从“能动”到“灵动”，机器人智能化步入新篇章

从"能动"到"灵动"，机器人智能化步入新篇章 20250511 摘要 • 人形机器人商业化仍处于早期阶段，主要应用于工业场景中的标准化流程， 如汽车制造中的搬运工作，但实际可用场景有限。未来，流程标准化且人 力成本高的危险环境将是其率先落地的领域。 • 人形机器人商业化面临硬件和软件双重挑战。硬件方面，执行器、传感器 精度、功率密度及续航能力需提升；软件方面，人机交互效率、多模态感 知准确性、视觉图像处理及运动控制稳定性有待提高。 • 解决训练数据集匮乏问题的主要方案包括增加真实数据采集（如志远公司 搭建模拟生活空间）和采用物理仿真方法（如英伟达提供的方法），旨在 提高训练数据质量，加速商业应用拓展。 • 通过调整场景参数或对场景进行变化，可以基于少量真实世界交互数据衍 生出大量训练数据，提高数据获取效率并降低成本。未来主流方案可能是 结合真实数据采集与仿真世界数据衍生。 • 机器人基座大模型呈现多系统架构趋势，如 NVIDIA 的 Grace Hopper 等。 未来需解决多模态和泛化能力问题，即理解视觉、语言、语音及触觉信息， 并提高动作学习的举一反三能力。 Q&A 当前机器人行业的技术发展现状如何？ 过 ...