人形機器人正逐漸從前沿實驗室邁向產(chǎn)業(yè)化落地階段，成為人工智能和智能制造融合的關(guān)鍵技術(shù)代表。

特斯拉 Optimus 的硬件方案提出后，激發(fā)全球人形機器人行業(yè)快速發(fā)展，中國本土企業(yè)在本體制造、核心零部件、自主算法等多個層面積極參與，產(chǎn)業(yè)生態(tài)日益豐富。政策助推、產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動與供應(yīng)鏈的多元演進共同推動這一技術(shù)群體步入規(guī)?；A段。

但在實現(xiàn)類人運動控制、視覺感知、手眼協(xié)同等方面仍面臨眾多技術(shù)難點，人形機器人從“能用”走向“好用”依然任重道遠(yuǎn)。我們從硬件演進、功能實現(xiàn)、現(xiàn)實應(yīng)用展開分析，梳理當(dāng)前階段的關(guān)鍵矛盾與發(fā)展趨勢。

01

人形機器人的產(chǎn)業(yè)化起點在特斯拉提出 Optimus 硬件設(shè)計方案之后變得清晰可見。其采用的 14 個旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器和 14 個直線執(zhí)行器，為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計提供了參考框架，也拉高了公眾和行業(yè)對大規(guī)模量產(chǎn)可能性的期待。

在這個標(biāo)桿的帶動下，全球各地開始加速推進人形機器人的開發(fā)，中國尤其表現(xiàn)出迅猛發(fā)展態(tài)勢。

國產(chǎn)廠商在形態(tài)設(shè)計上展現(xiàn)出高度差異化。從典型的雙足+直線+旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)，到雙足+純旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，再到雙足結(jié)合輪式底盤或完全輪式平臺，產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出多路徑演化趨勢。

這種技術(shù)和結(jié)構(gòu)多樣性背后，是國內(nèi)完整產(chǎn)業(yè)鏈的承載力在支撐著不同技術(shù)方向的快速試錯與演化。

圍繞重點產(chǎn)品、關(guān)鍵技術(shù)和典型應(yīng)用場景，規(guī)劃至2027年綜合實力達(dá)到世界先進水平，并輔以產(chǎn)業(yè)基金、創(chuàng)新中心建設(shè)等方式推動資源配置優(yōu)化，國家級創(chuàng)新中心已在多地設(shè)立，成為產(chǎn)業(yè)鏈、科研院校和政策體系之間的有效橋梁。

本體廠商構(gòu)成也不再局限于傳統(tǒng)機器人企業(yè)?？萍脊?、汽車制造商、AI 創(chuàng)業(yè)公司等紛紛入局。

從宇樹科技的 G1、H1 系列，到小鵬計劃于 2026 年量產(chǎn)的工業(yè)級人形機器人，以及智元機器人的遠(yuǎn)征系列量產(chǎn)進展，人形機器人正由“秀肌肉”的研發(fā)樣機轉(zhuǎn)向“謀落地”的功能場景適配。

支撐整個生態(tài)的零部件供應(yīng)體系正在同步演進。以往如行星滾柱絲杠、空心杯電機等技術(shù)門檻較高的零件，在工藝持續(xù)優(yōu)化后也逐步具備量產(chǎn)能力。

標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)品如伺服電機、諧波減速器已被納入大規(guī)模供應(yīng)邏輯，在滿足人形機器人對輕量化、高精度、高頻率響應(yīng)要求上不斷優(yōu)化。資本持續(xù)涌入核心零部件制造環(huán)節(jié)，為后續(xù)產(chǎn)業(yè)放量奠定堅實基礎(chǔ)。

02

人形機器人產(chǎn)業(yè)熱度高漲，真正讓機器人“動起來、看得清、抓得準(zhǔn)”的技術(shù)挑戰(zhàn)依舊棘手。

以“大小腦”功能協(xié)同為例，當(dāng)前運動控制與泛化能力尚未成熟。人形機器人天生結(jié)構(gòu)復(fù)雜、質(zhì)心高、支撐面積小，在動態(tài)平衡控制中遠(yuǎn)較四足結(jié)構(gòu)更加不穩(wěn)定。

控制方法上，無論是 MPC 還是 WBC，都面臨建模復(fù)雜度高與算力消耗巨大的問題。

學(xué)習(xí)方法雖然展示出驚艷的實驗成果，例如強化學(xué)習(xí)可實現(xiàn)跳舞、踢球等復(fù)雜運動，但受限于環(huán)境泛化能力低、獎勵函數(shù)設(shè)計難、容錯性差等因素，在真實場景中的可靠性和穩(wěn)定性遠(yuǎn)未達(dá)標(biāo)。

模仿學(xué)習(xí)雖對泛化控制有所幫助，但數(shù)據(jù)來源質(zhì)量仍未理想。遙操作數(shù)據(jù)復(fù)用性差，動捕受限于設(shè)備布置和數(shù)據(jù)量，視頻數(shù)據(jù)則存在解析難題。

大模型方向正在成為機器人智能的另一個探索維度。視覺語言模型（VLM）以通用模型能力對抗任務(wù)復(fù)雜性，VLA 架構(gòu)也試圖將知識遷移至運動指令生成。

但由于大模型對硬件資源需求極高，響應(yīng)延遲長，目前仍停留在任務(wù)拆解、路徑規(guī)劃等認(rèn)知層面，真正的運動控制仍依賴小腦的高速反饋機制。

比如，結(jié)構(gòu)光適用于室內(nèi)近距離成像，但室外表現(xiàn)差且體積大；激光雷達(dá)精度高但價格昂貴；單目視覺+深度學(xué)習(xí)成本低卻受制于遮擋和紋理缺失等問題。

服務(wù)機器人領(lǐng)域已出現(xiàn)相對成熟的解決方案。奧比中光在3D視覺傳感器市場的高占有率即是一例，其產(chǎn)品面向多種機器人類型，并針對不同場景進行了針對性優(yōu)化。

抓取和操作是機器人能否勝任任務(wù)的核心能力，靈巧手因此成為另一個技術(shù)高地。當(dāng)前各廠商在手部結(jié)構(gòu)、控制策略、感知能力等方面進行深入差異化探索。靈心巧手、雷賽智能等廠商推出多個自由度和不同任務(wù)類型適配的產(chǎn)品，但仍面臨泛化抓取動作穩(wěn)定性不足的問題。

手眼協(xié)同是解決這一困境的關(guān)鍵。僅依賴視覺或觸覺完成精準(zhǔn)操作成功率有限，結(jié)合視覺識別與觸覺反饋實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整，已成為提升上肢操作能力的主流路徑。雷賽智能的遙操作訓(xùn)練與帕西尼的模仿策略均在嘗試將人類操作經(jīng)驗轉(zhuǎn)移至機器人身上，為提升泛化能力探索出更多可能性。

小結(jié)

人形機器人正站在“走出實驗室”的臨界點。從本體制造、控制系統(tǒng)、核心零部件到應(yīng)用場景拓展，技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)同步演進，激發(fā)出前所未有的行業(yè)活力。

人形機器人真正實現(xiàn)類人的智能行為、運動能力與操作能力仍非一日之功。從大小腦系統(tǒng)的分布式控制，到多模態(tài)感知與手眼協(xié)同策略，每一個技術(shù)模塊的突破都需耗費大量資源與時間。

如何在商業(yè)化進程與技術(shù)打磨之間找到平衡，是當(dāng)前每一個從業(yè)者都必須面對的問題。