北京亦莊的人形機(jī)器人半程馬拉松剛落下帷幕，賽事中機(jī)器人的“摸爬滾打”，成為人形機(jī)器人從“3歲小孩”邁向成人的成長(zhǎng)注腳。

如何解決人形機(jī)器人摔倒等問(wèn)題，成為接下來(lái)業(yè)內(nèi)的重點(diǎn)。此外，此次半程馬拉松允許途中更換電池或更換機(jī)器人，如何讓機(jī)器人未來(lái)較為連續(xù)地跑完半馬，也是值得思考的問(wèn)題。

在業(yè)內(nèi)看來(lái)，“摔倒”是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，不僅涉及算法魯棒性，還與機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)有關(guān)。第一財(cái)經(jīng)記者了解到，為了解決摔倒等問(wèn)題、加快行業(yè)邁向標(biāo)準(zhǔn)化，人形機(jī)器人硬件產(chǎn)業(yè)鏈近期有所行動(dòng)。

機(jī)器人摔倒背后

半程馬拉松中，來(lái)自北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心的天工Ultra 用時(shí)2小時(shí)40分鐘率先完賽。比賽中機(jī)器人摔倒、摔倒后爬起并不罕見(jiàn)。天工Ultra在賽程過(guò)半后也一度摔倒，并在技術(shù)人員維修后繼續(xù)出發(fā)?！皺C(jī)器人中途有一次摔跤，是電池失效時(shí)出現(xiàn)的故障?！北本┤诵螜C(jī)器人創(chuàng)新中心CTO唐劍對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示。

除了電池失效故障，記者從業(yè)內(nèi)人士了解到，人形機(jī)器人穩(wěn)定站立和行走一直是業(yè)界難題，摔倒背后還有一些更系統(tǒng)性的原因，例如，系統(tǒng)延遲也可能導(dǎo)致機(jī)器人摔倒。

“傳統(tǒng)（具身智能）的大腦和小腦分開，甚至用的芯片系統(tǒng)可能都不一樣，彼此間通信、協(xié)作有系統(tǒng)級(jí)別的延遲。” 英特爾中國(guó)邊緣計(jì)算事業(yè)部行業(yè)解決方案高級(jí)總監(jiān)李巖告訴記者，他從一些客戶了解到，由于系統(tǒng)間的通信延遲，會(huì)造成機(jī)器人摔倒。

具體而言，所謂大小腦分開可理解為大腦和小腦采用不同芯片。這種大小腦分開的設(shè)計(jì)源于具身智能演進(jìn)過(guò)程中的算力需求增長(zhǎng)，又因?yàn)榇笮∧X運(yùn)行工作負(fù)載存在差異，而被認(rèn)為是一種現(xiàn)階段可被接受的設(shè)計(jì)，但其弊端也逐漸凸顯。

據(jù)英特爾技術(shù)專家介紹，目前主流計(jì)算架構(gòu)中，小腦部分以x86（一種CPU主流架構(gòu)）芯片為主，如英特爾12、13代酷睿，大腦部分方案以其他廠商的產(chǎn)品為主。有技術(shù)人員告訴記者，人形機(jī)器人在推理側(cè)不僅有CPU（中央處理器）+GPU（圖形處理器）的方案，還有CPU+NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的方案。

以上多芯片組合背后，是算力需求不斷增長(zhǎng)。有技術(shù)人員告訴記者，大語(yǔ)言模型和視覺(jué)模型增強(qiáng)了具身智能的泛化能力，自去年下半年起，業(yè)界還試圖用統(tǒng)一的大模型解決所有問(wèn)題，將動(dòng)作、操作和運(yùn)動(dòng)等維度的數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練，催生出了端到端的視覺(jué)動(dòng)作大模型和視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作大模型。這個(gè)過(guò)程中，算法由人工設(shè)計(jì)算法逐漸轉(zhuǎn)向由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，由此帶來(lái)的算力需求增長(zhǎng)，讓計(jì)算平臺(tái)由CPU轉(zhuǎn)向CPU、GPU并重乃至云端輔助。

大小腦要解決的問(wèn)題不同，為避免計(jì)算負(fù)載過(guò)大導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)問(wèn)題，人為將大腦和小腦分開也成為一種現(xiàn)實(shí)選擇。英特爾中國(guó)邊緣計(jì)算事業(yè)部機(jī)器人產(chǎn)品資深架構(gòu)師楊洪告訴記者，小腦通常運(yùn)行底層操作系統(tǒng)、底層實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制等，要求反應(yīng)快，大腦主要工作負(fù)載則是接收并處理傳感器數(shù)據(jù)、生成運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和決策?！爱?dāng)機(jī)身移動(dòng)或周圍環(huán)境變化較大時(shí)，峰值計(jì)算負(fù)載可能比較大。”楊洪說(shuō)，為應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)形成將大腦和小腦劃分為兩個(gè)不同系統(tǒng)的主流做法。

然而，大小腦分開的弊端逐漸凸顯，機(jī)器人容易因延遲而摔倒便成為業(yè)界不得不面對(duì)的問(wèn)題。楊洪說(shuō)，大腦和小腦兩套系統(tǒng)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)傳遞時(shí)，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞延遲。

在大小腦分開的架構(gòu)下，解決數(shù)據(jù)傳輸延遲的問(wèn)題并不容易。浙江人形機(jī)器人創(chuàng)新中心首席科學(xué)家熊蓉告訴記者，大小腦硬件上的分開，讓多種傳感器融合變得困難，“現(xiàn)在小腦不純粹是執(zhí)行控制，我們還希望它能對(duì)作業(yè)對(duì)象形成控制。如果大小腦分開，一些傳感器放在大腦上，往下傳遞信息會(huì)出現(xiàn)信息量過(guò)大的情況?！?/p>

具體至靈巧手運(yùn)動(dòng)，熊蓉向記者舉例，靈巧手有觸、力、視覺(jué)傳感器，大小腦分開的情況下，為保證靈巧手實(shí)時(shí)控制，就需要把觸覺(jué)放到底層。然而，大腦決策規(guī)劃也要用到觸覺(jué)信息。如果觸覺(jué)信息要從小腦傳到大腦，視覺(jué)信息要從大腦傳到小腦，期間就存在延遲。

熊蓉表示，加大網(wǎng)絡(luò)帶寬可以應(yīng)對(duì)信息傳輸量過(guò)大、出現(xiàn)延遲的挑戰(zhàn)。然而，要通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)帶寬來(lái)加快數(shù)據(jù)傳輸并不容易。信步科技副總經(jīng)理葉志輝告訴記者，大小腦可以認(rèn)為是兩臺(tái)獨(dú)立的機(jī)器，兩者之間目前只能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信，而網(wǎng)絡(luò)傳輸非常麻煩，“因?yàn)樯婕皵?shù)據(jù)打包、解析，需要上到10G乃至100G網(wǎng)絡(luò)帶寬。100G網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人系統(tǒng)中非常不好處理，會(huì)造成空間和成本的巨大開支?！?/p>

硬件產(chǎn)業(yè)鏈行動(dòng)起來(lái)

人形機(jī)器人大小腦系統(tǒng)分開不僅導(dǎo)致了延遲問(wèn)題，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜等一系列問(wèn)題。有技術(shù)人員向記者解釋，雙系統(tǒng)導(dǎo)致研發(fā)過(guò)程需要維護(hù)兩套開發(fā)環(huán)境、兩套系統(tǒng)，帶來(lái)研發(fā)成本上升，雙系統(tǒng)也限制了計(jì)算平臺(tái)的功耗、尺寸和結(jié)構(gòu)，“雙系統(tǒng)下，控制代碼可能跑在ARM架構(gòu)的CPU上，也可能跑在x86架構(gòu)的CPU上，AI算法則跑在GPU等其他芯片上，軟件架構(gòu)和代碼維護(hù)都不一樣?！?/p>

“追求大小腦融合的原因，一是將大小腦兩臺(tái)機(jī)器合二為一，提升機(jī)器人設(shè)計(jì)空間，二是降低成本，三是解決數(shù)據(jù)延遲?！比~志輝表示。

記者了解到，近期業(yè)內(nèi)有一些統(tǒng)一計(jì)算平臺(tái)的嘗試。信步科技近期推出了新的具身智能開發(fā)平臺(tái)HB03，將CPU與GPU/NPU集成于一塊主板。英特爾今年年初推出第二代酷睿Ultra處理器，將CPU、GPU和NPU封裝在一個(gè)SoC（系統(tǒng)級(jí)芯片）中，并于近期基于該產(chǎn)品線推出一套具身智能解決方案。據(jù)介紹，英特爾酷睿Ultra 200H的CPU AI算力90TOPS，后續(xù)產(chǎn)品算力還將提高，如下一代Panther Lake可達(dá)180 TOPS。

此外，業(yè)界也看到了人形機(jī)器人續(xù)航時(shí)間較短的問(wèn)題。唐劍表示，天工Ultra在半程馬拉松中換了三次電池，使用的電池是15安時(shí)，如果容量增加就能減少換電次數(shù)，但同時(shí)也會(huì)增加機(jī)器人重量、影響跑步速度。

就續(xù)航問(wèn)題的解決途徑，熊蓉告訴記者，模型最好能壓縮、蒸餾和剪枝，從而降低對(duì)算力的要求，計(jì)算設(shè)備則需要小型化、輕量化、易散熱，以降低對(duì)電池的要求。因此，增加續(xù)航時(shí)間主要依靠三個(gè)方面：電池技術(shù)提升、設(shè)備功耗降低、算法對(duì)算力的需求降低。

葉志輝則看到硬件設(shè)計(jì)上的其他問(wèn)題。他表示，開發(fā)具身智能控制器面臨諸多困難，包括標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題。他的公司新發(fā)布的開發(fā)平臺(tái)連接器采用非標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，這是因?yàn)槟壳吧袩o(wú)適用標(biāo)準(zhǔn)?！熬呱碇悄懿幌窆I(yè)控制擁有數(shù)十年成熟的應(yīng)用場(chǎng)景，因此形態(tài)尚未統(tǒng)一。這確實(shí)帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：行業(yè)有特殊要求，例如常用的USB接口可能不便于使用，但目前許多客戶仍不得不使用USB或Type-C接口?！比~志輝稱。

葉志輝還注意到，傳統(tǒng)USB標(biāo)準(zhǔn)接口和RJ45水晶頭在運(yùn)動(dòng)時(shí)容易脫落，且有線纜過(guò)粗、不易整理等問(wèn)題，這些問(wèn)題困擾著行業(yè)，他的辦法是將對(duì)外接口進(jìn)行加固。

人形機(jī)器人要穩(wěn)定地運(yùn)行，另有一些技術(shù)挑戰(zhàn)需要解決。有技術(shù)人員告訴記者，目前端到端算法成功率仍較低，機(jī)器人動(dòng)作數(shù)據(jù)在不同構(gòu)型機(jī)器人之間的遷移性不足，3D表征也尚未達(dá)成共識(shí)，此外，如何將多種傳感器的數(shù)據(jù)編碼并輸入端到端大模型中，目前還沒(méi)有明確答案。

“現(xiàn)在機(jī)器人大腦和身體都處于初級(jí)階段，兩者在握手、建立連接，就像身心交融的過(guò)程，但身體和心都需要進(jìn)一步發(fā)展?！毙苋叵蛴浾弑硎尽?/p>

從跑跳到進(jìn)工廠

業(yè)界通過(guò)半程馬拉松檢驗(yàn)人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)能力的同時(shí)，實(shí)際場(chǎng)景落地也在加速。

今年1月，智元機(jī)器人第1000臺(tái)通用具身機(jī)器人量產(chǎn)下線，該公司計(jì)劃今年機(jī)器人出貨數(shù)千臺(tái)。

記者了解到，近日具身智能公司智平方也啟動(dòng)自有產(chǎn)線建設(shè)，計(jì)劃2028年實(shí)現(xiàn)萬(wàn)臺(tái)場(chǎng)景應(yīng)用，2033年擴(kuò)展至百萬(wàn)臺(tái)規(guī)模。智平方的通用智能機(jī)器人AlphaBot已進(jìn)入汽車制造場(chǎng)景，并在吉利科技旗下的晶能微科技電子半導(dǎo)體生產(chǎn)基地執(zhí)行上下料等任務(wù)，該公司近日還與華熙生物合作，計(jì)劃讓機(jī)器人執(zhí)行物料協(xié)同轉(zhuǎn)運(yùn)等任務(wù)，降低微生物污染的風(fēng)險(xiǎn)。

唐劍告訴記者，就人形機(jī)器人這一垂直細(xì)分領(lǐng)域來(lái)看，幾十臺(tái)的量已經(jīng)被視作是相對(duì)較大規(guī)模的應(yīng)用了，例如天工的股東之一優(yōu)必選就有約20臺(tái)左右的機(jī)器人在工廠打工。他透露，天工2.0機(jī)器人將很快實(shí)現(xiàn)小批量的量產(chǎn)并出貨。

“我們從一二十家人形機(jī)器人客戶了解情況，今年春節(jié)后有終端客戶老板下KPI，要求在自己的制造業(yè)工廠中應(yīng)用DeepSeek和人形機(jī)器人。具身智能和人形機(jī)器人將首先在工業(yè)領(lǐng)域落地，例如特斯拉，國(guó)內(nèi)也主要集中在制造業(yè)。”英特爾中國(guó)邊緣計(jì)算事業(yè)部高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理瞿好聰表示。

工業(yè)成為一些人形機(jī)器人公司最先選擇的落地場(chǎng)景。但從另一方面看，要真正在工業(yè)中大規(guī)模應(yīng)用，挑戰(zhàn)還不少。

高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)市場(chǎng)大約銷售2400臺(tái)人形機(jī)器人。“根據(jù)我們與客戶的訪談，去年售出的人形機(jī)器人主要用于院校、科研機(jī)構(gòu)以及接待表演等場(chǎng)景，真正進(jìn)入具體場(chǎng)景解決實(shí)際問(wèn)題，各方仍在探索?！?瞿好聰表示，經(jīng)過(guò)去年，今年機(jī)構(gòu)對(duì)中國(guó)人形機(jī)器人的銷售預(yù)測(cè)有所下調(diào)，預(yù)計(jì)2030年銷量為16.2萬(wàn)臺(tái)，2035年約200萬(wàn)臺(tái)。

“挑戰(zhàn)方面，大家看到很多視頻中機(jī)器人完成跑跳等動(dòng)作，很多都是（為）拍攝（設(shè)置）的。我們也購(gòu)買了一套設(shè)備進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，使用網(wǎng)上采集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)成功率很低，例如雙臂機(jī)器人模仿人類插筆套的成功率很低。”瞿好聰表示，客戶希望解決的也不是跑跳能解決的問(wèn)題，而是產(chǎn)線難題，如3C行業(yè)的貼膜、撕膜。

“業(yè)界存在這樣的聲音：當(dāng)機(jī)器人能跑能跳時(shí)，還難以穩(wěn)定地站立操作。”熊蓉表示，目前能實(shí)際作業(yè)的人形機(jī)器人還不多，特斯拉作業(yè)很大程度上依賴遠(yuǎn)程操控，波士頓動(dòng)力的可靠性和魯棒性也存在問(wèn)題。除了通用性挑戰(zhàn)，工業(yè)精度和效率也是重點(diǎn)，此前機(jī)器人通過(guò)專家編程可以實(shí)現(xiàn)高精度、高效率的離線作業(yè)，而隨著智能技術(shù)引入，現(xiàn)在面臨的問(wèn)題變成了泛化性提升、精度效率下降，后續(xù)要解決如何兼顧泛化性和精度的問(wèn)題。

工業(yè)中機(jī)器人的形態(tài)也仍待探討。一些在工廠中使用的人形機(jī)器人目前沒(méi)有人類一般的雙腿，例如智平方的AlphaBot2采用腰腿升降結(jié)構(gòu)，搭配可移動(dòng)的底盤，優(yōu)艾智合等廠商采用輪式、履帶式結(jié)構(gòu)。瞿好聰表示，機(jī)器人形態(tài)不一定是雙腿行走，核心技術(shù)是具身智能和AI，而不是硬件上完全的人類形態(tài)。

從近段時(shí)間人形機(jī)器人的出貨量級(jí)看，葉志輝向記者表示，完全人形的機(jī)器人產(chǎn)品出貨量可能不會(huì)很大，但在技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，相關(guān)技術(shù)有望應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域，例如輪式機(jī)器人、雙臂機(jī)器人等。