从“表演”到“工作”，人形机器人离“进厂打工”还有多久？｜机器人商业新纪元

红星(hóngxīng)资本局6月17日消息，纵观人形机器人的发展，尽管有各种(gèzhǒng)争议，但“进厂打工”这个场景，早已是业内共识。 不过全球机器人行业仍面临一个现实问题，那就是工业场景虽然摆在眼前(yǎnqián)，但人形机器人的能力却(què)还不能“直接去工厂干活(gànhuó)”。宇树科技CEO王兴兴也在近日表态，宇树终极目标就是希望人形机器人真正去干活，但在真正干活之前(zhīqián)，会做更多的商业化拓展和尝试。 红星资本局在采访中了解到，从“表演”到“工作”的跨越，对人形机器人(jīqìrén)的技术考核是(shì)严苛的，想要(xiǎngyào)大规模普及乐观估计还要3、5年(nián)甚至更久。眼下一众车企跨界入局机器人赛道，也为工业场景的突破带来了更多可能。 从(cóng)‘表演’到‘工作’的跨越 机器人面临(miànlín)更严苛的要求 被(bèi)称为“人形机器人第一股”的(de)优必选（09880.HK）很早介入了“工厂”场景，今年上半年收获了不少合作。 1月中旬，富士康与(yǔ)(yǔ)优必选宣布(xuānbù)共同落地人形机器人在智能制造领域的应用；3月，优必选数十台工业人形机器人Walker S1在极氪5G智慧(zhìhuì)工厂完成全球首例多台、多场景、多任务的人形机器人协同实训；此后(cǐhòu)又与北汽新能源、奥迪一汽、东风柳汽在工业场景官宣合作；5月，优必选的“朋友圈”再次(zàicì)扩大，与华为签署全面合作协议，将共建人形机器人+智慧工厂示范方案。 红星资本局从优必选了解到，东风柳汽的这一单，是采购部署(bùshǔ)20台优必选工业人形机器人应用(yìngyòng)于整车制造。 “这是人形机器人企业全球首次签署小批量人形机器人采购合同。”优必选相关人士对红星资本局表示，这标志着(zhe)具身(jùshēn)智能人形机器人进入(jìnrù)汽车工厂等工业制造场景得到进一步验证。 不过比起让机器人蹦跳跑步，工业场景应用的(de)技术点很难攻克。 赛迪研究院未来产业研究中心(zhōngxīn)人工智能研究室主任钟新龙在接受红星资本局专访时表示，“进厂打工”的人形机器人，其技术门槛和综合要求，远高于在展会或(huò)视频上看到的跳舞、跑步等运动展示。“这并非简单的难度增加，而是从(cóng)‘表演(biǎoyǎn)’到‘工作’的跨越(kuàyuè)，其技术考核是严苛的。” 钟新龙指出，一个合格的(de)“打工机器人”需要具备三大核心技术集群的深度融合——高保真度的环境感知与认知智能、高精度的全身协同与灵巧操作、高可靠性的工业级(jí)稳定与安全(ānquán)。 “仅仅是识别出流水线上哪个零件有瑕疵、工具架上(jiàshàng)的扳手是什么型号(xínghào)这个环节，背后就需要强大的模型进行实时计算和语义理解。” 协作机器人(jīqìrén)品牌节卡也在(zài)近年来布局了人形机器人，去年(qùnián)工博会上，JAKA K-1人形机器人面向全球首发首展。节卡副总裁常莉告诉红星资本局，随着节卡人形系列产品不断丰富，已与部分汽车产业链企业就人形机器人应用展开(zhǎnkāi)场景测试与验证。 “与商业、服务等(děng)其他场景相比，工业(gōngyè)场景中‘进厂打工’的机器人，面临着更为严苛的要求。”常莉告诉(gàosù)红星资本局，工业场景要求微米级的定位精度、更高级别的防护等级、以及良好的稳定性，这是确保高质量生产(shēngchǎn)的关键(guānjiàn)。比如在汽车发动机精密装配任务中，细微的偏差都可能导致产品质量问题。 与其他商业场景不同的(de)是，常莉认为人形机器人的工业落地不是单纯以“量产”衡量，更看重工艺融合、场景适配和(hé)长期应用能力。 车企(chēqǐ)、家电企业布局机器赛道 瞄上工业场景的不止机器人企业，诸多车企也加入了(le)机器人赛道。今年4、5月多地车展上，人形机器人成了C位，承担起车模、顾问(gùwèn)、解说员角色(juésè)。 据不完全(wánquán)统计，目前包括特斯拉（TSLA.US）、小鹏汽车（09868.HK）、广汽(guǎngqì)集团(jítuán)（601238.SH）在内的6家车(jiāchē)企已自研或联合攻关推出了人形(rénxíng)整机成品，另有十数家车企通过投资、应用等形式介入。其中特斯拉、小鹏、广汽集团分别公布了自家人形机器人的量产计划，均在今明两年内实现。 不止是车企，家电龙头企业美的集团（000333.SZ）也公布(gōngbù)了人形机器人的落地时间表。今年(jīnnián)5月，其自研的类(lèi)人形机器人正式进入湖北荆州(jīngzhōu)的洗衣机工厂，用于机器运维、设备检测和搬运等场景；据美的透露，今年下半年，美的人形机器人将陆续(lùxù)进入线下门店，用于商业导览、制作咖啡等场景。 红星资本局从美的(de)了解到，从进入工厂到现在(xiànzài)大半个月的时间，其人形机器人“美罗”的第一阶段调试已有成果显现，可以融入生产业务系统(xìtǒng)，走进日常生产。 “每天它会像我们的员工一样去执行生产系统、业务系统下发的巡检(xúnjiǎn)任务。”美的(měide)人形机器人创新中心具身智能高级研究员孙智宇介绍(jièshào)，以往每一两个小时员工就要去进行一次巡检，检查仪表盘、水温水压等等是(shì)否正常。同时执行首检搬运，把首检任务送到质检台获取质检结果，这一系列事务员工都需要形成一个完备的工单闭环(bìhuán)导入生产系统，而现在这些(zhèxiē)都是机器人去完成的。 孙智宇提到，未来美的(měide)在人形(rénxíng)机器人上的布局，计划是先去赋能自家工厂，做到跟员工(yuángōng)配合一起工作，或是独立完成一些工作。下一步会考虑让它逐步走进门店，进行导览甚至讲解操作演示。 不过他也不可否认现下进入工厂(gōngchǎng)的机器人还(hái)面临很多(hěnduō)挑战。“比如硬件的稳定性和鲁棒性，在(zài)工厂恶劣的环境下还是需要提升的。工厂环境与实验室环境无法比拟。还要考虑有些高温环境对机器人的影响。” “当前行业正处于从‘技术验证’向‘场景深耕’的(de)过渡期，”常莉认为，跨界入局为行业带来了(le)资本与场景资源(zīyuán)。这些企业在自身领域(lǐngyù)积累了丰富的资本和行业经验，他们的加入有望推动人形机器人技术的研发和应用。 钟新龙对“跨界入局”也持肯定态度，他认为这是人形机器人(jīqìrén)赛道加速成熟的(de)最重要标志之一(zhīyī)，“这绝非简单的‘跟风’，而是基于各自核心战略的深思熟虑。” 比如车企有天然的“跨界优势”。“车企在(chēqǐzài)自动化、供应链管理、动力系统（电池、电机(diànjī)、电控）以及(yǐjí)大规模精密制造方面积累了数十年的深厚功底，这些能力与制造人形(rénxíng)机器人所需的产业链环节以及技术栈高度重合。” 而对于家电企业的布局，钟新龙预见，当技术成熟、成本下降后，人形机器人将成为继电视、冰箱之后(zhīhòu)的下一个“家庭流量入口(rùkǒu)”和“智能家居中枢”，能够完成做饭、清洁、老人陪护、儿童教育等(děng)复杂任务。这些也为家庭服务(fúwù)机器人提供了市场。 未来可能是多形态并存(bìngcún)的局面 人形机器人真正“进厂”尚需(shàngxū)时日 不过对工业场景来说，是否需要“人形”的争议即便放在全球也一直(yìzhí)存在，毕竟相较轮式来说，双足机器人的步伐(bùfá)看起来(kànqǐlái)并没有那么“丝滑”。 5月底，特斯拉前机器人项目负责人克里斯・瓦尔蒂就公开指出，Optimus 这样的人形机器人并(bìng)不(bù)适合用于(yòngyú)工厂环境。瓦尔蒂表示，人形机器人虽具前沿(qiányán)意义，也拥有巨大潜力(qiánlì)，但其人形设计在仓储、物流和制造等场景下(xià)效率并不高。瓦尔蒂曾负责 Optimus 项目的组建与开发。他认为，这种形态并不实用。工业作业多是高度重复的任务，讲求效率和速度。 节卡是在去年才带来了自家的“人形机器人(jīqìrén)”。常莉认为，“人形”的优势在于适配产线柔性需求，随着工业生产向柔性化、智能化方向发展(fāzhǎn)，产线需要能够快速适应不同的生产任务和产品(chǎnpǐn)变化(biànhuà)，而人形恰恰可以补足这部分能力。 钟新龙认为，未来工厂里，很可能会(huì)是多种形态并存的局面：在需要跨越(kuàyuè)障碍、上下楼梯的复杂立体空间，双足人形机器人是刚需；而在平面产线上，轮式(lúnshì)或履带式的智能机器人或许会成为主力。 “我们不应将‘人形’的定义绝对化和单一化。”钟新龙对红星资本局指出，企业真正的需求是(shì)“智能机器人”，是能够适应特定工业场景、具备强大作业(zuòyè)能力的机器人。因此，核心趋势是“智能”与“好用(hǎoyòng)”，而“人形”是实现这一目标的重要路径(lùjìng)之一，但(dàn)不是唯一路径。 上述瓦尔蒂的话也从另一个角度说明，人形机器人真正进厂的时间可能会拖得更(gèng)久(jiǔ)。 红星资本(zīběn)局(jú)也从优必选了解(liǎojiě)到，他们对人形机器人在制造业场景的应用从2023年起分三个阶段，整个过程贯穿10年之久——最终在2033年成为具备超过10多种技能多任务的通用型工业人形机器人，实现(shíxiàn)具身智能在工业场景的商业化应用。 “简单来理解，现在的人形机器人就像(xiàng)一个刚刚进入(jìnrù)工厂的实习生，它在学习如何将理论知识（算法模型）应用(yìngyòng)于(yú)复杂的现实世界（物理环境），”钟新龙表示，这个过程中的“慢”和(hé)“笨拙”是必经之路，是为了确保安全和数据采集的有效性，为未来的“快”与“准”打下基础。 “如果说要达到(dào)像今天工业机械臂一样的大规模(dàguīmó)普及程度，乐观估计也还需要3到5年甚至更长的时间，这完全取决于投资回报、泛化能力、硬件(yìngjiàn)的耐用性(nàiyòngxìng)与工艺成熟度这几大瓶颈的突破速度。”钟新龙说。 红星(hóngxīng)新闻记者 王田 （下载红星新闻(xīnwén)，报料有奖！）