本文來源：時代周報 作者：朱成呈

作為具身智能的代表之一，人形機器人發(fā)展正加速邁進產(chǎn)業(yè)化臨界點。

近日，在外灘大會上，人形機器人展區(qū)是最熱鬧的角落：踢足球、調(diào)雞尾酒、跳“女團舞”。舞臺之外，它們還要翻越障礙、操作電閘、模擬救援。一場職業(yè)技能表演賽，讓觀眾看見機器人的多種“可能性”。

但熱鬧之下，行業(yè)仍處在十字路口。數(shù)據(jù)不足、場景稀缺。人形機器人會跳舞、會翻跟頭，但它們?nèi)绾卧谡鎸嵤澜缰袃冬F(xiàn)自身價值，行業(yè)仍在尋求解決方案。

9月12日，多倫科技（603528.SH）與眾擎機器人達成合作，計劃未來三年采購不低于2000臺人形機器人，投入機動車查驗與交通管理等場景。多倫科技成立于1995年，長期布局交通出行領(lǐng)域，從駕駛?cè)酥悄芘嘤?xùn)和考試系統(tǒng)、駕駛培訓(xùn)模擬訓(xùn)練，到智慧交通綜合管理、車聯(lián)網(wǎng)和車檢整體解決方案，業(yè)務(wù)覆蓋全國31個省份400多個城市。

據(jù)悉，雙方合作的交通疏導(dǎo)人形機器人的原型機，預(yù)計于2025年底完成研發(fā)出樣。

“三年2000臺只是起點”

人形機器人正在尋找現(xiàn)實的落地路徑。

交銀國際在研報中指出，工業(yè)場景由于標(biāo)準(zhǔn)化程度高、流程可編程性強等特性，已成為人形機器人應(yīng)用滲透的先行陣地。雖然現(xiàn)階段技術(shù)成熟度仍集中在研發(fā)測試與特定場景驗證期，但隨著核心零部件成本下探、運動控制與AI決策系統(tǒng)持續(xù)迭代，疊加應(yīng)用場景向服務(wù)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的橫向拓展，預(yù)計2030年之后產(chǎn)業(yè)滲透率將進入指數(shù)級增長通道。

在多倫科技看來，“大交通”是下一個值得切入的場景。多倫科技董事長章安強向時代周報記者表示，“智慧車管需求迫切，車管所日常業(yè)務(wù)包括車牌、駕駛證的辦理，人流量大，警力消耗嚴(yán)重，‘科技興警’已成為新需求。此外，全國每年處理超過兩千萬臺二手車過戶，人工查驗不僅效率低，透明度也難以保證?！?/p>

“機器查驗更公平?！闭掳矎娬f。多倫科技自主研發(fā)的查驗機器人能依靠AI和機械臂完成檢測，并實時聯(lián)網(wǎng)公安數(shù)據(jù)庫，減少人為差錯。據(jù)悉，該產(chǎn)品原型機已研發(fā)完成，正在進行試用驗證，計劃于2025年底投入市場。

多倫科技或許是眾擎機器人較為理想的合作伙伴。眾擎機器人創(chuàng)始人趙同陽坦言，“眾擎聚焦最易落地、需求量大的場景。多倫科技負(fù)責(zé)提供需求方向，而我們則提供機器人本體。在手部、姿態(tài)、胳膊、腿部等技術(shù)上，我們已開放部分接口促進合作落地?！?/p>

除了查驗機器人，交通疏導(dǎo)機器人同樣是強需求。交警在夏天高溫、冬天嚴(yán)寒或暴雨中執(zhí)勤，體力消耗極大。

“公司研發(fā)的交通疏導(dǎo)機器人會與路口信號實時聯(lián)動，實時同步路口狀態(tài)。同時，與眾擎合作可為機器人搭載環(huán)境感知技術(shù)，能實時感知周邊動態(tài)，遇到危險能自動避障、繞開，甚至通過喊話呼叫預(yù)警?！倍鄠惪萍技夹g(shù)研究院院長張鐵監(jiān)表示，該機器人還配備類似民警執(zhí)法記錄儀的攝像系統(tǒng)，整個工作過程都會錄像記錄，能有效杜絕突發(fā)危害情況。

趙同陽強調(diào)，這些人形機器人并非“遙控玩具”?！爸皼]有明確場景時，人形機器人多靠遙控，交付給多倫科技的人形機器人則是獨立運轉(zhuǎn)的。”他說。

章安強表示，全國超3000家車輛管理單位（如車管所等）、各地交通安全體驗中心，以及交通、路口和大型商業(yè)中心等場景，對人形機器人需求旺盛。他認(rèn)為，三年采購2000臺只是起點，未來市場潛力還會更大。

高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所(GGII)預(yù)測，2025年全球人形機器人市場銷量有望達到1.24萬臺，市場規(guī)模63.39億元；到2030年全球人形機器人市場銷量將接近34萬臺，市場規(guī)模將超過640億元；到2035年，全球人形機器人市場銷量將超過500萬臺，市場規(guī)模將超過4000億元。

數(shù)據(jù)可反哺訓(xùn)練

在人形機器人落地的過程中，數(shù)據(jù)始終是關(guān)鍵掣肘。

華泰證券在研報中指出，人形機器人軟件需要強大的模型表征能力和大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)。大腦泛化依賴數(shù)據(jù)以及小腦運控和硬件耦合，而機器人運動和操作的數(shù)據(jù)模態(tài)更復(fù)雜，需要從頭開始定義數(shù)據(jù)，還要在真實環(huán)境里長期、大規(guī)模采集。

在外灘大會上，宇樹科技創(chuàng)始人王興興同樣提醒，具身智能在數(shù)據(jù)和模型算法上仍有不少挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)采集和質(zhì)量不足、利用率不高，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合效果有限，模型與機器人控制模態(tài)的對齊也很困難。

多倫科技的業(yè)務(wù)橫跨駕駛培訓(xùn)與考試、智慧車管、交通管理等多個環(huán)節(jié)，積累了大量駕駛行為、考試場景、交通流等數(shù)據(jù)。趙同陽據(jù)此認(rèn)為，與多倫科技的合作能解決部分?jǐn)?shù)據(jù)難題：“多倫科技有大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，在專業(yè)環(huán)境下知道如何回答和處理，這些數(shù)據(jù)能夠在眾擎訓(xùn)練專用場景時提供幫助?！?/p>

“機器人不能閉門造車，它必須深入行業(yè)，收集真實數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，才能在設(shè)計中更實用、更適配行業(yè)痛點?！敝窃獧C器人合伙人姚卯青此前接受時代周報記者采訪時強調(diào)。

在具體的大模型路徑上，趙同陽表示，眾擎并不是在“端到端模型、VLA 模型、世界模型”三者之間做取舍，而是將它們嵌套結(jié)合。

在他看來，端到端模型適用于簡單、重復(fù)、低數(shù)據(jù)量的動作，比如打螺絲、裝配，類似條件反射；VLA模型主要用于把復(fù)雜動作進行邏輯分解，再交給端到端模型完成執(zhí)行；世界模型則被視作頂層技術(shù)，能夠在缺少直接數(shù)據(jù)的情況下，根據(jù)現(xiàn)有知識庫中的數(shù)據(jù)處理之前沒有碰到的問題?！斑@是一個三環(huán)嵌套的關(guān)系，不是取舍關(guān)系。”趙同陽說。