yōu)必選工業(yè)人形機器人Walker S已收到車廠超過500臺的意向訂單,目前正處于產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵階段,預(yù)計在今年第二季度具備規(guī);桓稐l件!2025年1月10日,上述優(yōu)必選相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴記者。此前,優(yōu)必選在多個知名汽車工廠開展了人形機器人實訓(xùn),與東風(fēng)柳汽、吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、奧迪一汽、比亞迪、北汽新能源等多家車企,以及富士康、順豐等知名企業(yè)展開人形機器人實訓(xùn)合作。

2025年1月初,來自深圳眾擎機器人科技有限公司(下稱“眾擎機器人”)的SE01機器人在街頭行走測試的視頻走紅于短視頻平臺。公眾驚嘆于人形機器人已經(jīng)能實現(xiàn)與人類一樣的自然步態(tài)。

1月22日,經(jīng)濟觀察報記者在眾擎機器人進(jìn)行調(diào)研時,該公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼市場營銷負(fù)責(zé)人姚淇元表示,眾擎多款機器人計劃于2025年批量交付。“在人形機器人產(chǎn)業(yè),我們已經(jīng)突破了‘從0到1’;‘從1到100’,有些人已經(jīng)突破了,甚至開始走到‘100到1000’的階段了!币︿吭f。

人形機器人產(chǎn)業(yè)從技術(shù)驗證轉(zhuǎn)向商業(yè)閉環(huán)所需要的關(guān)鍵一躍,就是量產(chǎn)。量產(chǎn)除了能印證市場已擁有足夠潛力之外,對于整個行業(yè)來說,通過規(guī)模效應(yīng)降低成本、優(yōu)化模型與結(jié)構(gòu)設(shè)計也具有重要意義。

但在姚淇元看來,百臺、千臺級別的量產(chǎn)都屬于小批量生產(chǎn),“這樣的量級對于整個供應(yīng)鏈的打磨,還沒有辦法達(dá)到一個跨越式的迭代跟升級,也沒有辦法通過這樣的量級來做顛覆性的結(jié)構(gòu)化的調(diào)整!

深圳一家機器人企業(yè)的市場總監(jiān)也告訴記者,根據(jù)產(chǎn)業(yè)演進(jìn)規(guī)律,人形機器人的量產(chǎn)進(jìn)程可劃分為兩個關(guān)鍵階段。

第一階段,當(dāng)產(chǎn)量達(dá)到10萬臺時,此時核心目標(biāo)在于驗證技術(shù)可行性而非成本控制,主要替代制造業(yè)中10%的長尾工況工位(即非標(biāo)準(zhǔn)化、低重復(fù)性任務(wù)),其成功關(guān)鍵取決于硬件層面的運動控制穩(wěn)定性與生產(chǎn)連續(xù)性保障,以及軟件層面封閉場景下的特定任務(wù)執(zhí)行能力。

第二階段,當(dāng)產(chǎn)量突破100萬臺后,標(biāo)志著大規(guī)模量產(chǎn)階段的開啟,此時硬件成本需降至低于單個工人的年均人力成本,軟件系統(tǒng)需實現(xiàn)跨場景泛化能力的技術(shù)突破,使機器人應(yīng)用場景從智能制造工廠延伸至服務(wù)業(yè)與家庭領(lǐng)域。

馬斯克在上述財報電話會上表示,當(dāng)年產(chǎn)量達(dá)到100萬臺時,Optimus機器人的單價有望降至2萬美元。

當(dāng)然,人形機器人當(dāng)前所面對的市場規(guī)模并不清晰,大規(guī)模量產(chǎn)尚需時間。東吳證券在近日發(fā)布的一份研報中指出,由于下游客戶測試和研究需求旺盛,預(yù)計伴隨國內(nèi)企業(yè)訂單交付,2025年全年國內(nèi)人形機器人銷量有望接近萬臺。

根據(jù)高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所(GGII)數(shù)據(jù),2024年全球人形機器人市場規(guī)模為10.17億美元,到2030年全球人形機器人市場規(guī)模將達(dá)到151億美元,從2024年至2030年,全球人形機器人銷量將從1.19萬臺增長至60.57萬臺。

軟硬件挑戰(zhàn)

有業(yè)內(nèi)人士告訴記者,對于人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈而言,想要邁向真正大規(guī)模量產(chǎn)的階段,在硬件及軟件端還有兩大挑戰(zhàn)亟待突破。

人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈上游的硬件壁壘主要集中在三大核心部件:驅(qū)動單元(電機+減速器+絲杠)、傳感系統(tǒng)(視覺/力覺/觸覺)及控制模塊(芯片),其中行星滾柱絲杠(一種將旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)化為直線運動的精密機械傳動裝置)的產(chǎn)能瓶頸較為突出。

作為線性關(guān)節(jié)的核心傳動部件,目前單臺人形機器人需搭載10到14個行星滾柱絲杠,其價值量占關(guān)節(jié)模組的20%、整機的5%至8%。由于制造工藝涉及高精度旋風(fēng)銑床及特種合金鋼材料,市場份額長期被瑞士GSA、Rollvis與德國Rexroth等企業(yè)主導(dǎo)。

“如果人形機器人要實現(xiàn)百萬臺產(chǎn)量,行星滾柱絲杠的需求量可能就要達(dá)到千萬件級別,現(xiàn)在的產(chǎn)能情況不太夠。畢竟在人形機器人應(yīng)用絲杠之前,這是個小眾產(chǎn)品和小眾市場,市場規(guī)模也就幾十億元左右。”深圳一家中型機器人企業(yè)的研發(fā)人員告訴記者。

根據(jù)覓途咨詢數(shù)據(jù),2023年中國絲杠市場(不含人形機器人)規(guī)模僅約25.7億元。

值得注意的是,眼下多家國產(chǎn)廠商已開始投建行星滾柱絲杠項目。

根據(jù)公開信息,2025年1月3日,杭州新劍機電傳動股份有限公司(下稱“新劍傳動”)舉行年產(chǎn)100萬臺人形機器人行星滾柱絲杠產(chǎn)業(yè)化項目奠基儀式,該項目將分兩期建設(shè),總投入26億元,其中一期投入10億元,形成年產(chǎn)100萬臺人形機器人行星滾柱絲杠智能物聯(lián)制造產(chǎn)線。

2025年1月15日,寧波震?萍脊煞萦邢薰荆300953.SZ,下稱“震?萍肌保┡兜耐顿Y者關(guān)系活動記錄表顯示:公司已建成一條行星滾柱絲桿半自動產(chǎn)線并投入批量生產(chǎn),日產(chǎn)能已拓展到50套,自建絲桿綜合測試實驗室已投入使用,可自主完成對絲桿導(dǎo)程精度、傳動效率、萬次壽命跑合等關(guān)鍵參數(shù)的檢測及驗證。為滿足市場的需求,公司已開始建設(shè)第二條半自動量產(chǎn)線,預(yù)計2025年第一季度投入使用;谛袠I(yè)客戶對絲桿組件精度一致性的高要求,公司還將建設(shè)一條集加工、在線檢測、裝配于一體的全自動絲桿生產(chǎn)線,進(jìn)一步提高從1-N大規(guī)模量產(chǎn)的一致性及穩(wěn)定性。

“公司比較認(rèn)同機器人產(chǎn)業(yè)鏈未來是一個能夠比肩新能源電動車產(chǎn)業(yè)鏈的長期賽道的觀點。產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期包括公司在內(nèi)的相關(guān)零部件產(chǎn)業(yè)鏈廠家都是在證明自己能做及能做好的能力,產(chǎn)業(yè)發(fā)展中后期則需要驗證公司在保證大規(guī)模生產(chǎn)質(zhì)量一致性的前提下持續(xù)降本的生產(chǎn)工藝能力!痹谏鲜稣{(diào)研中,震裕科技管理層人士如是強調(diào)人形機器人量產(chǎn)為行業(yè)帶來的機遇。

“人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一步,除了需要供應(yīng)鏈的持續(xù)打磨,在軟件端,還需要算法模型的持續(xù)進(jìn)步,以實現(xiàn)功能提升與應(yīng)用場景的拓展。”姚淇元告訴記者。

在姚淇元看來,人形機器人依賴于三大核心組件:大腦、小腦和本體。大腦負(fù)責(zé)高層的決策和智能處理,小腦則負(fù)責(zé)運動控制,而本體則是機器人的物理軀體,承擔(dān)著具體的運動任務(wù)。

2025年以來,國產(chǎn)大模型DeepSeek(深度求索)的爆火再次展現(xiàn)出人工智能(AI)大模型在大腦部分的應(yīng)用潛力:AI大模型通過預(yù)訓(xùn)練和調(diào)參不斷提升其泛化能力,特別是在參數(shù)達(dá)到百億級時,機器人開始展現(xiàn)出復(fù)雜的思維鏈,實現(xiàn)不同任務(wù)環(huán)境與場景下的自適應(yīng)能力!靶∧X和本體部分仍然是當(dāng)前研發(fā)的瓶頸!币︿吭硎。

姚淇元告訴記者,人形機器人小腦的技術(shù)需求集中在復(fù)雜地形下的運動能力和魯棒性(指系統(tǒng)在面對各種不確定性和干擾時,能夠保持其正常運行的能力)上。而現(xiàn)有的運動控制算法和控制系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn),尤其是在全身協(xié)同精細(xì)作業(yè)的實現(xiàn)方面。另一方面,仿生自然步態(tài)的速度負(fù)載、低漂移量、低噪聲、低功耗以及自恢復(fù)能力,也是當(dāng)前小腦技術(shù)亟待突破的關(guān)鍵問題。

為了提高運動性能,機器人的小腦系統(tǒng)需要高保真的建模和仿真技術(shù),以及多體動力學(xué)建模與在線行為控制能力,這對于實現(xiàn)機器人的仿生運動行為和全身協(xié)同運動的自主學(xué)習(xí)至關(guān)重要。

目前,人形機器人小腦系統(tǒng)的研發(fā)相較于大腦要困難不少,其中核心問題便是小腦的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集較為稀缺!罢鎸嵉臄(shù)據(jù)對于人形機器人企業(yè)來講很重要。如果這種實時數(shù)據(jù)的收集都需要機器人本體公司去做,現(xiàn)實生活中的場景這么多,一個公司就算有再強大的算力也不可能‘吞’得下去!币︿吭f。

有業(yè)內(nèi)人士告訴記者,人形機器人運動控制涉及高度動態(tài)和復(fù)雜的物理環(huán)境,與大模型處理圖像、文本等數(shù)據(jù)不同,機器人需要在真實世界中完成運動任務(wù),這就要求小腦系統(tǒng)在訓(xùn)練時考慮各種不同的環(huán)境變量,如地形、障礙物、物體交互、不同的操作任務(wù)等,每個動作、每一步?jīng)Q策都可能產(chǎn)生不同的反饋,傳統(tǒng)的模擬數(shù)據(jù)無法完全覆蓋這種高維度、多樣化的場景。

記者在采訪與調(diào)研過程中還了解到,機器人小腦的訓(xùn)練過程不僅僅是基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的分析,更多是依賴于機器人在實際運行過程中與環(huán)境的互動。數(shù)據(jù)的采集不僅需要在不同環(huán)境中進(jìn)行,還需要捕捉到機器人的每一次細(xì)微運動及其與環(huán)境之間的反饋關(guān)系。

相比于圖像識別或語音處理,機器人的動作數(shù)據(jù)更加復(fù)雜,且高度依賴于具體的硬件配置、運動策略以及控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié),這使得針對運動控制系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集更加稀缺。

形態(tài)之爭繼續(xù)

在2025年初走訪深圳多家機器人企業(yè)的過程中,記者注意到,并不是所有的機器人公司都對人形機器人這一產(chǎn)品抱有樂觀的看法。

深圳一家機器臂上市企業(yè)的市場負(fù)責(zé)人告訴記者,人形機器人可能更適合家庭場景,而在工業(yè)領(lǐng)域則不應(yīng)拘泥于人形概念;另一家主要產(chǎn)品為掃地機器人的企業(yè)市場負(fù)責(zé)人亦表示,其所在公司認(rèn)為人形機器人產(chǎn)業(yè)現(xiàn)階段尚不具備商業(yè)化條件,并無意于切入這一賽道。

上述機器臂企業(yè)市場負(fù)責(zé)人解釋其對機器人形態(tài)的理解:“四足或輪式機器人在平坦地形中的移動速度可達(dá)人形機器人的2至3倍,能耗降低50%以上,且控制算法復(fù)雜度大幅下降;非人形機器人硬件成本通常為人形機器人的1/3至1/5,在物流分揀、倉庫搬運等場景中已實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用;工業(yè)場景中70%的任務(wù)可通過固定機械臂或AGV(自動導(dǎo)引車)完成,人形機器人的通用性優(yōu)勢在高度結(jié)構(gòu)化環(huán)境中難以凸顯!

機器人的形態(tài)之爭,本質(zhì)上是技術(shù)路徑選擇與商業(yè)邏輯的深層博弈。

姚淇元向記者表示,人形機器人的核心價值在于泛用性與環(huán)境兼容性,人形形態(tài)是實現(xiàn)機器人通用性的理想載體,其雙足移動與多自由度手臂設(shè)計,能夠覆蓋制造業(yè)、服務(wù)業(yè)乃至家庭場景中絕大多數(shù)的交互需求。此外,人類社會的物理環(huán)境從樓梯高度到工具尺寸均以人體工學(xué)為基準(zhǔn)構(gòu)建,人形機器人天然適配現(xiàn)存基礎(chǔ)設(shè)施,無需額外改造場景即可無縫接入!皺C器人要更好地去適配我們所在的世界,不然它的功能就是單一的,只能把這一件事情做好,像掃地機器人一樣,變成了一個工具。機器人的未來應(yīng)該是通用的,可以變成不同的角色!币︿吭f。

眼下,也有業(yè)內(nèi)人士提出“功能驅(qū)動形態(tài)”的折中路徑,即通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實現(xiàn)模塊化組合,使機器人能夠根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)切換形態(tài)。例如,在工廠車間使用輪式底盤提升效率,進(jìn)入家庭環(huán)境時切換為雙足形態(tài)以適應(yīng)樓梯與窄道。

無論如何,“機器人伙伴”離人類是越來越近了。

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