「新拉薩人」見證西藏40年巨變
2025-10-29 02:17 5,457次浏览一邊是「非人形」機器人焊接、碼垛、洗盤子，一邊是人形機器人做咖啡、打爆米花、送東西……在2025世界機器人大會(WRC)現場，不少傳統工業機器人公司開始在展位上亮相其最新研發的人形機器人。北京商報記者探訪發現，在越來越多工業機器人走向人形機器人背後，具身智慧機器人已從技術探索階段邁入規模化價值創造新階段，不同於以往講求精度的「剛性約束」，它們開始擁抱更多的不確定性，同時，比追求「人形」更重要的是，誰的機器人能更快上崗，以及推動「人形機器人+行業」生態構建。 從工業走向人形是進化 8月8日，在2025世界機器人大會開幕當天，作為港股「協作機器人第一股」的越疆科技也正式發布了旗下具身智能人形機器人DOBOT AtomⅡ，並借「機械臂+人形+多足」具身智慧機器人平臺宣布「具身智慧機器人已從技術探索階段邁入規模化價值創造新階段」。 在越疆科技的展位上，給現場觀眾接打爆米花的正是DOBOT AtomⅡ。越疆科技工作人員向北京商報記者介紹稱，這是一款能達到毫米級精度的機器人，同時還具備雙腦協同決策功能，除了能夠在狹窄的操作臺之間靈活轉身，平穩精準地將爆米花倒入盒中遞給觀眾，還能快速回應觀眾揮手、比心、鼓掌等互動需求。 同樣，在傳統工業機器人領域深耕的新松機器人，也在具身智能上加速跑起來。此次大會上，公司不僅展出了新松智能類人雙臂平臺、「松羿」輪式人形機器人、「松行」雙足人形機器人和睿可RICO輪式人形機器人，還與阿依瓦公司共同召開了「具身智能技術聯合發布會」。 在新松公司品牌與文化管理中心總經理哈恩晶看來，公司做人形機器人是傳統工業機器人發展過程中自然而然的過渡。「人形機器人是國家重點布局的未來產業，為我們指引了技術升級和市場發展的新方向，同時，作為傳統工業機器人公司，我們也有技術儲備和經驗積累。更重要的是，目前客戶提的需求越來越高，例如要實現小批量多品種生產，人形機器人的柔性生產方式會更加適配。」 越疆科技首席科學家郎需林表示，公司從2023年起正式啟動人形機器人研發，但實際更早就在做底層準備，從控制器、驅動器到關節模組的自研能力。之所以進場做人形機器人，是因為公司看到了AI模型湧現帶來的控制、認知、交互能力突破，讓「人形」不再是外形模仿，而是「人類行為的具身再現」。 「從工業走向人形，不是換賽道，而是向更高階複雜系統進化。越疆進入人形機器人領域的核心考量是『從任務工具到智能體』的趨勢判斷。工業機器人擅長精準重複，人形機器人則要解決感知、認知、泛化等更高維度的問題。」郎需林說。 人形機器人是平臺級生態系統 據《人形機器人產業發展研究報告(2024年)》預計，2045年後，我國在用人形機器人超過1億臺，進入各行業領域，整機市場規模可達約10萬億元級別。目前，我國人形機器人主流產品也正加快從「舞臺上動起來」向「工廠裡用起來」轉變。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等，這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。 謝凱旋表示，作為「從製造現場走出來」的具身智能公司，越疆科技不搞「概念炫技」、不比誰做得像人，而比誰的機器人能更快走上「崗位」。 另外，新松機器人方面，哈恩晶指出，從新松機器人的發展歷程來看，新松複合機器人已在半導體、3C電子、科研教育、汽車工業、新能源、醫藥等各行各業積累了成熟的規模化應用經驗，這也為後續新松具身智能人形機器人系列產品的技術研發和場景應用提供了強大的技術儲備和深厚的經驗積累。此外，除具身智慧機器人全矩陣產品外，新松還將具身智能技術與各類工業裝備、生產線及數位化車間相結合，為產業高端化、智能化升級提供更先進的解決方案。 「工業機器人講『剛性約束』，而人形機器人強調『靈活泛化』。過去強調精度，現在更要擁抱不確定性。」郎需林表示，「這要求我們在算法架構、感知模型和運動規劃上全面升級。我們不是為了『人形』而人形，而是相信具身智能終將是人與機器協作的高級形式。人形機器人不會是一個產品，而是一個平臺級生態系統。我們希望不只是推出機器人，更推動『人形機器人+行業』生態的構建。」 郎需林進一步展望旗下具身智慧機器人走進千家萬戶的未來形態，「在不久的將來，我們的人形機器人在車間與工人並肩作業，六足機器狗在災區替人類穿越險境，機械臂在家庭為老人遞上一杯溫水等等。」 此次大會上，ABB機器人中國研究中心負責人張佳帆在進行主題演講時表示，自主多功能機器人時代——一個真正實現多功能性和自主性的新時代即將到來，機器人將能夠在無需人工幹預的情況下實時、毫不費力地在不同任務之間無縫切換。 北京商報記者 盧揚 程靚
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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