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浙江大學(xué)熊蓉教授: 人形機(jī)器人具身智能發(fā)展挑戰(zhàn)與進(jìn)展
發(fā)布日期:2025-03-27 

2025年3月7日,由《機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用》雜志社發(fā)起并聯(lián)合中國(guó)機(jī)電一體化技術(shù)與應(yīng)用協(xié)會(huì)、天津大學(xué)和南開(kāi)大學(xué)主辦的「2025具身智能機(jī)器人發(fā)展大會(huì)」在天津國(guó)家會(huì)展中心成功舉辦!數(shù)千人齊聚,聚焦具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)前沿話(huà)題,剖析產(chǎn)業(yè)風(fēng)口,共同探尋產(chǎn)業(yè)融合與落地的方向。

在上午的院士專(zhuān)家報(bào)告環(huán)節(jié)中,浙江大學(xué)教授熊蓉圍繞《人形機(jī)器人具身智能發(fā)展挑戰(zhàn)與進(jìn)展》這一主題,展開(kāi)了主題報(bào)告。

人形機(jī)器人與具身智能作為當(dāng)前科技界與產(chǎn)業(yè)界的熱點(diǎn)領(lǐng)域,呈現(xiàn)交融發(fā)展的態(tài)勢(shì)。本報(bào)告將圍繞具身智能機(jī)器人技術(shù)演進(jìn)路徑、產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)要素、核心挑戰(zhàn)及創(chuàng)新實(shí)踐展開(kāi)。


一、技術(shù)演進(jìn)路徑解析

當(dāng)前,人形機(jī)器人正從早期仿人機(jī)器人的形態(tài)模仿向更高維度的智能交互演進(jìn),其核心價(jià)值在于適配人類(lèi)環(huán)境、工具及交互方式,從而拓展更廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用空間。具身智能作為人工智能從感知智能向行為智能躍遷的重要載體,強(qiáng)調(diào)實(shí)體機(jī)器人通過(guò)“感知-推理-交互”閉環(huán)實(shí)現(xiàn)自主作業(yè)能力。


二、產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)要素分析

人力需求矛盾:康養(yǎng)、智能制造等領(lǐng)域面臨結(jié)構(gòu)性用工短缺。特別是在汽車(chē)裝配等復(fù)雜作業(yè)場(chǎng)景,現(xiàn)有自動(dòng)化設(shè)備難以替代人類(lèi)的多技能操作,而人形機(jī)器人具備共用空間作業(yè)的天然優(yōu)勢(shì)。

產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ):汽車(chē)與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)積淀為人形機(jī)器人發(fā)展提供供應(yīng)鏈支撐,涵蓋精密傳動(dòng)、傳感器、算力模塊等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

技術(shù)集群突破:深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與大模型技術(shù)的成熟,為行為智能突破提供算法基座;仿真訓(xùn)練技術(shù)(如英偉達(dá)Sim2Real)則加速迭代進(jìn)程。

高盛預(yù)測(cè),如能克服產(chǎn)品設(shè)計(jì)、材料、技術(shù)、成本及公眾接受度等障礙,到2035年人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1520億美元,與電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)旗鼓相當(dāng)。



三、主要發(fā)展趨勢(shì)

從專(zhuān)用轉(zhuǎn)向通用:人形機(jī)器人研發(fā)正聚焦通用性能力突破,強(qiáng)調(diào)適應(yīng)多場(chǎng)景、多任務(wù)需求。

從高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)向智能移動(dòng)操作:波士頓動(dòng)力雖展示高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能力但產(chǎn)業(yè)化滯后,而特斯拉Optimus等產(chǎn)品引發(fā)產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的核心在于智能移動(dòng)操作能力的實(shí)用性?xún)r(jià)值,這標(biāo)志著行業(yè)從單一功能向綜合智能的演進(jìn)。

從感知智能轉(zhuǎn)向行為智能,從非接觸轉(zhuǎn)向接觸交互:


四、四大核心挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)稀缺性:接觸交互數(shù)據(jù)獲取成本高昂,現(xiàn)有操作數(shù)據(jù)采集方案(如實(shí)時(shí)標(biāo)注、仿真生成)難以滿(mǎn)足高質(zhì)量需求。

仿真到現(xiàn)實(shí)鴻溝:現(xiàn)有仿真平臺(tái)(如英偉達(dá)Sim2Real)對(duì)毫米級(jí)接觸交互的物理建模精度不足。

通用性與可靠性矛盾:工業(yè)應(yīng)用要求高精度(0.1mm級(jí))、高可靠性(99.99%成功率),而通用性設(shè)計(jì)需兼顧泛化能力,需在算法架構(gòu)層面實(shí)現(xiàn)平衡。

硬件性能制約產(chǎn)業(yè)化:驅(qū)動(dòng)器功率密度需突破3.5kW/kg閾值,傳感器動(dòng)態(tài)跟蹤精度需達(dá)0.01°級(jí),可靠性指標(biāo)亟待提升至20000小時(shí)MTBF。


五、創(chuàng)新中心技術(shù)突破與實(shí)踐

1.運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)突破

全身協(xié)調(diào)控制:通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)+機(jī)理控制融合,實(shí)現(xiàn)上半身作業(yè)與下半身穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)耦合。實(shí)驗(yàn)表明,在5kg負(fù)載、0.1mm精度作業(yè)下,機(jī)器人可保持長(zhǎng)時(shí)間擬人化站立(>1小時(shí)),行走速度達(dá)1.5m/s。

復(fù)雜地形適應(yīng):開(kāi)發(fā)單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多地形(平地、斜坡、臺(tái)階、不平整路面)自適應(yīng)行走,通過(guò)遺忘抑制算法解決多場(chǎng)景學(xué)習(xí)干擾問(wèn)題。

2.操作智能體系構(gòu)建

視覺(jué)伺服系統(tǒng):構(gòu)建通用伺服控制模型,實(shí)現(xiàn)無(wú)紋理物體抓取(精度0.5mm,成功率99.99%)、M4-M6螺絲裝配等精細(xì)操作,訓(xùn)練效率提升百倍。

元?jiǎng)幼鲗W(xué)習(xí)框架:在仿真環(huán)境中訓(xùn)練開(kāi)關(guān)操作、插拔動(dòng)作后,可直接部署至實(shí)體場(chǎng)景,支持?jǐn)_動(dòng)適應(yīng)與誤差容限。

3.快速部署能力提升

語(yǔ)義導(dǎo)航:結(jié)合視覺(jué)與語(yǔ)言指令,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)場(chǎng)景自主定位(如"找到沙發(fā)"),支持動(dòng)態(tài)障礙物規(guī)避。

工具鏈開(kāi)發(fā):構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化腿足、輪臂硬件平臺(tái),配套智能感知規(guī)劃SDK,使場(chǎng)景部署周期縮短至1.5小時(shí)(實(shí)習(xí)生可操作)。

人形機(jī)器人與具身智能正處于技術(shù)爆發(fā)前夜,其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程取決于數(shù)據(jù)、算法、硬件的協(xié)同突破。熊蓉教授表示,浙江人形機(jī)器人創(chuàng)新中心將持續(xù)深耕核心關(guān)鍵技術(shù),推動(dòng)具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模應(yīng)用,為智能制造與公共服務(wù)領(lǐng)域提供變革性解決方案。




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