近日，特斯拉CEO埃隆 · 马斯克宣布了一项计划：不仅将销售最新研发的人形机器人Optimus，并计划将其应用于自家工厂，而且还将提供这一革命性技术的租赁服务。
一、市场空间远超自动驾驶
人形机器人，顾名思义，就是模仿人类形态和功能的机器人。它们通常被设计成具有与人类相似的形态，包括头部、躯干和手脚，并具有一定的智能和自主性，可以在特定环境中执行复杂的任务。
这个新型物种的市场规模到底有多大？
老龄化的加剧、劳动力供需结构的变化、企业用工成本的持续提升，都是催生人形机器人需求增长的重要因素。
在低生育率和寿命延长的双重作用下，全球人口老龄化程度已处于较高水平。
根据世界银行统计，2022年全球65岁及以上人口占比9.8%，其中，高收入国家、中高收入国家分别为19.2%、11.6%；摩纳哥、日本、意大利老龄化居全球前三，分别为35.9%、29.9%、24.1%。中国排名为73名，65岁以上人口占比为13.7%，仍高于全球的平均水平。
中国人口基数更为庞大，经历过计划生育政策的严格推行时期，后续将面临更为严峻的老龄化形势。根据国家统计局，1953-2023年中国65岁及以上人口从2632万增至2亿，占比从4.4%增至15.4%，老龄化明显加快。
随着人口红利的渐退，企业用工成本持续增加。2023年中国制造业就业人员平均工资为9.25万元，同比增长6.4%，2012-2023年复合增长率为8%。
人形机器人，这片高科技的丰饶沃土，已成为生产和服务领域解决劳动力困局的重要战场，其市场空间给人无限想象。
众多机构纷纷给出乐观的预测，而我们更倾向于那些已在实战中脱颖而出、并在行业稳坐领先地位的研究成果，比如马斯克及其团队所取得的杰出成就。
根据马斯克的预测，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，人形机器人的数量可能会在未来超越人类，甚至达到惊人的100亿至200亿个。
他认为，虽然自动驾驶技术的市值可能达到5-7万亿美元，但人形机器人的市场潜力可能更为巨大，高达25万亿美元。
二、国家政策不断加码
人形机器人这块巨大的“蛋糕”，引起了主要国家的高度重视。近年来，各国政府纷纷出台扶持政策，将发展重点瞄向了以人形机器人为代表的智能机器人。譬如美国国家机器人计划、日本新机器人战略、欧盟地平线计划、德国2025高科技战略等。人形机器人，这片激烈争夺的市场和技术高地，俨然成为兵家必争之地。
我国也从战略规划、项目专项和产业配套等方面鼓励人形机器人行业的发展，通过政策和资金扶持产业链各环节的技术研发和生产应用。
巨大的市场需求叠加国家政策支持，人形机器人产业具备持续增长的确定性需求。
三、核心技术及主流路线
相比仅能完成单一场景下简单功能的传统机器人，人形机器人具有高度自主意识，可完成通用交互性任务，逐渐走向高度智能化。
人形机器人的发展依赖于AI模型与大数据、高端制造、新材料等多种前沿技术和交叉学科，主要涉及三大核心技术：运动控制、感知能力、人机交互。
1）运动控制
目前，人形机器人的运动控制主要靠两种驱动方案来实现，一是电液混合驱动，二是电驱动。电液驱动在惯量比、响应速度、力密度等方面具备显著优势，但由于噪音大、易漏液、对污染敏感、对液压元件的精度要求高、维修难度大，导致制造成本高，商业化难度大。电驱动主要靠伺服电机系统，通过电机性能迭代、精密减速器优化等途径，有望在各项指标上追赶液驱，此外，电驱动在成本、维护、体积重量等方面均优于液驱。
目前除波士顿动力Atlas采用电液混合驱动方案外，其他厂商基本均采用“电机+减速器”的电驱动方式。
2）感知能力
人形机器人的感知能力包括视觉、听觉、触觉等多方面的感知，其中最核心的是视觉功能。一般通过先进的机器视觉系统（以3D视觉为主），并结合AI算法和多模态感知能力，以实现全面的视觉功能。特斯拉Optimus机器人采取纯视觉方案，其3D传感模块以多目视觉为主，共8个摄像头。其余大多数人形机器人厂商采用ToF（飞行时间）深度相机/立体视觉+激光/超声波雷达的方案。相比纯视觉方案，激光雷达方案的成本更高，同时对软件算法的要求相对偏低。
3）人机交互
人形机器人的交互功能最主要的发展方向是语音识别，其核心是以口头语言（语音）和书面语言（文字）为研究对象，对其进行识别、理解及生成，从而使机器具备能听会说、能理解会思考的能力。
此外，自然语言处理能力的提升，尤其是AI大模型的出现，使得人形机器人与人之间的交互变得前所未有地多样化和紧密。2023年4月，AI公司Levatas与波士顿动力合作，将ChatGPT和谷歌的语音合成技术接入Spot机器狗，成功实现与人类的交互。
四、面临的技术瓶颈及挑战
人形机器人的研究，最早可追溯到1950年由图灵提出的“具身智能”。数十年来，“具身智能”作为人形机器人的理论基础，引领着人工智能技术和相关产业的发展，相关研究也渐趋成熟、不断深化。
当前，国内外已发布和在研发的人形机器人，包括特斯拉Optimus，距离真正意义上的“具身智能”还相当遥远。
探究实现“具身智能”的主要路径和方法，将是未来产业界的重要议题。
目前的主流观点是将AI大模型接入人形机器人，并深度赋能实现真正的“涌现”。2023年，随着ChatGPT、文心一言、讯飞星火、盘古等大模型的问世，人们看到了实现通用人工智能的曙光，纷纷探究AI大模型+人形机器人的可能性。
2023年7月，斯坦福大学的 AI 科学家李飞飞带领的研究团队公布了一项具身智能领域的新成果，利用大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）来驱动机器人。大模型接入机器人，把复杂指令转化成具体行动规划，无需额外数据和训练。比如桌上有一个小抽屉，她向机器人下达指令：“打开上面的抽屉，同时小心不要碰到花瓶”。大语言模型（LLMs）+视觉语言模型（VLMs）就能从3D空间中分析出目标和需要绕过的障碍，帮助机器人做行动规划。
此种在机器人未经“培训”的情况下，通过大模型的涌现能力和思维链能力，零样本学习执行相应任务的能力，正是“具身智能”的一项重要功能。而要实现高度自主决策的具身智能，我们在算法、工程技术、数据、场景和复杂软硬件等方面仍面临的诸多挑战。
此外，随着人形机器人越来越普及，涉及到的道德伦理和隐私安全问题也引起了广泛的关注和研究。例如，人形机器人是否应该拥有与人类相似的权利和义务，人形机器人如何保护用户的隐私和数据安全，如何避免人形机器人对人类和环境造成损害等。相关法律法规的制定与完善，也将是我们需要突破的难点。
结语
随着深度学习、强化学习等人工智能技术的不断发展，人形机器人的学习能力将得到进一步提升，其感知能力、运动控制能力、人机交互能力也将更加精确和高效。未来的人形机器人将更加注重智能化和自主性，更好地胜任各种复杂任务，为人类带来更加便便捷的生活体验。