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

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

在業(yè)內(nèi)看來，“摔倒”是一個復雜問題，不僅涉及算法魯棒性，還與機器人系統(tǒng)設計挑戰(zhàn)有關(guān)。第一財經(jīng)記者了解到，為了解決摔倒等問題、加快行業(yè)邁向標準化，人形機器人硬件產(chǎn)業(yè)鏈近期有所行動。

機器人摔倒背后

半程馬拉松中，來自北京人形機器人創(chuàng)新中心的天工Ultra 用時2小時40分鐘率先完賽。比賽中機器人摔倒、摔倒后爬起并不罕見。天工Ultra在賽程過半后也一度摔倒，并在技術(shù)人員維修后繼續(xù)出發(fā)?！皺C器人中途有一次摔跤，是電池失效時出現(xiàn)的故障?！北本┤诵螜C器人創(chuàng)新中心CTO唐劍對第一財經(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)延遲也可能導致機器人摔倒。

“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)級別的延遲?！?英特爾中國邊緣計算事業(yè)部行業(yè)解決方案高級總監(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，會造成機器人摔倒。

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計源于具身智能演進過程中的算力需求增長，又因為大小腦運行工作負載存在差異，而被認為是一種現(xiàn)階段可被接受的設計，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)絡處理器）的方案。

以上多芯片組合背后，是算力需求不斷增長。有技術(shù)人員告訴記者，大語言模型和視覺模型增強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題，將動作、操作和運動等維度的數(shù)據(jù)納入訓練，催生出了端到端的視覺動作大模型和視覺語言動作大模型。這個過程中，算法由人工設計算法逐漸轉(zhuǎn)向由數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，由此帶來的算力需求增長，讓計算平臺由CPU轉(zhuǎn)向CPU、GPU并重乃至云端輔助。

大小腦要解決的問題不同，為避免計算負載過大導致運動協(xié)調(diào)問題，人為將大腦和小腦分開也成為一種現(xiàn)實選擇。英特爾中國邊緣計算事業(yè)部機器人產(chǎn)品資深架構(gòu)師楊洪告訴記者，小腦通常運行底層操作系統(tǒng)、底層實時運動控制等，要求反應快，大腦主要工作負載則是接收并處理傳感器數(shù)據(jù)、生成運動規(guī)劃和決策?！爱敊C身移動或周圍環(huán)境變化較大時，峰值計算負載可能比較大?！睏詈檎f，為應對這個挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)形成將大腦和小腦劃分為兩個不同系統(tǒng)的主流做法。

然而，大小腦分開的弊端逐漸凸顯，機器人容易因延遲而摔倒便成為業(yè)界不得不面對的問題。楊洪說，大腦和小腦兩套系統(tǒng)進行大量數(shù)據(jù)傳遞時，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)傳輸延遲的問題并不容易。浙江人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家熊蓉告訴記者，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，我們還希望它能對作業(yè)對象形成控制。如果大小腦分開，一些傳感器放在大腦上，往下傳遞信息會出現(xiàn)信息量過大的情況。”

具體至靈巧手運動，熊蓉向記者舉例，靈巧手有觸、力、視覺傳感器，大小腦分開的情況下，為保證靈巧手實時控制，就需要把觸覺放到底層。然而，大腦決策規(guī)劃也要用到觸覺信息。如果觸覺信息要從小腦傳到大腦，視覺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)絡帶寬可以應對信息傳輸量過大、出現(xiàn)延遲的挑戰(zhàn)。然而，要通過增加網(wǎng)絡帶寬來加快數(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，大小腦可以認為是兩臺獨立的機器，兩者之間目前只能通過網(wǎng)絡通信，而網(wǎng)絡傳輸非常麻煩，“因為涉及數(shù)據(jù)打包、解析，需要上到10G乃至100G網(wǎng)絡帶寬。100G網(wǎng)絡在機器人系統(tǒng)中非常不好處理，會造成空間和成本的巨大開支。”

硬件產(chǎn)業(yè)鏈行動起來

人形機器人大小腦系統(tǒng)分開不僅導致了延遲問題，還可能導致系統(tǒng)設計復雜等一系列問題。有技術(shù)人員向記者解釋，雙系統(tǒng)導致研發(fā)過程需要維護兩套開發(fā)環(huán)境、兩套系統(tǒng)，帶來研發(fā)成本上升，雙系統(tǒng)也限制了計算平臺的功耗、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)和代碼維護都不一樣?！?/p>

“追求大小腦融合的原因，一是將大小腦兩臺機器合二為一，提升機器人設計空間，二是降低成本，三是解決數(shù)據(jù)延遲。”葉志輝表示。

記者了解到，近期業(yè)內(nèi)有一些統(tǒng)一計算平臺的嘗試。信步科技近期推出了新的具身智能開發(fā)平臺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SoC（系統(tǒng)級芯片）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180 TOPS。

此外，業(yè)界也看到了人形機器人續(xù)航時間較短的問題。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，如果容量增加就能減少換電次數(shù)，但同時也會增加機器人重量、影響跑步速度。

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

葉志輝則看到硬件設計上的其他問題。他表示，開發(fā)具身智能控制器面臨諸多困難，包括標準問題。他的公司新發(fā)布的開發(fā)平臺連接器采用非標準設計，這是因為目前尚無適用標準?！熬呱碇悄懿幌窆I(yè)控制擁有數(shù)十年成熟的應用場景，因此形態(tài)尚未統(tǒng)一。這確實帶來一個問題：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標準接口和RJ45水晶頭在運動時容易脫落，且有線纜過粗、不易整理等問題，這些問題困擾著行業(yè)，他的辦法是將對外接口進行加固。

人形機器人要穩(wěn)定地運行，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，機器人動作數(shù)據(jù)在不同構(gòu)型機器人之間的遷移性不足，3D表征也尚未達成共識，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，目前還沒有明確答案。

“現(xiàn)在機器人大腦和身體都處于初級階段，兩者在握手、建立連接，就像身心交融的過程，但身體和心都需要進一步發(fā)展?！毙苋叵蛴浾弑硎尽?/p>

從跑跳到進工廠

業(yè)界通過半程馬拉松檢驗人形機器人運動能力的同時，實際場景落地也在加速。

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

記者了解到，近日具身智能公司智平方也啟動自有產(chǎn)線建設，計劃2028年實現(xiàn)萬臺場景應用，2033年擴展至百萬臺規(guī)模。智平方的通用智能機器人AlphaBot已進入汽車制造場景，并在吉利科技旗下的晶能微科技電子半導體生產(chǎn)基地執(zhí)行上下料等任務，該公司近日還與華熙生物合作，計劃讓機器人執(zhí)行物料協(xié)同轉(zhuǎn)運等任務，降低微生物污染的風險。

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

“我們從一二十家人形機器人客戶了解情況，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)工廠中應用DeepSeek和人形機器人。具身智能和人形機器人將首先在工業(yè)領(lǐng)域落地，例如特斯拉，國內(nèi)也主要集中在制造業(yè)。”英特爾中國邊緣計算事業(yè)部高級產(chǎn)品經(jīng)理瞿好聰表示。

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

高工機器人產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國市場大約銷售2400臺人形機器人。“根據(jù)我們與客戶的訪談，去年售出的人形機器人主要用于院校、科研機構(gòu)以及接待表演等場景，真正進入具體場景解決實際問題，各方仍在探索?！?瞿好聰表示，經(jīng)過去年，今年機構(gòu)對中國人形機器人的銷售預測有所下調(diào)，預計2030年銷量為16.2萬臺，2035年約200萬臺。

“挑戰(zhàn)方面，大家看到很多視頻中機器人完成跑跳等動作，很多都是（為）拍攝（設置）的。我們也購買了一套設備進行模仿學習，使用網(wǎng)上采集的數(shù)據(jù)訓練，發(fā)現(xiàn)成功率很低，例如雙臂機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：當機器人能跑能跳時，還難以穩(wěn)定地站立操作?！毙苋乇硎?，目前能實際作業(yè)的人形機器人還不多，特斯拉作業(yè)很大程度上依賴遠程操控，波士頓動力的可靠性和魯棒性也存在問題。除了通用性挑戰(zhàn)，工業(yè)精度和效率也是重點，此前機器人通過專家編程可以實現(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題。

工業(yè)中機器人的形態(tài)也仍待探討。一些在工廠中使用的人形機器人目前沒有人類一般的雙腿，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)。

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