人形機器人下半場開始了？

2025年已經(jīng)進入下半場，人形機器人行業(yè)似乎也進入了“下半場”。

6月以來，雖然人形與具身智能依然是科技圈最炙手可熱的話題之一，但特斯拉Optimus傳聞砍單至僅1000臺、資本吐槽市場估值過高、部分企業(yè)裁員、多家企業(yè)直言不諱遙操作才是唯一解。從商業(yè)落地的角度看，人形機器人的進展也遠不及市場預估。

多個發(fā)展現(xiàn)象似乎都在印證，人形機器人與具身智能這波發(fā)展浪潮，即將進入平穩(wěn)期。而近期2025年華為開發(fā)者大會（HDC）上的最新動態(tài)，也從側(cè)面證明，人形機器人的下半場，或許要有些新的變化：新的行業(yè)共識正在形成，新的落地思路正在加速實踐。

▍當人形機器人撞上工業(yè)“99.9%可靠性”鐵壁

人形機器人下半場有哪些新變化？

HDC 2025上，華為云發(fā)布的全新具身智能平臺架構(gòu)無疑引發(fā)行業(yè)震動。因為這個名為 CloudRobo的平臺，主打用大模型為具身智能機器人提供“智慧大腦”，并配合“端邊云” 協(xié)同，讓機器人在執(zhí)行任務時更加智能和高效。同時，其革命性在于將無人礦卡、工業(yè)機械臂、移動機器人等非人形形態(tài)納入具身智能載體，利用盤古大模型的超算能力，提供從數(shù)據(jù)、模型到應用的全棧能力，或許徹底打破了大眾對于具身智能或者人形機器人的認知邊界。

具體而言，CloudRobo平臺這種分布式的具身智能“大小腦結(jié)合” 架構(gòu)，相比人形機器人等傳統(tǒng)的集中式控制有諸多優(yōu)勢。因為從硬件角度看，它允許機器人根據(jù)任務需求更靈活配置硬件。例如，在工業(yè)場景中，高精度的機械臂可以作為“端” 設備，專注于精準操作；而在物流場景中，移動機器人（AMR）則可作為移動的“端” 單元、視覺和激光雷達可以作為機器人的眼睛。通過邊緣計算，這些設備能實時處理如避障、路徑微調(diào)等緊急任務，確保操作的及時性和安全性，實現(xiàn)更宏觀的任務規(guī)劃，如生產(chǎn)流程優(yōu)化、多機器人協(xié)作調(diào)度等。

在軟件層面，CloudRobo平臺的多模態(tài)大模型能處理視覺、聽覺、觸覺等多種傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對復雜環(huán)境的精準理解。例如，在半導體制造中，機器人需要同時感知晶圓的位置、溫度、表面平整度等多維度信息，通過多模態(tài)融合，云端模型可以快速生成最優(yōu)操作策略，并通過邊緣節(jié)點實時下發(fā)到機器人本體執(zhí)行。這種“大小腦結(jié)合” 的方式，不僅提升了機器人的智能水平，還顯著提高了系統(tǒng)的可擴展性和穩(wěn)定性。

“具身智能終極目標不是模仿人類形態(tài)，而是成為物理環(huán)境的最優(yōu)解耦體?！弊鳛楸敬蜨DC 2025上華為合作展示的核心廠商，優(yōu)艾智合副總裁關(guān)健在接受機器人大講堂專訪時強調(diào)。

這一觀點直指當前人形機器人落地工業(yè)場景困局，當行業(yè)追捧的人形機器人撞上工業(yè)制造99.9%可靠性的鐵壁，商業(yè)化瓶頸已成必然。

傳統(tǒng)觀念中，人形機器人因其模仿人類的外形，被寄予能夠直接替代人類工作的厚望。然而，近年來的探索表明，短期而言現(xiàn)實的工業(yè)環(huán)境對機器人的要求并非簡單的人形復制，而是效率、成本和穩(wěn)定性的綜合考量。這意味著在實際應用中，通用的人形形態(tài)并非工業(yè)的最優(yōu)解。

因為工業(yè)生產(chǎn)涵蓋了廣泛的領域和任務類型，從高精度的電子芯片制造到大規(guī)模的汽車裝配，從復雜的化工流程控制到危險環(huán)境下的能源巡檢，每種任務都有其獨特的操作要求和環(huán)境特點。公開數(shù)據(jù)顯示，頭部人形機器人廠商的操作成功率普遍徘徊在80%左右，能達到90%就會被質(zhì)疑數(shù)據(jù)真實性，因為這與模型泛化訓練的底層邏輯相悖。

優(yōu)艾智合副總裁關(guān)健對我們指出，在高端制造領域，千分之一的容錯率是入場底線。以半導體工廠為例，工人需身穿防護服連續(xù)工作10小時，搬運晶圓盒時縱向振動需控制在0.3倍重力加速度內(nèi)，這對機器人的穩(wěn)定性提出近乎殘酷的要求。更現(xiàn)實的矛盾在于成本，當試圖用通用構(gòu)型適配所有場景時，工業(yè)領域真正需求大多的是“在合適的地方用最合理的機器人產(chǎn)品，滿足整廠系統(tǒng)化要求，而非給人形強行安裝軀干”。

這本質(zhì)上是由于工業(yè)生產(chǎn)線上，每種任務都有其特定的最優(yōu)執(zhí)行形態(tài)，雖然部分任務需要一定的靈活性，但更多的是重復性、規(guī)律性的操作。例如，在電子芯片制造中，高精度的機械臂可以在極小的空間內(nèi)完成芯片的貼裝工作，而人形機器人的手臂結(jié)構(gòu)和關(guān)節(jié)自由度設計，并非專門為這種高精度微操作優(yōu)化，因此效率和精度遠低預期。

而在物流倉儲場景中，移動機器人可以沿著預設軌道高效地搬運貨物，無需像人形機器人那樣消耗大量算力在復雜的步態(tài)平衡和環(huán)境適應上。相比之下，人形機器人的通用性優(yōu)勢在這種場景下并不明顯，反而因其相對復雜的結(jié)構(gòu)和控制算法，增加了系統(tǒng)的成本和維護難度。

我們并不否認人形機器人是終極形態(tài)，但因為單就技術(shù)層面而言，人形機器人仍面臨著諸多尚未攻克的難題。例如人形機器人雖然在行走、站立等基本動作上有所進步，但在工業(yè)復雜環(huán)境下，如不平整地面、狹窄通道等，仍容易出現(xiàn)摔倒、失衡等情況，這種不穩(wěn)定性嚴重限制了其在實際場景中的應用。

泛化能力同樣是一大挑戰(zhàn)。現(xiàn)實世界的任務千變?nèi)f化，人形機器人目前還難以像人類一樣，快速適應并完成各種不同類型的任務。例如，在工業(yè)生產(chǎn)線上，簡單的物料搬運任務，人形機器人可能需要經(jīng)過大量的訓練和調(diào)試才能勉強完成，那么其價值或許就需要重新衡量。

▍工業(yè)具身智能體的分層進化論

人形機器人下半場到底該如何做？

目前，工業(yè)任務的多樣性與人形結(jié)構(gòu)的局限性，已經(jīng)證明標準化人形并非工業(yè)最優(yōu)解，而華為云Cloud Robo的工業(yè)邏輯，則一定程度上代表了具身智能下半場的新打法，即當行業(yè)級大腦成基礎設施，工業(yè)具身智能體就有了進化的可能性。

在華為云的設想中，未來工業(yè)場景中的具身智能，不是由單一的人形機器人主導，而是多種形態(tài)機器人在統(tǒng)一智能平臺下的協(xié)同作業(yè)。人形機器人在某些需要高度靈活性和交互性的場景中可能會發(fā)揮作用，但在工業(yè)領域，它們更多是作為整體解決方案的一部分，與其他專用機器人共同構(gòu)建高效的生產(chǎn)體系。

通過具身智能“大腦”平臺，企業(yè)可以根據(jù)自身生產(chǎn)流程的特點，混合部署不同形態(tài)的機器人，實現(xiàn)生產(chǎn)效率的最大化。這種多形態(tài)集成的方式，也降低了企業(yè)的智能化改造成本，因為企業(yè)無需為了引入機器人而大規(guī)模改造現(xiàn)有的生產(chǎn)設施。

優(yōu)艾智合副總裁關(guān)健對此的解讀極具畫面感：“一個剛畢業(yè)的大學生可能具備普世認知和基礎行動力，但要成為合格生產(chǎn)力，融入整個工作流，必須注入行業(yè)經(jīng)驗與知識而能更快耦合。就像人類的小腦控制肢體平衡不需思考，但規(guī)劃下班路線需要大腦決策，機器人同樣需要分層智能，而這正是工業(yè)具身智能的“大小腦”邏輯?！?/strong>

在這樣的背景下，以工業(yè)場景為代表的專用具身智能機器人開始體現(xiàn)更多價值。因為與追求通用化、擬人化的人形機器人不同，專用具身智能機器人專注于特定領域的任務需求，通過優(yōu)化設計和針對性的技術(shù)研發(fā)，能更快實現(xiàn)在特定場景下的高效應用。

關(guān)健向我們解釋道，因為工業(yè)場景對機器人的要求可以用“極致” 來形容，華為云Cloud Robo可以放大這種專用機器人的優(yōu)勢并將其整體組合。例如在半導體制造中，晶圓搬運是一項關(guān)鍵且極具挑戰(zhàn)性的任務。晶圓極其脆弱，對搬運過程中的振動、精度要求近乎苛刻。“當機械臂以0.1毫米精度抓取晶圓時，穩(wěn)定和精度是對機器人要求的兩個關(guān)鍵因素?！彼忉尩?。

通用型機器人由于其結(jié)構(gòu)設計和控制精度的限制，很難滿足這些要求，而專用的晶圓搬運機器人，通過控制論算法實現(xiàn)毫米級抓取精度、0.3G振動抑制、安全避障等剛性需求，就能確保99.9%的操作可靠性。目前，在華為云接口協(xié)議支持下，優(yōu)艾智合的行業(yè)級調(diào)度平臺還能通過生成式AI仿真優(yōu)化整廠效率，解決原先單體機器人的能力邊界問題。

不僅如此，在成本效益方面，專用具身智能機器人同樣具有明顯優(yōu)勢。由于專注于特定任務，其研發(fā)成本相對較低，不需要像人形機器人那樣，在通用化設計和復雜的人工智能算法上投入大量資源。這使得專用機器人的售價能夠控制在企業(yè)可接受的范圍內(nèi)。而且，通過提高生產(chǎn)效率、降低人力成本、減少錯誤率等方式，專用機器人在投入使用后，能夠快速為企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益。

就像2013年電影《機械公敵》中，人形機器人坐在燃油車里駕駛的場景，在今天看來充滿諷刺，因為真正的自動駕駛汽車無需人類形態(tài)，同樣，工業(yè)機器人進化的核心邏輯應是“環(huán)境定義形態(tài)，效率重構(gòu)生產(chǎn)力”，因為合適、合理才是場景的最優(yōu)解。

▍優(yōu)艾智合的具身智能新解法

人形機器人下半場是否有新的機遇？

在華為云發(fā)布 CloudRobo 平臺之前，其實機器人大講堂就注意到，有許多行業(yè)企業(yè)開始在專用具身智能機器人領域布局，優(yōu)艾智合就是其中之一。作為一家深耕工業(yè)場景的機器人企業(yè)，優(yōu)艾智合的技術(shù)布局和產(chǎn)品應用，為我們展現(xiàn)了專用具身智能機器人在工業(yè)領域的巨大潛力，也從側(cè)面證明了，當前人形機器人與具身智能進工業(yè)場景落地的發(fā)展思路，或許可以探索新的方向，尤其在華為云這種CloudRobo全新架構(gòu)下，原先的機器人整廠解決方案有了新的生命力。

優(yōu)艾智合在工業(yè)場景的具身智能應用架構(gòu)，主要圍繞“場景定義智能” 這一核心理念構(gòu)建。旨在滿足不同工業(yè)領域，不同行業(yè)、不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)千差萬別的需求，優(yōu)艾智合的技術(shù)布局，正是從理解和剖析這些復雜的場景需求出發(fā)，通過構(gòu)建多層次、模塊化的技術(shù)體系，實現(xiàn)了機器人在工業(yè)環(huán)境中的高效運行，并且快速建立了具備高度的定制化和適應性的機器人系統(tǒng)以及產(chǎn)品矩陣。

如今，基于具身智能的全新架構(gòu)，優(yōu)艾智合嘗試在剛性需求層，用硬件解耦的方式，基于機器人單體強可靠性，在柔性優(yōu)化層用AI釋放效率。“工業(yè)場景大多不需要完整的人形，只需取其‘眼睛’或‘手腳’。”關(guān)健舉例道，優(yōu)艾智合已聚焦半導體與能源兩大領域深耕，用模塊化平衡成本與定制化矛盾，讓眼（視覺）、手（機械臂）、腿（移動底盤）按需重組。

機器人大講堂認為，優(yōu)艾智合的具身智能落地實踐有點類似一場技術(shù)重組手術(shù)：將機器人的各個功能模塊剝離，移植到專用機器人中，并針對場景進行組合。這使得在硬件層面，優(yōu)艾智合能針對不同工業(yè)場景的特點，開發(fā)多樣化的機器人本體。

例如在半導體制造車間，環(huán)境要求極高的潔凈度，且晶圓等生產(chǎn)物料極為精密。優(yōu)艾智合為此設計了專門的晶圓搬運機器人，其機械結(jié)構(gòu)采用特殊的材料和工藝，避免對生產(chǎn)環(huán)境造成污染。在巡檢場景，如變電站、石油化工工廠等，環(huán)境復雜且存在潛在危險。優(yōu)艾智合還推出了多種形態(tài)的巡檢機器人，包括軌道式、輪式和履帶式等，滿足更復雜的場景需求。

“當人們糾結(jié)于人形機器人能否泡咖啡時，我們已用解耦的‘眼’與‘腿’，在半導體工廠跑通99.9%可靠性的百臺集群。”關(guān)健的結(jié)語意味深長。

優(yōu)艾智合開發(fā)的MAIC系統(tǒng)將這一邏輯具象化，通過整合TMS系統(tǒng)生成動態(tài)運單，如同網(wǎng)約車平臺的智能派單系統(tǒng)，邊緣服務器將其拆解為運輸單，幫助每臺機器人配備多模態(tài)感知框架，像司機般精準執(zhí)行指令，本體的“小腦”則專注執(zhí)行亞毫米級晶圓抓取，最終100臺機器人能在3000平米晶圓廠本地執(zhí)行端7×24小時運行，待命率低于10%，通過實時路徑調(diào)整規(guī)避擁堵，這種分層協(xié)作使整廠物料周轉(zhuǎn)效率大幅提升。

“這徹底顛覆了‘人形機器人當班組長，帶機械臂工人干活’的邏輯?！标P(guān)健直言。在工業(yè)集群中，機器人的組織架構(gòu)應由軟件系統(tǒng)定義，而非模仿人類層級。同時，機器人的設計和應用應遵循“功能決定形態(tài)” 的原則。工業(yè)場景需要的是能夠高效、穩(wěn)定、低成本地完成特定任務的機器人解決方案，而不是簡單地模仿人類外形。

▍36,000種島嶼生態(tài)，細分化不可逆

當采訪最后被問及具身智能的終極形態(tài)，關(guān)健稱其堅信“達爾文主義進化論”：太平洋上分散的島嶼會進化出獨特物種，工業(yè)的36,000個細分場景同樣如此，工業(yè)場景很難被某一種機器人完全覆蓋。

“光刻機工廠和鉛筆盒工廠都叫工廠，但毫無共性?！标P(guān)健解釋道，歷史證明，工業(yè)領域從未出現(xiàn)通殺型產(chǎn)品——即便是最通用的機械臂，也分化出焊接專用型、噴涂專用型等細分品類。

華為云的 CloudRobo 平臺和優(yōu)艾智合的技術(shù)實踐，恰恰都證明了，在具身智能的時代，工業(yè)場景的智能化升級需要的是多元化、定制化的機器人解決方案，而非單一的標準化人形機器人。

那么未來專用具身智能機器人，或許同樣需要在企業(yè)主導下，通過對工業(yè)任務和環(huán)境的深入分析，采用針對性的設計和技術(shù)，才能夠跳過“人形幻想”，更好地滿足工業(yè)生產(chǎn)的實際需求，為企業(yè)帶來更高的價值。

華為云的打法，也可以說真正踐行了華為任正非所提出的“黑土地”哲學：提供土壤，讓每個生態(tài)伙伴長出最適合環(huán)境的作物，達到工業(yè)具身智能的真實革命。

而優(yōu)艾智合這條樹苗，能否在人形機器人與具身智能進工廠的大趨勢“澆灌”下生根發(fā)芽，無疑非常值得期待。