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當今世界，科技革命與產業變革加速重構全球競爭版圖。大力發展未來產業，是引領科技進步、帶動產業升級、培育新質生產力的戰略選擇。本報今日起開設“直擊未來產業”專欄，立足科技前沿，聚焦政策動態，剖析典型案例，探尋未來產業發展之道。
“當前，我國在人形機器人領域已展現出與發達國家相當的先發優勢，但仍面臨技術創新能力不足、制造工藝水平相對落后、整機成本較高等問題，需從科技創新、場景牽引、產業組織和生態營造等方面綜合施策，盡快打造競爭新優勢。”
今年政府工作報告提出，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業。作為具身智能重要方向的人形機器人，在工業制造、生活服務等領域已展現出巨大潛力，有望成為繼智能手機和新能源汽車之后的顛覆性產品。當前，我國在人形機器人領域已展現出與發達國家相當的先發優勢，但仍面臨技術創新能力不足、制造工藝水平相對落后、整機成本較高等問題，需從科技創新、場景牽引、產業組織和生態營造等方面綜合施策，盡快打造競爭新優勢。
我國人形機器人產業體系日趨完善
近年來，我國相繼發布《“十四五”機器人產業發展規劃》和《人形機器人創新發展指導意見》等政策文件，并設立重大項目進行重點支持，逐漸構建起涵蓋技術創新體系建設、拓展場景應用、營造產業生態等在內的產業發展支持體系。人工智能融入物理實體后具備的強大感知、學習與互動能力，使得人形機器人擁有更廣闊的應用場景。我國依靠工業機器人領域的長期積累和人工智能技術的快速發展，在人形機器人領域已展現出先發優勢。主要表現在以下幾個方面。
一是關鍵核心技術持續突破。在“肢體”關鍵技術群方面，六維力矩傳感器和無框力矩電機等核心零部件國產化加速，國內企業正逐步打破國外廠商壟斷的局面。在“大腦”“小腦”關鍵技術群方面，我國已經成功研制出“大腦”“小腦”模型。2024年7月，上海的國家地方共建人形機器人創新中心，在世界人工智能大會上成功推出自主研發的“朱雀”大腦模型和“玄武”小腦模型。
二是產業鏈初具雛形。國內廠商已基本實現技術體系全覆蓋，并成功推出整機產品，推動產業快速發展。中國電子信息產業發展研究院數據顯示，2023年國內人形機器人產業規模達39.1億元，同比增長85.7%；2024—2025年，我國人形機器人將實現小規模量產；至2026年，人形機器人產業規模將突破200億元。產業集聚發展趨勢也日益顯現，珠三角、京津冀和長三角等地區已經集聚一批核心企業，成為構建人形機器人產業生態的重要力量。
三是場景應用優勢明顯。我國在工業生產、醫療健康、商業零售、生活服務等領域擁有許多獨特優勢。工業制造場景結構化程度較高，且工作環境相對艱苦，是人形機器人率先規模化推廣的理想場景。目前，廣汽、上汽等制造企業競相布局人形機器人。優必選Walker S系列人形機器人已經進入汽車工廠實訓，并在一線生產區域執行分揀、搬運、質檢等具體任務。國內人口形勢已出現少子化和老齡化的新趨勢，單身經濟和銀發經濟正在崛起，在家庭伴侶、情感慰藉和養老陪護等生活服務場景，人形機器人將大有可為，事實上，目前多家醫院已開始使用人形機器人協助進行護理工作。
我國人形機器人產業發展面臨挑戰
當前，各國圍繞傳感系統、智能控制系統和傳動系統等軟硬件技術，正在加快爭奪技術主導權。我國人形機器人發展還存在核心零部件水平差距較大、垂直大模型的高質量數據集缺乏等問題。主要表現在以下幾個方面。
一是核心零部件技術與工藝水平與國外存在差距。無框力矩電機、空心杯電機和滾柱絲杠等的制造方面仍存在堵點。例如，磁路和工藝設計是無框力矩電機的核心技術，目前美國企業采用的分布式分數槽及碳纖維綁扎技術居于全球領先地位，國產無框力矩電機在轉矩密度、溫升和最高轉速等關鍵參數上差距明顯。
二是缺乏用于訓練大模型的高質量數據集。大模型算法是影響人形機器人“大腦”“小腦”性能的核心技術，能夠決定人形機器人的智能化水平和運動能力，是各國角逐人形機器人產業技術制高點的關鍵。然而，國內用于訓練大模型算法的高質量數據集匱乏，在數據收集效率和數據仿真技術等方面與國外差距明顯。例如，我們調研發現，目前國內缺少能夠高效生成人形機器人仿真數據的大模型，只能在物理世界建立一個特定場景，命令人形機器人持續運動以實現數據采集。
三是成本較高制約產業化應用。人形機器人整機產品成本較高，小米CEO雷軍曾透露，國產人形機器人成本大約為70萬元/臺，高昂的整機成本阻礙了人形機器人產業化應用。一方面，核心零部件成本較高。人形機器人核心零部件缺乏統一的技術標準，定制化生產成本較高。此外，無框力矩電機等高精度核心零部件依賴進口，進一步推高了整機產品成本。另一方面，場景牽引不足，企業量產意愿不強。例如，工業制造場景中涵蓋人機協作、智能搬運等碎片化場景，人形機器人廠商難以判斷應針對哪些碎片場景制定量產計劃以實現最大的投資回報，從而對整機產品訂單的需求預期存疑，使得量產計劃難以落地。
四是創新生態系統有待進一步完善。一方面，產業組織形態有待完善。在產業協同層面，缺少能夠帶動創新生態群落協同發展的“鏈主”企業。在產業集聚層面，缺少成熟的人形機器人產業集群、孵化器、產業園區等創新載體，帶動產業鏈上下游集聚發展。另一方面，創新要素供給結構不優，突出表現為創新要素供給結構對需求結構的適應性不強。此外，創新服務效能有待提升，特別是在概念驗證階段缺乏資金支持。根據調研，目前科研院所和初創企業在概念驗證早期缺乏制作樣品的資金支持，科研成果能否成功轉化為具有市場價值的產品存在較大不確定性，更難以在需求側精準匹配用戶群體。
推動科技創新與產業創新深度融合
針對上述問題，我國需立足產業發展階段特征和突出優勢，強化戰略頂層設計，完善技術體系，打造良好產業生態，推動人形機器人科技創新和產業創新深度融合。
第一，以產業需求為牽引，加快突破關鍵核心技術。要圍繞產業鏈部署創新鏈，體系化布局全棧核心技術。強化“自下而上”的需求凝練和創新組織機制，將企業對輕量化骨骼、高精傳感器等的具體需求，凝練成技術參數清晰、研發周期合理的技術清單，采取“揭榜掛帥制”“賽馬制”等模式組織研發。支持搭建包含動作庫、物體知識庫和數據采集平臺的人形機器人數據中心，加快打造開源人形機器人數據集。支持數字孿生、數據仿真領域的龍頭企業和人形機器人“大腦”“小腦”技術供應商組成創新聯合體，加快開發虛擬訓練環境和數據仿真模型。
第二，加強智能與制造前沿技術深度融合，打造“明星”級整機產品。開發基礎版整機，聚焦人形機器人高智能化、高運動性等基礎功能，打造能夠支持算法優化、結構改造的通用整機平臺。開發高精度型、低成本交互型和極端環境下高可靠型的功能型整機，推動人形機器人產業化進程，加快降低產品成本。
第三，擴大場景牽引效應，驅動技術迭代升級。聚焦工業制造、生活服務領域具備生態主導力的高能級市場經營主體，遴選一批產業帶動性強的重點應用場景，進一步構建產品需求清單，支持人形機器人廠商依據清單加快落實量產計劃。組織編制示范應用場景典型案例集，推進人形機器人產業場景示范應用。
第四，完善產業組織形態，培優產業發展生態。培育壯大一批核心技術覆蓋面廣、產業帶動能力強的人形機器人生態型企業，推動產業鏈上下游協同創新、共建產線。支持各地立足區域資源稟賦和產業優勢打造人形機器人產業園區和孵化器，加快構建創新能力強、應用場景佳的優勢集聚區。
——信息來自：千龍網
