木偶劇《東方白鸛》多維展演 傳統藝術煥發時代新聲
2026-01-10 11:33 2,835次浏览央視網消息：當下，在機器人產業高速發展的同時，資本市場對這一領域的關注度也持續上升。在2025年世界機器人大會現場，記者就感受到了各方搶抓新風口的熱情。 2025年機器人大會現場，最為火爆的可能就是這個機器人拳擊格鬥的展示了，現場被圍的裡三層外三層。其實，2025年同樣火爆的還有機器人的投融資領域。就在7月，頭部企業宇樹也是正式啟動了自己的上市進程。而在一級市場方面，近期也有多家初創企業先後宣布完成了新一輪的融資。 2025年大會期間，舉辦的一場機器人創投主題交流會現場同樣是人氣滿滿。據業內不完全統計，2025年年初至今，我國機器人行業共完成投融資534次，金額達743.59億元。其中，與人形機器人有關的項目投融資就有96次，金額達265.49億元，相比2024年全年增長近100億元。 業內人士介紹，與前兩年不同的是，2025年以來，不少機器人創業公司已經可以有持續的出貨訂單和現金流作為支撐。因此，在融資時企業估值也提升明顯。下一階段，資金有望延伸投向產業中的更多細分領域。 中關村智友研究院院長王田苗表示，有三個主流的孵化投資方向：一是運營，運營涉及到數據、場景構建、AI模型。第二是基於具身智能的底座，包括相應的動力電池。第三是通用的基金平臺可能要重構一下。無論是從技術還是產業，還是從青年創業，都應該到中國市場。 人形機器人發展領跑 國產機器人海外熱銷 據了解，我國工業機器人產量和裝機量連續多年位居全球第一，人形機器人發展領跑全球。當前，業內企業的新技術、新產品正在快速走向海外，不僅擴大了國際影響力和市場份額，也吸引了眾多國際投資方的關注。 這是一臺具身智能的機器人，正在對臥室床鋪的被子做整理和疊放。它是通過視覺識別後，完全自主完成操作。工作人員介紹，2025年，這樣類似的具身智慧機器人，上半年出貨量就超過了百臺。其中，有近一半就是銷往海外，用於大模型的數據採集和研發。 在會場中，記者了解到，這種最新研發的多場景複合式機器人，憑藉靈活的跨場景作業能力，目前已經打開了海外市場，訂單量顯著提升。 在另一個展臺，企業負責人介紹，他們帶來的智能協作機器人手臂以及重負載機器人，主要應用於新能源汽車、鋰電池、光伏製造等類型企業，在全球擁有廣泛的市場。 機器人大會問大咖：再過十年 機器人會是什麼樣？ 2025年是世界機器人大會10周年。隨著技術迭代、資金湧入，當前的機器人能力和產業成熟度，相比10年前提升明顯。再過10年，機器人會發展成什麼樣，全球產業格局又將如何變化？ 在現場，一臺雙手轉著花手絹的機器人吸引了不少人圍觀。清華大學專家孫富春介紹，他們使用的技術與2025年春晚表演的機器人有所不同。在他看來，這種仿生結構，有可能成為未來10年人形機器人發展的新方向。 清華大學計算機科學與技術系教授孫富春介紹，機器人雙臂通過模仿人的整個肌腱控制結構，它整個是一個連續體，具有較高的自由度。模仿大、小腦怎麼去真正控制是下一代人形機器人發展的重要方向。 來自上海的機器人專家江磊介紹，他們2025年也推出了更多類型的機器人，並且藉助優化後的具身智能模型，來驅動人形機器人完成更多工作。 國地共建人形機器人創新中心首席科學家江磊表示，除了很多機器人專家，AI領域的專家也參與到這次會議以來，也是機器人能夠迭代進入生活的一個非常重要的加速器。3到5年內，機器人能夠進入到很多服務領域、餐飲消費領域以及文體娛樂領域。再用5到7年進入工廠、普通家庭生活，應該是可以預見到的一個場景。 目前，中國已成為全球機器人第一大生產國。業界專家普遍認為，未來10年，中國機器人產業的發展有著較明顯的優勢，有望繼續領跑。 江磊表示，人形機器人產業應當說是「大腦」「小腦」「肢體」3個技術的疊加。從「肢體」上，我國已經取得領先地位，尤其在龐大的製造業實力支撐之下。第二個現在很明顯的，具身智能賽道的數據成為我國又一新的規模化的點。
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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