经济观察网 记者 任晓宁 2024年是人形机器人备受关注的一年。
在2024中关村论坛年会具身智能（能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统）圆桌会议上，宇树科技创始人兼ceo王兴兴称，“回望过去人类的几千年历史，现在是最激动人心的时代”。
宇树科技是国内人形机器人头部创业公司之一。王兴兴说，现在人形机器人技术还没有实现突破。但他们已经看到了技术突破的临界点。现在人形机器人所处的阶段，就像是chatgpt（美国人工智能公司openai的大语言模型）出来前1年到2年的阶段。
这场圆桌会议的参加者还包括傅利叶智能、星动纪元、银河通用、新智元的创始人，以及互联网大厂小米公司的机器人团队负责人。他们代表着国内人形机器人的头部公司，可以说涵盖了当下人形机器人行业的“半壁江山”。
关于人形机器人真正的问题和阻碍，小米公司机器人团队负责人许多称，人形机器人今天真正存在的问题，是硬件的问题。银河通用机器人创始人王鹤则认为，人形机器人最大的瓶颈就是缺乏数据。星动纪元创始人陈建宇建议，人形机器人不能一起步就想着要走进千家万户，卖给c端（个人用户），而是可以先进工厂，从稍微容易一点的事情开始做。
人形机器人无疑是当下最热门，也颇具争议的赛道。但在这个赛道，大厂和创业公司几乎站在了同等的位置。圆桌会议现场，当主持人问出“大厂和创业公司做人形机器人谁更有优势”时，台上台下的人都笑出了声。王兴兴说，在这种前沿的领域，运气占很大部分，很可能大家都在做事，突然有一个天才，或者有一个小团队就做成了，“ai的世界是非常平等的，比以前的世界平等很多”。
作为现场的大厂代表，许多也表示，ai和人形机器人的世界里没有大厂和创业公司的区别。虽然与创业公司相比，小米公司市值4117亿元，并在硬件、供应链方面有多年积累，但许多说，大家的起点都是一样的。
黎明前的黑夜
人形机器人赛道很热。2023年国内人形机器人投融资事件增至12起，占过去十年行业总投资笔数的四分之一。曾经只制作机械臂、机器狗的公司，最近一两年都推出了人形机器人。
人形机器人也不断取得新的进展。4月27日，北京人形机器人创新中心发布全球首个全电驱拟人奔跑的人形机器人母平台“天工”，发布视频显示，“天工”可实现6km/h稳定奔跑，在盲视情况下通过斜坡和楼梯。
圆桌论坛上的公司们制造的也不是只会表演节目，或只能在门口迎宾的简单机器人，而是拥有双足，会跑会跳，能直立行走，奔跑时比人还要稳定的机器人。
但围绕人形机器人的质疑声也很多——不能量产，不能商用，价格太贵，人形机器人到底有什么用。这些疑问不绝于耳。
行业里的公司一直在质疑声中前行。2024年，这些公司的创始人们觉得，终于快熬出头了。“当下的时间点真的太好了。资源、关注度、财力、人员、技术，真的已经快突破临界点了。”创办宇树科技8年的王兴兴说。
王兴兴对技术突破之后的商业前景非常有信心。那将意味着，工业领域30%左右的场景可以重新再做一遍。农业、建筑业的很多工作，都可以让人形机器人去做。最终人类社会有可能实现：普通老百姓不用上班，所有人类都过着让机器人养着的生活，真正实现生产力升级。
其他几位头部人形机器人公司创始人也有类似观点。陈建宇认为，在3年到5年内，人形机器人在工业场景可以实现规模化。智元机器人联合创始人宋海涛认为，人形机器人会在3年到5年内逐步普及，5年到8年后会快速上量。
银河通用机器人目前正在与车企和美团公司合作，他们尝试把轮式底盘机器人（非双足类人形机器人）放到车间和商超场景，这种机器人比较便宜，成本低于一个人类劳动力一年的工资。王鹤预计，最近1年到2年内，轮式底盘机器人能够很快起量。
什么是真正的问题
双足类人形机器人目前仍然昂贵，价格普遍在十几万元以上。
王兴兴认为这并不是问题，未来一两年内，一台人形机器人成本几万元将非常有可能实现。甚至在之后，人形机器人也会像新能源汽车一样，按照材料成本和机器加购成本计算成本，“锂矿、铜、铁、铝等原材料的价格构成了整辆汽车的大部分成本。所有极致工业行业都是按此计算的，以后机器人也可以论斤卖”。
4月17日，在“cadencelive硅谷2024”大会上，英伟达ceo黄仁勋也称，在不久的将来，所有人都要制造的设备将会是人形机器人。人形机器人的制造成本可能会低很多。一些人认为，人形机器人的售价会达到1万美元到2万美元。跟购买一台廉价汽车差不多。
如果价格不是制约人形机器人的问题，什么才是真正的问题？几位头部公司从业者态度不一。
做手机起家的小米，在硬件领域经验充足，小米机器人目前重点攻关的是硬件的移动空间可达问题。许多举例来说，目前人形机器人手臂的移动空间可达精度大概是10厘米。10厘米精度意味着，机器人抓取一个物体时，相对位置定位不精准。对比之下，工业机械臂的精度是0.01毫米，差距非常大。
“我们硬件的移动空间可达怎么能做到1厘米？手眼协调的空间可达怎么能做到0.1毫米？”许多认为，这是短期内人形机器人面临的最大挑战。如果能解决这些问题，再通过大模型技术或具身智能技术，就可以提高人形机器人的数据采集效率，进而解决人形机器人数据不足的问题。
王鹤也提到数据问题。他称，目前以特斯拉为代表的智能驾驶汽车行业发展飞快，特斯拉可以利用百万车主、上亿小时的驾驶数据进行模仿训练，进而探索真正的无人驾驶。但人形机器人领域，并不存在这些数据。
“不可能有上百万用户主动买一个没有什么功能的机器人，到家里用遥控器遥控它干事情。”王鹤说，人形机器人所需的数据集在地球上并不存在。如何解决这个问题？他提出可以通过物理仿真技术，把现实世界中的物理规律通过图形学的引擎真实仿真，并仿真摩擦力、接触力、光线追踪渲染等，制造出一个模拟真实世界的数字世界进行训练。
不过，王兴兴对于人形机器人的硬件问题并不担忧，他觉得，真正限制人形机器人的，仍是生成式ai技术的突破。