港股三大指數集體走強 恆指盤中創近4年新高
2025-11-01 17:56 8,416次浏览8月13日電(記者 石睿)「從來沒有在一個地方見到這麼多人形機器人，這簡直是太令人驚奇了！」 在2025世界機器人大會現場，英國工程技術學會中國區代表保羅·洛佩斯感嘆於中國機器人產業的創新活力。他認為，中國從製造大國到創新引領者的轉型，為全球提供了寶貴經驗。 全球安裝量下滑 機器人行業進入調整期 多位行業專家提到，我們正在共同見證機器人技術發展中的重要轉折點。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian表示，在代理式人工智慧(Agentic AI)時代，機器人將能夠完成原本只能由人類完成的任務，並且速度更快。 他認為，此前AI技術多應用於信息空間，而人類生存、生產所依賴的原子世界——包括交通、製造、物流、醫療等領域，則蘊含著更大的價值潛力。智慧機器人的出現把計算機技術與價值數百萬億的物理世界連接起來，將釋放出巨大的生產力，對於全球經濟來說是前所未有的機遇。 不過，全球機器人市場正經歷結構性調整。國際機器人聯合會(IFR)主席伊藤貴之披露，全球工業機器人年度安裝量在2022年達到55.3萬臺，此後持續下降，2024年，全球安裝量為52.3萬臺，同比再降3%。 傳統機器人強國市場也普遍遇冷。IFR數據顯示，2024年，日本工業機器人新安裝量大幅下滑7%，降至4.3萬臺；美國安裝量降幅更大，下降9%，只有3.4萬臺；德國汽車行業工業機器人安裝量低迷，2024年整體安裝量降至2.7萬臺，降幅為5%。 中國逆勢成為機器人行業穩定錨點 在全球機器人市場整體收縮的背景下，中國則表現亮眼。 伊藤貴之介紹，2024年，中國工業機器人安裝量29萬臺，逆勢增長5%，市場份額升至54%，全球超半數工業機器人在中國安裝。 與此同時，中國機器人密度(每萬名工人擁有的工業機器人數量)在2023年達到470臺，躍居全球第三，超過德國和日本，僅次於韓國和新加坡。 更值得注意的是，中國工業機器人的應用領域發生顯著轉變——通用工業的份額從2020年的38%上升至2024年53%，機器人正加速滲透千行百業。 這些數據背後，反映了中國機器人行業的獨特優勢。伊藤貴之提到，隨著工業機器人發展日益成熟，傳統應用市場已達到一定程度的飽和，但新的應用場景正在不斷拓展。中國正在推進中國式現代化建設，這將為機器人產業創造巨大需求，從長遠來看，中國仍是機器人領域的主要市場。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian進一步分析，中國在機器人行業中扮演著至關重要的角色，具備推動產業發展的所有關鍵要素——AI人才優勢、電子電氣學知識優勢和大規模製造業優勢。中國能夠打造既經濟穩健又實用高效的機器人，這種能力是其他國家難以比擬的。 國際合作是破解機器人發展難題的「金鑰匙」 隨著國際形勢的變化，一些國家將AI和機器人產業視為只有一個贏家的零和遊戲。 對此，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇強調，機器人行業本質是多學科交叉領域，需要研究者、實踐者、終端用戶形成良性生態，只有通過國際合作，才能克服當前面臨的技術和市場挑戰。他呼籲，必須改變你輸我贏競賽的舊觀念，機器人產業只有共贏，沒有單贏。 保羅·洛佩斯感也表達了類似觀點。他提到，儘管一些國家在機器人領域想要技術脫鉤，但企業和科研人員比以往任何時候都更渴望合作。合作是唯一的方法，只有匯聚全球智慧，才能讓機器人真正造福人類。 世界機器人大會正是合作理念的實踐平臺。保羅·洛佩斯觀察到，大會展示了來自中國、日本、韓國、中東、非洲等國機器人技術與產品，匯聚了全球最前沿的實踐案例，各國企業和科研人員相互交流學習，證明合作共贏遠比零和博弈更具生命力。 在不確定的世界中，世界機器人大會所展現的合作精神與創新活力，為全球機器人產業提供了寶貴的確定性。中國作為機器人應用最活躍的市場，正通過開放合作與技術創新，為世界貢獻著獨特的中國智慧與中國方案，推動人類共同邁向更加智能、高效、可持續的未來。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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