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1. 历史：工业类人形机器人崭露头角

1.1 人形机器人发展的三阶段

人形机器人的“萌芽阶段”（1960-1990）。这一时期的人形机器人初步具备“人形”特征，研发重点放在机器人的“下肢运动”。1968年，美国通用电气公司试制了一台名为“Rig”的双足步行机器人。同年，日本早稻田大学加藤一郎教授在日本首先开展了双足机器人的研发工作，相继推出了WAP-1、WAP-3、WL-5等系列。此外，其他国家如英国和苏联也加入机器人研发行列。例如，英国在1970年成功研制了“Witt”双足机器人，苏联则开发了两轮双足行走机器人。

我国的人形机器人研发起步较晚，直到1985年后，国内一些科研机构才陆续开展人形机器人的研发工作。直至2000年，中国国防科技大学和哈尔滨工业大学分别推出了中国首台仿人型机器人“先行者”和双足步行机器人HJT-I、HJT-II、HJT-III。

人形机器人的“发展阶段”（1990-2010）。这一时期的特征是增加更多功能，研发重点从“如何实现更好的行走”转向“赋予机器人更多的‘仿人特征’”。1986年起，日本丰田公司推出了P系列机器人，并在1997年推出了P3和2000年推出了ASIMO，后者不仅优化了行走方式，还增加了对手部的操作和控制。同时，日本索尼在2000年推出了人形娱乐机器人SDR-3X，该机器人首次配备了声音识别和图像识别功能，可以根据音乐实现节奏运动。丰田和索尼公司的新产品将人形机器人的研发推向了实用化、工程化和市场化。

人形机器人的“百花齐放阶段”（2010至今）。这一阶段的特征是“智能化”，研发重点从“赋予机器人更多的‘仿人特征’”转向“机器人如何衍生自主决策能力”。国外企业如波士顿动力、特斯拉、Engineered Arts、软银等纷纷发布自主研发的人形机器人。例如，2015年软银率先实现了人形机器人的商业化进程，2021年波士顿动力展示了Atlas的出色运动能力，2022年特斯拉发布了Optimus原型机。国内企业如小米、优必选、傅利叶智能等也积极布局人形机器人市场。该阶段人形机器人在运动模块和感知模块更加成熟，尤其突出了大模型的应用，提升了机器人的训练速度和自主决策能力。

1.2 以工业类为代表的产品持续迭代

人形机器人发展至今，已涌现出适用于各种应用场景的产品。按主流场景应用分类，大致可分为工业类和娱乐&服务类两大类。工业类人形机器人主要用于物流、制造、安保和复杂任务等工业场景，替代低级和高危人工劳动，以及部分传统工业机器人无法胜任的工作。娱乐类人形机器人主要实现情感交互和表演展览等功能，而服务类人形机器人则主要从事家庭服务、教育、引导、送餐等场景。

1.2.1 工业类的代表之作

工业场景相比家庭和商用场景，环境的可预测性和可控性更强，机器人造成的危害也更小。因此，早期人形机器人更适合在工业场景中应用。近年来，工业类人形机器人的进展较快，例如波士顿动力的Atlas、特斯拉的Optimus、Agility Robotics的Digit等。

波士顿动力成立于1992年，先后获得了美国军方、谷歌、软银和现代集团的支持，发布了Big Dog、Little Dog、Cheetah、Spot等四足机器狗和Atlas等双足机器人。2022年，波士顿动力与现代汽车共同成立了BDAII（波士顿动力人工智能研究所），致力于人工智能和机器人技术的发展。

Atlas高约1.5米，重80公斤，拥有28个自由度，主动力源为电池，驱动方式为液压。Atlas最突出的亮点是能实现像人一样的奔跑、跳跃和跨越障碍。其核心在于独特的感知、规划、驱动技术和制造技术。

1.2.2 娱乐&服务类的代表之作

娱乐&服务类人形机器人侧重于交互，而不是传统意义上的工作。这类机器人通过AI技术实现复杂的表情管理、语言交流和绘画等功能，使其更贴近人类的行为。

Engineered Arts是一家成立于2005年的公司，推出了多款机器人，最新型号Ameca是其技术集大成者。Ameca高1.87米，重49公斤，拥有51个主要关节和52个电动马达。Ameca最突出的特点是能实现复杂的脸部表情管理，结合了AI与AB（Artificial Body）技术。此外，Ameca还接入了GPT-4训练其语言能力，并嵌入了Stable Diffusion赋予其绘画能力。

2. 问题&变化：政策扶持加码，软件端迎来奇点

人形机器人从概念提出到如今各厂商推出最新产品，已历经60年。从“萌芽”到“百花齐放”，工业类出现了波士顿动力和特斯拉等优秀产品，娱乐&服务类也在持续推进。当前，人形机器人产业自上而下出现新变化，产品本身也存在不少问题亟待解决。

2.1 产业维度：国内政策不断加码

今年以来，针对机器人及人形机器人的政策显著变化。从数量上看，2023年出台的政策文件明显增多，共6份，而2019-2022年间仅8份，表明国家对机器人产业的扶持力度加大。政策发布部门也从中央扩散到地方，包括上海、深圳、北京等一线城市出台了相关政策，显示各地政府开始深入落实国家支持指导，加速机器人产业落地。

政策内容方面，今年出台的政策更多提及“人形机器人”，而非笼统的“机器人”。例如，北京《行动方案》中提到“支持企业和高校院所开展人形机器人整机产品、关键零部件攻关”，表明政策重点从传统工业机器人扩展到人形机器人。

2.2 产品维度：软件端迎来奇点，硬件端有待优化

2.2.1 软件端：AI赋能机器人

在人形机器人的产品层面，软件端的变化尤为突出，尤其是在AI技术的发展上。AI技术逐步渗透到机器人研发和生产中，对算法训练、感知能力和人机交互等多个维度产生重大影响。

2.2.1.1 算法训练

构建机器人需要从头开始创建数据集，耗时且成本高。开发人员开始采用合成数据生成、预训练AI模型、机器人仿真、迁移学习等工具，以降低成本并加快训练速度。例如，英伟达的Isaac平台和谷歌的Robocat模型，通过这些工具，机器人训练速度大幅提升，同时降低了训练成本。

2.2.1.2 感知能力

人形机器人的感知是通过各种传感器的信息收集，将环境信息转化为电信号，经过数据处理后，为机器人后续的规划和控制提供支持。多传感器融合技术通过计算机将来自不同传感器的数据进行自动分析和综合处理，提高了识别精度和鲁棒性。AI大模型将进一步优化多传感器融合技术，通过数据级融合算法，提高感知精度。

2.2.1.3 人机交互

AI大模型不仅让机器人更好地理解和学习人类语言，还能将自然语言转化为物理操作。例如，波士顿动力将ChatGPT集成到Spot机器人中，使其能根据语言指令执行任务。此外，谷歌的PaLM-E模型能够将复杂指令转化为具体行动规划，进一步提高了人机交互的效率。

2.2.2 硬件端：零部件有待优化

人形机器人的执行系统由多个执行器组成，主要集中在上肢的手部和下肢的腿部。尽管已有机器人能实现复杂的动作，但在行走稳定性和零部件集成方面仍存在挑战。

2.2.2.1 下肢：行走稳定性

人形机器人在行走稳定性方面仍有改进空间，特别是在非直线平面环境中。驱动器和传感器的优化是关键。例如，高齿轮减速比方案虽提高了扭矩密度，但也增加了摩擦力和脆弱性。目前，业界通常采用过载保护机制和安装冲击吸收部件来解决这些问题。

2.2.2.2 手部：零部件集成

手部集成是人形机器人商业化的核心。人形机器人的手部需要高精度的传感器，以实现对物体的精细操作。例如，触觉和力矩传感器是常见的集成部件。然而，集成难度大，需要通过3D打印技术和欠驱动运动等方式降低集成难度和成本。

3. 未来：应用场景&市场空间

人形机器人的应用场景将广泛分布于工业、家庭和商业场景。虽然目前成本高昂且技术不成熟，但未来随着技术进步和成本下降，人形机器人将在多个领域广泛应用。

3.1 工业场景：替代传统工业机器人和人类劳动力

人形机器人将在工业场景中替代传统工业机器人和人类劳动力。性能优势下，人形机器人能填补传统工业机器人的不足，提供更灵活的移动方式和更高阶的自主决策能力。成本优势下，人形机器人将部分取代人类劳动，经济效益显著。

3.2 家庭&商用场景：成为人类生活的一部分

人形机器人将在家庭和商用场景中扮演重要角色。人机交互技术的进步将使机器人更好地融入人类生活，提供情绪价值和服务娱乐功能。市场空间方面，预计到2030年，人形机器人在家庭和商用场景中的渗透率将逐步提升。

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