人形機器人應用趨勢、挑戰及建議

ROBOT INDUSTRY

對于人形機器人的發展而言，“人形”外殼的仿生精度并不是行業應用的關注焦點，能否成為激活物理世界效率的“智能節點”才是關鍵。本文聚焦全球人形機器人應用動態，從技術現狀、應用場景到產業生態進行深度剖析，系統梳理了制造業、服務業等重點領域的應用實踐，深入解析了產業化進程中的關鍵挑戰與機遇，并從技術創新、場景拓展、生態建設等維度提出發展建議。

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人形機器人產業全景框架

根據工業和信息化部發布的《人形機器人創新發展指導意見》，可以將人形機器人產業鏈分為大腦（感知、決策、人機交互）、小腦（運動控制）和肢體三個方面。

在“大腦”方向追求更高級的認知能力，在“小腦”方向追求更自然的交互方式和自主決策能力，在“肢體”方向追求更高的運動能力和適應性。“大腦”發展集中在提升機器人的高級認知和決策能力。包括通用智能大模型的應用，使得人形機器人能夠進行復雜的任務規劃和環境理解。例如，通過集成深度學習和自然語言處理技術，人形機器人能夠理解和執行復雜的指令，甚至能夠進行自主學習和適應新環境。“小腦”關注機器人的即時反應和運動控制能力，涉及機器人的低級反射式動作生成和自主移動能力，使得機器人能夠在沒有外部控制的情況下，根據傳感器輸入快速做出反應。例如，通過先進的控制算法，人形機器人能夠實現平衡控制、動態行走和精確的手部操作。“肢體”集中在機器人的物理結構和運動能力上。這包括對機器人的四肢結構和靈巧手設計的優化，以提高機器人在復雜環境中的操作能力和適應性。例如，通過研究人體力學特征和運動機理，人形機器人的肢體設計正在朝著更靈活、更仿生的方向發展。

圖1 人形機器人行業全景圖（資料來源：賽迪研究院整理）

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人形機器人核心環節發展現狀

大腦與小腦：人工智能核心系統

國外發展情況

國外科技巨頭與領先機器人企業憑借在AI大模型、核心算力、軟件平臺，及長期研發積累方面的顯著優勢，持續引領著人形機器人“大腦”（認知決策系統）與“小腦”（運動控制系統）的技術創新與快速迭代，并積極探索多樣化的商業化路徑與應用場景。

人形機器人AI大模型發展呈現出多元化趨勢，加速其“大腦”能力的提升。大模型如同人形機器人的智慧核心，使其能夠理解復雜環境、規劃行動、進行自然的人機交互，并展現出一定的通用智能潛力。特斯拉的Optimus計劃整合自研自動駕駛神經網絡和Dojo超算，賦予機器人強大的感知、識別和任務規劃能力，目標是執行日常任務。英偉達通過Isaac平臺和強大算力，支持開發者構建能處理多模態信息的復雜模型，提升決策和學習能力。谷歌探索將大型語言模型（LLM）與機器人控制結合，如RT-2項目，讓機器人理解抽象指令和物理概念，實現更靈活的交互，推動認知和交互層面的進化。這些探索正快速提升機器人理解、適應和互動的能力，為其從“能做”向“會思考”跨越奠定基礎。

國外科技巨頭在核心算力上投入巨大，通過自主研發高性能芯片和優化計算架構，為人形機器人提供強大計算支持。人形機器人要實現類人的感知、決策和運動控制，其計算需求遠超傳統工業機器人，需要處理海量的傳感器數據，實時運行復雜的AI模型，并精確控制數十個甚至上百個自由度的運動。為此，科技巨頭們紛紛布局自研芯片，比如英偉達的Jetson和DGX系統、特斯拉的FSD芯片和Dojo超算、谷歌的TPU等，一些公司還探索專用架構以實現更高能效。算力基礎支撐了AI模型的運行和實時運動控制，是人形機器人智能化提升的“引擎”。

國外積極布局軟件平臺，通過開源生態與專有平臺相結合的策略，構建豐富多樣的軟件生態系統。軟件是連接硬件與智能的橋梁，是人形機器人發揮“大腦”和“小腦”功能的關鍵載體。開源機器人操作系統ROS（Robot Operating System）及其后續版本ROS 2，仍然是全球范圍內機器人研發，包括人形機器人領域的重要基礎。隨著人形機器人對AI集成、云邊協同、特定任務優化的需求日益增長，英偉達、波士頓動力等各大領先企業也在積極構建自身或基于合作伙伴的專有AI平臺和開發工具鏈。同時，云平臺的應用日益廣泛。開源與專有平臺并存、協同發展的局面，既保留了開放社區的創新活力，又滿足了領先企業對性能、安全性和商業壁壘的需求，共同推動著人形機器人軟件生態的繁榮。

國內發展情況

我國在人形機器人的“大腦”研發方面，即具身智能大模型的構建上，已經取得了顯著進展。例如，初創公司自變量機器人（X Square）已成為該領域的先行者。自變量機器人專注于端到端統一大模型的技術路線，其開發的大模型系列WALL-A在參數規模上已經超過了國際同行。此外，模型已經能夠在復雜任務中展現出卓越的泛化性能，能夠使用低成本硬件完成對不規則物體的精細操作。在“小腦”方面，我國的技術研發主要集中在機器人的運動控制和反應能力上。例如，優必選推出的Walker機器人，具備先進的運動控制技術，能夠實現穩定的雙足行走和精細的手部操作。此外，我國企業也在機器人平衡控制技術上取得了重要進展，如阿里巴巴開發的機器人“小蠻驢”，能夠在復雜環境中保持平衡并進行自主導航。整體來看呈現以下特點。

一是企業參與主體呈現多元化格局。老牌企業如優必選，在伺服驅動、運動控制等領域有深厚積累，正向智能化升級；小米、華為等科技巨頭憑借消費電子、通信、人工智能等優勢跨界入局，打造軟硬一體的機器人解決方案；智元機器人、傅利葉智能等初創公司以靈活機制和前沿技術探索成為創新生力軍。國內頂尖高校和科研院所也在基礎理論研究、關鍵技術攻關和人才培養方面發揮關鍵作用。

二是技術路徑上積極探索并快速跟進國際前沿。國內企業普遍高度重視人工智能大模型在人形機器人中的核心驅動作用，并積極投入研發或與領先AI機構合作開發具身智能大模型。華為云盤古具身智能大模型已賦能樂聚機器人的夸父人形機器人；優必選Walker系列搭載自研BrainNet AI系統；宇樹科技Unitree G1整合UnifoLM機器人大模型；傅利葉智能GR-1與英偉達Project GR00T合作并發展自主技術。

三是機器人軟件平臺與操作系統仍在努力建設之中。雖然部分國內頭部企業宣稱擁有自主研發的機器人操作系統或軟件平臺，但國內仍缺乏像ROS那樣成熟的開源基礎軟件平臺，以及英偉達Isaac平臺那樣的完整商業級開發套件。

四是高質量訓練數據集的構建已成為行業共識，但仍面臨嚴峻挑戰。業界普遍認識到，高質量、大規模、多樣化的訓練數據是訓練強大AI模型、實現機器人真正智能化的基石。為此，一部分國內領先企業和研究機構已開始積極布局構建針對人形機器人的專用數據集。優必選通過在汽車制造工廠部署人形機器人積累了領先的作業數據集；傅利葉智能開源了Fourier ActionNet數據集；AgiBot推出AgiBot Digital World數據集；宇樹科技更新了全身運動數據集。盡管如此，我國仍面臨高質量訓練數據不足、采集成本高、標注難度大等瓶頸問題。如何有效解決數據獲取、處理、標注、共享和安全使用等一系列問題，是國內人形機器人AI能力提升的關鍵所在。

肢體：關鍵硬件與執行部件

人形機器人肢體及其核心執行部件的研發與制造，是實現機器人靈活、穩定、高效運動的物理基礎，其技術水平直接決定了機器人的整體性能上限。

主要企業格局

全球人形機器人肢體硬件市場，特別是在高端執行器（包括精密電機、減速器、絲杠等集成模塊）領域，依然由少數掌握核心技術和先進制造工藝的國際知名企業主導。例如，波士頓動力（Boston Dynamics）憑借其液壓驅動技術和動態控制算法，使Atlas機器人在高機動性、強爆發力和復雜地形適應性方面處于世界頂尖水平，成為行業標桿。特斯拉（Tesla）則為其Optimus人形機器人自主研發了高效率、低成本的旋轉和線性執行器，通過優化設計和規模化生產降低成本，展現了其在機電一體化和垂直整合方面的能力。Agility Robotics的Digit機器人采用電動執行器方案，專注于雙足行走和負載搬運能力，適用于物流倉儲等場景。挪威的1X Technologies等新興企業也在研發特色執行器技術，以支持機器人在家庭服務和商業輔助領域的應用。在核心零部件領域，Kollmorgen、Parker、Aerotech（無框力矩電機）、Faulhaber、Portescap、Maxon（空心杯電機）、Nabtesco、Siemens、哈默納科（精密減速器）、Rollvis、Ewellix（行星滾柱絲杠）等國際巨頭憑借深厚技術底蘊占據市場壟斷地位。

我國人形機器人產業在肢體硬件及核心執行部件方面雖有進展，但在高精度諧波減速器、RV減速器、高性能伺服電機及驅動控制系統等關鍵部件上，仍高度依賴國外技術與產品。國內企業如優必選的Walker系列機器人在多自由度伺服驅動器方面取得突破，覆蓋0.2Nm至200Nm的扭矩范圍；傅利葉智能的GR-1在關節模塊化設計和運動控制上展現特色；宇樹科技將四足機器人技術成功遷移至人形機器人；小米的CyberOne搭載了峰值扭矩300Nm的自研關節電機。在上游零部件領域，步科股份、鳴志電器、匯川技術、艾萊德摩、三花智控、綠的諧波、雙環傳動、秦川機床等本土企業正在追趕，努力提升性能、降低成本，推動本地化發展。

核心零部件

人形機器人的核心零部件，特別是精密減速器、高性能伺服系統、多維度力/力矩傳感器、先進視覺傳感器，以及新興的電子皮膚等，其技術水平的先進程度、規模化生產的成本控制能力，以及關鍵供應鏈環節的自主化程度，共同且直接地決定了人形機器人的最終運動性能、環境感知與交互能力、長期運行的可靠性與安全性，以及最終能否被市場廣泛接受的商業化前景。

精密減速器是人形機器人關節實現精確、平穩運動的關鍵，主要類型包括諧波減速器、RV減速器和行星減速器等。諧波減速器因結構緊湊、重量輕、傳動比大等優點廣泛應用于靈巧關節，但柔輪易疲勞斷裂，技術壁壘較高。行星滾柱絲杠用于線性驅動關節，在機器人總成本中占比高達19%，但制造工藝復雜，核心技術包括精密相位匹配、剛度強度分析等。全球市場主要由日本的哈默納科（Harmonic Drive Systems）、納博特斯克（Nabtesco）、新寶（SHIMPO）和德國企業主導。根據QYResearch報告，2022年日本新寶在國內精密行星減速器市場份額達20%，居首位。前瞻產業研究院報告顯示，行星滾柱絲杠全球產能集中在歐美，國內企業如秦川機床雖已涉足但起步較晚，中國廠商市場份額僅約19%，高度依賴進口推高制造成本。核心挑戰在于提升國產產品性能指標并降低成本。未來趨勢包括新材料應用、結構優化、集成化與智能化等。

高性能伺服電機及其驅動系統是人形機器人的“肌肉”，為機器人的每一個動作提供動力來源和精確控制，主要類型包括無框力矩電機、空心杯電機等。要求具備高扭矩密度、快速動態響應、高控制精度和低齒槽轉矩。無框力矩電機結構緊湊可直接集成關節，但溫升控制問題突出，影響性能和壽命。全球市場由美國Kollmorgen、Parker Hannifin、Aerotech和歐洲Faulhaber、Portescap、Maxon Motor等品牌主導。國內企業如步科股份、鳴志電器、匯川技術、艾萊德摩等積極追趕。高性能精密電機價格昂貴，是制約機器人成本下降的重要因素。技術挑戰集中在提升功率密度和效率、優化散熱設計、減小體積重量、提高驅動控制系統集成度等。供應鏈挑戰包括高精度軸承、齒輪等配套組件及釹鐵硼等永磁材料的穩定供應。

多維力/力矩傳感器賦予機器人觸覺感知和力反饋能力，六維力/力矩傳感器能同時測量三個方向的力和力矩，技術壁壘最高，是高性能人形機器人的標準配置，通常安裝在手腕、腳踝等關鍵部位。全球市場分為歐美、日韓、中國三大陣營，美國ATI Industrial Automation被認為是領導者。中國市場集中度高，外資品牌占主導，但本地化發展潛力巨大。知名供應商還包括FUTEK、Interface Force Measurement等。核心挑戰包括復雜結構設計、高精度解耦算法、精密標定檢測系統、抑制零點和溫度漂移等。生產工藝復雜，應變片貼片等環節仍需人工操作，導致價格昂貴，單價2萬～4萬元。根據頭豹研究院預測，2022年中國機器人行業需求量約4840套，市場規模0.5億元，預計2027年達1.8億元，年復合增長率29.6%。

先進視覺傳感器是機器人的“眼睛”，包括2D/3D攝像頭、深度相機、激光雷達等，提供環境感知信息。人工智能特別是深度學習在視覺處理中發揮核心作用。特斯拉在自動駕駛和人形機器人項目中推行純視覺感知方案。市場參與者眾多，技術迭代快，競爭激烈。挑戰包括復雜光照、惡劣天氣、動態遮擋環境下的準確性和實時性，以及高分辨率數據處理對算力的要求。未來趨勢包括多傳感器深度融合、AI端到端感知決策一體化、更高效低功耗的視覺處理芯片和算法。高質量的視覺感知數據集已成為具身智能行業發展的剛性需求。

電子皮膚（Electronic Skin）作為一種新興的、具有仿生特性的人形機器人核心感知部件，正受到學術界和產業界的高度關注。其本質是柔性觸覺傳感器陣列，模仿生物皮膚感知機制，能感知接觸力、紋理、溫度、濕度等多種信息。技術壁壘高，涉及柔性材料、微納制造、信號處理、系統集成等多個方面。全球市場主要由美國Tekscan、日本JDI等企業主導，占約90%份額。中國企業如漢威科技、柯力傳感、申昊科技積極投入研發，在機器人應用專利申請方面增長顯著。人形機器人是電子皮膚最具潛力的應用領域之一，將優先應用于靈巧手部位，未來有望擴展至全身。目前應用尚處早期階段，主要用于精細任務的力控制。根據預測，到2030年人形機器人應用領域的電子皮膚市場規模將達90.5億元，年復合增長率64.3%。2025年全球機器人電子皮膚市場約5億美元，預計保持15%年復合增長率至2033年。關鍵發展方向包括成本控制、提高耐用性和環境適應性、解決大規模柔性制造工藝難題、開發高效觸覺信息處理算法等。

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人形機器人技術發展趨勢

人形機器人作為尖端科技的集大成者，其技術發展正呈現出多領域深度融合、智能化水平持續躍升的顯著趨勢，其中人工智能算法的突破、架構與算力優化、核心硬件性能的提升、軟件平臺的演進、數據處理與安全，共同構成驅動其發展的核心支柱。

在人工智能算法方面，具身智能（Embodied AI）已成為人形機器人智能化發展的核心方向

強調機器人不再僅僅是被動執行預設程序的機器，而是能夠通過與物理世界的持續交互、感知、學習和適應，從而涌現出更高級別的智能行為。未來AI算法將重點提升自主學習能力，如通過強化學習優化行為策略，通過模仿學習快速掌握新技能；端到端學習范式有望簡化處理模塊，提升系統響應速度；語言模型與智能體系統的結合將推動機器人AI架構變革；多模態大模型融合語音、圖像等多種信息，也將進一步提升機器人在復雜場景下的感知和決策能力；構建機器人“常識”知識庫、增強小樣本學習能力和持續適應新任務的能力，也是算法層面的重點突破方向。

在架構和算力優化方面，端云融合架構和存算一體芯片是主要推進方向

隨著人形機器人應用場景的日益復雜與多元化，端云融合架構正從概念探索加速邁向大規模應用階段，成為未來技術架構發展的核心趨勢。當下，眾多企業敏銳地捕捉到這一機遇，紛紛布局端云深度融合模式，該模式深度結合云端超大模型的超強算力與端側輕量模型的實時響應優勢，借助模型蒸餾、知識遷移等技術，對端側部署進行持續優化，以實現計算資源與響應速度的動態平衡。在算力演進路徑上，短期行業多采用異構計算架構，以兼容主流芯片滿足多樣化需求；長期來看，自研存算一體芯片成為降低能耗的重要方向。

在核心硬件方面，正朝著更高功率密度、更高精度、更快響應速度、更低能耗、更長壽命以及更緊湊輕量化的方向發展

執行器正朝著高功率密度、高精度、快響應、低能耗、長壽命和輕量化方向發展，其技術進步將顯著提升機器人的運動性能和負載能力。傳感器技術不僅在視覺、聽覺、力覺等方面持續提升，多模態感知融合也成為關鍵趨勢，特別是電子皮膚技術的發展，有望讓人形機器人實現更精細的物體識別和更安全的交互。能源系統方面，高能量密度、輕量化、長壽命、快速充電的電池技術，以及高效的能源管理系統至關重要。材料科學的進步，如輕質高強度材料和新型智能材料的應用，以解決現有驅動技術存在的重量、能耗和可靠性等問題，將為人形機器人的輕巧結構和靈活運動提供支持。

在軟件平臺方面，操作系統（ROS）持續演進、仿真與數字孿生技術深度應用、開放平臺與開源生態加速構建

操作系統將繼續向更實時、更可靠、更安全、易開發和集成的方向發展。高逼真度仿真平臺（如NVIDIA Isaac Sim）和數字孿生技術將更廣泛地應用于生成合成數據和優化開發流程。開放平臺戰略和開源生態通過提供標準化工具、共享數據集和算法模型，降低了研發門檻，吸引了更多開發者參與創新，推動產業發展。例如，英偉達的Project GR00T提供開放基礎模型，一些機構和企業也開始開源硬件設計、軟件代碼或數據集，有助于打破技術壁壘，加速人形機器人技術的普及。

在數據處理和安全方面，構建高效數據閉環成為技術發展重點

企業通過多種方式采集多模態數據，并進行清洗標注和模型訓練，持續優化數據和算法。例如，中電科通過主從遙操作與VR系統采集數據，形成感知-決策-執行閉環，實現數據驅動的技術迭代。與此同時，數據安全受到高度重視，企業紛紛建立多層數據防火墻，并采用加密存儲、聯邦學習等同態加密技術，保障數據隱私和安全，為技術發展筑牢安全防線。

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人形機器人應用現狀及指引

人工智能推動的應用落地現狀

人工智能在人形機器人的大模型構建、設計研發及生產制造等關鍵環節已展現出顯著的賦能潛力和初步的應用成果，但審視各環節的實際進展，其應用的深度與廣度尚不均衡，從最初的概念驗證和初步探索，到實現規模化、精細化、高可靠性的深度應用，仍然面臨著諸多亟待解決的問題與嚴峻挑戰。

在人形機器人大模型的應用方面，人工智能大模型，特別是大型語言模型（LLM）、視覺大模型（VLM）和多模態大模型（MMM），正成為構建人形機器人高級認知能力（即“大腦”）的核心技術支撐。模型旨在顯著提升機器人在自然語言理解、復雜指令遵循、視覺場景解析、邏輯推理、任務規劃，以及與人類自然交互等方面的綜合能力。國際上，特斯拉的Optimus機器人深度整合了其在自動駕駛領域積累的AI技術；英偉達推出了專為人形機器人設計的通用基礎模型Project GR00T；Figure AI的Figure 01機器人則通過與OpenAI的合作，展示了基于先進大模型的出色交互與執行能力。國內方面，華為的盤古具身智能大模型、優必選的BrainNet AI系統、宇樹科技的UnifoLM機器人大模型，以及智元機器人的WorkGPT等多款大模型也在積極賦能各自的人形機器人產品。目前，大模型的應用集中在自然語言指令理解、視覺環境感知和簡單任務規劃等層面。例如，Figure 01能夠進行多輪對話并完成整理桌面、遞送物品等任務；英偉達的GR00T N1模型可在模擬環境中執行多步驟復雜任務。然而，大模型在人形機器人中的深度應用仍面臨“幻覺”、泛化能力不足、高質量數據缺乏、成本過高、硬件不達標等諸多固有難題。

在人形機器人設計研發環節，AI技術主要應用于加速設計迭代、優化性能參數、降低研發成本，以及提升算法驗證效率。具體應用包括基于物理引擎的高逼真度仿真測試、構建機器人數字孿生模型、利用強化學習等方法進行運動規劃與控制算法的開發和優化等。例如，英偉達的Omniverse Isaac Sim仿真平臺為開發者提供了強大的虛擬測試環境和合成數據生成能力，減少了對昂貴物理樣機的依賴。MathWorks的Simscape軟件則用于構建iCub人形機器人頭部的數字孿生模型，進行動力學分析和控制算法設計。目前，仿真測試已成為人形機器人研發流程中的標準環節，廣泛應用于概念驗證、結構設計評估、運動學與動力學分析，以及控制策略迭代等。數字孿生技術使研發人員能夠更精細地模擬、預測和優化機器人的性能和行為表現。盡管AI在設計研發環節應用進展顯著，但仿真環境與真實物理世界存在“Sim2Real Gap”，導致算法移植性能下降、AI輔助生成式設計在人形機器人等高度復雜多學科交叉系統中應用尚處初級階段，以及人形機器人多物理場耦合仿真技術難度大且現有工具精度和效率有待提升等突出問題。

在人形機器人生產制造環節，AI技術被嘗試用于提高生產效率、保證產品質量、降低制造成本和優化供應鏈管理。主要應用方向包括：利用機器視覺進行零部件缺陷檢測和尺寸測量；采用工業機器人或協作機器人實現關鍵部件的自動化裝配；通過AI算法優化生產排程和物料流轉；利用AI分析供應鏈數據進行需求預測和風險管理。例如，美國Figure AI公司為其人形機器人打造的BotQ工廠，計劃使用機器人（包括自產人形機器人）進行零部件組裝和物料搬運，并自主研發了集成AI的制造執行系統（MES），以實現生產過程的實時監控、數據分析、質量控制和效率優化。目前，AI在人形機器人生產制造環節的應用仍相對有限，主要集中在標準化、重復性強的特定工序自動化和智能化改造上，如電池單元測試、齒輪箱潤滑脂加注等。AI視覺技術也用于在線檢測零部件表面缺陷和裝配精度。然而，實現全流程自動化、智能化生產面臨巨大挑戰：一是人形機器人結構復雜、零部件繁多、裝配精度要求高，完全依靠自動化設備和AI算法實現高效、低成本生產難度極大；二是人形機器人供應鏈體系不成熟，核心零部件依賴少數供應商或定制化生產，AI在供應鏈優化和風險管理方面仍處于早期探索階段；三是缺乏統一的行業標準和接口規范，增加了集成難度，不利于自動化生產設備和AI應用方案的推廣。這些問題限制了AI在人形機器人制造環節的賦能作用，未來需要產業鏈上下游協同攻關逐步解決。

人形機器人場景應用指引

人形機器人在人工智能技術的強力驅動下，正逐步從實驗室走向實際應用，其獨特的類人形態和日益增強的智能交互能力，使其在多個行業展現出廣闊的應用前景。盡管目前多數場景的應用仍處于小規模試驗或早期探索階段，距離大規模實質性賦能行業并產生顯著經濟效益尚需3年至5年，甚至更長時間的持續技術攻關和市場培育，但其未來的潛力不容忽視。

在汽車制造領域，人形機器人有望深度參與到車身焊接、涂裝、總裝，以及零部件搬運、質量檢測、原型測試模擬等多個生產環節。憑借其靈巧的雙手和靈活的移動能力，人形機器人能夠適應傳統工業機器人難以覆蓋的復雜裝配任務和非結構化工作環境，例如在狹小空間內進行布線、安裝內飾件等。未來，人形機器人通過搭載先進的視覺識別、力感知和AI決策系統，能夠與產線工人協同工作，提升生產線的柔性和自動化水平，同時應對制造業勞動力短缺和成本上升的挑戰。根據摩根士丹利的預測，到2050年，約90%的人形機器人將用于工業和商業領域的重復性、結構化工作。

在家庭服務領域，人形機器人被寄予厚望，有望成為未來智能家居的核心組成部分，提供家務助理、老人陪護、兒童教育與娛樂等多樣化服務。它們能夠通過自然語言與家庭成員進行交互，理解并執行如打掃清潔、取遞物品、烹飪輔助、提醒日程等任務。對于行動不便的老年人或殘障人士，人形機器人可以提供起身輔助、用藥提醒、健康監測、緊急呼叫和情感陪伴等關懷服務，顯著提升其生活質量并減輕家庭照護壓力。在兒童教育方面，人形機器人可以扮演互動玩伴和個性化輔導教師的角色，通過寓教于樂的方式激發學習興趣，并根據兒童的學習進度和特點提供定制化的教學內容。然而，家庭場景的復雜性、非結構化特性，以及對安全性、隱私性、成本和易用性的極高要求，使得人形機器人在該領域的規模化應用面臨巨大挑戰，技術成熟度和市場接受度都有待進一步提升。目前，如軟銀的Pepper機器人已在部分家庭和商業服務場景中進行了嘗試性應用。

在倉儲物流領域，人形機器人可以有效彌補現有自動化設備（如AGV、AMR）在貨物分揀、裝卸、盤點，以及“最后一公里”配送等環節的能力短板。它們能夠利用視覺和觸覺感知系統識別不同形狀和尺寸的包裹，進行靈活抓取和精準放置，適應動態變化的倉庫環境，并與人類員工或其他自動化設備協同工作。例如，Agility Robotics公司的Digit機器人已被部署于GXO等物流公司的倉庫中，執行搬運貨箱等任務。未來，隨著其負載能力、續航時間、導航精度和作業效率的提升，人形機器人有望在電商倉庫、配送中心、零售門店后臺等場景發揮重要作用，提高物流運作的整體效率和智能化水平。

在邊防巡檢等特種安防領域，人形機器人憑借其全天候工作能力、對惡劣環境的適應性和搭載多樣化傳感器的潛力，可用于執行邊境線巡邏、重要設施區域警戒、可疑目標抵近偵察，以及早期險情預警等任務。它們可以通過搭載高清攝像頭、紅外熱成像儀、聲音傳感器等設備，實時監控周邊環境，并將數據回傳至指揮中心。雖然目前在邊防巡檢中更多應用的是無人機和地面輪式/履帶式機器人，但人形機器人因其更好的地形適應性和潛在的與環境交互（如開關門、操作設備）能力，未來在該領域也具有一定的應用前景。目前，已有電力巡檢場景開始嘗試人形機器人應用。

在高危特種環境作業領域，如核設施內部操作、化工有毒環境巡檢、礦山深井作業，以及地震、火災等災害救援現場，人形機器人能夠替代人類進入危險區域執行任務，從而極大地保障作業人員的生命安全。人形機器人可以搭載輻射探測器、氣體分析儀、生命體征探測器等專業設備，進行環境監測、故障排查、物資運輸、被困人員搜救等工作。危化防爆、礦山、冶煉、核電、電網、消防應急、救援等領域是機器人（包括人形機器人）有望率先落地的最佳場景，因為這些場景對人工替代的需求迫切，且對成本的敏感度相對較低。然而，這些場景對機器人的可靠性、防護等級、自主決策能力，以及在極端條件下的作業能力都提出了極高要求，是人形機器人技術面臨的重大挑戰。

在展會展示與巡航導引等服務場景，人形機器人憑借其新穎的形態和智能交互能力，現階段已能承擔一定的迎賓接待、信息咨詢、產品推介、場館導覽等任務，主要起到吸引人流、提升科技感和品牌形象的作用。這些應用場景對機器人的運動控制和自主決策能力要求相對較低，更多側重于外觀設計、語音交互和預設路徑導航等功能。雖然目前看來，這類應用在很大程度上仍帶有“作秀”和有限功能輔助的性質，但它們為人形機器人技術的商業化落地提供了寶貴的早期試驗場和用戶反饋渠道，有助于技術的持續改進和市場認知度的提升。隨著AI能力的增強和成本的降低，未來人形機器人在這些服務場景中的功能將更加豐富和實用。

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人形機器人發展面臨的挑戰

核心技術發展制約

算法模型技術瓶頸。當前，人形機器人核心依賴的大語言模型、視覺語言模型及多模態模型等AI大模型技術在復雜真實環境中仍存在顯著性能局限，其中“幻覺”問題可能導致機器人產生不可預測的錯誤行為，強化學習算法的“黑箱”特性使得機器人行為缺乏足夠的可解釋性，在醫療、特種作業等關鍵應用場景中可能構成嚴重的安全風險隱患。同時，現有AI模型在跨場景、跨任務的泛化應用中表現不佳，機器人難以將在特定環境中掌握的技能有效遷移到其他應用場景，仿真到現實的遷移能力不足問題突出。此外，將復雜AI模型高效、低功耗地部署到機器人端側面臨嚴峻技術挑戰，目前的技術方案難以在算力需求、功耗控制、實時響應和成本控制之間實現理想平衡。

感知控制技術難題。人形機器人需要整合視覺、聽覺、力覺、觸覺等多種傳感器的異構信息以形成對環境的全面準確理解，然而在復雜光照變化、部分遮擋、動態干擾，及傳感器噪聲等多重因素影響下，如何高效融合不同模態的感知信息并構建統一、魯棒的環境表征仍然是亟待突破的技術難題。同時，要實現類人運動能力和靈巧操作，需要在復雜地面條件和動態干擾環境下完成穩定行走、敏捷跑跳等高機動性動作，對機械結構設計、驅動系統性能、平衡控制算法和實時環境感知能力都構成嚴峻技術挑戰。在靈巧操作方面，要模仿人類雙手的多自由度和高靈巧性更是對多指靈巧手設計、微型高精度驅動器、高分辨率觸覺傳感器和復雜的手眼協同控制算法等提出了極高的技術要求。

核心硬件零部件制約。人形機器人的整體性能高度依賴于高精度傳感器、高功率密度伺服電機、精密減速器、輕量化結構材料、高能量密度電池等核心硬件部件，核心零部件的技術水平和成本結構直接決定了機器人的性能表現和商業化可行性，目前精密減速器、高性能伺服電機等關鍵零部件嚴重依賴進口，技術壁壘高且價格昂貴，國內企業在精密制造和質量管控能力方面仍存在不足。同時，機器人驅動裝置在重量、效率、可靠性等關鍵性能指標方面仍存在技術瓶頸，電子肌肉等新型驅動技術尚未達到產業化成熟度，電池技術發展滯后限制了機器人的工作續航時長，能耗效率偏低的問題進一步加劇了續航能力不足的技術困擾。

產業化商業應用制約

成本結構不合理。人形機器人集成了大量高精尖硬件和復雜軟件系統，導致研發投入巨大且制造成本居高不下。據業內統計，一臺國產人形機器人的成本約為70萬元，國際先進產品成本更是高達數百萬美元。同時，大模型訓練、產線改造等環節的高昂投入成本，使得中小企業難以承擔相關的技術開發費用，高昂的成本結構不僅增加了企業的經營壓力，也嚴重限制了產品的市場推廣應用，使潛在用戶在投資回報周期考量下望而卻步。

應用場景適配性不足。在工業應用場景中，具身智能需要融合自主導航、路徑規劃、運動控制等多個技術模塊，但當前技術水平下的綜合成功率仍然較低，無法滿足工業生產對高可靠性和穩定性的嚴格要求，機器人在處理復雜任務時往往表現不佳，難以適應工業環境的多變性和高不確定性特征。在家庭服務場景中，用戶普遍難以接受“邊用邊學”的產品使用模式，期望機器人能夠立即勝任各種復雜家務工作，然而現有技術水平下的機器人往往只能完成簡單、重復性的基礎任務，距離真正意義上的智能化家庭助手仍有相當大的技術差距。

商業模式創新滯后。傳統的產品銷售模式面臨高成本、長回報周期的嚴峻挑戰，“機器人即服務”等新興商業模式仍處于市場探索階段，缺乏成熟的盈利模式和充分的市場驗證，企業在商業模式創新方面的投入明顯不足，難以找到可持續發展的商業化路徑。同時，市場對人形機器人技術的認知壁壘較高，用戶對機器人功能與實際價值的認知普遍不足，特別是在家庭服務等面向消費者的應用場景中，消費者對機器人的功能期望與實際技術能力之間存在較大落差。

創新生態要素制約

高質量數據獲取困難。與自動駕駛等領域不同，人形機器人需要依賴人工示教、遙操作或仿真環境來采集訓練數據，真實數據采集需要依賴昂貴的專業設備和專業人員，成本高昂且效率低下，機器人動作數據單條處理成本高達數元，大規模數據采集面臨巨大的經濟壓力。同時，行業缺乏統一的數據標注標準，企業需要自行開發標注工具或依賴第三方服務，導致數據預處理成本顯著增加，數據質量參差不齊且標注準確性難以保證，嚴重影響了模型訓練效果。此外，數據采集過程涉及用戶隱私信息，特別是家庭環境數據的收集面臨巨大的合規性挑戰，同時存在數據外流的潛在風險，可能對國家產業安全構成威脅。

專業人才結構性短缺。人形機器人技術融合了機械工程、電子技術、人工智能、材料科學等多個學科領域，對跨學科復合型人才需求極為迫切，然而國內高校的院系分割現象嚴重，難以培養具備綜合系統工程能力的復合型人才。據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，中國超過90%的雇主認為AI是關鍵技術，但38%的雇主表示人才短缺是發展的重要阻礙。同時，具身智能和機器人領域的頂尖人才和高技能人才相對短缺，實驗室技術與產業實際需求脫節嚴重，難以滿足規模化生產和商業化應用的人才需求。

供應鏈生態協同不足。芯片、核心零部件等關鍵供應鏈環節存在斷供風險，國際技術標準的快速演變增加了產業發展的不確定性，國內供應鏈在精密制造、高端芯片等關鍵領域仍存在明顯技術短板，對外技術依賴程度較高，供應鏈安全問題日益凸顯。同時，產業鏈上下游企業協作關系松散，數據流動不暢，缺乏統一的技術標準和開源生態支撐，企業間普遍存在零和博弈心態，數據資源共享困難，難以形成協同創新的產業合力。

政策法規標準體系不完善。雖然國家和地方政府出臺了一系列支持政策，但針對人形機器人產業的政策支持力度和精準度仍顯不足，研發補貼多采用事后補貼方式，審批流程冗長，難以及時響應行業快速發展的資金需求，對中小企業的扶持力度有限，難以匹配企業大規模技術投入的實際資金需求。同時，行業缺乏針對人形機器人的專項法律法規和系統性技術標準，現有標準多集中于傳統工業機器人領域，難以覆蓋人形機器人的特殊性技術需求，在安全責任界定、數據隱私保護、倫理規范等方面的法律空白增加了產業發展的不確定性。

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人形機器行業發展建議

強化核心技術攻關與自主創新能力建設

重點支持人工智能“大腦”與“小腦”領域的前沿研究，包括具身智能的下一代AI算法、可解釋強人工智能和端側大模型部署技術。鼓勵研發自主知識產權的機器人操作系統和開放式AI開發平臺，構建開發者生態。在核心硬件層面，亟須加大對高性能伺服電機、精密減速器、多維力/力矩傳感器、電子皮膚和輕量化新材料等關鍵零部件的研發和產業化支持，實現自主可控和本地化發展，降低成本，提升競爭力。探索設立國家級人形機器人重大科技專項，整合產學研用力量，聯合攻關共性技術難題，建立成果共享與轉化機制。重視高質量機器人訓練數據集的建設，探索建立國家級或行業級的數據采集、標注、共享與安全管理平臺，為AI模型訓練提供基礎。

構建完善的產業生態與健全的行業標準體系

加強頂層設計和統籌規劃，引導形成以上游核心零部件、中游本體制造與AI系統集成、下游多場景應用為鏈條，大中小企業融通發展，產學研深度融合的良好產業格局。鼓勵龍頭企業發揮引領作用，開放技術平臺和供應鏈資源，帶動產業鏈上下游協同創新。支持在京津冀、長三角等有條件的地區建設人形機器人產業集群和創新示范區，提供政策、資金、場地、人才等全方位支持。加快推進人形機器人相關的行業技術標準、產品質量標準、安全規范，以及倫理準則的制定與完善工作。積極參與國際標準的制定，提升我國在全球人形機器人領域的話語權。建立健全機器人產品檢測認證體系，確保產品質量和使用安全。加強對人形機器人可能帶來的數據隱私、就業結構變化、社會倫理等問題的研究與引導，確保技術發展服務于社會福祉。

加速典型場景應用示范與新興市場培育

選擇一批對人工替代需求迫切、技術可行性較高且具有顯著社會效益和經濟效益的典型應用場景，如高端制造（汽車、電子信息）、特種作業（電力巡檢、危化防爆、應急救援）、醫療康養、教育娛樂等，組織開展大規模的應用示范工程。通過“以用促研、以用帶產”的方式，讓人形機器人在真實環境中接受考驗，收集應用數據，反饋技術問題，從而驅動AI算法、硬件性能和系統可靠性的持續改進。加快出臺針對性的采購補貼、稅收優惠、應用獎勵等政策，鼓勵相關行業用戶率先嘗試和部署人形機器人解決方案。積極培育人形機器人的新興消費市場，通過科普宣傳、體驗推廣等方式，提升公眾對人形機器人的認知度和接受度，發掘在家庭服務、個人助理等領域的潛在需求。鼓勵企業探索可持續的商業模式，如機器人即服務（RaaS）、租賃等，降低用戶初期投入門檻。

優化高端人才培養體系與強化全方位政策保障

將人形機器人及具身智能相關領域的人才培養納入戰略規劃，鼓勵高等院校、職業院校與企業深度合作，優化課程設置，創新培養模式，大力培養既懂AI算法又懂機器人硬件、既具備理論基礎又具備工程實踐能力的復合型、創新型人才隊伍。支持建設一批高水平的人形機器人實訓基地和產教融合平臺。積極引進海內外頂尖人才和創新團隊。進一步優化營商環境，簡化審批流程，為創新型企業發展提供便利。加強知識產權保護，激發創新活力。完善投融資體系，鼓勵社會資本、風險投資更多地投向人形機器人等具有長期增長潛力的硬科技領域。密切關注全球產業發展動態和技術壁壘變化，適時調整和優化產業政策，確保我國人形機器人產業在開放合作與自主可控之間取得平衡，實現持續健康發展。

本文作者：

高旖蔚 中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心研究人員

鐘新龍 中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心人工智能研究室主任

王聰聰 中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心研究人員

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