深圳機器人企業優必選在第十屆世界機器人大會上展示了人形機器人在工業場景的實際應用。(新華社)

今年8月中旬，全球首屆世界人形機器人運動會在北京舉行，中國的人形機器人在跑步、跳高、足球、自由搏擊等項目中的花式炫技，展示中國在具身智能領域的最新突破，吸引全球關注。

“杭州六小龍”之一的宇樹科技在運動會的表現尤為亮眼。公司首款人形機器人H1在1500米長跑項目中以6分34秒的成績斬獲運動會首金，而自由搏擊項目則由第二款機器人G1全程參與。

然而，熱鬧的賽事落幕後，回歸現實的一個關鍵問題是：人形機器人什麽時候能走入日常生活，從讓人們“看熱鬧”變成“用得上”?

運動會舉辦同一周，第十屆世界機器人大會也在北京召開。來自深圳的機器人企業優必選在大會上展示了人形機器人在工業場景的實際應用，不僅能完成物料搬運、分揀、質檢等任務，甚至具備自主更換電池的能力。

優必選研究院副院長、人形機器人科學家鄭宇接受《聯合早報》采訪時指出，工業場景結構明確、信息可預測，適合作為人形機器人應用落地的切入口，有助於模型訓練和產品適配。他認為，雖然目前的實際應用尚處起步階段，但商業化潛力巨大。

中國電子學會在大會開幕式上公布了人形機器人十大潛力應用場景，包括工業操作中的上下料與物料轉運、汽車製造的分揀配料、船舶打磨拋光、石油化工產線巡檢、電站操作等工業環節，以及商業導覽、家庭協助、情感陪護等民生應用。

華西證券電子行業分析師卜燦華受訪時指出，對於重複性強的任務，機械臂的效率和經濟性通常高於人形機器人。目前受限於軟硬件技術，人形機器人整體性價比仍然偏低。

鄭宇也說，一些看似簡單的工廠任務，如搬運和碼垛，實際上對人形機器人而言頗具挑戰。“這有賴於機器人自身感知能力，才能做到高效、自主、穩定的搬運。”

對於普通消費者而言，人形機器人目前價格高昂，實用性也不足。

今年7月，宇樹科技推出新款人形機器人R1.售價3萬9900元(人民幣，下同，約7127新元)，相比H1(65萬元)和G1(9萬9000元)大幅下調。R1重25公斤，具備翻跟頭、拳擊、下坡奔跑等能力。但許多中國網民對此並不買賬，紛紛質疑：“買回來能幹嘛?”

宇樹科技創始人王興興此前接受中國官媒《人民日報》專訪時坦言，人形機器人走進生活，到每個人家裏去，距離還比較遠。行業目前還處於早期階段，因此得先從一些小的方麵切入，比如科研教育、服務展示、簡單工業應用，以及人工智能(AI)公司用來做開發。

他也指出，人形機器人大規模落地應用，最大的難題還是機器人AI水平不太夠用，沒有突破臨界點;這是全世界的普遍問題，也是大家在努力做的事情。

產業“從0到1”突破階段

卜燦華則認為，中國企業當下最大的難題，是尚未真正厘清消費市場的剛需，到底是用來做家務、情感陪伴還是其他用途，有待進一步探索。

但他補充指出，人形機器人產業正處於“從0到1”的突破階段，不論企業規模大小，隻要能精準理解需求並快速實現商業閉環，就有可能實現彎道超車。

即便商業化落地存在諸多挑戰，中國在人形機器人領域的發展速度仍受到全球矚目。

新加坡機器人協會主席、南洋理工大學機械與宇航工程學院副教授謝明受訪時指出，人形機器人集成了硬件、軟件、算法與係統設計，是衡量一個國家科技實力的重要象征。

他分析稱，中國在這方麵展現突出優勢：一是擁有完整的製造鏈和龐大的應用場景，使產品能夠快速迭代，並在安防、物流、教育、康養等行業加快落地;二是政策和資本的持續支持，北京、深圳、上海等地已形成從基礎研究到應用轉化的完整生態。

從事自動駕駛和機器人芯片製造的黑芝麻智能新加坡公司總經理徐勁受訪時預計，中國將在未來三到五年內，率先在安防巡檢、教育陪伴、康養護理等特定垂直場景實現落地突破，而非直接實現“全能型”人形機器人的應用。

宇樹科技人形機器人H1.今年8月在全球首屆世界人形機器人運動會1500米長跑項目中以6分34秒的成績斬獲運動會首金。 (彭博社)

專家：中國處規模領先技術追趕

在政策層麵，中國官方2023年發布《人形機器人創新發展指導意見》，為產業明確設定階段性發展目標：到2025年，整機產品達到國際先進水平，並實現批量生產，在特種、製造、民生服務等場景得到示範應用，探索形成有效的治理機製和手段;到2027年，人形機器人技術創新能力顯著提升，形成安全可靠的產業鏈供應鏈體係，構建具有國際競爭力的產業生態，綜合實力達到世界先進水平。

摩根士丹利今年2月發布研究報告指出，過去五年，中國成功申請了5688項涉及人形機器人的專利，遠超同期美國的1483項和日本的1195項;中國企業去年向市場推出35款人形機器人，占全球總數的三分之二，美國和加拿大的公司共發行了八款產品。

盡管表麵上中國在人形機器人領域獨占鼇頭，但謝明直言，中國目前仍處於“規模領先、技術追趕”的階段，尤其在人形機器人的運動能力與認知能力深度融合方麵仍有差距。

他指出，美國企業已在探索“視覺+認知”一體化路徑，讓機器人通過視覺感知和認知規劃實現更複雜的任務。而在中國，目前多數機器人仍以運動控製為主，例如上下台階時采用“機械式逐步撞上去”的方式，缺乏對環境的視覺理解，常常需要廠商進行二次開發和場景適配。