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今年以來，人形機(jī)器人無疑是最流行的熱點(diǎn)之一，如何推動人形機(jī)器人真正落地應(yīng)用？6月6日，在北京智源大會“智源具身智能會客廳”環(huán)節(jié)，多位機(jī)器人企業(yè)負(fù)責(zé)人圍繞人形機(jī)器人賽事、產(chǎn)業(yè)化落地、視覺語言動作（VLA，Vision-Language-Action）模型的應(yīng)用與挑戰(zhàn)等話題進(jìn)行了討論。

機(jī)器人賽事是技術(shù)“驗(yàn)證場”

今年以來，隨著各種機(jī)器人賽事的舉辦，引發(fā)了大眾對賽事的熱議，機(jī)器人賽事是技術(shù)的“驗(yàn)證場”，還是“秀肌肉”表演？

宇樹科技CEO王興興表示，現(xiàn)在人形機(jī)器人還不能直接去家里干活，這是現(xiàn)在全球范圍內(nèi)行業(yè)都面臨的問題。宇樹科技的終極目標(biāo)是人形機(jī)器人可以替代人類從事辛苦的工作。在實(shí)現(xiàn)這個終極目標(biāo)前，對于企業(yè)已經(jīng)達(dá)到的技術(shù)成果，希望能通過賽事和表演進(jìn)行展示和普及，以及實(shí)現(xiàn)一定商業(yè)化的作用。

在北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心總經(jīng)理熊友軍看來，機(jī)器人類賽事一方面是知識普及的盛會，讓大眾對機(jī)器人現(xiàn)在發(fā)展?fàn)顩r及技術(shù)水平有比較全面的了解。另一方面，它也是很好的機(jī)器人訓(xùn)練場，對提升機(jī)器人的技術(shù)有很大幫助。此外，這也是機(jī)器人潛在客戶了解和跟機(jī)器人企業(yè)溝通的橋梁。通過比賽，會促成機(jī)器人加速產(chǎn)業(yè)化，加速在真實(shí)場景里做試點(diǎn)應(yīng)用。

“我覺得具身智能當(dāng)下的目標(biāo)就是一定要推動產(chǎn)業(yè)化。 雖然看到了具身智能炫酷的技能，但一定要反思這樣的技能在新的環(huán)境里，在面對新的物品時，在用戶非?！籼?span style="text-indent: 32px; text-wrap: wrap;">’，需要成功率接近百分之百的情況下，它能不能成功?！北本┐髮W(xué)助理教授、北京銀河通用機(jī)器人有限公司創(chuàng)始?兼CTO王鶴表示，希望跟后續(xù)賽事在操作級別上對接起來，用賽事引領(lǐng)有價值、可落地的技能形成，不斷把具身智能的生態(tài)轉(zhuǎn)起來。

上海交通?學(xué)教授、上海穹徹智能科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始?盧策吾表示，人形機(jī)器人賽事很好地展示了機(jī)器人的性能，下一步期待機(jī)器人勞動技能的比賽。

未來機(jī)器人形態(tài)呈現(xiàn)多樣化

在具身智能的大潮下，機(jī)器人一定要做成人形嗎？這成為業(yè)內(nèi)討論的熱門話題。

王興興表示，對于宇樹科技來說，并不堅(jiān)持要做人形機(jī)器人，企業(yè)也做機(jī)器狗。他認(rèn)為，隨著通用人工智能（AGI）或通用AI的發(fā)展，機(jī)器人的形態(tài)將變得更加多樣化。未來，工廠、醫(yī)療等領(lǐng)域的機(jī)器人形式將遠(yuǎn)比現(xiàn)在豐富，甚至可能增加百倍。

為什么現(xiàn)在大量具身智能公司在做人形機(jī)器人？在王興興看來，是因?yàn)楝F(xiàn)在AI基于人的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和訓(xùn)練，尤其是上半身和人的動作一致，數(shù)據(jù)采集方便很多，也方便AI做訓(xùn)練。對于機(jī)器人全身也是一樣，比如跳舞、格斗比賽，如果將機(jī)器人做成別的樣式，就沒辦法完成相應(yīng)動作。

熊友軍也表示，具身智能不一定要局限于人形，但人形是一個比較好的載體。他認(rèn)為，從市場應(yīng)用情況來看，具身智能最多的市場是走入商用和家庭，現(xiàn)在工廠場景只是一個開始，人形機(jī)器人的市場容量比其他的機(jī)器人容量要大。從人機(jī)交互的角度來看，未來，人形機(jī)器人更像家庭伙伴、朋友，更容易被人接受。

“現(xiàn)在的環(huán)境大部分是為人設(shè)計(jì)的，部署人形機(jī)器人和適應(yīng)環(huán)境過程非常便利，人形機(jī)器人可以方便地使用我們的工具，不需要做太多的改造。雖然現(xiàn)在人形機(jī)器人的成本、技術(shù)不占優(yōu)勢，但是放在更長的時間范疇來看，我覺得人形機(jī)器人會是一個很好的載體。”熊友軍說。

VLA模型仍存在局限性

2025年以來，一種全新的技術(shù)范式，即VLA模型正在加速崛起。在無人駕駛領(lǐng)域，VLA模型已經(jīng)成為了主流的解決方案。據(jù)了解，VLA 模型整合視覺理解、語言推理與端到端控制于單一模型，使機(jī)器人能在復(fù)雜環(huán)境中推理和行動。

VLA模型泛化性如何？王鶴表示，自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)驗(yàn)證了端到端方案的優(yōu)越性，VLA模型的核心優(yōu)勢在于能夠直接從視覺觀測和自然語言指令中端到端地輸出動作，無需中間產(chǎn)物。王鶴認(rèn)為，人類除視覺的輸入之外，還有味覺、觸覺、嗅覺、聽覺以及對溫度的感知。所以VLA模型只能是一個起點(diǎn)，如果想達(dá)到人類級別的具身智能，還需要不斷融入新模態(tài)。

VLA模型現(xiàn)在最適合做什么呢？王鶴認(rèn)為，主要是移動、抓取和放置。這幾個技能主要依賴視覺為主，輔以觸覺或力覺傳感器，能在工業(yè)、商業(yè)非常廣泛的應(yīng)用。如果能夠?qū)LA模型在工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)等場景中部署成功，將標(biāo)志著具身智能技術(shù)真正走向?qū)嵱没?/p>

在盧策吾看來，VLA模型的擴(kuò)展性雖然強(qiáng)大，但仍存在局限性。具身智能的發(fā)展需要逐步落地，同時也要有長遠(yuǎn)目標(biāo)，即推動通用智能的發(fā)展。相比于無人車，機(jī)器人的任務(wù)和交互復(fù)雜度高，通用空間很大。VLA模型需要不斷加入新的模態(tài)信息，不斷壓縮它的不確定性，如力反饋和物理世界理解，以增強(qiáng)模型的魯棒性和適應(yīng)性，從而推動VLA模型逐步走向通用智能。

Physical Intelligence聯(lián)合創(chuàng)始?兼CEO Karol Hausman表示，VLA模型最大的瓶頸在于算法，他認(rèn)為，現(xiàn)在數(shù)據(jù)是海量的，需要提升和改善VLA模型的算法來運(yùn)用這些無盡的數(shù)據(jù)。

劉琴/攝