8月24日，“2024 世界機器人大會”主論壇進入第三天，在下午的主論壇上，有“為人形機器人發展提供新‘動力’”的對話環節，德國慕尼黑工業大學教授Alois C. Knoll主持，AI研究所執行主任、波士頓動力公司創始人Marc Raibert（馬克·雷伯特）與來自本土的四家企業老總參與了討論。

四位國內領軍企業的老總是：北京具身智能機器人創新中心總經理熊友軍，星動紀元創始人、清華大學交叉信息研究院助理教授陳建宇，宇樹創始人、CEO兼CTO王興興，北京大學前沿計算研究中心助理教授、北大銀河通用具身智能聯合實驗室主任王鶴。

1   人形機如何走向應用

主持人：在提到未來5 年有哪些影響人形機的技術中，有趣的是，沒有人提到“網絡”這個詞，也許是有原因的。

在我看來，今天的人形機器人有許多新技術，但要進一步開發其中一些技術。因為現在如果這些機器人真的大規模部署，對工業界來說會很有挑戰。我們現在看到機器人在跳舞，但我不確定這是否真的有用？除了我們從波士頓動力公司看到的機器人，還有在寶馬等汽車工廠有人形機器人在實際使用。

那么，你認為機器人必須以穩健的方式執行哪些任務，才能被公眾或實業家接受，并被他們購買？

圖1 主持人：德國慕尼黑工業大學教授Alois C. Knoll

可靠至關重要

Marc（波士頓動力）：我不在乎應用，因為我是研究人員，我參與其中是為了夢想，就像攀登珠穆朗瑪峰是一項挑戰，它要求你在惡劣的環境中保護好自己。讓機器人變得更好，就是這樣的挑戰。

但如果現在從更多的角度來看，例如如果你想致富，你可能開始創辦公司；但至少如果你想生存，你必須收支平衡。

主持人：你認為哪些因素對于銷售、大規模部署這些設備至關重要？還是你根本不在乎這點？

Marc：我認為還有一條很長的路。我們研究所正在落實讓它變得更可靠。讓機器人變得更可靠將非常關鍵。就像舊金山的自動駕駛汽車殺死了一個人——實際上這不是自動駕駛汽車的錯，然后Cruise（通用汽車旗下自動駕駛子公司）完全撤出了舊金山。這種事在機器人技術中也很容易發生。因此，可靠性是關鍵，是人們用大量資源努力解決的問題之一。

圖2 波士頓動力公司創始人Marc Raibert

工業應用最先到來

主持人：請在座的企業家們補充一些。

陳建宇（星動紀元、清華）：大規模應用非常重要的兩件事情：①能否找到大規模的需求，②我們的技術能否足夠地去滿足這個需求。

現在有很多零散的需求，例如一些表演等。但如果要非常大規模，主要還是看勞動力非常密集的一些產業，劃分為三個階段：工業，商用，服務。技術也基本上是按照這樣的方向去成熟的。

工業可能會比較快去用。此前的Marc 講演里已經展現出來了，不管是人形還是輪式機器人，在工廠搬運環境里已經達到了非常接近人類的節拍。未來它可能會更快、更強大，成本更低。當達到這個的時候，它的第一個大規模應用的點就到了。

圖3 星動紀元創始人、清華大學交叉信息研究院助理教授陳建宇

大規模應用在2025 年、2026年

王鶴（北大、北大銀河）：盡管具身智能今天不完全成熟，但是今天的能力搭配上人形機已經能夠在很多場合做事情了。

今天在展臺展示了一個零售的場景，用戶下單，機器人可以根據具體下單的內容，例如拿冰紅茶還是巧克力，可以從貨架上把它取下來，同時也可以從地上的籃子里把這些貨不斷地上放到貨架上；也可以從一個更大的倉儲料架上抱著一箱東西放到傳送帶上。這些場景都展示了目前具身智能對于比較粗糙的工作，例如抓取、放置和雙手抱持等能力已經走向成熟。

在這種情況下，我們還要問一個問題：為什么是人形？因為如果貨架上的一個商品掉到地上了，機器人需有能力去夠地面這么低的東西；另外，貨架可能2 米高，要能夠抓到2 米高的東西；同時還得來回走動，還得有兩只手才能抱住一只箱子。即有兩只手又能高、又能低、腿又能夠來回走，那么它基本上就把形態往人形靠攏了。星動紀元目前用的是輪式底盤——沒有腿，也已經達到這樣的能力了。

這種抓取、放置、搬運的能力，在很多行業，例如一些零售、工廠、服務的場景可以用起來。所以陳建宇判斷：人形的大規模應用在2025 年2026 年，業界將見到從百臺級到千臺級的快速增長。

圖4 北京大學前沿計算研究中心助理教授、北大銀河通用具身智能聯合實驗室主任王鶴

希望對AI和機器人有更多的耐心

王興興（宇樹）：對目前人形機器人應用落地，總體還是需要一些時間。

但是，今明兩年，對于一些簡單場景，像特斯拉工廠場景里把一塊電池從一個地方裝到另一個地方，這種簡單的用模仿學習能做的事情，目前AI 技術的成功率比較高，今年或明年可以做一些應用，把整個節拍的速度提升。

但是人形機要大規模應用，確實還需要更多的時間把機器人的模型做得更好，讓它更通用，基本上無論是更精細化或更泛的事情都可以做起來。

另外，希望公眾對AI 和機器人能有更多一些耐心。因為有些人還是比較心急的。

圖5 宇樹創始人、CEO兼CTO王興興

商業化場景和商業模式

熊友軍（北京具身智能機器人創新中心）：人形機器人要大規模應用，涉及商業化場景的選擇問題。

第一個方面，實際上，并不是現在的人型機器人不能應用，而是要看什么場景。在有些剛需場景，或者對人有傷害、對人不友好、人不可到達的場景，還是有一些可以用的。例如搶險救災，特種的、核輻射或者有毒有害氣體環境等，現在實際上是可以用的。

人們想的更多的應該是技術怎么去提升，使它能夠快速適應更多的場景，然后把成本快速地降下來。只有這樣：一方面通過技術的提升，有更高的工作效率，讓人有更好的體驗感，才會有更多的人愿意用它；另一方面，把成本繼續往下降，讓人們買得起。

圖6 北京具身智能機器人創新中心總經理熊友軍

商業模式上的探索方面，人形機器人是一個集大成者，基本涵蓋了機器人和AI的絕大部分技術領域。因此在人形機器人技術上的研究，能夠大大推進技術的成熟。關于技術的市場化，可以采用沿途下蛋的方式——獲得商業的利潤，然后通過在人形機器人產品上孵化其他的技術，用商業化、產業化去推動人形機器人方面的研究。一個典型的例子是一些公司已經在一些人形機器人產品上實現了盈利，已經實現了一個很好的商業化。這是一種非常好的模式。

2   倫理問題

主持人：我們開發技術并進行研究，但也涉及倫理問題。我們能做些什么來消除人們的疑慮，支持這些機器人？

Marc已經對此做出了反應，在Marc的研究所成立了一個關于道德的部門，也許Marc可以進一步評論一下？

權衡利弊

Marc（波士頓動力）：在最高層次上，理解所有技術都涉及一些風險和機遇。許多政府在談論和監管AI，壓倒性的感覺是關注最壞的結果。

但我認為，不利用這些機會的風險與讓壞事發生的風險一樣大。所以理解開發與不開發之間的平衡，就像一旦我們寫論文，我們就會在開頭列出以下是我們工作中可能產生的所有偉大成果，但我們從不談論我們的工作可能會帶來什么壞處。我們需要誠實和開放，以便對此更加公平。但是，請繼續強調這種平衡，并以某種方式防止我們錯過機會。

三個層次的安全

陳建宇（星動紀元、清華）：人們對人形機器人或者相應的計算智能、機器人技術的擔憂，核心來自于對自身安全性的擔憂。安全其實有幾個不同的層次。

最底層是物理的安全。人們擔心機器人會不會在工作時傷害到人。當然它分情況，如果是在工廠里，如果我們把它與人的工作環境隔離開，一定程度上能解決這個問題；同時也需要從算法硬件等上面做得更魯棒來去優化這個問題。

第二個層次是生存上的問題。有一部分人擔心會替代人類的某些工作。這可能需要政府進行一些引導。我們盡量去做一些勞動力緊缺的產業，例如惡劣環境/ 工業環境或養老等。

第三個層面，假如具身機器人真正擁有了意識，人類可能會對自我存在的價值產生擔憂。這是更遠大的一個話題了。

需要政府出臺政策法規

王興興（宇樹）：人形機器人的倫理道德和安全性問題是非常重要的，而且需要所有從業人員共同維護。

這就有點像現在新能源汽車以及無人駕駛其實還是有很多安全性問題，例如早些年有一輛新能源車起火了，或者一輛新能源汽車、無人駕駛車出了交通事故，這對整個行業、媒體行業等的影響是非常大的，會降低普通老百姓對這種技術、行業的認可度以及信心。同樣，這種現象也很容易發生在人形機器人和AI領域。

所以當下以及未來，大家都應該在機器人安全性上，無論是出臺一些規章政策，或者做一些更好的引導，或者需要全世界的政府出臺一些相關的政策，來共同健康地推動這個行業的健康發展。

使大模型的技能局限在服務范疇之內

王鶴（北大、北大銀河）：從技術角度來分析：人形機器人面向終局的一種技術必然是大模型。只有大模型才可能實現非常高的通用性，把很多能力匯集在一起，把很多模態——從視覺感知、到語言理解、到動作執行融會貫通。

今天我們在技術上是有方法對大模型的行為進行限制的，已在大模型里對可靠性技術進行了深入的研究，未來我們會對vision、action model 等聯合模態的模型進行更深入的對齊，讓它不會傷害到人類，并且它的技能會被局限在服務的范疇內。

這些是我們技術上能做的。在技術之外，必然還需要政府、社會和國際的合作。

立法立規

熊友軍（北京具身智能機器人創新中心）：應該有一些行業組織或者是政府出來更多地在法律法規方面做工作，例如立法，并對全社會機器人的使用進行道德方面的教育。

因為機器人也是一種工具，放在不同人的手上，可能有不同的使用方法。只有加強教育，提升人們對使用從安全性的角度去考慮。

重視“可解釋的AI”

主持人：我知道沒有人提到“可解釋的AI”這個詞，也許采取的行動可以在事后解釋，但這有點像自動駕駛汽車發生交通事故，人們想知道為什么在當前技術下會發生這種情況一樣。顯然，這很難解釋，這也可能是提高這些系統的接受度或接受水平的重要因素。

3   5年后的應用預測

主持人：這個小組的主題是：為人形機器人行業的發展提供新的動力。5 年后的這個行業將怎樣？請你對這個行業發表一些評論，例如你可以說：我們會看到一個像“AI 冬天”一樣的“人形機器人的冬天”，但也許你更樂觀。

工業應用面臨復雜性

Marc（波士頓動力）：機器人在工業中的應用會有很大的進步。正如大家所說，讓機器人變得越來越好的技術確實正在成熟并繼續成熟，工業將繼續取得進步。人形機器人總體上仍然相當不成熟，你可以看看演示，一些人形機公司正在與電力公司合作。但我認為這在某種程度上是一種炫耀，而不是一種生產力。我不知道這是不是倒退？如果你看看倉庫機器人，最大的挑戰之一是系統集成，特別是如果它不是圍繞機器人設計的全新倉庫。我認為許多倉庫機器人供應商很難做到這一點，因為管理倉庫的IT 人員并不真的想開放他們的系統，在那里工作的人真的不想改變那里的一切。使用任何一種機器人的行業都有很多復雜性。

主持人：你對過去5 年來Spot（注：Spot 是波士頓動力2015 年2 月發布的四足機器人，身高僅一米有余）的成功感到驚訝，你會期望如此成功嗎？

Marc：5 年前，老實說，我本以為會有更多的成功，但Spot是作為一項實驗推出的，我們這樣做是為了讓它可以連接自己的傳感器，因為我們不知道人們想要什么傳感器，我們這樣做是為了讓你可以對它進行編程，因為我們不知道你是用什么應用程序/ 用戶，我們對它們的使用方式了解得更多，開發人員正專注于巨大的機會，因此這真的對接受度產生了影響。也許如果我們有足夠的企業家能夠提前進入那里并評估它是什么，也許人形機會做得更好。

主持人：讓我們問問那些想發表觀點的中國商界人士，你們認為5 年后你的公司會在哪里？

5年后可能進入“快時代”

王鶴（北大、北大銀河）：我對人形機器人的發展總體是比較樂觀的。未來5 年我們要完成真正的大規模應用。

這件事情對于整個人形機器人行業仍然是一個“先慢后快”中的慢階段，那么一個里程碑應該是什么呢？在第5 年的時候，我們能達到萬臺級別應用的市場，大約對標現在的商業清潔機器人。

關于商業清潔機器人，就是現在在超市、商場、寫字樓一層可以看到來回去洗地、擦地的機器人。中國最領先的公司大約是每年出貨1 萬臺。

目前清潔機器人做的事情局不局限？局限，就做這么簡單的事情。但是它能達到在各種場景，不管是商超還是寫字樓，還是很多不同的場景進行清潔（當然是平面清潔）。

對于人形機器人，希望能做到立體操作。但是目前它的能力可能是局限的，例如搬運、上貨、取貨。沒有更多的能力。但是要實現跨場景的應用，不僅在超市、工廠、服務場景等。如果能達到5 年1 萬臺的市場規模，相信隨著后面有真實世界數據的回流，會看到人形機器人應用的規模會快速增長，從慢時代進入快時代。

明年會有千臺規模

熊友軍（北京具身智能機器人創新中心）：我對人形機器人的應用可能會更加樂觀。這兩年人形機器人的進步非常快，尤其在AI 的驅動下。

實際上在市場的應用方面，可以看到國內外一些企業已經開始在一些場景里做試點的應用，例如在汽車廠，在一些商用的服務場景等，隨著試點進展，會有更多的迭代，然后有更多的數據的驅動，因此機器人會在這個環境里面，在一些特定的環境里的效率、速度提升，量在增長，價格也會大幅降低。這樣會更快地去促進產業的應用。

我覺得今年年底大家應該可以看到，有一部分公司已經能夠在一些場景，例如新能源汽車廠，一些特種的、對人有傷害的地方已經開始應用。明年可能有千臺左右量的出貨量。這是我觀察到的一些公司從實際現場測試情況來看的結果。

（本文來源于《EEPW》202410）