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文 | 数智界，作者｜苏黎，编辑 | 殷浪浪
在许多科幻电影比如《西部世界》《终结者》《我，机器人》中，机器人都是以人类或者与人类外形高度相似的面貌出现，行为动作与人类并无差别，拥有丰富的表情，甚至有着人类的情感。
我们一直穷尽办法，希望机器人具有人类的智力和意识，甚至是情感，人形机器人就是对此追求的最高演化。
为了摘下这颗明珠，过去的50年里，一众科技公司投入了大把的时间、精力和资源，希望将设想带进现实。
今年8月，小米发布了一款人形机器人CyberOne，这是一款全尺寸人形仿生机器人，小米称其具有聪明的「大脑」、发达的「小脑」、敏锐的「视觉」、强健的「四肢」。
简单点来说，CyberOne能感知人类情绪、能协调控制自身运动、能看见听见真实世界。
更早一些，去年8月份，特斯拉首次亮相了人形机器人“擎天柱”Optimus，马斯克曾表示，Optimus甚至可能比汽车业务更重要。
巨头公司的入场和新进展，总会带有某种提振作用。比如早前马斯克宣布即将推出 Optimus 时，鸣志电器的涨幅高达250.10%，京山轻机、川禾科技等10只概念股涨幅均超过100%；小米的 CyberOne 一经推出，远大智能在8月16日至8月22日连续五个交易日涨停，累计涨幅达74.49%。
但是剥开这层外衣，真正值得关心的问题是：
CyberOne也好，Optimus也罢，它们究竟是不是真正智能的人形机器人？
人形机器人是什么？有着怎样的技术壁垒？
巨头为什么要争先布局该赛道？人形机器人的市场前景是怎样的？
01 历经50年，从“能动”到“会动”
人形机器人，顾名思义，指的是具有人的某些特点或类似构造（如感觉系统、运动系统等）的智能机器人，技术集成度最高、难度最大，是机器人领域的终局幻想，被誉为AI领域的终极形态。
它包含一套非常复杂的系统化构造，简单来看可以分为两点：一个聪明的大脑，一套灵活的肢体关节。
目前，对于研发人形机器人整机的厂商来说，机器人的大脑基本由自己研发，比如特斯拉的软件主要由自己完成，包括行为决策与运动控制、神经网络自动训练等。
在肢体关节方面，人形机器人对于运动控制能力及感知计算能力要求较高，核心的零部件包括芯片、伺服系统、控制器、减速器和传感器。
其中，控制器、伺服系统、减速器是三个最为重要的构造。
控制器是对机器人的位置、速度、加速度等进行控制，简单来说，影响着运动能力；伺服系统是使机器人的位置、方位、状态等能够随着设定值的变化而变化，影响着机器人的运动精度和稳定性；减速器不必多说，直接影响到机器人的运动自由度和安全性。
严格意义来讲，智能化的人形机器人起步于日本，进入21世纪后美国占据主导地位，至今发展历史只有50年，基本可以归纳成以下三个发展阶段：
第一个阶段：起步。时间范围大致从1960年代后期至2000年。
日本在这一期间的研究成果最为瞩目。1973年，日本早稻田大学研发出世界上第一款人形机器人WABOT-1；时隔近三十年后的2000年，日本本田公司发布了人形机器人ASIMO。
不过，当时的人形机器人，还处于初级阶段，更多聚焦在运动能力的突破上，比如WABOT-1每走一步需要45秒钟，而ASIMO已经能跑能走、还能上下阶梯。
第二个阶段：基本功能不断完善。时间范围大致从2000年至2015年。
在此期间人形机器人除了运动能力之外，开始具备人机交互的能力，能简单地与人沟通、协助人类完成体力劳动及科研工作。
比如2003年，日本工业技术研究院推出HRP系列的4C和5P，前者可以说话行走，有丰富的表情，后者则可以代替人类完成重力作业；
再比如2011年本田推出的All-New ASIMO，已经具备了利用传感器避开障碍物等自动判断并行动的能力，还能用五根手指做手语，或者将水壶里的水倒入纸杯。
第三个阶段：应用探索。时间范围自2015年至今。
人形机器人在具备了初步的行动能力、简单的交互能力之后，开始逐步向特定场景应用探索：
2016年美国波士顿动力公司发布的Atlas，能够承担危险环境搜救任务；
2017年本田发布的第三代人形机器人T-HR3，在2020年东京奥运会中与运动员远程交流；
2020年美国敏捷机器人公司推出的Digit，能够在无人干涉的环境下搬动货物，能应用在物流、仓储、工业等场景；
2021年日本丰田推出的Busboy，能够完成擦地板、拿取玻璃杯等家务活。
整体来看，目前人形机器人主要应用于协助科学研究、个人护理、教育、社交等领域，部分产品已实现商业化。
但是将视角放大，我们不难发现，人形机器人这条赛道尽管理论上有着广阔的市场空间，但是依然面临着包括商业化缓慢在内的一系列挑战。
02 巨头抢滩，有这三个原因
除了小米和特斯拉之外，同样切入人形机器人赛道的巨头公司还有很多，比如亚马逊。
今年4月，亚马逊宣布成立工业创新基金AIIF，计划投资10亿美元来开发仓储机器人技术，其中首批投资企业就包括物流创新企业 Agility Robotics，我们上文提到的Digit 人形机器人，就是这家公司的产品。
巨头为何纷纷入局人形机器人赛道？在数智界看来，主要有以下三点原因：
第一，有着广阔的市场前景。
根据麦肯锡预测，长期来看，全球人形机器人市场空间可达120万亿级别，是一个崭新且空间庞大的蓝海市场，并且未来五年营收都有翻倍的空间。
小米总裁王翔此前在接受澎湃新闻采访时表示，人形机器人在未来有很大的发展应用潜力，未来会持续在这个品类和周边产业投入。
第二，服务型机器人的应用场景在不断丰富。
智能机器人按用途可分为三类：工业机器人、服务机器人和特种机器人，其中，人形机器人是服务机器人的一种。
我国在人口老龄化趋势下，医疗和公共卫生需求会持续旺盛，服务机器人的市场潜力比较可观。根据中国电子学会，2016-2021年我国服务机器人销售额 CAGR 为 36%，高于全球增速，其预计 2023 年我国服务机器人市场规模有望突破 600 亿元。
具体到应用场景，早期机器人多为扫地机器人和送餐机器人，现在逐步向情感、教育、医疗机器人等方向拓展。比如，2021年，擅长精细手术的美国达芬奇手术机器人在美安装量高达4,139台，辅助手术量达110.9万例。
叠加疫情影响，全球范围内大量面对面的场景被无接触服务替代，催生了对专业服务应用的新需求，形成了初具规模的行业新兴增长点，服务机器人的应用场景和服务模式正在不断地拓展，推动了市场规模逆势增长。
目前，疫情催生的服务机器人新需求场景包括医疗与康复机器人、情节和消毒机器人、AMR和配送机器人、社交机器人等。
第三，政策利好。
去年年底，工信部等15部门在《“十四五”机器人产业发展规划》中提出重点推进工业机器人、服务机器人和特种机器人重点产品的研制及应用，推动产品高端化智能化发展。
03 最大的掣肘：技术突破+商业化
浙商证券在一份研报中指出，波士顿动力开发的全尺寸人形机器人 Altas 代表着当前科研最高水平：以液压关节和步态算法为核心的底层技术，实现了接近人类的运动能力，能够快速越过障碍物、完成快速转身、跳跃等动作。
Atlas 原型机最早于2009年亮相，直到2013年才基本具备在艰苦条件下行走的能力， Atlas 实现这一系列高难度动作的核心在于它的“大脑”，即感知算法的不断迭代。
近年来，波士顿动力在机器人外观及机械系统方面并没有做出重大革新，而在软件层持续迭代，将相机、雷达等传感器接收的数据进行分析并对决策制定和动作规划提供最有效的支持。
从Atlas的迭代历程及周期，不难看出，人形机器人的打造绝非易事。
人形机器人的核心难点有两个：一是双足技术，二是双臂控制。
以「双臂控制」这一难点为例，当前，谷歌、三星、戴森等 IT巨头，都退而求其次，采用单臂控制的解决方案，因为这样控制难度会较校
可能有读者会问，如今在很多的工厂，机器人代替人工执行高精尖工作已经不算新鲜，这些机器人很多都是双臂控制的，那为什么到了人形机器人这里，双臂控制就变成了一个技术难点？
原因在于，服务机器人有两条手臂，目标距离随时变化，对传感器精度、算法和目标跟踪提出了更高的要求。
要克服技术难点，并非单凭一家或者几家科技公司就能做到，而是要看整个产业链上下游的技术储备能否跟上。
从这一层面来看，我国与国外仍存在着一定差距，仍在追赶阶段。
比如在核心的控制器环节，目前国内外机器人控制器技术差距主要体现在控制算法上面。
控制算法的迭代需要在下游不断试错调整中进行。国外巨头因为进入汽车、3C 电子行业时间较早，对应用行业生产工艺的理解较深，通过根据下游客户的问题反馈将自己的算法不断迭代进化建立了先发优势。
除了技术难题，人形机器人还面临着其他现实问题。
第一，成本高昂且实际的适用场景较少。
日本本田公司研发的ASIMO价格昂贵，造价高达300-400万美元；小米的CyberOne，单台成本也在六七十万元左右。
在接待、家政服务等实用场景中，其功能过于简单，无法完成稍微复杂的动作、也无法进行语境对话，因此到2022年3月底本田公司不得不让ASIMO退役。
第二，难以商业化。
目前，人形机器人已经形成以波士顿动力为代表的超越人、以特斯拉为代表的替代人和以小米CyberOne 为代表的服务人三大主流方向。
从商业化程度来看，波士顿动力的人形机器人的技术主要聚焦于科研领域，商用可能性比较校过去近十年里，这家公司命运坎坷的一部分原因，便在于产品商业化进展不顺。
波士顿动力公司成立于1992年，最初为美国陆军提供机器人的研究制造服务。2013年12月，波士顿动力被谷歌母公司Alphabet所收购，在2017年又被谷歌转卖给软银集团，2021年6月，现代汽车集团又从软银集团手里收购了波士顿动力公司80%的股权，七年换了三个东家。
相比于特斯拉机器人，服务型机器人与用户有着良好的交互性，未来可以深入到各类生活场景中，商业价值较为广阔。
但在走上商业化道路之前，厂商们需要迈过两道极难的坎儿：把技术提上去、把成本降下来。
04 结语
1970年，日本机器人专家森政弘提出了著名的“恐怖谷理论”：当机器人与人类达到一定的相似程度，这时候，机器人反而会给人僵硬恐怖的感觉。
恐怖谷理论描述了当人类看到类似人类的物体，特别是机器人时会表现出的消极反应。
特斯拉和小米的人形机器人长得并不像人，脸部都是一体化模糊呈现，没有具体的五官，也是最大程度降低人们看该人形机器人产生的不适感。
印第安纳人机交互教授 MacDorman 表示，要想加速将机器人应用到社会当中，必须解决恐怖谷效应。
人形机器人刚一问世就产生了诸多问题，如果说技术问题终有一天可以得到解决，人形机器人真正和人类共处的时候，心理问题和伦理道德问题恐怕才是真正棘手的问题，而电影中的人机相恋或者人机互相伤害，也就不再只是纸面上的简单探讨。
