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　　2024年已被业界普遍定义为“人形机器人商业化元年”，首届中国人形机器人产业大会发布的《人形机器人产业研究报告》显示，2024年中国人形机器人市场规模预计达到27.6亿元，并有望在2030年成长为千亿元市场。全球市场也显示出强劲的增长动力，国际投资银行高盛预测，到2035年人形机器人市场规模有望达到1540亿美元。当前，原型产品正从模拟训练进入场景实训。工业制造和物流仓储领域成为优先突破场景，行业领军企业已经开始部署实训。如特斯拉在美国俄勒冈州开设了机器人制造工厂“RoboFab”，并计划在2025年交付部分Optimus产品。此外，零售服务、家庭服务、科研服务等领域也作为潜在市场开展特定场景应用。

　　得益于现代工业机器人的行业奠基，加之AI技术突破带来的智能化渗透，人形机器人正加速样机迭代，加速从简单操作到复杂任务执行、从单一功能到多功能集成的转变。当前，国内外龙头企业纷纷加大人形机器人产业布局力度，相关技术正经历从实验室研发向产业化应用的关键过渡。如特斯拉以控制软件和算法为核心，构建AI生态并加快从智能汽车向人形机器人的移植；OpenAI以ChatGPT为核心，投资Figure AI和1X等通用人形机器人企业；英伟达立足算力平台与芯片，为波士顿动力、傅里叶智能、小鹏机器人等人形机器人企业提供模型算力支持；华为探索构建“华为赋能”和“华为智选”人形机器人生态。在机器人具身智能能力建设的进程中，需要突破结构、关节、运动、感知、认知和决策等多环节挑战，面临技术可实现性、资源可获得性、主体可协同性和成本可接纳性等多重约束和考验。

　　传统智能决策机制是一种基于规则驱动的“模块化”架构，即将感知、定位、决策、控制等任务拆分为多个独立模块，通过逻辑规则驱动功能实现，通过接口传递完成工作协同。随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的“端到端（end to end）”架构开始出现，其将智能系统视为一个整体，通过多模态的神经网络模型直接从输入的传感器数据生成最终的决策和控制信号。相对于“模块化”架构，“端到端”架构更加贴近人类行为模式，可实现数据输入到决策输出的无缝衔接，不仅提高了系统的性能上限，还具备更强的泛化和复杂场景适应能力。其首先应用于自动驾驶领域，英伟达、特斯拉最先掀起“端到端”的自动驾驶变革，百度、华为和以“蔚小理”为代表的造车新势力均开始布局“端到端”自动驾驶方案。鉴于该架构的高度可移植性，“端到端”架构在机器人导航和任务执行中也开始逐步应用。例如，特斯拉的Optimus机器人和谷歌的RT-2项目均采用了“端到端”模型，实现了高效、灵活的多任务处理；Figure AI与OpenAI合作开发的Figure 01机器人也展示了“端到端”如何转变机器人决策逻辑。在“端到端”架构日益成为业界共识的背景下，其核心能力储备和掣肘因素破解也应及时提上日程。模型优化、数据质量、算法创新以及算力提升，这些共同构成了提升“端到端”技术成熟度的核心要素。同时，为了有效破除模型复杂度高、可解释性差等挑战，对相关资源的深度挖掘与协同布局，需引起更多关注与切实行动。

　　一是算力资源从“个体部署”走向“集群共享”。传统的分散自主部署算力模式存在周期长、高能耗、利用率低等诸多弊端，且当前面临出口管制限制与国产替代缓慢等现实问题。面向算力需求的爆炸式增长和AI算力芯片的超短期迭代，算力建设也必将走向集约化和网络化，实现算力、数据、算法等资源的流动共享。通过集群共享的方式，可以实现算力资源的高效复用和按需分配，从而显著提升资源利用率，降低算力成本。同时，在集群形态上，算力网络将成为主要的供给方式，通过连接分散的算力资源，实现多中心资源聚合和多元异构算力的融合。例如，英伟达算RiseVAST平台通过虚拟化技术实现了异构算力集群的混合部署、统一调度和管理，支持多任务共享同一显卡，从而提升硬件使用效率并降低算力成本。特斯拉的DOJO智算中心将实现100,000PFlops算力，相当于约30万块英伟达A100的算力总和。在这一大背景下，协同推进AI算力芯片产业的发展与智算集群的共建共享，是有效解决算力荒、算力弱、算力贵的关键突破口。

　　二是数据资源从“结构化”走向“非结构化”。随着业务场景的改变，算据资源正在从基于数据库的结构化数据向非结构化数据转变。根据IDC的统计分析，文本、图像、视频等非结构化数据占整体数据量的比重高达80%以上，且以每年55%～65%的速度增长。同时，生成式AI技术的发展也推动了非结构化数据的应用，使得基于非结构化数据进行模型调优和决策支持成为可能。例如，亚马逊已开始通过Textract等工具处理大量非结构化文本数据，以支持其云服务和数据分析需求；IBM的Watson人工智能平台，正在通过自然语言处理和机器学习技术，将结构化和非结构化数据转化为有价值的洞察。这意味着，未来应用于人形机器人的AI推理和训练算据很大程度上将以非结构化数据为主，并基于其辅助AI算法优化，这要求相关部门在推动非结构化数据源的整合、促进技术创新应用及完善多源数据治理体系等方面加强前瞻性部署。

　　三是场景资源从“实体训练”走向“虚实融合”。早期的人工智能训练场景以实地为主，存在时空受限、成本高昂、环境单一、安全风险等弊端。虚拟环境训练的引入，显著提升了训练效率和降低训练成本，并缓解了AI算力短缺和真实训练数据缺乏问题。例如，英伟达的Omniverse软件实现了虚拟世界的物理级仿真和渲染，并在Omniverse基础模型之上，研发出Isaac专用模拟训练机器人研发平台。再比如，由卡内基大学、斯坦福大学等近20家全球顶尖高校实验室联合研发的生成式物理引擎Genesis，通过综合性物理仿真平台自动生成多场景物理模拟，为机器人虚拟环境训练提供强大支持。此外，特斯拉通过构建虚拟仿真空间和快速标注技术，为规控算法的训练与验证提供高自由度的环境。这些技术的应用表明，虚拟环境训练将是未来的重要趋势之一，相关部门需要在训练阶段定义、场景分级认证、伦理和合规性认定等方面加快前期部署。

　　随着科研与产业界的深入合作，上述技术路径已逐步从实验室阶段迈向中等规模的实际场景验证，这一进展无疑为人形机器人的产业化进程注入积极信号。但也应看到，当前相关市场主体仍处于“春秋战国”的分散竞争格局中（注：国家地方共建人形机器人创新中心统计，截至2024年11月，国内外通用人形机器人整机商业公司约150家，国内超过80家，国内的人形机器人整机商业公司中有半数来自高校的学生和教师创业。），尚未就产品定义、产业构成及行业标准达成共识，对于产业链、供应链以及创新链之间的协同路径，也缺乏明确的认识。这种状况极易导致各主体采取“大而全”“小而全”的发展策略，不仅增加了产业化进程中的不确定性，还可能导致重复投资与重复建设，造成资源浪费，相关各方只有共同认识到问题所在，方能有效破局。