人形機器人的崛起：從古老夢想到眼前現實
如果ChatGPT給人們帶來了文案和代碼危機，那麼人形機器人的普及或將顛覆勞動力市場。
機器人一詞的出現和世界上第一臺工業機器人的問世都是近幾十年的事。然而人們對機器人的幻想與追求卻已有3000多年的歷史。
人類希望製造一種像人一樣的機器，以便代替人類完成各種工作。
於是人們學起了女媧，開始了“造機器人”之路。
01
人形機器人的誕生
人形機器人，顧名思義，其設計靈感來源於人，來自人類的感知和運動技能，以及人類在環境中使用工具的能力，集仿生學原理和機器電控原理於一體，通過模仿人體結構、運動特性等，設計出具有優越性能的機電結構。
公元前4世紀，古希臘科學家亞里士多德提出了“機器人”的設想。
500多年前，意大利畫家、科學家達·芬奇繪製了西方文明世界的第一款人形機器人，它以風能和水力爲驅動力，機器人可以揮舞胳膊，可以坐或者站立。
19世紀時，瑞士的鐘表匠發明了會寫字的機器人。
1927年美國西屋公司工程師溫茲利製造了第一個機器人“ Televox”，裝有無線電發報機，但該機器人不能走。
1928年， W. H. Richards發明出第一個人形機器人，內置了馬達裝置，能夠進行遠程控制及聲頻控制。
同樣在1928年，日本生物學家Makoto Nishimura研發出了本土的第一個機器人Gakutensoku。
此後經過近百年的迭代，更多人形機器人問世了。
放眼近百年的發展，現代型機器人的研究發展從20世紀中葉開始。當時由於計算機技術的突破性進展及原子能的開發需求，能夠投入生產的工業機器人應運而生。
第一個階段是1969-1995年，此時機器人運動是一個緩慢靜態行走的過程，以早稻田大學的人形機器人WABOT爲代表；
第二個階段是1996-2015年，此時是連續動態行走，更多考慮到了機器人的質心慣量以及質心的加速度等因素，代表是日本本田的人形機器人ASIMO；
第三個階段是2016年至2020年，追求的是高動態的運動性能，以波士頓動力的Atlas機器人做出的令人驚歎的運動動作爲標誌；
第四個階段是2021年至今，隨着相關技術的發展與成熟，人形機器人開始進入商業化落地的初級階段，以亞馬遜的Digit和優必選科技Walker爲代表，未來可能還會包括特斯拉的Optimus。
02
具身智能是AI的終極形態
如果2023年的ChatGPT讓企業解決了文案和編程的問題，那麼2024年的人形機器人將有可能爲企業解決勞動力短缺問題。
具身智能（Embodied AI）爲人工智能的終極形態。2023 年以來，ChatGPT 的問世被譽爲人工智能的奇點時刻。在 AI 浪潮下，機器人人機交互的能力得到大幅提升。通過引入多模態輸入，可以增強模型對於現實對象的理解， 從而幫助其更好地處理具身推理任務。
其中，微軟團隊於 2023年 2月發佈《Chat GPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities》， 研究人員展示了多個 ChatGPT 解決機器人難題的案例。持續迭代的大模型將進一步提升人機交互能力，從而加速人形機器人的落地。
大模型的出現讓具身智能擁有了頂級的智慧大腦。英偉達CEO指出，人工智能的下一個浪潮是具身智能。具身智能指的就是能夠感知並理解周邊環境，通過自主學習完成任務的智能體。目前快速發展的自然語言大模型將會對“具身 AI”的研發有極大的推動作用， 進而催化人形機器人應用落地。
人形機器人爲搭載 AI 的絕佳載體。AI 賦能集中在交互模塊。在硬件端，人形機器人搭載 AI 能夠豐富 AI 的表達方式。根據恐怖谷假說，中等偏上程度的仿真是最受歡迎的（即 70%-90%的相似度）。因此，具有適度仿真的人形機器人擁有豐富的表情和實體動作，將更受人們歡迎。
03
有望開啓千億美元藍海市場
相比於傳統機器人，人形機器人的核心突破在於人機交互，即能夠聽懂人的語言指令並進行分析推斷以及決策執行。同時，人形機器人外形與人類相似，更容易在心理上爲人所接受，除了讓人的生活方式變得更加便捷化和智能化之外，還能提供更加人性化的服務。
人形機器人的出現，或可緩解因人口老齡化導致的勞動力缺乏等問題。據國家衛健委測算，預計“十四五”時期，我國 60 歲及以上老年人口總量將突破 3 億，佔比將超過 20%，進入中度老齡化階段，適齡勞動人口的數量也在不斷下降。同時伴隨着製造業工人工資不斷提高，各企業用人成本大大增加，出於提效降費需求，機器人代工將成爲長期穩定趨勢。
因用人成本的提高，“機器換人” 的經濟性變得越來越明顯。雖然受到疫情及原材料漲價影響，機器人零部件產品價格有所提高，但長期來看，隨着科技的進步和工業機器人技術的普及，未來工業機器人的價格會呈不斷下降趨勢。美國紐約資產管理公司方舟投資（ARK Invest）預測，工業機器人成本到 2025 年將下降 50%-60%。
對於企業來說，同樣的效益下,機器人投資回本的年限逐年縮短。從 2019 年至 2021 年，機器人費用攤銷與人工成本進一步拉大，製造業人員平均小時工資則從 32 元左右提高到 38 元左右，而工業機器人小時成本費用從約 19 元降低至約 11 元。機器代人降本效果十分顯著。
人形機器人的通用性打開其應用場景，遠期市場空間廣闊。
馬斯克認爲，人形機器人將會是今後特斯拉主要的長期價值來源。如果人形機器人和人的比例在2比1左右，那麼人們對機器人的需求量可能是100億至200億個，遠超電動車的數量。
根據優必選招股書，預期2026年全球人形機器人解決方案市場規模將達到80億美元，佔全球智能服務機器人解決方案市場規模的11.8%。
根據艾瑞諮詢，2022年中國智能機器人市場規模爲76億元，預計2027年市場規模將達到536億元，2022—2027年CAGR有望達到47.9%。
人形機器人有望成爲千億美元級藍海市場。隨着人形機器人功能邁向多樣化和普適化，產業分工日趨成熟，成本持續下探，人形機器人有望先在工商業普及，逐步拓展至家用、公共領域。根據測算分析，預計在中性假設下，2035年全球人形機器人制造和家庭服務市場規模爲1103億美元，2025—2035年CAGR爲68.6%。
參考電動車滲透率，看未來人形機器人滲透率走勢 來源：Wind
04
已問世人形機器人聚焦科研領域
羣雄並起，逐鹿人形機器人。日韓在人形機器人領域佈局早，研究表現活躍；美國在人形機器人領域後來居上。波士頓動力研發的代表產品Atlas身高1.8m，體重80kg，具有28個關節，可完成原地起跳轉身一週等流暢、高難度的“跑酷”動作，但主要聚焦在科研領域，商業價值低。在產業領域，深圳優必選推出的“Walker”機器人能完成上、下臺階等動作。
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我國政策支持加速產業發展
作爲機器人“皇冠上的明珠”，人形機器人產業發展對促進經濟高質量發展、創造美好生活具有重大意義。國家發改委、工信部等多個部門於2018年至2023年期間，發佈多個人形機器人相關的政策性文件，推動人形機器人產業向高端化、智能化方向發展。
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對技術和產業要求較高
機器人三大核心模塊爲感知、認知交互、運動控制。感知功能主要由各類傳感器和攝像頭實現，相當於人的眼、鼻、耳、皮膚等；交互模塊通過機器深度學習算法實現，相當於人的大腦；運動控制模塊主要包括包括舵機、電機、芯片，服務機器人的運動控制 主要涉及定位導航和運動協調控制。
機器人對傳感器的三大要求：強抗干擾性、高精度、高可靠性。強抗干擾幫助機器人面對惡劣環境，高精度幫助有效完成高質量 作業，高可靠性保證不發生重大故障。據Global Market Insights預測，2026年全球機器人傳感器市場價值超過40億美元。
圖片來源：Yole
在算法方面，機器人主要包含感知和控制算法。感知算法：將攝像頭、雷達等傳感器中的數據轉換爲對決策置頂和規劃形體等動作，包含環境感知、視覺、物體檢 測、路徑規劃等。控制算法：一般分爲決策算法、運動控制算法，通過智能大腦反饋行動，進行自助式移動、交流、語言理解等。
具體到產業環節，人形機器人產業鏈主要分爲上中下游三部分。上游爲人形機器人本體結構、伺服驅動器、智能感知、驅動控制、支撐環境五個模塊的供應商；中游則是人形機器人產品集成商；下游爲人形機器人可能的應用場景，如商業服務、科學研究、科學展示等。
人形機器人從 1969 年發展至今，產業發生瞭如下變化：一是主導國家從日本變爲美國、中國。早期，人形機器人由本田等日本企業主導，現今包括波士頓動力、Agility Robotics、特斯拉、優必選科技、小米等全球範圍內的企業均已推出人形機器人產品，並且在持續迭代研發；二是研發目的從科學展示與教育培訓變爲多場景作業，企業積極探索人形機器人商業化落地。
通過將自動駕駛技術遷移，有望推動人形機器人發展。Optimus 搭載特斯拉自研芯片，配備與特斯拉車輛相同的自動駕駛軟件， 軟件系統經過重新設計以適應機器人操作環境。伴隨着自動駕駛數據積累、技術進步，有望同時帶動人形機器人成熟。
07
未來規模普及或困於成本過高
雖然潛力巨大，但是人形機器人的普及要比ChatGPT的普及難得多。
據人民網研究院2023年11月發佈的《人形機器人技術專利分析報告》顯示，目前人形機器人產品商業化發展受制於以下幾個方面：
（1）伺服驅動器是人形機器人實現運動的核心部件，但技術應用門檻高，只有同時具備體積小、重量輕、大扭矩、高精度等性能，才能保證人形機器人在不斷變化的環境中安全、順暢地工作；
（2）人形機器人產品技術難度大且集合度高，人形機器人是機械設計、運動控制、人工智能等領域高精尖技術的綜合體現，人形機器人是將前沿科技與工程技術、核心算法等高度集合的產品，而當前市面上的企業缺少將大量高難度技術規模化的能力，無法形成有效的人形機器人集合系統；
（3）人形機器人難以與多個應用場景共振，無法適應多場景的不同需求。人形機器人想要在各領域中落地都需投入大量研發時間和成本，企業研發出的人形機器人無法與多個場景匹配；
（4）人形機器人的生產成本高，人形機器人需要多個部件、高性能硬件等做支撐，如相較於工業機器人只需要使用六到七個關節，人形機器人需使用幾十個關節以滿足人形機器人靈活行走的要求，因此人形機器人生產成本高昂。
對比現有機器人價格，阻礙滲透率提升的因素在於成本過高。ASIMO 機器人一臺造價在 300-400 萬美金之間， 且只租不賣，而租用 ASIMO一天需花費約 200 萬日元(約合 12 萬人民 幣)；波士頓動力的 Atlas 則算不上商業化產品，僅有 MIT 和港中文等高校有公佈拿到了 Atlas 產品；波士頓動力旗下四足機器人在美國售價爲 7.45 萬美元，而一般仿人機器人比四足機器人的複雜度要高得多。
因此， 要想讓人形機器人負擔得起並實現商業化落地，單位成本必須大幅下降。
馬斯克表示，未來目標是將人形機器人的成本降至 2-3 萬美元（約合 14-21 萬元）。據優必選招股書顯示，根據量產規模不同，人形機器人降本進程大致分爲 3 個階段：千臺小批量生產，降本20%-30%至約10萬美元；萬臺量產級別，降本50%至 5 萬美元；百萬臺大規模量產，降本70%-80%至 2-3 萬美元。
08
思考：未來人將如何與機器人共處
說到未來，不得不提人們對機器人大規模發展的擔憂。那就是人如何與AI共處，人形機器人的出現，會不會帶來大規模的失業等情況，以及一旦機器人進入家庭，定位又是怎樣的，機器人的處理問題方式會不會違揹人類的意願。
這個問題在科幻小說界早有思考。1942年，美國著名科幻小說家、文學評論家艾薩克·阿西莫夫(Isaac Asimov)在作品《我，機器人》中提出了“機器人學三定律”，該理論被稱爲“現代機器人學的基石”。
第一法則：機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害;
第二法則：除非違背第一法則，機器人必須服從人類的命令;
第三法則：在不違背第一及第二法則下，機器人必須保護自己。
因此未來的機器人發展需要可控的智能，不然科幻片中的場景也有可能變爲現實。
作者：程琳琳 包建羽
責編/版式：王禹蓉
審校：王 濤 梅雅鑫
監製：劉啓誠
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