雷軍的CyberOne，是不是真正的人形機器人？

　　在許多科幻電影比如《西部世界》《終結(jié)者》《我，機器人》中，機器人都是以人類或者與人類外形高度相似的面貌出現(xiàn)，行為動作與人類并無差別，擁有豐富的表情，甚至有著人類的情感。

　　我們一直窮盡辦法，希望機器人具有人類的智力和意識，甚至是情感，人形機器人就是對此追求的最高演化。

　　為了摘下這顆明珠，過去的50年里，一眾科技公司投入了大把的時間、精力和資源，希望將設(shè)想帶進現(xiàn)實。

　　今年8月，小米發(fā)布了一款人形機器人CyberOne，這是一款全尺寸人形仿生機器人，小米稱其具有聰明的「大腦」、發(fā)達的「小腦」、敏銳的「視覺」、強健的「四肢」。

　　簡單點來說，CyberOne能感知人類情緒、能協(xié)調(diào)控制自身運動、能看見聽見真實世界。

　　更早一些，去年8月份，特斯拉首次亮相了人形機器人“擎天柱”Optimus，馬斯克曾表示，Optimus甚至可能比汽車業(yè)務更重要。

　　巨頭公司的入場和新進展，總會帶有某種提振作用。比如早前馬斯克宣布即將推出 Optimus 時，鳴志電器的漲幅高達250.10%，京山輕機、川禾科技等10只概念股漲幅均超過100%;小米的 CyberOne 一經(jīng)推出，遠大智能在8月16日至8月22日連續(xù)五個交易日漲停，累計漲幅達74.49%。

　　但是剝開這層外衣，真正值得關(guān)心的問題是：

　　CyberOne也好，Optimus也罷，它們究竟是不是真正智能的人形機器人?

　　人形機器人是什么?有著怎樣的技術(shù)壁壘?

　　巨頭為什么要爭先布局該賽道?人形機器人的市場前景是怎樣的?

　　01 歷經(jīng)50年，從“能動”到“會動”

　　人形機器人，顧名思義，指的是具有人的某些特點或類似構(gòu)造(如感覺系統(tǒng)、運動系統(tǒng)等)的智能機器人，技術(shù)集成度最高、難度最大，是機器人領(lǐng)域的終局幻想，被譽為AI領(lǐng)域的終極形態(tài)。

　　它包含一套非常復雜的系統(tǒng)化構(gòu)造，簡單來看可以分為兩點：一個聰明的大腦，一套靈活的肢體關(guān)節(jié)。

　　目前，對于研發(fā)人形機器人整機的廠商來說，機器人的大腦基本由自己研發(fā)，比如特斯拉的軟件主要由自己完成，包括行為決策與運動控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動訓練等。

　　在肢體關(guān)節(jié)方面，人形機器人對于運動控制能力及感知計算能力要求較高，核心的零部件包括芯片、伺服系統(tǒng)、控制器、減速器和傳感器。

　　其中，控制器、伺服系統(tǒng)、減速器是三個最為重要的構(gòu)造。

　　控制器是對機器人的位置、速度、加速度等進行控制，簡單來說，影響著運動能力;伺服系統(tǒng)是使機器人的位置、方位、狀態(tài)等能夠隨著設(shè)定值的變化而變化，影響著機器人的運動精度和穩(wěn)定性;減速器不必多說，直接影響到機器人的運動自由度和安全性。

　　嚴格意義來講，智能化的人形機器人起步于日本，進入21世紀后美國占據(jù)主導地位，至今發(fā)展歷史只有50年，基本可以歸納成以下三個發(fā)展階段：

　　第一個階段：起步。時間范圍大致從1960年代后期至2000年。

　　日本在這一期間的研究成果最為矚目。1973年，日本早稻田大學研發(fā)出世界上第一款人形機器人WABOT-1;時隔近三十年后的2000年，日本本田公司發(fā)布了人形機器人ASIMO。

　　不過，當時的人形機器人，還處于初級階段，更多聚焦在運動能力的突破上，比如WABOT-1每走一步需要45秒鐘，而ASIMO已經(jīng)能跑能走、還能上下階梯。

　　第二個階段：基本功能不斷完善。時間范圍大致從2000年至2015年。

　　在此期間人形機器人除了運動能力之外，開始具備人機交互的能力，能簡單地與人溝通、協(xié)助人類完成體力勞動及科研工作。

　　比如2003年，日本工業(yè)技術(shù)研究院推出HRP系列的4C和5P，前者可以說話行走，有豐富的表情，后者則可以代替人類完成重力作業(yè);

　　再比如2011年本田推出的All-New ASIMO，已經(jīng)具備了利用傳感器避開障礙物等自動判斷并行動的能力，還能用五根手指做手語，或者將水壺里的水倒入紙杯。

　　第三個階段：應用探索。時間范圍自2015年至今。

　　人形機器人在具備了初步的行動能力、簡單的交互能力之后，開始逐步向特定場景應用探索：

　　2016年美國波士頓動力公司發(fā)布的Atlas，能夠承擔危險環(huán)境搜救任務;

　　2017年本田發(fā)布的第三代人形機器人T-HR3，在2020年東京奧運會中與運動員遠程交流;

　　2020年美國敏捷機器人公司推出的Digit，能夠在無人干涉的環(huán)境下搬動貨物，能應用在物流、倉儲、工業(yè)等場景;

　　2021年日本豐田推出的Busboy，能夠完成擦地板、拿取玻璃杯等家務活。

　　整體來看，目前人形機器人主要應用于協(xié)助科學研究、個人護理、教育、社交等領(lǐng)域，部分產(chǎn)品已實現(xiàn)商業(yè)化。

　　但是將視角放大，我們不難發(fā)現(xiàn)，人形機器人這條賽道盡管理論上有著廣闊的市場空間，但是依然面臨著包括商業(yè)化緩慢在內(nèi)的一系列挑戰(zhàn)。

　　02 巨頭搶灘，有這三個原因

　　除了小米和特斯拉之外，同樣切入人形機器人賽道的巨頭公司還有很多，比如亞馬遜。

　　今年4月，亞馬遜宣布成立工業(yè)創(chuàng)新基金AIIF，計劃投資10億美元來開發(fā)倉儲機器人技術(shù)，其中首批投資企業(yè)就包括物流創(chuàng)新企業(yè) Agility Robotics，我們上文提到的Digit 人形機器人，就是這家公司的產(chǎn)品。

　　巨頭為何紛紛入局人形機器人賽道?在數(shù)智界看來，主要有以下三點原因：

　　第一，有著廣闊的市場前景。

　　根據(jù)麥肯錫預測，長期來看，全球人形機器人市場空間可達120萬億級別，是一個嶄新且空間龐大的藍海市場，并且未來五年營收都有翻倍的空間。

　　小米總裁王翔此前在接受澎湃新聞采訪時表示，人形機器人在未來有很大的發(fā)展應用潛力，未來會持續(xù)在這個品類和周邊產(chǎn)業(yè)投入。

　　第二，服務型機器人的應用場景在不斷豐富。

　　智能機器人按用途可分為三類：工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人，其中，人形機器人是服務機器人的一種。

　　我國在人口老齡化趨勢下，醫(yī)療和公共衛(wèi)生需求會持續(xù)旺盛，服務機器人的市場潛力比較可觀。根據(jù)中國電子學會，2016-2021年我國服務機器人銷售額 CAGR 為 36%，高于全球增速，其預計 2023 年我國服務機器人市場規(guī)模有望突破 600 億元。

　　具體到應用場景，早期機器人多為掃地機器人和送餐機器人，現(xiàn)在逐步向情感、教育、醫(yī)療機器人等方向拓展。比如，2021年，擅長精細手術(shù)的美國達芬奇手術(shù)機器人在美安裝量高達4,139臺，輔助手術(shù)量達110.9萬例。

　　疊加疫情影響，全球范圍內(nèi)大量面對面的場景被無接觸服務替代，催生了對專業(yè)服務應用的新需求，形成了初具規(guī)模的行業(yè)新興增長點，服務機器人的應用場景和服務模式正在不斷地拓展，推動了市場規(guī)模逆勢增長。

　　目前，疫情催生的服務機器人新需求場景包括醫(yī)療與康復機器人、情節(jié)和消毒機器人、AMR和配送機器人、社交機器人等。

　　第三，政策利好。

　　去年年底，工信部等15部門在《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中提出重點推進工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人重點產(chǎn)品的研制及應用，推動產(chǎn)品高端化智能化發(fā)展。

　　03 最大的掣肘：技術(shù)突破+商業(yè)化

　　浙商證券在一份研報中指出，波士頓動力開發(fā)的全尺寸人形機器人 Altas 代表著當前科研最高水平：以液壓關(guān)節(jié)和步態(tài)算法為核心的底層技術(shù)，實現(xiàn)了接近人類的運動能力，能夠快速越過障礙物、完成快速轉(zhuǎn)身、跳躍等動作。

　　Atlas 原型機最早于2009年亮相，直到2013年才基本具備在艱苦條件下行走的能力， Atlas 實現(xiàn)這一系列高難度動作的核心在于它的“大腦”，即感知算法的不斷迭代。

　　近年來，波士頓動力在機器人外觀及機械系統(tǒng)方面并沒有做出重大革新，而在軟件層持續(xù)迭代，將相機、雷達等傳感器接收的數(shù)據(jù)進行分析并對決策制定和動作規(guī)劃提供最有效的支持。

　　從Atlas的迭代歷程及周期，不難看出，人形機器人的打造絕非易事。

　　人形機器人的核心難點有兩個：一是雙足技術(shù)，二是雙臂控制。

　　以「雙臂控制」這一難點為例，當前，谷歌、三星、戴森等 IT巨頭，都退而求其次，采用單臂控制的解決方案，因為這樣控制難度會較小。

　　可能有讀者會問，如今在很多的工廠，機器人代替人工執(zhí)行高精尖工作已經(jīng)不算新鮮，這些機器人很多都是雙臂控制的，那為什么到了人形機器人這里，雙臂控制就變成了一個技術(shù)難點?

　　原因在于，服務機器人有兩條手臂，目標距離隨時變化，對傳感器精度、算法和目標跟蹤提出了更高的要求。

　　要克服技術(shù)難點，并非單憑一家或者幾家科技公司就能做到，而是要看整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游的技術(shù)儲備能否跟上。

　　從這一層面來看，我國與國外仍存在著一定差距，仍在追趕階段。

　　比如在核心的控制器環(huán)節(jié)，目前國內(nèi)外機器人控制器技術(shù)差距主要體現(xiàn)在控制算法上面。

　　控制算法的迭代需要在下游不斷試錯調(diào)整中進行。國外巨頭因為進入汽車、3C 電子行業(yè)時間較早，對應用行業(yè)生產(chǎn)工藝的理解較深，通過根據(jù)下游客戶的問題反饋將自己的算法不斷迭代進化建立了先發(fā)優(yōu)勢。

　　除了技術(shù)難題，人形機器人還面臨著其他現(xiàn)實問題。

　　第一，成本高昂且實際的適用場景較少。

　　日本本田公司研發(fā)的ASIMO價格昂貴，造價高達300-400萬美元;小米的CyberOne，單臺成本也在六七十萬元左右。

　　在接待、家政服務等實用場景中，其功能過于簡單，無法完成稍微復雜的動作、也無法進行語境對話，因此到2022年3月底本田公司不得不讓ASIMO退役。

　　第二，難以商業(yè)化。

　　目前，人形機器人已經(jīng)形成以波士頓動力為代表的超越人、以特斯拉為代表的替代人和以小米CyberOne 為代表的服務人三大主流方向。

　　從商業(yè)化程度來看，波士頓動力的人形機器人的技術(shù)主要聚焦于科研領(lǐng)域，商用可能性比較小。過去近十年里，這家公司命運坎坷的一部分原因，便在于產(chǎn)品商業(yè)化進展不順。

　　波士頓動力公司成立于1992年，最初為美國陸軍提供機器人的研究制造服務。2013年12月，波士頓動力被谷歌母公司Alphabet所收購，在2017年又被谷歌轉(zhuǎn)賣給軟銀集團，2021年6月，現(xiàn)代汽車集團又從軟銀集團手里收購了波士頓動力公司80%的股權(quán)，七年換了三個東家。

　　相比于特斯拉機器人，服務型機器人與用戶有著良好的交互性，未來可以深入到各類生活場景中，商業(yè)價值較為廣闊。

　　但在走上商業(yè)化道路之前，廠商們需要邁過兩道極難的坎兒：把技術(shù)提上去、把成本降下來。

　　04 結(jié)語

　　1970年，日本機器人專家森政弘提出了著名的“恐怖谷理論”：當機器人與人類達到一定的相似程度，這時候，機器人反而會給人僵硬恐怖的感覺。

　　恐怖谷理論描述了當人類看到類似人類的物體，特別是機器人時會表現(xiàn)出的消極反應。

　　特斯拉和小米的人形機器人長得并不像人，臉部都是一體化模糊呈現(xiàn)，沒有具體的五官，也是最大程度降低人們看該人形機器人產(chǎn)生的不適感。

　　印第安納人機交互教授 MacDorman 表示，要想加速將機器人應用到社會當中，必須解決恐怖谷效應。

　　人形機器人剛一問世就產(chǎn)生了諸多問題，如果說技術(shù)問題終有一天可以得到解決，人形機器人真正和人類共處的時候，心理問題和倫理道德問題恐怕才是真正棘手的問題，而電影中的人機相戀或者人機互相傷害，也就不再只是紙面上的簡單探討。

　　移動機器人企業(yè)還需減少內(nèi)卷加強合作