想象一下这个画面：一个凌晨的车间，几排整齐的人形机器人沙沙作响地做着流水线任务。这个场景放在几年前只在科幻电影里，不过在今天已经实现了。
前不久，人形机器人企业Figure推出第二代人形机器人Figure02，在软硬件上比起一代都有突破进展，更是搭载了“金主爸爸”OpenAI定制的语音推理模型，实现自然语言的交互。现在的它，已经进入宝马车厂开始“打工”了，可以无休止地狂干20个小时。
“炸裂”新品的发布又把人形机器人推到了舆论中心，从去年底优必选（9880.HK）上市到今年WAIC上特斯拉Optimus新一代的亮相，再到近期Figure02的推出，人形机器人的发展在这两年可谓进展神速。
但是，脱下“创新技术”这层外壳，人形机器人的量产难度到底在哪里？从研发到商业化应用又需要面对什么挑战呢？
为什么是“人形”
人形机器人，最近又火了。
被微软、英伟达和OpenAI投资的人形机器人企业Figure在前几天发布了号称“地表最强”新款人形机器人Figure02。和上一代相比，Figure02进行了外观的重构，机器人的外皮承担了压力，采用了外骨骼结构，这样子机器人的电源和算力布线就集成在机体内部，由此提高了机器人的性能；迭代后的Figure02手部具有16个自由度，能够承受与人类相当的力量。
软件方面，新一代机器人也搭载了投资人OpenAI定制的语音到语音推理模型，这样子人类就可以直接用语音和机器人交互。
其实机器人发展到现在，在我们日常生活中的渗透率已经非常高了，比如在商场里常见的大型清扫机器人、物流流水线上的物流机器人等；专项机器人如此完善的今天，我们为什么还要做人形机器人？
而且， 为什么一定要是“人形”？
答案其实很简单， 因为只有“人形机器人”才最有可能接近“全能机器人” 。
我们生活的世界中，所有的场景、设备、工具都是服务于人类的形态设计的，所以各种单项的机器人可以拆解某一种具体的场景去使用，比如物流机器人可以做扛、放重物，工业机器人可以拧螺丝、扫地机器人可以打扫，但是出了这个特定的领域，这个机器人就成了一块“高科技板砖”。
而只有人形机器人能够不受场景的限制，融入人类生活的各个方面。人形机器人最大的特点是自由度高，具备较强的自主性和多功能性； 例如，在工业制造中，人形机器人可以替代人类从事重复、繁杂和危险的工作减少事故发生。 我们可以将现在各种机器人理解成发展人形机器人的一个初级形态，而人形机器人才是终极形态。
为了实现这个终极形态，人形机器人需要做三件事：感知、运动、思考。
就拿跨越障碍物这件事情来说，得先“感知”到障碍物，然后“思考”是走过去、跳过去还是跨过去，最后“运动”或者说行动来实现跨越。这对普通人来说只是下意识的行为，对人形机器人就是一个复杂的训练过程。
现在大部分的人形机器人的问题都出在“思考”这个环节上 ，毕竟感知和运动可以通过传感器布局、机器人关节设计的完善来在硬件上下功夫，不过“思考”这件事情实在是太复杂了。
以往大家的训练方式都是“打标签”，比如教人工智能学习什么叫做“西瓜”就把各式各样的西瓜打上标签，人工智能在看到符合这个标签的物体的时候就可以给出相应的认知。不过这样的训练方式放在有局限性的领域中还好，放在更大的领域中就很难做到穷尽。
现在有了大模型，就打开了一种新的训练思路。 大模型加上传感器数据，可以训练机器人更好地了解世界的规律。
比如同样都是去冰箱里拿饮料，拿瓶装可乐和袋装牛奶的方式就不一样，大模型学习可以让机器人“理解”可乐可以直接捏起来而袋装牛奶就要轻轻拎起来的区别。
更重要的是， 大模型可以训练机器人对自然语言的理解 ，比如你说“我饿了”，现在的机器人未必懂它需要做什么，但大模型训练之后，机器人就可以为你跳转到外卖平台的界面，更甚者可以给你去炒盘菜。对自然语言的深入理解，帮助机器人更好地理解人类，也能更大地减轻人类与机器人的交互难度。
可以说， 大模型的应用又给人形机器人的发展推向了next level 。
多方入局
在大模型的加持下，2023年被称为“人形机器人元年”。
从融资表现来看，据“IT桔子”数据， 2023年人形机器人领域融资事件有23起，总金额达到54.71亿元，是过去十年以来的巅峰 。而截至当前，2024年人形机器人领域已经有14起融资事件，总金额接近24亿元。
从产品来看，2023年开始至今，不论是新锐的产品还是企业都在涌现。比如2023年成立的星动纪元，由清华大学交叉信息研究院孵化，致力于具身智能以及人形通用机器人技术和产品的研发；同年成立的开普勒，自研算法实现人形机器人预设动作与端到端全自主规划相结合模式及精准控制...
还有赶在今年元旦之前上市的机器人赛道老牌选手优必选，更是以“人形机器人第一股”的姿态给整个产业的资本化再次推上快车道。
以优必选为例， 这些三方供应商是整个领域的主力军 。这些企业基本都会以某种使用场景为切入来进行人形机器人的研发，比如优必选更专注于工业制造、达闼更多面向家庭服务。作为整个产业链的中游，三方供应商最重要的自然是争取下游的订单，趁早“进厂”；所以，市场化、商业化就对他们非常重要。比如，今年2月，优必选的Walker S已经在合肥蔚来汽车工厂进行“实调”；据“趣解商业”了解，已经和数十家国内头部新能源汽车企业接触，推进人形机器人需求对接。
而这些“被进厂”的下游企业当中，也有部分开始自己搞人形机器人的选手。
特斯拉，就是一个代表。机器人作为马斯克的“宏图计划”当中非常浓墨重彩的一笔，其机器人的代表作Optimus也一直都有进展，如今已经可以双臂与腿配合完成基础瑜伽动作，与此同时保持躯干的稳定性；还可以通过纯视觉输入，以正常的速度拿起积木，并能按照蓝、绿两类颜色正确分类，在对面发生人为移动积木的动作时，Optimus依旧能以自身原本的节奏顺利完成任务，且在积木摆放出错时，自主调整正面朝上，完成纠错。
小米也早在2022年就发布了“Cyber one”，近期又联手机器人泰斗王田苗，投资了一家名为"小雨智造"的具身智能科技公司，这也是小米首次对外投资具身智能领域公司；而本田入局机器人领域都已经三十多年的时间，推出的ASIMO甚至在2002年就跑去和纽交所董事长握手去了。
和中游供应商有差别的是，下游企业的研发出了实用性还有品牌效应 ，尤其是这几位都是现在典型的造车企业，在汽车智能化势不可挡的趋势下，对于智能机器人的研究能让车企更敏锐地捕捉前沿技术，也展现自己的技术实力。
在去年的 1024 小鹏汽车科技日上，何小鹏推出了小鹏汽车自研的人形态双足机器人 PX5；，小鹏团队耗时 5 个月，实现了自研双足机器人的稳定行走。
8月12日，何小鹏在微博上发布一则视频，展示了一只机器手订购MONA M03的过程。表示：“AI及大型硬件的新进展今年内我们将跟大家同步，敬请期待。”虽然微博透露的信息不多，但也能看出小鹏在积极布局机器人赛道。
在实用性上，中游厂商更重视“开源”，因为要“开张卖钱”，而下游厂家就更重视“节流”。 马斯克就表示Optimus量产之后也会率先进入到特斯拉的生产流水线。用人形机器人代替工人拧螺丝，可以收获一个24小时待机、不会疲劳、不会闹情绪的“完美打工人”，成本降低、效率提升，最终实现的就是生产成本的控制。
当然，下游厂商研发的人形机器人足够稳定后也可以进行商业化，从而成为整个企业收入的一个增长部分；不过从底层逻辑来说，虽然都是争先“进厂”，但中游和下游的侧重点还是略微不同。
何时量产
不论是中游还是下游选手，虽然都热热闹闹的，但也各有各的麻烦。
特斯拉的人形机器人已经开始拖延量产时间了。去年就表示Optimus要在2024年底前实现量产的马斯克在不久前发推称特斯拉明年会小批量的生产人形机器人，然后预期在2026年实现量产以及对其他企业客户的交付；也就是说整个机器人的进展推后了几乎一年。
小米的“Cyber One”在2022年亮相之后最后一次展示是在2023世界机器人大会上，而且展示的也是2022年的老版本，之后也没传来什么突破性的消息。
“预计优必选人形机器人进入汽车工厂将在2024年底实现小规模交付。”优必选董事会主席、执行董事兼行政总裁周剑表示。不过在交付之前，已经上市的优必选还要面对市值滑坡的困境。
截至8月14日，优必选的报收86.25港元/股，相比今年3月7日最高峰的股价328港元/股，不到半年时间跌幅已经超过了70%；市值也由高峰的超1300亿港元跌到了361.87亿港元，蒸发近千亿港元。
那么，人形机器人的困境到底在哪里？
内一线研发专家在人形机器人系列电话会上提出了人形机器人量产的四个技术痛点：
1.手部和腿部硬件集成难度大，需要更高的损失峰值功率和驱动能力；
2.腿部行走算法稳定性难以保证，学术界尚未出现真正意义上的类人走行算法；
3.手部精细化感知难度大，涉及到手的21-26个自由度；
4.双臂协同、混合智能操控和避让等算法难度大，需要高维度的规划。
其次是在成本层面 。机器人的量产还得考虑软硬件的成本控制，如何随规模效应逐渐均摊成本。
但这边成本控制都还不成熟，那边市场定价就已经卷起来了。今年5月，宇树科技发布的G1人形机器人售价只要9.9万元，用得着和用不着机器人的都沉默了，因为人形机器人的定价当时还动辄在百万元的区间。结果大家还没为9.9万元这个定价吃惊多久，3.65万元售价的众擎机器人发布的专业级双足机器人SA01整机或散件套装上市，主要面向科研教育市场发售。
这种两极分化的情况就让很多机器人厂商十分为难了，而这背后反应的实际是人形机器人下游市场需求不明确的情况。 这也是大部分高新技术产品市场化的问题，由于高新技术产品对技术创新有极高要求，结果满足要求的产品又太 贵，所以中游厂家只能推出一个又一个便宜的版本。
还有就是， 人形机器人在非结构化场景中的应用受限 ；由于机器人通用性不足，无法灵活应对突发事件。人形机器人的商业化落地，最需要的是一个迫切又确切的场景；以现在的局面来看，高端制造需求下的工业化场景，以及人口老龄化趋势下的生活化场景是商业化价值最高的场景。但是市场上仍缺少一个产品的典范，让大家能更直观地看到人形机器人的商业价值。
人形机器人能否真正取代人类的部分重复劳作，还有很长一段路要走；但人形机器人必然是未来的趋势，谁能把这个“故事”具象化，谁才是赢家。
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连意识是什么都没搞懂就想“上传意识”？马斯克吹的牛有点过头了
事实证明，马斯克无论说什么都会引来无数的热度。
近日，活跃于社交平台的马斯克又抛出 豪言 ，称自己已将大脑上传到云端，甚至已与虚拟的自己产生对话。
起因是狗狗币创始人比利马库斯问马斯克， 如果你能够将大脑上传到云端然后再和自己的虚拟版本交谈，你们会成为伙伴吗？
对此马斯克回复称： 已经这么做了。（Already did it）
和过去那些他曾经说过的 惊人之语 一样，推文一出迅速引来了各路媒体争相报道。
在外界看来，马斯克就像一个疯狂的创业者，既有上天的 SpaceX，也有下地挖隧道的 Boring 公司。 在不少人眼里，他的疯狂想法仿佛都能被他付诸现实。
但唯独这次的 意识上传 ，离他口中的 Already did it 还差十万八千里。
意识上传 ：人类未竟的梦想
意识上传 可以说是一种早就存在于科幻电影中的高 科技 ，依照其设想，人类脑部的所有东西，包括意识、精神、思想、记忆等都可以上传至计算机储存。 更重要的是储存意识的计算机可以模拟大脑的运作方式，将根据上传者本人的意识进行思考与行动。
换而言之，除了肉体不存在或替换成另一载体之外，复制的意识应与本人具有一样的思维方式。
尽管人类对大脑的研究已有数百年，但意识的产生却始终是个谜，另一方面，究竟何为 意识 更是一个从古希腊开始就困扰哲学家几千年的难题。 如果我们连意识是什么都不知道，谈何 上传 。
另一方面，如何提取意识，用何种方式上传意识，以及如何保存意识等等同样是完全看不到结论的难题，不仅哲学界一无所知，科学界对此也处于早期 探索 阶段。
因此，马斯克此番话语的奇葩之处就在于，仿佛人类还没有学会直立行走，就已经发明了飞机。
Neuralink 和人形机器人
人们之所以 笃信 马斯克真的把大脑上传到了云端，是因为他建立的 Neuralink ——一家开发脑机接口的公司。
很难说脑机接口到底会不会成为意识上传的工具，但就目前来说，它是看上去最接近意识上传的东西——毕竟脑机接口连接的就是大脑和机器（电脑）。
简单来说，脑机接口寻求的是在大脑与大脑外部的设备之间建立信息交换的桥梁，基于设备对大脑信息的处理将意念直接转化为指令。 相应地，外部设备也可以向大脑进行刺激，以控制大脑中枢神经的活动。
这也表示，脑机接口只是大脑与电脑之间的连接处，并且其运作需要同时依赖生物大脑与外部设备。
而意识上传则显得更加独立。 如上文提到的，意识上传后将可以在独立设备中运行，并模拟人脑的思维方式。
目前几乎所有开发脑机接口的企业仍处在前者，即希望透过外部设备与大脑连接，为人体功能丧失但意识清醒的患者提供控制数字设备的能力。
但实际上，Neuralink 在脑机接口上的发展已经落后于部分竞争对手。 据报道，脑机接口公司 Synchron 已经在美国首次进行人体临床试验，而 Neuralink 目前仅表示会在 2022 年启动人体临床试验。
此外，Neuralink 的创始团队也已经 支离破碎 ，两名知情人士此前声称 Neuralink 原八人的创始团队中仅剩马斯克与东津・赛欧两人，其他人均已离职。 更有联合创始人在离职后随即投靠 Neuralink 的竞争对手。
在这种情况下，马斯克声称自己已经将大脑备份到云端，甚至已经透过设备运作其意识与真实的马斯克对话，显然难以令人信服。
有媒体猜测，马斯克此举是为今年 9 月 30 日的特斯拉人工智能日（Tesla AI Day）造势。那么，有可能吗？
今年 3 月，马斯克接受 INSIDER 的访问时被问到 你能够想象有一天我们能将人脑的内容下载到 Optimus 上吗？
马斯克认为这是有可能的。 他补充道 我们可以下载那些我们认为使自己独一无二的东西。 尽管你已经不在那个身体里了，但就保留我们的记忆和个性来说，我认为我们可以做到。
而马斯克也在社交网站表示，特斯拉将在今年的人工智能日正式推出能够运转的人形机器人 擎天柱 （Optimus）。
他在 2021 年首次 人工智能日 上还称，该人形机器人将透过人工神经网络驱动，采用与特斯拉 汽车 相似的 AI 技术，也就是基于视觉的神经网络系统运作。 马斯克希望该机器人可以去负担人类不愿意完成的、危险的、无聊的工作。
尽管 Optimus 的存在已经足够科幻，但其依旧是基于人工智能与视觉识别打造的机器人，而并非具有自主意识或可植入某个人类意识的主体。
人脑与电脑间难以跨越的鸿沟
在漫长的 历史 长河中，人类试图用各个层面的方法理解意识的产生与运作。 人类的意识与思维之所以难以被电脑模拟与提取，在于两者的运作方式有根本的不同。
上世纪 60-70 年代由希拉里普特南提出的 心灵计算理论 ，认为人类的思考是基于某种计算系统，只要有特定的外部因素透过感官输入至大脑，就可以根据规则来执行某种行为。
这一理论直观地解释了人如何提取和处理外部信息，并结合自身的认知来对事实作出反应。
信息加工理论 更告诉我们，人脑处理信息与电脑一致，都是 接收输入、处理讯息、传送输出 。
实际上，这也是人工智能处理信息的方式。 但是价值观、道德等无法用概率和利弊衡量出结果的部分，是计算机目前还无法理解的，而这才是意识之所以复杂的核心所在。
很难说意识上传对人类究竟有何利弊，我们也无法得知马斯克是否暗地里已经开发出一个类似系统的雏形。 但无论如何就目前人类对意识的认知来看，离真正的 意识上传 还有很长很长一段路要走。
ZAKER科技 出品
文 / 实习生 陈泽钧
编辑 / 刘凡
我国第一台人形机器人每秒走几步
我国独立研制的第一台人形机器人，在2000年11月29日于长沙国防科技大学首次公开亮相。 这台名为“先行者”的机器人高1.4米，重20公斤，拥有类似人类的头部、眼睛、脖颈、身体、双臂和双腿，并且具备了基本的语言功能。 它的出现，标志着我国在机器人技术方面已经达到了国际先进水平。 相较于1990年由国防科技大学研制的第一台两足步行机器人，“先行者”实现了多个技术突破。 它不仅能够在平地上静态行走，还能实现快速而自如的动态行走。 此外，它能够在有一定偏差和不确定的环境中稳定行走，而且其行走频率从每6秒1步提升到了每秒2步。
为什么机器人研究了几十年，还是给人感觉没有太大进展？
机器人研究了几十年，给人感觉没有太大进展，那是因为机器人的应用领域主要不在商用，也就是消费者能经常接触的领悟，所以给大众感觉没有太大进展。 机器人在工业领域应该非常广泛，结合现在的人工智能，已经走有了长足的进步，比如建筑机器人，生产线机器人，户外运输机器人等。 未来，机器人进入商用的话，将会给大众一个崭新的面貌。
