文：澤平宏觀團隊

4月19日，全球首個人形機器人半馬在北京亦莊開跑，20支人形機器人參賽隊伍與1.2萬名參賽選手同臺競速，挑戰21公里半馬賽道。“天工Ultra”機器人以2小時40分42秒的成績沖線，成為世界首個人形機器人半馬冠軍。但是從速度看，機器人這次并沒有pk過人類，同時也暴露了人形機器人需還要人來控制、面臨摔倒難再起來等難題，這也顯示了現在人形機器人產業化進程還處于關鍵的階段：要從“蹣跚學步”到“行穩致遠”。

人形機器人長跑也揭示了現在行業要商業化面臨的三大核心挑戰：

一是人形機器人系統的可靠性問題，比如能不能長時間站得穩、走得好，包括關鍵核心零部件的輕量化、耐用性；

二是能源和散熱問題，如果散熱不充分，導致續航受限；

三是面對高頻變換的場景的動態識別能力，怎么能讓機器人自主決策、決策與動態環境更加相互適應。

自今年年初以來，人形機器人賽道熱度不斷： 工業 端，優必選Walker S1在寧波汽車工廠實現物料分揀、精密裝配；消費端，宇樹科技G1、樂聚“夸父”等產品加速進入了娛樂互動、商業服務等場景；場景化應用端，智元“遠征”機器人能在上海4S店做導購。 人形機器人 堪稱DeepSeek等大模型之外最受關注的賽道。

此次“人機共跑”半馬暴露出人形機器人哪些問題？人形機器人產業何時能夠 從 “B端試水”、實驗室階段向規模化落地跨越？ 產業制造 接下來的重點方向是什么？

1 機器人半馬開跑暴露三大問題，都是未來商業化需要攻克的重點

人形機器人由大腦、小腦、本體三部分構成，大腦負責決策規劃、小腦負責運動控制與協調，本體即機器人的物理實體結構，包括軀干、關節組件、外殼、電池系統等。

本次半馬主要展示機器人的小腦能力和本體性能，一是小腦能力，也就是能否在長距離長時間、復雜路況的奔跑中保持平衡與協調；二是本體性能，即結構牢固性、續航、散熱系統等能否支撐機器人的長時間奔跑。

本次共有20支隊伍參賽，有6支隊伍完賽，完賽率30%。本次賽事并沒有對人形機器人的規格尺寸做嚴格要求，但出于續航考慮，機器人在賽前普遍進行了“減重”，小尺寸的重心低、抗干擾能力會更強，因此展現出的穩定性較好。冠軍天工Ultra身高/體重為1.8m/55kg，亞軍松延動力的參賽機器人身高只有1.2米，季軍上海卓益得的參賽機器人身高/體重為1.7m/28kg。

此次活動也暴露了人形機器人現存的一些問題，具體來看：

一是“小腦”功能和“本體”功能的可靠性問題。比如能不能走的穩、不摔倒，物理實體是否能可靠運行。部分機器人長距離運動后出現螺絲松動、關節磨損，核心部件壽命不足。解決方案是：未來在關鍵零部件如傳動部件、軸承減速器部件使用更高級別的輕量化材料，諸如碳纖維復合材料、鈦合金等，工藝升級、提升機器人耐用性。

二是散熱問題。完賽的6個機器人中有5個都出現了換電池/換機器人的問題，比賽中也出現了隨行人員給人形機器人關節噴水降溫，這是因為人形機器人的熱源相對集中，比如高功率密度伺服電機損耗、電池充放電發熱、芯片算力提升導致的大功耗等。因此，進一步提升風冷或液冷功能、用材料創新改善散熱性能、平衡系統輕量化，對于提升整體散熱效率非常重要。

三是機器人控制能力。這與目前的大眾預期差別較大。具體表現為機器人的現場運動決策似乎滯后，從比賽來看，大部分機器人通過遙控加部分自主感知完成奔跑，有時需要人的外力介入來幫助穩定，這暴露了訓練數據與真實場景脫節的問題。長遠來看，人形機器人是要實現足夠的自主性和獨立性的，要更多增強“大腦”的功能：還需要進一步增強邊緣設備算力，有效打破特定場景算法的局限，增強AI動態避障，優化機器人端側決策和環境交互能力。

2 人形機器人，終極愿景是"通用"人工智能

人形機器人是具身智能的典型代表。具身智能核心在于“具身”二字。即用物理實體來承載AI，從而構成一個可感知真實世界、可理解問題并制定規劃、可在真實世界中行動的智能系統，特點是形成“感知——行動”閉環；典型案例如智能駕駛、人形機器人，前者是“AI+新能源汽車”，后者則是“AI+類人機器”。

與傳統機器人不同，人形機器人的終極愿景是實現“通用性”。人形機器人有著接近于人類的外觀設計與身體構造，在大模型的加持下又具備了學習進化的能力，因此被寄望于未來也能夠像人一樣會使用各種各樣的工具、執行各種各樣的任務，即實現“通用性”；這有別于傳統的工業機器人和服務機器人，因為它們通常專用于單一任務，如工業機械臂、掃地機器人等等。

以“通用性”為終極愿景，雙足、全尺寸人形機器人是企業當前主攻的產品形態。按移動方式，人形機器人有雙足和輪式兩種形態。二者的區別主要體現在下半身：雙足人形機器人完全擬人，有雙腿和雙腳；而輪式人形機器人的下半身則采用輪式底盤。按尺寸，人形機器人有中小尺寸和全尺寸之分。嚴格來講“全尺寸”的身高應與成人類似，一般在1.6米-1.8米之間；與之相比，中小尺寸一般在1.1米-1.5米之間。盡管雙足、全尺寸人形機器人在站立、行進和作業時都面臨著更復雜的平衡性問題，研發制造更為困難，但卻仍是企業目前主攻的產品形態，也是本輪賽道熱潮中大眾的關注焦點。邏輯在于：人類社會中的許多工具與空間都是圍繞著人類設計的，理論上講完全擬人形態的人形機器人其適用場景會更為廣泛。

3 人形機器人商業化現狀：部分已進入B端試水，結構化環境+單一重復性任務+單機作業

人形機器人要經歷從實驗環境到工廠環境再到家庭環境的跨越，其商業化可分為三個階段：

第一個階段是將人形機器人用于科研教育、娛樂表演等。

第二個階段面向B端，人形機器人替代人從事重復枯燥性、高危險性的工作。

第三個階段面向C端，人形機器人成為智能家居的一環，提升居住生活體驗，甚至滿足人的養老陪護需求。

當前，產業重心仍處在研發環節，商業化尚不成熟，不過已有部分人形機器人進入B端試水。總體來講，人形機器人在B端的應用遵循著三個演進方向：

一是作業環境從結構化環境向非結構環境演進；二是作業任務從單一、重復的任務向多元、靈活的任務演進；三是作業方式從單機作業向多機協作演進。

目前，人形機器人試水的工業場景主要是汽車工廠和物流工廠這樣的結構化環境；在其中執行簡易裝配、搬運碼垛、分揀等工作，任務相對重復且單一；作業方式基本是單機作業。

人形機器人在物流公司部署的代表是：Agility Robotics（美國）的Digit系列機器人。繼成功試點后，2024年6月，Agility與全球物流巨頭GXO簽署了一份多年期合作協議，這使Agility成為首家正式商業化部署人形機器人的公司，該協議也成為業界首個機器人即服務 （RaaS） 人形機器人部署。截至2024年8 月，Agility 的 Digit系列機器人在 GXO 倉庫完成了10000 個訂單履約。

人形機器人在車廠測試的代表是：Figure AI（美國）的Figure系列機器人。2024年1月，Figure AI宣布與寶馬簽署了一項合作協議，計劃在寶馬美國唯一一家制造工廠“斯帕坦堡工廠”部署其Figure系列人形機器人。2024年11月，Figure02在“斯帕坦堡工廠”的最新測試視頻更新，Figure AI創始人Brett Adcock表示，二代機器人比一代的速度提升了400%，執行任務的準確率提升了7倍。

“進廠”是人形機器人驗證其可用性的必經之路。目前，人形機器人企業正陸續與B端企業建立合作關系，為機器人試點尋找實際場景，其中第一大場景是車廠、第二大場景是物流。也有一些人形機器人企業和電子制造企業建立了合作，例如優必選和富士康、Apptronik（美）和Jabil（捷普）。此外，部分企業在2024年也透露了其人形機器人的銷售情況或量產計劃，基本在數百或者數千臺。

4 人形機器人價格：目前在60萬以上，未來有望降低至10-20萬

目前，人形機器人價格基本處在60萬以上。例如宇樹科技H1-2的參考價格為70萬。樂聚機器人Kuavo（夸父）價格區間在60-80萬。傅利葉的機器人目前價格大概維持在100萬元人民幣左右。波士頓動力電驅版Atlas價格約在15萬美元，即約110萬人民幣。

未來，人形機器人的價格有望落在10-20萬區間。例如2025年1月，特斯拉在2024年四季度財報電話會中表示，一旦達到年產100萬臺， Optimus的成本將低于2萬美元。樂聚機器人曾表示家庭服務場景將是公司重點拓展方向，計劃將KUAVO（夸父）的售價降低至約20萬元。Apptronik曾表示目標是將機器人的成本壓低至“低于汽車價格”。

5 人形機器人產業未來兩大方向：更強的“大腦”和“小腦”、更低成本的“身體”

人形機器人的產業重心仍處在研發制造環節，有兩大方向：一是利用大模型使人形機器人有更強的“大腦”、使用機器學習技術讓其有更強的“小腦”功能。二是核心上游零件突破技術壁壘，推動人形機器人做優整機以及降低造價。

方向一：更強的“大腦”和“小腦”能力

應用大模型，讓人形機器人有真正的“大腦”。傳統的工業機器人、服務機器人的智能是“被動智能”，它們被編碼以實現特定任務，不具備自主思考的能力。而人形機器人要實現的卻是“自主智能”，即像人一樣具備自主思考的能力，而這得益于大模型的出現。從2022年ChatGPT席卷全球到DeepSeek橫空出世，大模型技術迅速推動非具身智能發展到了前所未有的高度，同時也為具身智能帶來了新的發力點。搭載大模型后，對人形機器人的“大腦”功能有兩個影響，一是它顯著提升了機器人對環境的理解能力，通過利用視覺感知大模型，人形機器人的感知能力已經可實現對復雜場景的精確分割和物體識別；二是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，使它可以更好地進行任務理解和拆解。

應用機器學習，讓人形機器人的“小腦”更好地成長。“小腦”能力對人形機器人至關重要，它充當把大腦的抽象決策轉化成具體指令的角色，直接決定了人形機器人動作的精確性和穩定性。當前，人形機器人的控制技術主要包括模型預測控制（MPC）、強化學習和模仿學習3類。MPC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，然而通用性卻不足。而模仿學習和強化學習正成為重要的研究方向。二者都是機器學習方法，前者指智能體通過觀察專家的行為來學習如何執行特定任務；后者則是一種基于試錯的學習方法，智能體通過與環境的交互來學習如何最大化獎勵。當前，通過引入機器學習技術后，運動控制系統能實時分析環境并自動調整參數。現在的機器人已經能夠更加精準地感知、采集和理解周圍的環境信息，實時構建更高精度的空間模型。

近期，隨著人形機器人產業的火熱，多個企業展示了大小腦模型的最新成果，對機器人泛化能力的提升效果突出。2月，Figure AI發布自研機器人視覺-語言-行動 （VLA） 模型Helix，并宣布搭載該模型后，Figure機器人只使用了8個小時的訓練數據，便學會了如何在物流線上擔任分揀工作。3月，智元機器人與上海人工智能實驗室聯合推出通用具身基座大模型GO-1，開創性提出了Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架構，實現了利用人類視頻進行學習和小樣本快速泛化。3月，北京人形機器人創新中心發布全球首個一腦多能、一腦多機的通用具身智能平臺“慧思開物”。這一平臺可以為機器人配備更聰明的“大腦”和“小腦”，實現從任務理解到執行的全流程智能化，讓機器人更聰明流暢地完成拼積木、工業分揀、桌面清理、打包快遞等各項任務。

方向二：核心上游零件降本，諧波減速器、行星滾柱絲杠、六維力傳感器等

人形機器人零件較多，其中諧波減速器、行星滾柱絲杠、六維力傳感器等技術壁壘與價值量較高，未來降本空間較大。

1、諧波減速器

減速器是一種用于降低轉速、增加扭矩的機械裝置，有諧波減速器、行星減速器、RV減速器等類型。諧波傳感器體積小、重量輕，卻具備良好的傳動能力，可實現高效、精確的減速效果，是人形機器人的重要零件。

以特斯拉Optimus為例，其軀干共有 28 個關節，旋轉關節和直線關節各14 個，每一個旋轉關節處都有一個諧波減速器，共14個。價值量方面，單個諧波減速器約1600元，即單機價值量超過2.2萬元。

市場格局方面，日本的哈默納科在全球諧波減速器市場占據主導地位，市占率達80%以上。國產諧波減速器廠商有30多家，排在頭部的有綠的諧波、來福諧波、同川科技、大族傳動等。其中綠的諧波實力最強，是國產諧波傳感器龍頭；其創始團隊自 2003 年開始研究諧波傳動技術，產品性能達到國際先進水平，全球市占率可達7%（第二）；在中國市場率約25%，僅次于哈默納科的35%。

2、行星滾柱絲杠

絲杠是一種傳動部件，用于將旋轉運動轉化成線性運動。主流絲杠方案包括梯形、滾珠、行星滾柱三類。行星滾柱絲杠由于具備承載能力強、體積小、壽命長等優點，成為人形機器人中的重要零件。

以特斯拉Optimus為例，直線關節共14 個，每一個直線關節處都有一根行星滾柱絲杠（反式），共14根，分別位于大臂（2個）、小臂（4個）、大腿（4個）和小腿（4個）。價值量方面，單根標準行星滾柱絲杠約2000元，而用于人形機器人的反式行星滾柱絲杠將更高，即單機價值量超過2.8萬元。

行星滾柱絲杠工藝要求高、精磨設備供給有限，目前還沒有得到廣泛應用，尚處于產業早期。2023年中國絲杠市場規模25.7億，行星滾柱絲杠僅占 4%。產業格局上，國外行星滾柱絲杠龍頭制造商GSA（瑞士）在中國市場的份額超過50%，GSA與Ewellix（瑞典）、Rexroth（德國）合計份約80%。國內廠商生產能力不足，僅有南京工藝、博特精工等少數企業具備出貨能力。

3、六維力傳感

六維力傳感是一種高維度力傳感器，是高性能人形機器人的標配，通常安裝在人形機器人的末端執行器處，具體位置如手腕、腳踝，對人形機器人實現手部精細化操作與腳步站立或行走平衡性十分重要。

力/力矩傳感器是一種能感知力/力矩并將其轉換成電信號的裝置，作用是幫助人形機器人感知與外界環境的交互力。按維度，常見的力傳感器有一維力傳感器、三維力傳感器和六維力傳感器。六維力傳感器是當前測量維度最多的力傳感器，它能夠同時測量三個正交力和三個正扭矩，給出最為全面和精準的力覺數據。

相比于其他部位，人形機器人的手腕和腳踝會面臨更隨機的力變化，因此需要使用六維力傳感器這樣的高維力傳感器，裝在手腕處可提高人形機器人靈巧手的精細化作業水平、裝在腳踝處則有利于提升人形機器人站立或行走的平衡性。單臺人形機器人需使用4個六維力傳感器，手腕、腳踝各兩個。價格方面，根據MIR調研，六維力傳感器的成本在數千元，產品單價可達2-4萬元。單機價值可達數萬元。

六維力傳感器研發制造難度非常高，規模效應尚未形成。以國內市場為例，出貨量在萬套水平；用于人形機器人的則更少，占比不足5%。六維力傳感器全球市場中，美國ATI擁有絕對主導地位，其他海外主要品牌有德國Schunk、美國AMT以及瑞士Kistler。目前國內具備批量化產品供應能力的廠商仍然偏少，其中宇立儀器競爭力最強，是國產廠商里市場份額最高的；其他已具備批量化生產的企業有坤維科技、鑫精誠、藍點觸控、瑞爾特、海伯森等。

未來，隨著諧波減速器、行星滾柱絲杠、六維力傳感器等核心上游零件廠商的技術突破以及人形機器人的需求拉動作用，人形機器人整機的性能會更加優化，而成本也有較大的下降空間。