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嘉峪檢測網 2025-03-07 13:33
機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”。人形機器人是智能機器人技術的結晶，可以在特定行業如醫療護理、家庭服務、教育娛樂等領域中發揮重要作用，還能夠在更廣泛的工業生產和公共服務領域中替代人類完成危險或重復性高的工作，進一步釋放勞動力，提高社會生產力。隨著人工智能、高端制造、新材料等技術的不斷融合與突破，我國人形機器人產業迎來爆發式增長，技術創新和政策支持推動形成了多元化競爭格局。
中國工程院王耀南院士研究團隊在中國工程院院刊《中國工程科學》2025年第1期發表《人形機器人技術與產業發展研究》一文。文章在介紹人形機器人主要細分領域與技術前沿的基礎上，深入分析了全球人形機器人在政策、技術、產業布局方面的發展現狀與趨勢，梳理了我國人形機器人技術與產業發展態勢，總結了我國人形機器人發展面臨的機遇與挑戰，從技術創新、定點示范、法律法規完善、政策引導等方面提出了具體發展路徑。研究建議，鼓勵核心技術突破、強化產業布局、建設人形機器人基礎設施、實施示范性工程，推動我國人形機器人產業克服技術難題、完善產業生態、實現大規模量產和商業化落地，提升我國人形機器人產業領域的全球競爭力。
一、前言
機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。推動智能機器人產業和技術的發展可以提高生產效率，降低生產成本，進一步促進生產方式發生深刻變革，推動傳統制造向智能制造轉型。同時，隨著全球人口老齡化、勞動力短缺問題愈加嚴重，智能機器人可以有效代替人力執行繁重、危險的任務，填補勞動力空缺。近年來，世界各主要發達國家和地區針對智能機器人發展制定了一系列政策規劃，圍繞技術革新、行業標準、財政支持等進行全面布局，如歐盟的“地平線2020計劃”和美國的“國家機器人計劃3.0”。當前，智能機器人技術已成為新一輪國際科技競爭的新焦點，是我國亟需搶占主導權的新賽道、建立領先優勢的新領域。
人形機器人，也稱為類人機器人或仿人機器人，是一種設計模仿人類外貌、結構和行為的機器人；通常具有類似于人的肢體結構，包括但不限于頭、軀干、雙臂和雙腿，并且能夠執行一些與人類相似的動作和任務。人形機器人是智能機器人技術的結晶，集中了智能機器人領域的尖端技術，涉及智能機器人上、下游的大多數產業鏈。人形機器人技術包含了機械工程、電氣工程、人工智能等領域的高精尖技術。發展人形機器人可以帶動廣泛的制造業升級和技術革新，帶動上、下游產業協同發展，促進經濟增長，具有巨大的市場價值和發展潛力。人形機器人不僅能夠在特定行業如醫療護理、家庭服務、教育娛樂等領域中發揮重要作用，還能夠在更廣泛的工業生產和公共服務領域中替代人類完成危險或重復性高的工作，進一步釋放勞動力，提高社會生產力。隨著技術的不斷進步和應用領域的拓展，人形機器人的未來發展前景十分廣闊。
人形機器人的發展面臨諸多挑戰，包括高昂的研發成本、技術瓶頸、較低的可靠性和有限的功能性等。早期的人形機器人多停留在實驗室研究階段，難以滿足實際應用的需求。然而，隨著大模型技術的進步和高端制造業的發展，上述情況正在發生根本性的變化。如圖1所示，大模型技術的應用為解決人形機器人在感知、認知、決策等方面的難題提供了新的可能，使其能夠更好地適應復雜多變的工作環境。此外，高端制造業的進步提高了人形機器人的生產效率和產品質量，降低了制造成本，使大規模商業化成為可能。這一系列進展標志著人形機器人正從實驗室研究向產業化應用邁進，將開啟新的發展階段。
圖1 大模型驅動的人形機器人
本文深入分析以人形機器人為代表的智能機器人技術及產業的發展內涵，結合全球范圍內相關產業和技術的發展現狀，探討我國在人形機器人領域的發展需求與策略。首先，概述人形機器人的定義，介紹人形機器人相關技術的細分領域，調研和梳理國際上主要國家和地區在人形機器人領域的政策、技術和產業布局，揭示全球人形機器人技術發展的最新趨勢。在此基礎上，進一步聚焦我國在發展人形機器人及相關技術方面面臨的機遇與挑戰，提出具體的發展路徑和對策建議，為我國人形機器人產業的發展提供理論依據和實踐指導，也為管理部門制定相關政策提供參考。
二、人形機器人的主要細分領域與技術前沿
現代人形機器人的核心技術體系由“大腦”“小腦”“肢體”三部分組成。其中，“大腦”作為核心，早期僅能處理基本環境感知和執行預設任務，現已可以利用視覺感知大模型、生成大模型和語言大模型等先進技術，實現高級感知、創造性想象、精準決策和情感交互，顯著提升了機器人在復雜環境中的適應性和任務處理能力。“小腦”負責將“大腦”的決策轉化為流暢且穩定的動作指令，通過強化學習和模仿學習，克服早期動作僵硬和易失穩的問題，具備了通用任務執行能力。“肢體”則由先進的零部件構成，從早期動力不足、自由度低的笨重設計，發展到現在能夠完成高精度任務，擁有更高的靈活性、耐用性，甚至超越人類的能力。隨著技術的進步，人形機器人“大腦”“小腦”和“肢體”三部分的協同優化，顯著提升了人形機器人的整體性能。
（一） 人形機器人“大腦”
人形機器人的“大腦”作為決策系統的中樞，融合了高性能計算平臺與前沿算法，承擔和處理來自多種傳感器的復雜數據流任務，實現對周圍環境的精準感知，還可在此基礎上進行深層次的分析與高級決策。如圖2所示，通過集成多模態大模型，“大腦”進一步提升了機器人在數據處理和人機交互方面的能力[6~8]。具體來說，人形機器人的“大腦”功能可以分為感知、想象、決策和情感4個主要方面。這些能力的實現依賴于多模態大模型技術，使人形機器人能夠深入解析視覺、聽覺、觸覺等多維度的感官信息，進而提供更加自然流暢且智能的互動體驗。
圖2 多模態大模型架構
通過利用最新的視覺感知技術，人形機器人的感知能力已經實現了對復雜場景的精確分割和物體識別，使其能夠在數據有限的情況下有效學習并執行如導航、避障和抓取可變形物體等任務。高級想象力即借助生成模型（如擴散模型和生成對抗網絡），賦予機器人藝術創作和現實世界。這些技術不僅為機器人提供了創造圖像、音樂、文本等形式藝術作品的可能性，還增強了其仿真物理現象和環境交互的能力。
大語言模型賦予了人形機器人邏輯推理和語言處理等高級決策能力，增強了機器人的語言理解與生成、閱讀理解與問答、計劃補全等功能，提升了其在動態環境中的適應性和任務執行中的靈活性。同時，大模型技術的發展還賦予了人形機器人高級情感能力，使機器人能夠準確識別和響應人類的情感狀態，提供更加人性化的交互體驗。出色的情感交互能力使人形機器人不僅能夠根據當前敘事內容生成引導情節發展的新短語，還能深入探討模糊內容、生成哲學文本，并為特殊群體如自閉癥兒童開發定制化的聊天機器人。
（二） 人形機器人“小腦”
人形機器人的“小腦”承擔著將決策轉化為具體動作指令的關鍵任務，確保機器人動作的精確性和協調性。當前，人形機器人的控制技術主要包括模型控制、強化學習和模仿學習3類。模型控制基于精確的運動學和動力學模型，實現對機器人動作的精準控制，適用于特定任務的自動化執行，是實現傳統人形機器人控制的主要方法。模型預測控制（MPC）是模型控制領域中的一種典型算法，廣泛應用在處理復雜動態行為和約束優化問題。
在機器人的上肢控制中，MPC實現了對復雜手臂運動的精確控制和實時響應，有效應對了關節運動范圍、力學約束以及動態環境中的安全性挑戰。通過優化控制策略，MPC可以顯著提升機械臂的操作精度、穩定性和適應性，確保高效、安全地執行任務。在機器人的下肢控制中，MPC能夠通過對未來運動的預測和優化調節步態，保證精確且穩定的腿部控制。MPC不僅提高了人形機器人運動的穩定性和響應速度，還增強了實時控制的精度和效率，使其可以在多種環境中執行復雜動態動作，如高速奔跑和體操式滾動。然而，基于精確物理建模的模型控制方法不足以應對多變的復雜環境，也因此通常僅應用在特定環境的簡單任務上。具備更高的適應性和通用性的新興控制方法，如強化學習、模仿學習正逐步成為人形機器人控制的主要方法。強化學習是通過在復雜環境中的自主探索，學習最優控制策略，克服模型控制對精確模型的依賴，但面臨現實探索成本高和學習效率低的挑戰。此外，模仿學習通過模仿人類行為，減少對環境探索的依賴，利用人類行為數據訓練智能體，實現對特定任務的快速學習和執行。模仿學習避免了強化學習探索成本高的問題，但存在訓練數據獲取困難的問題。
基于強化學習的機器人操作通過與環境互動和獎勵機制優化動作策略，顯著提升了上肢和下肢在復雜任務中的效率、精度和適應性。對于上肢操作，強化學習已經逐步實現了從模擬到真實的轉移，部分克服了模型誤差和延遲問題，擁有了在復雜環境中的運動控制能力；而對于下肢操作，強化學習使機器人能夠優化步態和運動策略，提高在復雜地形或不確定環境中的穩定性和適應性，成功實現了雙足和六足機器人的高效步態學習與轉換。這些進展共同推動了人形機器人在多樣化任務和環境中具備更加智能和靈活的操作能力，為實際應用提供了強大的技術支持。
基于模仿學習的上肢操作使機器人能夠通過觀察和示范迅速掌握精確的運動技能，顯著提升任務執行能力。這種方法使機器人在處理各種數據集時表現出了強大的性能，超越了傳統模型的局限性，還實現了語言、視覺和控制的深度融合，使機械臂能夠在復雜任務中根據自然語言指令進行精確操控?；谀７聦W習的下肢操作通過讓機器人觀察人類或其他機器人的示范，學習到自然、協調的步態和運動規律，顯著提升了其在復雜、未知環境中的適應性和穩定性。這種方法不僅優化了步態控制，還實現了不同風格步態的學習，無須依賴專家知識，展示了強大的靈活性和自主學習能力。
（三） 人形機器人肢體
如圖3所示，在人形機器人的設計和制造領域，電機、減速器、傳感器構成了機器人的核心系統，分別負責動力輸出、動力傳輸與扭矩放大、環境感知和狀態監測。電機在人形機器人中扮演著將電能轉換為機械能的角色，是實現機器人運動的基礎。根據不同的應用需求，電機的類型多樣，包括直流無刷電機、無框力矩電機、空心杯有刷電機和空心杯無刷電機等。無框力矩電機因其高效率、結構緊湊和易維護的特點，在人形機器人的線性關節和旋轉關節中得到廣泛應用。例如，特斯拉Optimus機器人的關節設計中就采用了無框力矩電機，以實現其靈活且精確的動作控制?？招谋姍C則因其輕巧和高效的特點，成為靈巧手中的理想選擇，尤其是在需要精細控制的場合，如模擬人類手部的精細動作。
圖3 人形機器人核心零部件
減速器在人形機器人中的作用是將電機的高速旋轉轉換為低速且具有高扭矩的輸出，以適應關節的轉動需求。主要的減速器類型包括諧波減速器、行星減速器和旋轉矢量（RV）減速器等。① 諧波減速器因其體積小、重量輕和傳動比大的特點，在旋轉關節中被廣泛使用。例如，特斯拉Optimus機器人中14個旋轉自由度均搭載諧波減速器。② 行星減速器具有高剛性、高精度、高傳動效率和結構緊湊的特點，常用于需要高穩定性和高效率的應用場景，如在人形機器人的關節傳動、手臂運動和步態控制等方面，確保機器人動作的平穩和精確。行星減速器具有較長的使用壽命和較高的可靠性，適用于長時間連續工作的環境。③ RV減速器因其大傳動比范圍、高承載能力和高運行精度，適用于重負載位置，如機座、大臂、肩部等。
傳感器系統是人形機器人感知環境的關鍵，包括力矩傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器、角度傳感器和慣性測量單元（IMU）等。力矩傳感器用于監測和調整關節的扭矩，確保動作的精確性和穩定性；觸覺傳感器和視覺傳感器幫助機器人理解其與環境的交互；角度傳感器在機器人中廣泛應用，用于精確測量關節旋轉角度，確保機械臂等部件準確定位與運動控制，提升機器人的操作精度和穩定性；IMU通常包含加速度計、陀螺儀和磁力計等多種傳感器，可以測量機器人的線性加速度、角速度和方向，用于對機器人的姿態估計和動態控制。
三、國際人形機器人產業發展現狀與趨勢
隨著科技的飛速進步，全球人形機器人產業正逐漸嶄露頭角，展現出巨大的發展潛力。人形機器人作為人工智能、高端制造、新材料等多領域技術的集大成者，正逐步從理論研究走向實際應用，預示著未來產業格局的深刻變革。近年來，全球面臨人口老齡化、勞動力成本上升、消費升級等多重挑戰，這為人形機器人市場提供了廣闊的發展空間；與此同時，關鍵技術的不斷突破為人形機器人的性能提升和智能化發展奠定了堅實基礎。
（一） 世界主要國家人形機器人的政策布局
人形機器人技術正以前所未有的速度加速演進，有望成為全球科技創新的制高點和經濟增長的新引擎。隨著關鍵技術的突破，人形機器人已經具備出色的感知、交互和決策能力，在工廠作業、醫療健康、家庭服務等領域展現出巨大的應用潛力。面對這一廣闊前景，世界各國紛紛制定相關戰略規劃，意圖搶占新興領域的高地。通用人工智能的快速發展為人形機器人帶來了機遇，但同時也伴隨著隱私保護、數據安全等風險，以及可能對就業市場、社會倫理產生的影響。當前，全球人形機器人研究仍處于技術研發階段，產業發展尚未全面啟動，但其未來前景卻極為廣闊，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車之后的又一顛覆性產品，深刻變革人類的生產生活方式。
2023年1月12日，國際機器人聯合會發布了最新版的《世界機器人研發計劃》，揭示了各國在機器人研發方面的資助戰略。① 在亞洲地區，日本通過“機器人新戰略”在2022年投入超過9.305億美元，重點發展集成技術，旨在成為下一代人工智能和機器人的核心國家。韓國推出了“第三版智能機器人發展計劃”，為2022年的“智能機器人行動計劃”撥款1.722億美元，力圖使機器人成為第四次工業革命的核心產業。② 在歐洲地區，歐盟通過“地平線歐洲計劃”在2021—2022年為機器人相關工作提供了總計1.985億美元的資金，旨在推動科技創新和跨國合作。德國通過“高科技戰略2025”，每年提供6900萬美元的資金，至2026年總預算達到3.45億美元，重點研究數字輔助系統。③ 在政府大力支持和企業積極創新的推動下，美國人形機器人產業發展勢頭強勁。美國通過“國家機器人計劃”等一系列政策文件，為機器人技術研發提供了穩定的資金支持和戰略指導，特別關注機器人集成系統的開發和應用。同時，美國企業在人形機器人技術研發方面也取得了顯著成果，如特斯拉公司的Optimus機器人，其運動能力、感知能力和交互能力不斷得到提升，展現出在工業生產、家庭服務等多個領域的巨大應用潛力。
（二） 世界主要國家人形機器人的技術布局
如表1所示，日本企業和美國企業在機器人領域均擁有大量核心專利，技術布局全面覆蓋了從核心零部件到整機系統的各個環節，形成了完整的產業鏈優勢。這些企業在本體結構、核心零部件、智能感知、驅動控制等方面均有廣泛的專利布局，展現出顯著的技術綜合性能和良好的創新能力。
表1 人形機器人相關專利分布情況|件
注：專利統計時間截至2023年5月31日。
1. 人形機器人核心零部件與整機制造
人形機器人作為技術尖端產物，核心構造有線性執行器、旋轉執行器和靈巧手。這三大執行器約占人形機器人零部件的73%，是構建人形機器人的重要基石。這些執行器的精密運作依賴于一系列高精度零件，包括絲杠、電機、減速器、傳感器、軸承等。
絲杠在人形機器人中發揮著關鍵作用，可以實現回轉與直線運動的轉換，其中滾珠絲杠因其高精度、高效性備受青睞。目前，這一領域的知名企業有我國臺灣地區的上銀科技股份有限公司、銀泰科技股份有限公司、全球傳動科技股份有限公司，以及日本、德國的企業，已在高精度滾珠絲杠制造上取得顯著成就。無框力矩電機因其體積小、結構緊湊、質量輕等特點，成為打造輕量化機器人關節的理想選擇，美國科爾摩根集團、日本電產株式會社等在這一領域擁有深厚的技術積累和廣泛的應用經驗。空心杯電機作為靈巧手的核心部件，在節能、動力和控制性能方面表現出色，我國的市場份額主要被瑞士麥克松電機股份公司、德國福爾哈貝集團、瑞士Portescap公司等占據。
減速器、力傳感器和軸承在人形機器人中也扮演著重要角色。日本新寶股份有限公司、納博特斯克株式會社和哈默納克公司等企業在減速器領域占據較高市場份額；國外產品在力傳感器方面仍保持著行業領先地位，如美國的ATI工業自動化有限公司、瑞士博塔系統公司等在六維傳感器制造領域具有顯著的優勢。在高端軸承方面，斯凱孚集團、舍弗勒集團、鐵姆肯公司、恩斯克株式會社等企業占據主導地位。
近年來，全球人形機器人整機制造領域蓬勃發展，眾多企業紛紛展現出了巨大的發展潛力與技術創新能力。例如，特斯拉公司推出的首款人形機器人Optimus，結合電動驅動與人工智能技術，能夠執行基礎搬運與裝配任務；第二代Optimus則提升了關節靈活度和動作協調性，融合了更高級別的神經網絡學習模型，增強了任務處理效率和人機交互的自然流暢度。波士頓動力公司推出Atlas系列人形機器人，從液壓驅動轉為電動化驅動，顯著改善了行走穩定性和能效表現；最新版本的Atlas機器人可以實現360°翻滾、快速跑步和精準搬運等高難度動作。Figure AI公司發布的Figure 02機器人擁有較高的動作靈活性，每個手指擁有16個自由度，適合精細操作和重型物件搬運。Figure 02機器人搭載了特制的人工智能模型，支持語音對話功能，并配備了視覺語言模型，實現了快速視覺分析和復雜任務執行，現已在寶馬工廠中得到應用和驗證。
整體來看，早期人形機器人多采用液壓驅動，具備強大的負載能力和動態平衡，但存在體積大、質量大和能耗高等缺點。隨著技術進步，電動驅動逐漸普及，減小了質量，提高了靈活性和能源效率，并使機器人適應更多場景，如狹小空間和長時間工作環境。同時，人形機器人的設計和功能不斷進化，外形更逼真，肢體靈活性和動作細膩度顯著提升，有些還能完成高難度動作。智能化程度的提升是人形機器人發展的另一個重要趨勢。早期機器人依賴預編程控制來執行固定任務，適應性和靈活性有限。隨著人工智能和機器學習的進步，現代人形機器人集成了先進的學習模型，能夠通過自我學習和環境互動優化行為，更好地應對未知情況和復雜任務。特別是大型語言模型的應用，增強了機器人的自然語言處理能力，使其能與人類進行更自然的交流?？梢钥吹?，國外企業在人形機器人領域的發展優勢顯著，擁有先進的技術和豐富的研發經驗，具備較強的市場競爭力。
2. 人形機器人具身智能技術
在人形機器人技術的探索與實踐中，感知、控制、決策三大核心技術領域成為推動其向更高層次智能化與自主化邁進的關鍵驅動力。
在感知技術方面，人形機器人已經實現了視覺、觸覺等多模態信息的深度融合與高效處理。高清攝像頭與先進的深度學習算法相結合，使機器人能夠迅速且準確地識別、定位環境中的各種目標。同時，分布式觸覺傳感器和柔性電子皮膚等創新技術的引入，不僅大幅提升了機器人的交互能力，還為其在復雜、多變的環境中執行精細操作提供了可靠保障。此外，語音、文本等其他模態信息的融合，使機器人能夠全面、深入地理解人類指令和周圍環境，從而做出更為精準、合理的反應。
在控制技術方面，人形機器人正逐步邁向高精度、高魯棒性的運動控制。MPC等先進算法的應用，使機器人能夠在復雜環境中實現精準的動作規劃和執行力。力位混合控制等策略的實施，進一步提升了機器人在面對不同任務需求時的適應性和靈活性。此外，端到端控制策略的興起，更是簡化了傳統控制系統中的復雜環節，提高了控制系統的整體性能和響應速度。值得一提的是，人形機器人還具備了自適應學習與優化能力，能夠根據環境數據和任務反饋，自主調整控制策略，以更好地適應不同場景和滿足任務需求。
在決策技術方面，人形機器人正逐步實現從簡單規則遵循到自主決策與智能行為的轉變。深度學習與大模型、強化學習等先進技術的應用，使機器人能夠學習到復雜的決策邏輯和策略，從而在未知或動態變化的環境中做出合理、有效的決策。同時，情境感知與決策能力的不斷提升，也使機器人能夠根據周圍環境和任務需求的變化，動態調整決策策略，更好地完成任務。人形機器人自主決策與智能行為能力的提升，提高了人形機器人的實用性，也為其在更多領域的應用提供了可能。
在人形機器人感知領域，波士頓動力公司、特斯拉公司和麻省理工學院等是主要的推動者。波士頓動力公司的Atlas機器人集成了高分辨率攝像頭和激光雷達，通過視覺感知技術實時構建周圍環境的三維地圖，實現了精準定位和避障。而特斯拉公司的Optimus人形機器人則采用了純視覺深度學習神經網絡，通過攝像頭捕捉圖像進行深度學習處理，實現了高效的物體識別和姿態估計。此外，麻省理工學院在觸覺感知技術方面也取得了重要突破，開發的分布式觸覺傳感器網絡和靈巧手觸覺傳感器，為人形機器人提供了豐富的交互反饋，顯著提高了人形機器人的精細操作和人機交互能力。
在人形機器人控制領域，多個研究機構和企業取得了顯著成果。在卡內基梅隆大學等科研機構的推動下，高精度運動控制算法（如MPC）的應用使人形機器人能夠更精確地規劃和執行動作。同時，在斯坦福大學等科研團隊的努力下，力位混合控制技術的優化為人形機器人提供了更好的位置和力的解耦控制，提高了其在復雜環境中的適應性和魯棒性。這些控制技術的突破，為人形機器人在各種應用場景下的穩定運行提供了有力保障。
在人形機器人決策領域，加利福尼亞大學伯克利分校的人工智能研究實驗室、谷歌公司的DeepMind團隊以及其他眾多前沿科技機構，正引領著這一領域的快速發展，在基于深度學習和大型神經網絡模型的決策系統方面取得了顯著成果，不斷深化了對強化學習技術的研究與應用。這些決策系統通過深度神經網絡對海量數據的學習，能夠提取出復雜的特征并理解環境，從而在未知或動態變化的環境中做出合理且高效的決策。這些技術的融合與應用為人形機器人賦予了更加智能的決策能力，使其不再依賴預設的規則和程序，而是可以根據實時感知到的信息和環境變化，自主進行決策和調整。
（三） 世界主要國家人形機器人的產業布局
1. 產業布局分析
如表2所示，國外人形機器人產業鏈展現出多元化與高度專業化的特點，涵蓋從上游核心零部件供應商到中游人形機器人本體制造商，再到下游應用領域的廣泛分布。在產業鏈上游，科爾摩根集團、松下電器產業株式會社等公司提供了精密的電機，哈默納克公司、納博特斯克株式會社等企業提供了減速器技術，歐姆龍株式會社、西門子股份公司等在傳感器與控制器方面占據重要地位，為人形機器人提供了精準的感知與控制能力。在產業鏈中游，特斯拉公司、波士頓動力公司、Figure AI公司等企業，已經開發出了具備出色感知、交互和決策能力的先進機器人，展現出在工業生產、醫療健康、家庭服務等領域的巨大應用潛力。
表2 世界主要國家人形機器人產業分布
整體來看，人形機器人產業作為智能機器人領域的尖端分支，其全球產業布局呈現出“三極分布、技術集中、分工明確”的顯著特點。從區域來看，這一產業主要集中于技術研發和市場應用兩個層面，依托發達國家的技術創新能力及新興市場的應用需求驅動，形成了以北美、東亞和歐洲為核心的“三極分布”格局。在北美地區，尤其是美國的硅谷和波士頓，憑借世界領先的人工智能、計算機視覺和材料技術，在技術創新與商業化方面處于領先地位；硅谷專注于人工智能技術創新，而波士頓則強調硬件和控制技術的發展。在東亞地區，日本關東地區與我國粵港澳大灣區成為高端制造和規?；l展的核心地帶。日本在精密電機和減速器領域表現出色，我國則在機器人整機制造和應用推廣上取得了重要進展，形成了較為完善的產業鏈。在歐洲方面，德國巴伐利亞州和意大利都靈市引領著高端工業機器人與特種領域應用的發展，特別是在機械制造、動力學仿真和智能傳感方面有著深厚的技術積累。
2. 面臨的挑戰
盡管國際上的人形機器人在智能化水平方面取得了顯著進展，但仍面臨諸多技術挑戰。數據采集與標注是一個復雜、耗時且成本高昂的過程，尤其是在人類動作數據的收集方面，需要高精度的傳感器和專業的數據標注團隊來確保數據的準確性。多模態信息融合也是一個重要挑戰。人形機器人需要處理視覺、聽覺、觸覺等多種信息，再進一步將這些信息有效融合并形成統一的環境認知，現有方法在魯棒性和實時性方面仍有不足，特別是在復雜多變的環境中，機器人可能無法準確地理解和應對環境變化。
在自主學習與適應性方面，盡管當前的人形機器人已經能夠通過機器學習算法進行一定程度的自主學習，但在處理未知或復雜任務時，其適應性和泛化能力仍顯不足，亟需設計更有效的學習算法，使機器人能夠從少量樣本中快速學習，在新環境中迅速適應。此外，確保機器人在學習過程中不會產生偏差或做出有害行為，也是一個亟待解決的安全性問題。實時性和響應速度也是人形機器人發展面臨的重要挑戰，特別是在緊急救援或醫療手術等應用場景中，機器人需要在極短時間內做出反應，這要求其具備強大的計算能力和高效的決策機制，而現有計算平臺和算法在實時性和響應速度方面仍有較大提升空間。能源效率與續航能力同樣關鍵，盡管電動驅動系統在能效上有所改進，但如何進一步降低能耗、延長工作時間，仍然是一個亟待解決的問題。
在市場方面，成本和應用場景是人形機器人發展過程中最為關鍵的兩個因素。高昂的研發和生產成本是阻礙人形機器人普及的主要瓶頸之一。盡管隨著技術的進步，部分組件的成本有所下降，但高性能傳感器、精密電機等關鍵部件的價格依然不菲。這不僅增加了機器人的初期投資成本，也影響了后續的維護和升級成本，使人形機器人難以進入消費級市場。此外，人形機器人在應用場景方面也面臨諸多挑戰。盡管人形機器人在理論上具有廣泛的應用潛力，但目前具體應用場景仍不夠明確。例如，雖然人形機器人可以在工業制造、醫療健康和家庭服務等領域發揮重要作用，但這些領域的實際需求和適用場景尚需進一步探索與驗證。此外，有關人形機器人的相關法規政策和社會接受度也成為阻礙其應用的重要因素。
四、我國人形機器人的發展態勢
我國作為全球科技創新的重要參與者，對人形機器人的研發給予了高度重視，并將其作為推動產業升級、經濟轉型和社會進步的關鍵一環。在國家政策的大力扶持下，科研院所、高校和企業紛紛加大投入，力求在人形機器人核心技術、關鍵部件、系統集成以及應用場景等方面取得突破性進展。為此，本文將全面梳理我國人形機器人的發展現狀，分析其發展態勢，總結成功經驗，同時指出面臨的挑戰和問題。
（一） 我國人形機器人的政策布局
人形機器人作為人工智能和機器人技術融合的產物，正逐漸成為推動未來科技創新和產業變革的重要力量。我國高度重視人形機器人產業的發展，從國家到地方層面均出臺了一系列政策文件，旨在促進該產業的健康快速發展。2018年，安徽省發布了《機器人產業發展規劃》，標志著地方政府開始關注人形機器人產業的發展。2020年，廣州市、湖北省分別發布了《推進新一代人工智能產業發展行動計劃》、《新一代人工智能發展總體規劃》，均提出重點發展人形機器人關鍵核心技術。2021年，我國發布了《“十四五”機器人產業發展規劃》和《智慧健康養老產業發展行動計劃》，旨在推動機器人產業高質量發展，并加快技術創新。2021年，廣東省和蘇州市也分別出臺了旨在培育智能機器人產業集群和提升機器人與智能制造產業的行動計劃。2022年，工業和信息化部等部門發布了《推動輕工業高質量發展的指導意見》并提出推廣機器人技術的應用。2023年，工業和信息化部發布了《人形機器人創新發展指導意見》，強調加強人形機器人技術創新，突破人形機器人核心技術。這些政策的出臺，體現了我國對人形機器人產業的高度重視和對未來科技發展的深遠規劃，不僅促進了人形機器人技術的研發和應用，也為我國在全球智能制造和人工智能領域提高競爭力提供了強有力的支持。隨著這些政策的實施，可以預見，我國的人形機器人產業將迎來更加廣闊的發展前景。
（二） 我國人形機器人的技術布局
我國的人形機器人產業正處于蓬勃發展的黃金時期，眾多企業在上游零部件和中游整機制造兩大領域持續發力，共同推動人形機器人技術的不斷進步。
1. 人形機器人核心零部件與整機制造
近年來，我國在人形機器人上、下游產業鏈相關技術的發展上取得了顯著進展（見圖4），尤其在一些關鍵零部件的制造技術上逐漸縮小了與世界領先國家的差距。我國憑借強大的制造能力、龐大的市場需求以及相關政策的支持，在人形機器人核心零部件的研發與生產中展現出一定的優勢。需要特別指出的是，我國在自動化生產、工業機器人領域的長期積累，為人形機器人核心零部件的制造打下了堅實基礎。當前，我國發展人形機器人的主要優勢體現在：擁有全球最完善的電子和機械制造供應鏈，供應鏈完備，能夠快速集成所需的各種零部件，并且生產成本相對較低。這使我國機器人產業能夠以更低價格生產高質量的核心零部件，尤其是在電機、減速器等領域，已逐步具備了全球競爭力。
圖4 人形機器人上、下游產業鏈
人形機器人的核心零部件包括電機、減速器、傳感器、控制器、智能芯片等，共同決定了機器人的運動精度、反應速度以及智能化水平。在這些核心部件的研發和制造中，我國已經涌現出了一些具有競爭力的企業。① 在精密電機制造領域，深圳市匯川技術股份有限公司近年來已生產出多款適用于工業機器人和服務機器人的高性能精密電機，具備較高的響應速度和定位精度；埃斯頓自動化集團不斷創新，生產的產品已廣泛應用于各類智能機器人。② 減速器是機器人實現平穩和精準運動的關鍵部件之一。人形機器人動作的靈活性和穩定性極為依賴減速器的性能。蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司和浙江雙環傳動機械股份有限公司是減速器制造的領先企業，尤其是在諧波減速器領域，蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司的產品已經進入全球供應鏈，廣泛應用于各類機器人。雖然與日本哈默納克公司相比仍有差距，但我國企業的產品已逐漸具備了國際競爭力。③ 高精度傳感器是人形機器人感知外界環境、判斷自身狀態的關鍵部件之一。固高科技股份有限公司、杭州中科微電子有限公司等企業在慣性傳感器和力反饋傳感器等領域表現突出，能夠為人形機器人提供精確的位移、速度、加速度等信息檢測，奠定了人形機器人智能化控制的基礎。此外，部分企業在視覺傳感器方面也取得了進展，如浙江大華技術股份有限公司、杭州?？禉C器人股份有限公司等企業的視覺傳感技術已經在多領域得到應用。
近年來，我國人形機器人整機制造領域的相關企業發展迅速，涌現出一批具備技術實力和市場競爭力的企業。深圳市優必選科技股份有限公司作為行業領軍者，其Alpha和Walker系列機器人在教育、娛樂、服務場景中廣泛應用；北京小米科技有限責任公司推出的CyberOne等人形機器人，推動了消費級機器人市場的發展；杭州宇樹科技有限公司注重發展創新能力和成本控制，推出的Unitree H1、Unitree G1人形機器人在性能和價格上具有優勢，適用于從工業生產到家庭服務的多種場景；星塵智能（深圳）有限公司專注于服務消費類人形機器人，發布的Astribot S1具備執行復雜家務任務的能力，并且能夠自主學習和優化。這些企業通過技術融合與市場化應用，逐步提升了我國在全球人形機器人市場的地位，隨著人工智能和核心零部件制造產業的發展，有望在未來占據更加重要的位置。
整體來看，我國在人形機器人領域的研究與發展已達到國際先進水平。然而，在人形機器人核心零部件制造方面，盡管我國已逐步追趕國際先進水平，但仍存在明顯短板，一些高精度、高復雜度的核心零部件（如高精度傳感器、控制芯片等）依賴國外技術，限制了機器人行業在核心技術上的自主性。在人形機器人整機制造方面，與國際發達水平相比，我國表現較為突出，技術差距并不明顯。尤其是如杭州宇樹科技有限公司等企業走在了世界前沿。然而，現階段大多數國內的人形機器人功能依然較為基礎，主要集中在行走、抓取等簡單的操作任務上，對更加復雜的任務處理能力還有待提升。
2. 人形機器人具身智能技術
我國在人形機器人的感知技術方面取得了顯著進展，尤其是在視覺、聽覺感知上。視覺感知技術借助于攝像頭、激光雷達、深度傳感器等設備，結合計算機視覺和深度學習算法，使機器人能夠實現物體識別、環境建模和運動捕捉。北京曠視科技有限公司、商湯集團有限公司等企業在視覺感知技術上處于領先地位，推動了機器人在復雜環境中的自主導航和人機交互。聽覺感知依托于語音識別和自然語言處理技術，目前科大訊飛股份有限公司通過語音交互和指令識別增強了機器人與人類的互動能力。
我國人形機器人的控制技術近年來取得了重要突破，尤其是在自主運動控制和穩定性方面。運動控制技術通過高精度的伺服系統和多自由度關節結構，使機器人能夠完成靈活的步態控制、抓取動作及復雜的任務操作。基于深圳市優必選科技股份有限公司、國家地方共建具身智能機器人創新中心等的自主研發，人形機器人能夠在各種環境中實現平衡行走、軀體協調與各類復雜動作。同時，機器人控制技術結合了先進的力控與視覺反饋算法，使其具備了自適應能力，在工業、服務等領域中展現出較強的操作精度與穩定性。當前，控制技術還在向更高精度和更高響應速度的方向不斷優化。
我國在機器人決策技術領域的進展主要體現在智能化和自主性提升方面?；诖竽Ｐ秃蛷娀瘜W習的決策算法，機器人能夠在復雜和不確定的環境中做出自主判斷。杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司、百度在線網絡技術（北京）有限公司、深圳市騰訊計算機系統有限公司等企業在大語言模型領域的研究與應用，推動了機器人基于大數據的自我學習和優化能力，增強了其對外部環境的適應性與實時性。決策系統通過結合環境感知和行為規劃，使機器人能夠在實時決策中優化路徑選擇、任務分配和行為策略。未來，隨著人工智能技術的進一步發展，決策技術將更具智能性和靈活性，推動人形機器人向更高層次的自主行為發展。
（三） 我國人形機器人的產業布局
在政策支持、技術發展和廣闊內需市場的推動下，我國人形機器人的產業布局呈現出多元化、智能化特點，并保持強勁的增長態勢。根據預測，到2030年，我國人形機器人的市場規模將達380億元，年均增速超過61%，銷量從2024年的4000臺增加至2.712×105臺。此外，我國人形機器人市場的巨大發展潛力吸引了諸多資本投入，為相關企業的技術突破和市場擴張提供了支持，促進了行業的發展。
在地域分布方面，我國人形機器人產業主要集中在經濟發達的東部沿海地區。尤其是北京、廣東、江蘇和浙江等省份，具有較強的科技研發能力、完善的產業基礎和政策支持，為人形機器人產業的發展提供了良好的環境。地區的引領企業有深圳市優必選科技股份有限公司、上海智元新創技術有限公司、達闥機器人股份有限公司、上海傅利葉智能科技有限公司等。在產業鏈方面，人形機器人企業集中在產業鏈的上、中游。人形機器人產業鏈上游主要包括諧波減速器、無框力矩電機、空心杯電機、滾珠絲杠、編碼器、傳感器、軸承等，代表性企業有寧波中大力德智能傳動股份有限公司、浙江環動機器人關節科技股份有限公司、廣州市昊志機電股份有限公司、蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司、臺邦電機工業集團有限公司、山東博特精工股份有限公司、深圳市大族電機科技有限公司、萬至達電機制造有限公司等上百家核心零部件企業；產業鏈中游主要是人形機器人的本體研發制造，代表性企業有深圳市優必選科技股份有限公司、樂聚（深圳）機器人技術有限公司、達闥機器人股份有限公司、北京小米科技有限責任公司、追覓科技（蘇州）有限公司、陜西偉景機器人科技有限公司等。上游企業的技術創新直接影響到整個產業鏈的技術水平和產品質量，而中游企業則是將這些技術轉化為實際產品的關鍵環節。人形機器人領域核心零部件國產化空間較大，零部件的國產化將為人形機器人在性能、成本、可靠性、安全性和技術創新等方面提供更多的可能性，加速人形機器人產業化進程。
（四） 我國人形機器人發展面臨的主要問題
1. 技術瓶頸與成熟度不足
在核心關鍵技術方面，智能感知和運動控制與國際先進水平相比仍有較大差距，限制了人形機器人在性能、穩定性和智能化程度上的進一步提升。在核心零部件方面，人形機器人所需的核心零部件如精密減速機、高算力芯片、高精度傳感器等，國內尚不能完全自主生產，嚴重依賴進口，如我國國產減速器的市場份額不足30%，大部分市場被日本廠商主導，這不僅增加了制造成本，也制約了人形機器人產業的發展速度和市場競爭力。
2. 制造成本高昂
我國在制造人形機器人方面面臨顯著的成本挑戰。數據顯示，國內生產一臺人形機器人的成本約為40萬至50萬元人民幣，而高端人形機器人的成本會更高。這主要是因為其核心零部件高度依賴進口，尤其是高性能電機、減速器、傳感器等，占整機成本的近50%。此外，控制算法的研發、精密加工的要求、規?；a能力的缺乏，進一步推高了制造成本。與此相比，特斯拉公司等國外企業憑借強大的產業鏈整合能力和規模效應，正在快速降低制造成本，其人形機器人的生產成本目標為低于2萬美元/臺。這種顯著的成本差異對我國企業的市場競爭力構成了嚴峻挑戰。
3. 應用場景不明確
人形機器人產業面臨的另一核心挑戰在于應用場景的模糊性，這嚴重制約了商業化進程。在技術層面，盡管雙足行走、環境感知等能力持續突破，但尚未形成不可替代的價值錨點。具體來說，在工業場景中，傳統工業機器人在精度和成本方面占據絕對優勢，人形機器人的效率競爭力不足；在養老、教育等服務領域雖存在潛在需求，但安全標準與情感交互等核心技術成熟度不足，難以滿足實際場景要求；消費市場則陷入功能與成本的錯配困境，售價與清潔、陪伴等基礎功能形成巨大落差。應用方向的不明確導致產業鏈上下游投資趨于保守，技術研發與場景驗證難以形成正向循環。
4. 法律法規與標準體系不完善
目前，針對人形機器人研發、生產和應用的法律法規尚不完善，這在一定程度上限制了其發展，特別是在數據共享、隱私保護和安全監管等方面，缺乏明確的法律依據和規范。人形機器人產業作為新興領域，尚未建立起完整的標準體系，導致不同企業的人形機器人在性能、質量和安全等方面缺乏統一的衡量標準。這不僅影響了行業的健康發展，也限制了市場的公平競爭，使行業難以形成統一規范，阻礙了技術創新和市場推廣。
5. 人才短缺與創新不足
人形機器人涉及機械、電子、計算機、人工智能等多個領域的技術，所需人才層次高、范圍廣。然而，我國在這一領域的專業人才相對匱乏，導致創新能力不足，難以滿足快速發展的產業需求，影響了產業的整體發展和國際競爭力。數據顯示，我國人工智能機器人行業的人才缺口高達500萬人，復合型人才和高層級人才更為稀缺。盡管我國相關企業在部分技術領域取得了進展，但由于技術瓶頸和缺乏高端人才，在與國際先進水平的競爭中處于不利地位。
五、我國人形機器人的發展路徑
（一） 技術創新引領產業發展
技術創新是人形機器人產業發展的核心動力。加強人工智能、傳感技術、材料科學等多學科的交叉研究，可以大幅提升人形機器人的感知能力、決策能力和運動控制水平。例如，計算機視覺技術的進步使機器人能夠更準確地識別物體、理解環境，并做出相應的反應；而先進的傳感器技術和高精度的定位系統則使人形機器人能夠在復雜環境中實現自主導航和避障。此外，輕質高強度材料的研發不僅減輕了機器人的重量，還提高了其結構強度和耐用性，從而延長了使用壽命；高效能電池技術的發展解決了機器人續航時間短的問題，使其能夠長時間連續工作；柔性關節設計則賦予了機器人更高的靈活性和適應性，使其能夠完成更加復雜的動作。這些關鍵技術的突破不僅為人形機器人的廣泛應用奠定了堅實的基礎，也為未來的發展提供了無限可能。
（二） 定點示范拓展應用場景
在探索人形機器人創新與發展的道路上，可以采用“應用牽引 ? 整機帶動”的發展框架（見圖5），運用定點試驗、供需對接和成果轉化等舉措，促進人形機器人在實際應用場景中的落地。人形機器人在研發過程中需要在特定場景中進行驗證與評估，以確保其性能和可靠性。例如，在特定工廠的崗位上進行試驗，不僅可以為研究人員提供寶貴的數據和反饋，還可以幫助他們不斷優化設計和功能；定期評估和評價能夠確立行業應用標準和研發目標，形成一批具有代表性的示范項目和企業，并成為行業發展標桿。同時，這些標桿項目展示了人形機器人在實際應用中的潛力，為其他企業和研究機構提供了學習和借鑒的機會，以此形成良性循環，推動整個行業的持續進步。通過這種方式，人形機器人不僅能夠在特定環境中展示其價值，還能逐步擴大應用范圍，提升整體產業水平。
圖5 “應用牽引 ? 整機帶動”發展框架
為了進一步深化應用場景并帶動產業升級，建議積極建立人形機器人供需對接平臺，引導傳統工廠和企業提高對人形機器人的接受度，推動人形機器人“進廠打工”，為傳統產業帶來新的活力，并為建立完整的人形機器人產業鏈打下堅實的市場基礎。具體來說，政府管理部門可以通過組織供需對接會、發布相關政策和信息、提供資金和技術支持等方式，促進生產企業與需求方之間的溝通與合作；鼓勵企業開展試點項目，逐步擴大人形機器人的應用范圍。
（三） 法律法規完善保障健康發展
隨著人形機器人的廣泛應用，建立健全的法律法規和倫理框架顯得尤為重要。這不僅是為了保障公眾安全和社會秩序，也是為了促進人形機器人產業的健康發展。建議及時更新和完善相關法律法規，明確機器人使用的邊界條件、責任歸屬等問題。例如，針對無人駕駛汽車、醫療輔助機器人，應制定專門的法律條款，規定機器人的權利和義務關系，界定責任主體，處理好因機器人引起的糾紛。特別是對于涉及人身安全和隱私保護的事項，必須嚴格立法，確保公眾利益不受侵害。同時，數據隱私保護是人形機器人發展中必須重視的問題。隨著機器人智能化水平的提高，收集到的語音、圖像、行為習慣等用戶數據，不僅包含了用戶的個人信息，還可能涉及到敏感內容。因此，必須采取有效的技術手段和管理措施，確保數據的安全性和私密性。例如，可以采用加密技術對數據進行保護，限制數據的訪問權限，防止未經授權的人員獲取敏感信息；建立透明的數據使用政策，告知用戶數據的用途和流向，獲得用戶的同意和信任。
（四） 政策引導帶動市場投資
政策的支持和引導對推動人形機器人產業發展具有至關重要的作用。國家相關管理部門可以通過減免稅收、提供財政補助等方式，降低企業的研發成本，激發創新活力。例如，對于從事人形機器人研發的企業，可以給予研發費用加計扣除、增值稅減免等優惠政策，減輕企業的財務負擔；對于初創企業和中小企業，可以提供啟動資金和貸款貼息，幫助其迅速成長。此外，相關管理部門還可以設立風險投資基金，吸引社會資本參與，共同扶持有潛力的項目和企業。這些政策措施不僅有助于提高企業的創新能力，還能增強市場信心，吸引更多投資者進入人形機器人領域。
基礎設施建設是人形機器人產業發展的必要條件。推動基礎設施建設，可以為人形機器人的研發、生產和應用提供有力保障，促進產業的快速發展。為支持機器人技術的研發和應用，國家相關管理部門應加大對物理和數字基礎設施的投入，建設必要的設施和平臺。例如，第五代移動通信（5G）網絡的建設可以為人形機器人的實時通信和數據傳輸提供了高速穩定的通道，數據中心的建立則為大規模數據分析和處理提供了強大的計算能力。此外，還應當建設專門的測試場地和實驗基地，為人形機器人的性能測試和功能驗證提供良好的環境。
產業政策的引導對人形機器人市場的健康發展至關重要。國家相關管理部門可以通過制定產業政策，明確產業發展方向，引導社會資本流向人形機器人領域。例如，出臺產業規劃，設定發展目標和任務，為企業提供明確的指引；通過設立產業園區、舉辦創新創業大賽等方式，搭建交流合作平臺，促進產業鏈上、下游企業的協同發展；加強市場監管，規范市場競爭秩序，打擊不正當競爭行為，營造公平公正的市場環境，進而形成良好的產業生態，提升整個行業的競爭力。
六、推動我國人形機器人技術與產業發展的對策建議
（一） 鼓勵核心技術突破
在人形機器人產業蓬勃發展的背景下，核心技術的突破是推動其持續進步與產業升級的關鍵。建議設立專項基金，支持包括視覺、聽覺、觸覺等在內的多模態傳感器的研發；推動傳感器融合技術的發展，提升機器人對環境的綜合感知能力；支持高校、科研院所等開展先進智能感知與運動控制算法的研究，鼓勵開發高精度、快速響應的伺服系統和智能控制器以增強機器人的感知能力和運動能力；加快突破情感計算和自然語言處理技術，使機器人能夠更好地識別和理解人類情感，進行更自然和流暢的對話。重點支持具身智能大模型材料和能源技術的研究與應用，開發輕質高強的碳纖維復合材料和智能材料，研發高能量密度、長壽命的電池和智能能源管理系統，提高機器人的續航能力和能源利用效率，為人形機器人產業的長期繁榮與發展奠定堅實基礎。
（二） 強化產業布局
強化人形機器人產業布局，可以優化資源配置，提升產業效率，促進產業鏈上、下游的協同發展，形成強大的產業生態。建議加快產業鏈協同發展，加強人形機器人產業鏈上、下游企業的合作，推動核心零部件、系統集成、應用服務等環節的協調發展；設立產業聯盟，共同研究和解決產業發展中的共性問題，支持關鍵零部件的國產化，提高產業鏈自主可控能力。加強供應鏈保障，建立和健全產業供應鏈保障機制，確保關鍵零部件和材料的穩定供應，鼓勵企業加強供應鏈管理，提高效率和可靠性。支持建設人形機器人產業集群，設立國家級產業示范區，吸引企業和機構聚集，形成產業集聚效應。提供產業鏈金融支持，設立產業鏈金融基金，幫助企業解決資金問題，提升產業鏈整體抗風險能力，并鼓勵其他金融機構加強對人形機器人產業鏈的支持，提供多樣化金融服務。
（三） 建設人形機器人基礎設施
隨著人形機器人技術的迅猛發展，該領域吸引了大量初創企業投身其中，然而，高昂的研發成本和技術門檻等問題，成為這些企業健康成長的主要障礙。建議政府主導進行開源基礎設施建設，為初創企業提供堅實的支持，減輕其創業壓力，加速技術進步和市場拓展。① 聯合行業內領先企業、高校和科研院所，構建公共具身智能數據庫，降低研發成本、提高技術共享效率。該數據庫應廣泛收集并整理來自不同場景的人類動作數據，采用先進的數據處理技術和嚴格的隱私保護措施，確保數據的質量和安全性。② 積極開展多模態大模型基礎設施建設，為初創企業提供開源的技術支持，包括但不限于語音識別、自然語言處理、圖像識別等多模態數據處理技術。鼓勵“產學研”合作，搭建開放平臺，推進多模態大模型的開放與共享，促進技術的快速迭代和應用。③ 積極與領先的云計算服務企業合作，提供低成本或免費的算力支持，特別是在模型訓練和測試階段。在人形機器人“云邊端”架構（見圖6）的基礎上，通過購買服務的形式，為符合條件的企業提供算力補貼，減輕企業的財務負擔。同時，加強對算力資源使用的管理和優化，降低企業的研發成本，促進資源的高效利用，推動可持續發展。
圖6 人形機器人“云邊端”架構
（四） 實施示范性工程
針對當前人形機器人應用場景尚不明確的問題，建議在農業、服務業、軍事、物流分揀及醫療健康等領域開展示范應用工程，引導企業探索并拓展人形機器人的實際應用范圍。具體來看，建設農業人形機器人試驗基地，支持企業和科研院所聯合開發適用于農作物種植、收割及病蟲害防治等環節的機器人解決方案，以提高農業生產效率；在服務業中，推廣人形機器人在酒店、餐飲、零售等行業的應用，提供顧客服務、物品遞送等功能，改善服務質量和用戶體驗；加大安全用途人形機器人的研發投入，特別是在環境適應性和自主決策能力方面進行技術攻關，探索其在軍事訓練、安全巡邏和災害救援等領域的應用可能性；鼓勵物流行業引進人形機器人技術，優化貨物分類、搬運和配送流程，提升物流效率和服務水平；在醫療健康領域，推動人形機器人在手術輔助、病人護理、康復訓練等方面的創新應用，為患者提供更加安全高效的醫療服務。通過先行先試，可以有效促進人形機器人技術的研發與應用，為經濟社會發展注入新的動力，為相關企業發展提供方向和實踐經驗。
來源：《中國工程科學》
