今年以來，以具身機(jī)器人為代表的機(jī)器人賽道異常火爆，“機(jī)器人馬拉松”、“機(jī)器人運(yùn)動(dòng)會(huì)”等活動(dòng)的舉辦，也推高了民眾關(guān)注的熱度。中國(guó)企業(yè)表現(xiàn)出領(lǐng)先的創(chuàng)新能力得到廣泛認(rèn)可，圍繞人形機(jī)器人的本地生態(tài)系統(tǒng)也在加速構(gòu)建。當(dāng)前，人形機(jī)器人正在實(shí)現(xiàn)從原型走向量產(chǎn)的關(guān)鍵階段，今年也被視為人形機(jī)器人的規(guī)模量產(chǎn)元年。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2025年上半年，工業(yè)機(jī)器人累計(jì)產(chǎn)量達(dá)到36.93萬套，同比增長(zhǎng)30.4%。來自第三方機(jī)構(gòu)IDC的最新預(yù)測(cè)，到2029年全球機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將超過4000億美元。其中，中國(guó)市場(chǎng)占據(jù)近半份額，且以近15%的復(fù)合增長(zhǎng)率位居全球前列。

在工業(yè)領(lǐng)域，如果說過去10年，過去10年，數(shù)字工廠對(duì)生產(chǎn)自動(dòng)化和數(shù)字驅(qū)動(dòng)決策起到了很大的推動(dòng)作用，那么機(jī)器對(duì)環(huán)境的感知、理解和靈巧操作，將代表著工業(yè)智能的未來。

“我們要讓機(jī)器具備感知、連接、控制和解譯的能力，讓工廠成為一個(gè)有思想、有觸感和有行動(dòng)力的智能系統(tǒng)。AI、機(jī)器人和自動(dòng)化的深度融合，正在開啟人機(jī)協(xié)作的新紀(jì)元。”在日前ADI舉辦的“激活邊緣智能 共繪具身未來”人形機(jī)器人媒體溝通會(huì)上，ADI公司院士兼技術(shù)副總裁陳寶興博士在接受集微網(wǎng)等媒體采訪時(shí)表示。

推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的具身機(jī)器人

AI經(jīng)歷了70年的發(fā)展，從1950年的圖靈測(cè)試，到1956年正式提出人工智能學(xué)科，從2012年深度學(xué)習(xí)取得突破性進(jìn)展，到2022年生成式AI爆發(fā)。

從今年起，具身機(jī)器人將在未來幾年成為現(xiàn)實(shí)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。在過去，AI、自動(dòng)化和機(jī)器人都各有其賽道，但現(xiàn)在這些領(lǐng)域正在融匯成一個(gè)超級(jí)生態(tài)。

陳寶興博士指出了三方面驅(qū)動(dòng)機(jī)器人發(fā)展因素：

一是AI加速，AI算法推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，能在復(fù)雜環(huán)境下自主優(yōu)化動(dòng)作。

二是由于市場(chǎng)需求，對(duì)靈活制造的需求更大，工廠需要柔性生產(chǎn)，機(jī)器人更需要能夠快速地切換任務(wù)。

三是人口減少與勞動(dòng)力短缺，制造業(yè)面臨用工荒。未來更加需要人機(jī)協(xié)作，機(jī)器人與人類并肩協(xié)作，共同完成復(fù)雜任務(wù)。

人形機(jī)器人需要的核心能力包括感知、連接、控制和解譯，相當(dāng)于人的眼睛、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、肌肉與大腦，而這些工業(yè)智能領(lǐng)域的核心能力也正是ADI的優(yōu)勢(shì)所在。

據(jù)陳寶興介紹，ADI能夠提供針對(duì)人形機(jī)器人的從核心技術(shù)到系統(tǒng)解決方案的全套產(chǎn)品。其中包括測(cè)量景深的ToF攝像頭模組；針對(duì)關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)傳輸?shù)腉MSL、以太網(wǎng)等高速連接技術(shù)；ISO-USB等穩(wěn)健的外部連接可以保證讓維護(hù)、調(diào)試、充電更加安全；此外，ADI還有高效的電源與電池管理方案、用于實(shí)現(xiàn)類人靈巧操作的IMU、以及實(shí)現(xiàn)先進(jìn)抓握與觸覺感知的觸覺傳感器；在電機(jī)控制方面，有磁性編碼及控制器、位置傳感器等。

如何讓機(jī)器人擁有一雙靈巧手？

靈巧手將是人形機(jī)器人智能的下一個(gè)突破口。特斯拉的CEO埃隆·馬斯克就在近期的采訪中表示，特斯拉最新一代的機(jī)器人Optimus Gen3最具挑戰(zhàn)的部分就是靈巧手。

陳寶興博士介紹，實(shí)現(xiàn)類人靈巧有五大技術(shù)因素：

一是低延遲，相當(dāng)于類比人類的“脊髓反射”，人類能在20到50毫秒之內(nèi)完成本能動(dòng)作，而機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)本能級(jí)反應(yīng)，控制環(huán)路的總延遲必須控制在10到20毫秒之內(nèi)甚至更低。

二是精密的電機(jī)控制，如同人類的手指可以精確地控制力度和角度，機(jī)器人需要高分辨率的位置與力反饋。

三是觸覺傳感，機(jī)器人的手指要像人類一樣感知壓力、滑移和材質(zhì)的變化。

四是高速互聯(lián)，類比人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器人需要高速的、低抖動(dòng)的數(shù)據(jù)通路。

五是需要高寬帶的數(shù)據(jù)共享。考慮到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的海量數(shù)據(jù)，機(jī)器人需要在本地和云端之間高效地同步狀態(tài)，學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，最新的AI算法也支持“邊云協(xié)同”，讓機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)上傳操作數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)程云端可以根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器人的動(dòng)作進(jìn)行即時(shí)優(yōu)化。

“因此，類人靈巧不是單點(diǎn)突破，而是低延遲、精密控制、觸覺感知、高速互聯(lián)的全系統(tǒng)協(xié)同。”陳寶興博士指出。

以其中比較關(guān)鍵的環(huán)節(jié)——低延遲的控制環(huán)路為例，最終目標(biāo)是能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人反應(yīng)速度逼近人類本能。比如人類的手指觸碰到冷熱物體會(huì)本能收回，整個(gè)過程只需要20到50毫秒，實(shí)際上這個(gè)過程不需要通過大腦，而是人類的脊髓反射。

機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)類似的反應(yīng)，必須在感知、處理、通信、驅(qū)動(dòng)四個(gè)環(huán)節(jié)能做到極致的低延遲。首先是感知延時(shí)，快速響應(yīng)磁觸覺陣列可做到1ms響應(yīng)。其次是處理，邊緣AI芯片要進(jìn)行實(shí)時(shí)推理和控制。第三是高速通信，比如GMSL、以太網(wǎng)等需要達(dá)到毫秒級(jí)的傳遞速度。最后從驅(qū)動(dòng)上來講，要能夠進(jìn)行高響應(yīng)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)。只有把每個(gè)環(huán)節(jié)低延遲做到極致，機(jī)器人才真正地具有“類人靈巧”，成為工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的伙伴。

高性能傳感器：從復(fù)雜手術(shù)到穿針引線

在一些工業(yè)、醫(yī)療場(chǎng)景，機(jī)械手（手術(shù)、工具抓取擺放，或穿針引線等操作），機(jī)器人需要執(zhí)行極其精密的復(fù)雜操作，這需要其在操控的精度和靈敏度上要逼近甚至超過人類。

從角度檢測(cè)精度來講，現(xiàn)在的機(jī)器人可以做到±0.1–0.5度，將來機(jī)器人如果實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)人類，指關(guān)節(jié)角度感知精度需要達(dá)到大約±0.02–0.05度。如果從觸覺的靈敏度來看，機(jī)器人要能夠識(shí)別1克的壓力變化或者是1毫米的位移，這樣才能實(shí)現(xiàn)精確的抓取和柔順操作。從運(yùn)動(dòng)控制精度上來講，現(xiàn)在機(jī)器人一般可以做到±1–2毫米，如果接近人類水平，大約要達(dá)到0.01毫米。從閉環(huán)控制上來說，如果各個(gè)關(guān)節(jié)進(jìn)行復(fù)雜動(dòng)作同步，關(guān)節(jié)延遲要達(dá)到1毫秒，而現(xiàn)在一般能做到5到10毫秒。

“所以，機(jī)器人要做到逼近人類的精度和靈敏度還有一段距離要走。”陳寶興博士指出。

觸覺傳感器作為靈巧手的關(guān)鍵組成部分，在提升機(jī)器人的操作精度和靈敏度方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。目前市場(chǎng)上的產(chǎn)品包括壓阻式、電容式和光學(xué)檢測(cè)等方式，但上述產(chǎn)品容易受到水分、灰塵等環(huán)境影響，使得可靠性大打折扣。而ADI的磁耦合觸覺傳感器則具有較好的魯棒性和穩(wěn)定性。ADI的觸覺傳感器的力檢測(cè)靈敏度可以達(dá)到1克，分辨率可以達(dá)到12個(gè)比特，同時(shí)實(shí)現(xiàn)很小的空間分辨率——低于1mm。

陳寶興博士指出，加速人形機(jī)器人的創(chuàng)新和落地，最重要的是AI要與物理智能緊密、深度融合。“AI和物理智能”的關(guān)系比成“大腦跟人體”的關(guān)系，比如AI是機(jī)器人的“大腦”，負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)、推理、決策。物理智能是“身體”，負(fù)責(zé)感知、運(yùn)動(dòng)、與環(huán)境互動(dòng)。只有兩者深度融合，機(jī)器才能像人一樣靈活、聰明、可靠。

物理智能的核心是高性能傳感器，ADI的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)正致力于將傳感器和執(zhí)行器模型集成進(jìn) NVIDIA的Isaac Sim平臺(tái)，如此可以模擬真實(shí)世界的物理反饋，訓(xùn)練可直接部署的控制策略，從而實(shí)現(xiàn)Sim2Real，從仿真到現(xiàn)實(shí)的突破路徑。

“因?yàn)楣I(yè)應(yīng)用的場(chǎng)景非常復(fù)雜，可訓(xùn)練的數(shù)據(jù)非常少，但隨著高仿真的出現(xiàn)，我們就可以用其產(chǎn)生數(shù)據(jù)。如果想實(shí)現(xiàn)仿真的準(zhǔn)確性，就需要準(zhǔn)確的模型，這就是ADI正在發(fā)力的領(lǐng)域。”陳寶興博士指出。

規(guī)模落地需過幾道坎？

此次媒體溝通會(huì)上的圓桌環(huán)節(jié)，陳寶興博士還同國(guó)家地方共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心具身天工事業(yè)部負(fù)責(zé)人劉益彰、北京因時(shí)機(jī)器人科技CMO房海南、松延動(dòng)力人形機(jī)器人電控系統(tǒng)負(fù)責(zé)人吳雅劍就人形機(jī)器人量產(chǎn)商業(yè)化等問題進(jìn)行了觀點(diǎn)分享。

陳寶興博士認(rèn)為，現(xiàn)在的具身智能、物理智能的成熟度還比較有限，需要與AI和算法進(jìn)行更多融合，從而提升AI對(duì)物理環(huán)境的認(rèn)知，以便于在未來復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)景下能夠自我感知、適應(yīng)和運(yùn)行。而復(fù)雜場(chǎng)景的數(shù)據(jù)訓(xùn)練較為困難，業(yè)內(nèi)也存在一些相關(guān)方法的討論，ADI的主張是建立一個(gè)非常準(zhǔn)確的物理模型，通過數(shù)字孿生仿真平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，從而在機(jī)器人進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)之前就可以對(duì)動(dòng)作和場(chǎng)景進(jìn)行一些優(yōu)化。

劉益彰指出，今年是人形機(jī)器人量產(chǎn)元年，各家機(jī)器人廠商都在積極摸索階段，這需要一個(gè)過程，后續(xù)需要把機(jī)器人整體的可靠性、穩(wěn)定性進(jìn)一步提升。

房海南認(rèn)為，人形機(jī)器人的需求一直存在，而且當(dāng)前外界的期待高于發(fā)展速度。對(duì)于人形機(jī)器人的落地應(yīng)從簡(jiǎn)單場(chǎng)景開始由易而難，比較利于行業(yè)良性向上發(fā)展。

吳雅劍表示，技術(shù)上而言，工業(yè)機(jī)器人自由度越來越高，再加上復(fù)雜的環(huán)境，以及很多場(chǎng)景加入AI，所以具身AI現(xiàn)在也成為一個(gè)大規(guī)模量產(chǎn)的挑戰(zhàn)。同時(shí)，核心零部件、動(dòng)力的成本也是影響規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵因素。

與會(huì)嘉賓比較一致的判斷是，短期內(nèi)，人形機(jī)器人將率先在相對(duì)簡(jiǎn)單的工業(yè)、物流等場(chǎng)景規(guī)模落地，實(shí)際上，目前已經(jīng)有落地于物流、分揀、高危場(chǎng)景，無人超市等已經(jīng)。未來3-5年內(nèi)，將會(huì)進(jìn)入部分康養(yǎng)、服務(wù)和家庭場(chǎng)景。

“長(zhǎng)期來看，我認(rèn)為終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。機(jī)器人可以陪伴人類，人類的全部場(chǎng)景都可以預(yù)測(cè)，可以幫助人類規(guī)劃和完成任務(wù)，不需要人類指導(dǎo)。它能夠想人在想什么，幫助人完成任務(wù)，甚至可以幫助人完成自身無法完成的任務(wù)。”陳寶興博士指出。