人形機器人與物理人工智能的崛起

作者：Allan LAGASCA，意法半導體全球智能工業(yè)產(chǎn)品部機器人產(chǎn)品部戰(zhàn)略項目負責人

機器人曾只存在于虛構作品中，是服從指令的機器。機器人曾是人類智能的延伸，如今它們已在現(xiàn)實世界中學習、移動與適應。

機器人行業(yè)正邁入轉(zhuǎn)型階段，物理人工智能和計算機大語言模型的技術進步是機器人變革的主要推手，機器理解指令、解釋數(shù)據(jù)并實時響應都離不開人工智能。

簡而言之，我們正步入一個機器人能像人類一樣，實時感知并適應現(xiàn)實環(huán)境的時代。像普通人一樣，這些機器人有感知能力、智力和行動能力，能夠理解周邊環(huán)境，規(guī)劃行動，并做出實時反應。

隨著頭部科技公司和制造商的持續(xù)加碼投資，人形機器人正在迅速崛起，從理論構想快速轉(zhuǎn)化為全新的前沿領域。

傳感器、執(zhí)行器、邊緣人工智能和高效電源系統(tǒng)的發(fā)展進步是支撐人工智能技術發(fā)展的基石，而這些進步都離不開半導體行業(yè)。如今，在眾多行業(yè)和應用場景中，人形機器人已開始在動態(tài)變化的環(huán)境中與人類一起安全地工作。

我們正開啟一個與人類高度相似的機器的時代。

為何選擇人形機器人？它的優(yōu)勢是什么？

在工業(yè)領域，對人形機器人的關注也正受到幾個關鍵因素的推動。

首先，民生產(chǎn)品制造業(yè)、物流業(yè)、醫(yī)療行業(yè)和服務行業(yè)正面臨著日益嚴峻的勞動力缺口問題。這些行業(yè)對勞動者的體力要求高，工作具有重復性和勞動密集的特點，因此，經(jīng)常出現(xiàn)用工短缺現(xiàn)象也在意料之中。雖然機器人擅長精準作業(yè)，能優(yōu)化作業(yè)效率，并延長工作時間；但人形機器人雙手靈巧，四肢靈活，比那些通常固定在特定位置的傳統(tǒng)工業(yè)機器人能更快地適應環(huán)境變化。

第二個優(yōu)勢是對現(xiàn)有工作環(huán)境的高度適配。人形機器人以人類為原型設計，自然適配為人類設計的工作空間，這意味著它們能穿梭在現(xiàn)有的為人類設計的作業(yè)空間，比如，樓梯、門廊、貨架布局、工作站等，而無需企業(yè)投入高昂的場地改造成本。這個優(yōu)勢大幅也降低了人形機器人商用尤其是工業(yè)應用的門檻。

第三個優(yōu)勢在于，人形機器人是推動生物力學、機器人工程學與具身智能發(fā)展的理想實驗平臺——而這些領域均屬于實體人工智能的范疇。隨著人形機器人的成本正趨近人類勞動力水平，且硬件與傳感器的進步持續(xù)提升其對動態(tài)環(huán)境的響應與適應能力，這類機器人有望在未來數(shù)年內(nèi)逐步融入勞動力市場。

如今，人形機器人已開始走出實驗室。首批有意義的應用主要集中在物流和制造兩個行業(yè)，承擔物料搬運、簡單組裝等工作；同時，醫(yī)療輔助、零售服務和基礎檢測等職能領域也有早期試點應用。

機器人智能的基礎

物理人工智能是指人工智能與物理系統(tǒng)的融合，人工智能被直接嵌入物理實體中，使其能實時感知、行動，并適應環(huán)境的變化。人工智能配合物理實體，與真實環(huán)境互動，不同于在數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)模擬運行的大語言模型。物理人工智能執(zhí)行實時交互的核心元件包括：負責感知的傳感器、負責解釋數(shù)據(jù)的計算模塊以及負責行動的執(zhí)行器。

物理人工智能的實現(xiàn)，并非是依靠任何某一項技術突破，而是依靠一個高集成度半導體平臺，該平臺將感知、算力、運動控制、電源管理、通信連接和功能安全整合為一套確定性的實時控制系統(tǒng)。

真正的三維感知需要深度感測、環(huán)境建模和目標檢測技術。機器人主要是利用全局快門CMOS圖像傳感器和飛行時間測距模塊實現(xiàn)三維感知能力。機器人必須能夠識別各種各樣的被遮擋物體，在存在傳感器噪聲、環(huán)境復雜的情況下保持精準的空間定位，前兩種傳感器在其中起到了至關重要的作用。這些技術讓機器人能更精準地追蹤運動和環(huán)境變化，從而更好地做出反應，預防事故發(fā)生。

過去十年，嵌入式計算是技術進步最為顯著的領域。邊緣人工智能處理性能和機器學習能力的飛速提升，為如今的機器人賦予了更高智能。新的創(chuàng)新成果賦能分布式智能，在邊緣端實現(xiàn)感知、運動規(guī)劃、SLAM同步定位與地圖構建、電機協(xié)調(diào)等功能。通過降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬和減少主處理器的低優(yōu)先級處理任務，可以大幅提升機器人的實時響應速度。此外，現(xiàn)代深度學習和強化學習算法還有助于機器人軟件不斷優(yōu)化升級。

精確的運動控制相對更直觀。人形機器人通過電機驅(qū)動器和控制器，驅(qū)動肩、頸、肘、腕、指等多處關節(jié)，實現(xiàn)類人的肢體動作。

正是這些核心組件的深度融合與全面集成，讓機器人從單純的程序控制的機器，轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆渲悄芎妥灾髂芰Φ闹黧w。一套復雜且完善的半導體解決方案，能實現(xiàn)機械系統(tǒng)與電子系統(tǒng)的完美融合，讓人形機器人在動態(tài)變化的環(huán)境中，精準、安全、智能地執(zhí)行復雜任務。

在人形機器人的研發(fā)過程中，這種系統(tǒng)級集成是主要技術難點，也是實驗原型機與規(guī)�；�平臺的重要區(qū)別。

現(xiàn)有挑戰(zhàn)與發(fā)展方向

人形機器人要實現(xiàn)大規(guī)模普及應用，仍需攻克諸多難題。這些挑戰(zhàn)不僅包括與現(xiàn)場部署相關的實際問題，還涉及軟件優(yōu)化、數(shù)據(jù)安全、成本控制、標準法規(guī)。不過，這些問題正在被快速解決，高盛預測，2028至2031年消費類人形機器人將在經(jīng)濟效益上具備可行性。

人工智能、先進傳感器、高性能半導體和下一代機械系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新，正為人形機器人技術飛速發(fā)展創(chuàng)造機會。隨著這些技術的不斷成熟，人形機器人將從孤立的試點應用，逐步被廣泛部署到工廠、醫(yī)院、倉庫等各類場景。最終，機器人將成為人類的合作伙伴和同事，在對體力、適應性和效率有高要求的環(huán)境中，協(xié)助人類勞動者安全、精準、高效地作業(yè)。

受勞動力短缺、人口老齡化和物理人工智能技術進步等因素的多重影響，人形機器人正成為智能手機和云計算之后的新一代主要智能平臺。

隨著物理人工智能技術的成熟，機器人將具備思考、行動、感知能力，并能與人類協(xié)作，數(shù)字智能與物理能力的邊界也將愈發(fā)模糊。

先進半導體、邊緣人工智能、視覺系統(tǒng)和執(zhí)行技術的深度融合，讓人形機器人成為未來十年推動社會變革的關鍵技術。