2025世界机器人大会：人形机器人技能升级与挑战

　　在2025世界机器人大会上，人形机器人展现出了稳健穿行、精准跟随、丝滑“漂移”搬运箱子等能力，甚至能“一心二用”同时取送两瓶饮料，兼具迎宾讲解、调酒、分装爆米花、端盘子等多面手能力，工业人形机器人集群还实现了物料入库搬运到智能分拣的全流程作业。

　　伴随着VLA模型与端到端技术的快速成熟，人形机器人技能库日益齐备。行业焦点已从“能干活”跃升至“干好活”，追求成功率与效率。

　　“干活”到了哪一层？

　　擎朗智能具身智能实验室负责人邓强文表示，在相对少泛化的一些场景中，人形机器人目前完成简单的任务是没问题的，但在一个相对开放的环境中，让机器人自己去看、去理解认知，目前难度还是很高的。

　　邓强文介绍称，擎朗智能把每个机器人的“岗位”都进行精准细化，实现了在不同的机器人之间的相互转化。

　　此次大会期间，擎朗智能的具身服务机器人XMAN入驻了Robot Mall及“机器人焰究所”，可提供不同风味的小零食服务。

　　银河通用的具身大模型机器人Galbot也在本次大会迎来“升级”，并完成了工业场景的应用。从序厅的实景演示，到自主展位的全场景应用，再到会客厅的真实商业售卖，机器人全程无遥操、高效运行。

　　从实际落地应用情况来看，银河通用已在数十家门店内部署人形机器人并常态化运营，同时，也已与多家汽车制造商展开合作，进行分拣、搬运等环节的人形机器人实际落地测试。

　　穹彻智能联合创始人卢策吾指出，大众要感觉机器人“有用”，就是要有一批技能相对成熟，能够解决实际场景的问题。

　　卢策吾也透露：“可能大家今天能看到的主要还是抓取类的，但其实像食材处理这类技能，其实技术上是可以实现，能够马上进入生活的”。

　　硬件已经基本达到人的水平

　　优必选在此次大会展示了多台、多类机器人，从物料入库搬运到智能分拣的全流程协同作业，以及工业人形机器人集群的复杂动态随机分拣。

　　优必选首席品牌官谭旻阐述了对于公司工业人形机器人的发展规划：两年后能达到人类80%的工作效率，加之自主换电能够实现24小时工作，带来更大的生产力提升。

　　目前，优必选已与多家车企、富士康、顺丰等企业合作，在汽车制造、精密制造、智慧物流三大场景完成了工业人形机器人的部署。谭旻透露，优必选今年还将在汽车制造领域交付500台工业人形机器人，并将在教育科研领域交付超300台天工行者人形机器人。

　　对于人形机器人的“工作”能力，星动纪元创始人陈建宇更为乐观。陈建宇表示，人形机器人已在部分的真实工业场景达到了大约人类70%的效率，2026年或将能达到90%，“实际上硬件已经能基本完全达到人的水平了，现在处在软件和硬件的打磨阶段”。

　　长远来看，谭旻认为，未来进入家庭的服务机器人，一定是“All in One”的通用机器人。

　　宇树科技创始人、CEO王兴兴有更清晰的蓝图，他表示，“如果哪一天我们带一个人形机器人到会场，它可以比较顺畅地自己走过去，流畅地把事情干了，就达到了机器人的ChatGPT时刻”。

　　他表示，这一时刻未来1-2年或2-3年很有可能实现，慢的话估计3-5年能实现。

　　瓶颈：软硬件皆困于泛化

　　“泛化能力不足”是规模化应用的核心瓶颈。

　　王兴兴指出，目前机器人最大的问题在于模型的泛化还不够，硬件其实完全够用。但在具身智能和机器人领域，哪怕采集了大量的数据，把机器人的数据训练出来并部署到实物机器上，发现二者并没有办法很好的对齐。

　　陈建宇也指出，泛化能力更重要是在“大脑”上，但运动控制也需要更好的泛化。

　　谭旻也指出，在机器本体没有收拢标准化的前提下，仿真数据训练也无法真正复用和泛化。

　　智平方创始人兼CEO郭彦东同样认为，硬件成本变得越来越低，“我们需要又可靠同时又便宜的硬件，可以让这些硬件放在真实世界里，越快部署越好，同时，硬件必须要有一致性”。

　　国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊一言道出，目前人形机器人的现状是“大脑模型不够大，小脑模型不够小”，存在感知局限、决策断层、泛化瓶颈三大问题。

　　如何破局？

　　针对上述难题，行业正积极探索突破路径。

　　王兴兴分享了几条可能路径，他认为，VLA模型加上RL（强化学习）训练是其中之一，或是让视频生成模型先生成一个机器人动作的视频，再控制机器人去做。

　　他认为，未来2-5年，最大的方向会集中在端到端具身智能模型、更低成本更高寿命的硬件以及更低成本更大规模的算力三方面。

　　陈建宇也同样认为，强化学习是一条可行路径。同时，不同的机器人，自由度、模型的输出维度、传感的类型可能都不一样，在预训练中尽量去使用与具体本体无关的数据，再到真机上进行调整，在形态相对比较接近的本体上可以达到较好的迁移水平。

　　陈建宇还表示，星动纪元此前曾完成的全球首个世界模型和生成式模型的融合，接下来可能将会成为业内的新共识。

　　卢策吾更为通俗地向记者进行了解释，泛化性，就是消除不确定性，“每消掉一个不确定性，它发展能力就会提高”。

　　江磊表示：“大家总感觉3D模型不‘解渴’，VLA似乎不能代表未来，但是就是有了VLA，促进整个行业往前发展……软硬一体化的AI是我们真正需要的，机器人本体一定是大脑、小脑与肢体一体的，要打造感知、认知、决策、执行的闭环。”

　　他进一步提出，具身智能不是现在“大脑+小脑”的方向，要打造未来的方向，比如通过生物仿生来提出具身智能的基础模型。

　　人形机器人正从功能演示迈向高效执行，潜力在工业与家庭场景中也日益显现。软硬件融合的闭环系统，或将是解锁机器人“通用”的钥匙，让机器人能从“干好活”进化到“无处不在的助手”。

（文章来源：澎湃新闻）

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