人形機器人為何這兩年突破很快？當前研究的熱門是哪三樣？未來在工業和家庭等應用的突破點是什么？日前，在上海舉辦的2025中國人形機器人生態大會上，哈爾濱工業大學機器人研究所所長趙杰談了他的思考。

半馬比賽是個里程碑

人形機器人現在很火，2025年4月北京亦莊還進行了“人形機器人半程馬拉松賽”，之后有些自媒體及外行人對人形機器人產生了質疑和負面觀點，一些影響還很大。

實際上，很多先驅十年前就在做人形機器人，當年就被問到：能不能把機器人拉到操場上轉一圈？現在經過十年，機器人不僅能在操場上，甚至還在馬路上走了21公里—盡管給機器人換了幾次電，因為有些技術（例如電源）不是機器人領域要解決的核心，而是其他學科要解決的，機器人行業解決不了所有的問題。因此，或許這次半馬賽會成為人形機器人發展的一個里程碑事件，至少解決了過去在實驗室里能走幾步，發展到近幾年能翻幾個跟頭，甚至現在已經能夠拉出去遛了，這是人形機器人往前走的必須一步。

而且這種以比賽的形式出現，一是向社會的展示，不管它是正面還是負面的；二是展示了人形機器人企業的整體自信心，因為畢竟21公里，我們還是有好幾款機器人走完了。所以我們應該從正面的角度來肯定這件事。

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已做了二十年，為何不如這兩年吸引眼球？

趙杰所長等專家這兩年經常被問到這樣一個問題：國家863計劃時（注：始于1986年3月），機器人專家組就開始支持雙足機器人，二十多年取得的成果為何不如這兩年多？

的確，這兩年人形機器人得到了快速發展。原因主要有三點。①驅動力不同，當年863計劃部署的項目是做科研，現在很多初創公司是以產品驅動的；②投資金額不同，我國前20年在人形機器人或稱仿雙足機器人方面的總投資約1.4億元，可能還不如現在一家初創公司一年的投入；③新技術加持，例如現在有的可以翻跟頭，有的能像人一樣以自然步態行走，這些得益于現在端到端等新技術。

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肢體、小腦、大腦需協同發展

首先觀察人類。一些殘疾人沒有上肢、只有雙足，可以做一些簡單的工作；上肢健全，下肢癱瘓，也可以服務社會。類比機器人，機器人要想服務社會，還是要先把上肢做好。關于行走，是否還可以有其他形式？

還有像霍金一樣的全身癱瘓，但大腦特別聰明。相反，如果大腦不好用，就干不了活。即大腦和肢體要協同起來。

所以，人形機器人的肢體、小腦、大腦必須要協同發展。

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“仿生”是拓展，而非復制人

波士頓動力的新一代Atlas電動機器人出來以后，給了業界非常好的啟示。例如人類的腦袋轉不了360°，腰轉不了360°，但新一代機器人是行的，可以比人更靈活。人的進化并不非是最優的。

所以“仿生”一定要拓展人的能力，而非一味地復制人的能力，復制的結果可能還不如人。

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產業鏈從老三樣向軟硬一體化過渡

隨著生成式AI加持，人形機器人推動了整個機器人產業鏈的延展。但是過去和現在的很多人形機器人企業還在熱衷宣傳減速器、電驅、關節如何好，實際上到了這個階段，不僅是人形機器人，AI和機器人的深度融合一定會驅動機器人的產業鏈延展，是軟硬件一體化的產業鏈。

我們要做的事情還有很多。例如減速器，我們大量用的諧波、行星都存在一些問題，會不會有一些新的高效率正逆向傳動類的減速器？對于觸覺、電子皮膚、觸覺傳感器，國內外已做了好多，哪種技術路線更實用？關于手，不要小看手，現在我們做的手為什么用不了？因為沒有感知的功能。所以這些方面的挑戰，說明我們的產業鏈現在應該從關注老三樣要向整個的軟硬一體化來過渡。

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發展階段：四橫三縱

在一些專家學者的觀點基礎上，趙杰所長進行了補充完善，總結為四橫三縱。

人形機器人的發展階段有四橫：與人的成長過程類似。首先，出生時肢體不會走；第二，慢慢地隨著肢體的健壯、小腦的發育，人開始會走了；第三，有了大腦，能對一些通用的基本智能進行理解，例如四五歲的小孩可能不識字，但至少能識別一些東西，完成一些基本動作；第四，知識賦能，就像去學校上學，只有學習才能賦予它很多智慧和技能。

縱向可以分成三類：一類是電動、液壓等類型。還有一類是創新型的，包括現在正在探討的熱點，諸如電動型要進入家庭，養老要與老人接觸，這些技術方案是不是最終的形態？實際上，想做到與人交互，本質是安全，目前還是挺難達到的。第三類是未來要探討的，例如肌腱驅動的繩驅等，是不是還有很多其他的形態？

有了這個四橫三縱后，整個的技術體系應該是什么？從肢體、小腦、大腦到知識賦能，前沿技術是什么？共性技術是什么？產業鏈是什么？整機是什么樣的應用場景？相比海外，我們有跟跑的地方、并跑的地方，也有領跑的地方。一些專家正在整理這些，看看下一步到底如何來發展。

就運動控制的技術路線而言，趙杰所長在與很多專家討論。例如，都知道端到端的訓練效果好，但是其泛化能力、遷移能力怎樣？即在這臺機器上訓練的，在另一臺機器上是不是好使？具體有以下兩點。

●?模型驅動

早期的Atlas是令人佩服的，沒有什么訓練，純是模型驅動。電動的Atlas也是用端到端訓練的。之后還在模型的基礎上加入了強化學習，這條路線可能是未來可持續性的。

●?數據驅動

所謂的數據驅動、端到端、無模型等，正因為解釋不清楚，它的泛化遷移能力會非常差，短期內一次性解決是可以的，長期真正要落地到實際/產業的時候，其可持續性與否還是值得關注的。

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應用：工業在先，家用遙遠

●?公共服務

可能公共服務會最早突破。現在的人形機器人主要賣給科研院所，還有一些個人、娛樂機構甚至公共場所。隨著大語言模型的出現，至少對話能力增強了，答非所問減少了。這方面近一兩年已經開始在做了，但是這個市場很容易飽和，可能再有一年半載就達到飽和了。

●?工業場景

趙杰所長去過很多車廠，看到人形機器人。先不談這些場合是否一定要由雙足機器人來做，至少說明已在這個場合試驗，這就是進步，但是離真正用起來還有距離。我們不期望人形機器人做得比人快多少，至少它類似人，才能有用。

為什么工業場景能早于家庭場景？工業場景里用人手干活時，98%是人用工具來干活的，不是完全用手擰螺絲，而是用螺絲刀、扳手等。正因為用工具，可以把工具做快換，就可以完成一些技能型的工作。但是家用的手/爪真正要做好/實用，可能跟做機器人本體的難度差不多。所以從這個角度來看，工業場景較為容易，家庭場景挺難的。至少目前看，家庭場景方面，最先實現的也許是家庭服務類的，但是真正做點家務，真正地去服侍老人、養老助老這方面可能還很遠很遠。

所以，我們把人形機器人定義成未來產業。五年后的產業不是未來產業，叫嶄新產業。至少十年以后的才能叫未來產業。我們現在所做的人形機器人是為未來做的，如果真的做成，未來一定是一個較大的增量。

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終極目標是什么？

未來的機器人、人形機器人到底能干點什么事？愿景是什么？希望成為未來制造業的機器工人，家政服務業的機器保姆，照顧老人的機器孝子。