訂閱
糾錯
加入自媒體

成人陪伴、體育競技、養(yǎng)老陪護,人形機器人在工廠外的歸途

圖片  

工廠場景固然為人形機器人提供了理想的落地起點,但其僅僅是商業(yè)化版圖中的一環(huán),而非終極答案。工廠之外,還有更為廣闊的應(yīng)用場景亟待開拓,非結(jié)構(gòu)化環(huán)境不僅為人形機器人提供了多樣化的試驗場,更能通過真實場景的反哺,加速技術(shù)迭代與產(chǎn)品進(jìn)化。  

 作者:呂鑫燚

 編輯:狄鑫彤

出品:具身研習(xí)社 

幾乎所有人形機器人廠商在展示落地應(yīng)用案例時,都不約而同地將目光聚焦于工廠場景,甚至將其視為人形機器人商業(yè)化落地的“最優(yōu)解”。一時間,工廠車間仿佛成為人形機器人的“練兵場”,成群結(jié)隊的機器人涌入生產(chǎn)線,開啟“打工”模式。 

然而,這一現(xiàn)象背后也引發(fā)了一個核心問題:為什么是工廠場景?

 從技術(shù)維度來看,工廠環(huán)境具有半結(jié)構(gòu)化、任務(wù)指令明確的特點,這與人形機器人當(dāng)前的技術(shù)能力高度契合。工廠場景中的標(biāo)準(zhǔn)化流程和可控環(huán)境,為人形機器人提供了理想的試驗場,使其能夠在有限的技術(shù)邊界內(nèi)實現(xiàn)高效落地。 

從產(chǎn)業(yè)價值來看,人形機器人作為新質(zhì)生產(chǎn)力的代表,其核心使命并非簡單“替代人力”,而是“協(xié)助人力”乃至“補位人力”。當(dāng)前,制造業(yè)正面臨結(jié)構(gòu)性“用工荒”,尤其是技術(shù)含量低、勞動密集型的產(chǎn)業(yè),用工缺口尤為突出。以南方某城市為例,2024年第四季度的用工缺口接近百萬量級。在這一背景下,人形機器人憑借其柔性制造能力、持續(xù)作業(yè)能力,成為填補勞動力缺口的理想解決方案之一。 

從長遠(yuǎn)發(fā)展來看,工廠場景不僅是人形機器人商業(yè)化落地的起點,更是其技術(shù)迭代與場景擴展的重要跳板。 

但真的只有工廠才能承接人形機器人嗎? 

在具身研習(xí)社看來,工廠場景固然為人形機器人提供了理想的落地起點,但其僅僅是商業(yè)化版圖中的一環(huán),而非終極答案。工廠之外,還有更為廣闊的應(yīng)用場景亟待開拓,非結(jié)構(gòu)化環(huán)境不僅為人形機器人提供了多樣化的試驗場,更能通過真實場景的反哺,加速技術(shù)迭代與產(chǎn)品進(jìn)化。

 此外,多樣化的場景需求也將催生更具針對性的解決方案,推動人形機器人從“單一功能”向“多場景適配”演進(jìn)。

 市面上已經(jīng)涌現(xiàn)一批,跑向新場景的人形機器人,在工廠外找了新出處。

圖片

體育文娛齊上陣

有心培育和“無心插柳” 

如果說工廠是相對可控的環(huán)境,那體育場景和文娛活動則是最相對不可控的環(huán)境。 

體育賽場雖然地面條件相對穩(wěn)定,但多機器人協(xié)同競技帶來了極高的不確定性。單個機器人的一個動作失誤,可能引發(fā)"多米諾骨牌效應(yīng)",導(dǎo)致群體性失控。以目前機器人在體育賽事領(lǐng)域最突出的足球賽為例,一臺機器人的平衡失調(diào)可能直接改變比賽走向,這對實時決策算法和運動控制能力提出了極致要求。

 

圖片

圖片來源:加速進(jìn)化 

文娛表演的復(fù)雜度更甚,每場活動的地面材質(zhì)、空間布局、燈光條件都可能截然不同,而密集的人群互動更讓避障系統(tǒng)面臨巨大壓力。機器人不僅要在嘈雜環(huán)境中精準(zhǔn)執(zhí)行任務(wù),還要應(yīng)對觀眾的隨機干擾,稍有不慎就可能上演"機器人迷惑行為大賞",變成用戶二次傳播文案中的“黑歷史”。

顯然,這些場景的不確定因素量級與對機器人技術(shù)的要求呈指數(shù)級正比。但也正因如此,它們或許能成為推動技術(shù)突破的最佳"練兵場"。 

清華大學(xué)教授、加速進(jìn)化首席科學(xué)家趙明國曾表示,足球運動是具身智能的終極試金石需集成運動控制、動態(tài)環(huán)境交互與實時決策能力。其多模態(tài)協(xié)同機制推動人形機器人突破復(fù)雜任務(wù)極限。 

加速進(jìn)化的Booster T1專為開發(fā)者打造,具有輕巧靈活、皮實耐摔的特點,其在2025RoboCup德國公開賽成人組決賽中,以9:0的比分擊敗德國隊奪冠。 

宇樹科技也曾發(fā)布過G1人形機器人的首個應(yīng)用方案Unitree G1-Comp。該機器人被官方稱為“為賽事打造的足球巨星”。能在足球場上奔跑、轉(zhuǎn)身、轉(zhuǎn)圈,身體對抗能力使其在相撞后也能保持穩(wěn)定,并能自主起身。 

圖片

圖片來源:宇樹科技 

G1-Comp增加了2個頭部自由度,搭配深度相機可實現(xiàn)180度視野覆蓋。能通過頭部攝像頭鎖定足球并完成射門。 

“踢足球”只是一個切口,其切開的是讓機器人在不可控環(huán)境下的運動能力和應(yīng)對能力。基于該脈絡(luò)能延伸出兩條發(fā)展主線:一是,在足球賽事中衍生出新業(yè)態(tài),可類比電競賽事帶來的新業(yè)態(tài)發(fā)展;二是,基于足球賽訓(xùn)練和數(shù)據(jù)回傳其能力可以平移至其他場景,如養(yǎng)老、家用等非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中。 

如果說體育賽事是部分廠商有心培育的場景,那文娛活動、商演活動則是“無心插柳”出的場景。

 自從宇樹科技“租賃生意經(jīng)”爆火后,宇樹科技的機器人出現(xiàn)在各大商演場合中,從舞臺組樂隊到臺下互動;從室內(nèi)商場到戶外活動,宇樹科技已經(jīng)成為2025年“走穴勞模”。這些和日常生活絲滑無縫的場景,是機器人邁進(jìn)家庭的第一步,也是考驗其真實感知能力、交互能力、避障能力等多維度技術(shù)的試驗場。 

除了宇樹科技外,其他人形機器人產(chǎn)品也出現(xiàn)在諸多商業(yè)場景中,例如扮成“日租男友”陪人類逛街等。 

之所以稱商業(yè)演出是“無心”之意,是由于人形機器人廠商志不在此。某人形機器人廠商曾向具身研習(xí)社表示,現(xiàn)階段科研高校落地更多,表演只是傳播需求并非剛需場景。 

但就是這“非剛需場景”,同樣加速了人形機器人的技術(shù)突破。目前,其應(yīng)用在商業(yè)演出已經(jīng)經(jīng)歷了從預(yù)設(shè)動作到到任意學(xué)的進(jìn)化過程。 

圖片

聚焦養(yǎng)老場景

一己之力難破局 

養(yǎng)老場景是和工廠場景并稱為人形機器人最佳應(yīng)用場景。 

雖然養(yǎng)老場景的環(huán)境空間和需求指令與工廠場景相差甚遠(yuǎn),但其發(fā)展特性及想象空間和工廠類似,亟需新生產(chǎn)力驅(qū)動生產(chǎn)關(guān)系變革。 

數(shù)據(jù)顯示,2024年末,我國60歲及以上人口3.1億,65歲及以上人口2.2億,占比分別為22%15.6%,已進(jìn)入中度老齡化階段,預(yù)計到2035年,60歲以上人口將突破30%。當(dāng)前中老齡化,未來老齡化的發(fā)展風(fēng)向清晰可見。 

一面是萬億級規(guī)模的銀發(fā)經(jīng)濟藍(lán)海,另一面卻是服務(wù)需求精細(xì)化與從業(yè)人員低技能化的錯配,造成護工缺口的現(xiàn)實。結(jié)構(gòu)性困局下,給人形機器人創(chuàng)造機遇,從日常照護到康復(fù)訓(xùn)練,從情感陪伴到應(yīng)急響應(yīng),每個細(xì)分場景都是技術(shù)落地的戰(zhàn)略高地。 

今年的《政府工作報告》也提出,積極應(yīng)對人口老齡化,完善發(fā)展養(yǎng)老事業(yè)和養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)政策機制,大力發(fā)展銀發(fā)經(jīng)濟。前不久,國際電工委員會(IEC)正式發(fā)布由我國牽頭制定的養(yǎng)老機器人國際標(biāo)準(zhǔn)(IEC63310《互聯(lián)家庭環(huán)境下使用的主動輔助生活機器人性能準(zhǔn)則》)。

 中國發(fā)展高層論壇2025年年會的專題研討會也探討了相關(guān)話題,預(yù)計2035年之前的20年左右時間,是本世紀(jì)剩余時間內(nèi)我國人口老齡化程度較低的時期,也是積極應(yīng)對人口老齡化的重要窗口期。 

政策東風(fēng)已至,產(chǎn)業(yè)窗口期開啟,二者相遇為人形機器人在養(yǎng)老場景的落地提供了最佳助力。

 目前已有洗浴機器人、大小便護理機器人、輔助行走機器人等機器人產(chǎn)品開始在真實場景試用。但其解決但都是單一護老生活難題,而非照顧老人全生活但通用解決方案。因此,業(yè)內(nèi)主流的觀點認(rèn)為,養(yǎng)老最優(yōu)解為人形機器人,以人為尺的世界中,人形機器人更能絲滑部署。 

例如,騰訊Robotics X實驗室,就研發(fā)了養(yǎng)老機器人小五,具有安全人機物理交互等多項能力,可以協(xié)助照顧病患和老人,能實現(xiàn)抱扶移位、主動懸掛、折疊展開等功能;智元機器人三大事業(yè)部之一的“靈犀”產(chǎn)品線就聚焦于養(yǎng)老場景。 

圖片

圖片來源:騰訊 

相較于工業(yè)場景已經(jīng)開始批量試點或運用,人形機器人步入養(yǎng)老場景還需要等待數(shù)年。 

這其中不僅是要求技術(shù)加速迭代,能滿足護老起居中應(yīng)對一切突發(fā)事件,還需要產(chǎn)業(yè)多方共建更為成熟的生態(tài)環(huán)境。例如,信任危機和跨學(xué)科協(xié)作等。 

首先,老年人對機器人情感交互的接受度較低,機器人無法替代子女陪伴的顧慮橫亙在前,使機器人滲透率的關(guān)鍵阻礙。標(biāo)準(zhǔn)化機械動作難以捕捉人類情感的細(xì)微變化,獨居老人更注重情感需求,機器人的交互能力難以滿足。 

其次,養(yǎng)老機器人不僅需要機器人團隊研發(fā),還要吸納心理學(xué)、老年醫(yī)學(xué)、社會學(xué)等多種學(xué)科知識。不過,目前跨學(xué)科產(chǎn)研機制尚未成熟。 

由此可見,雖然養(yǎng)老場景正處于機遇窗口期,但其要求更高、挑戰(zhàn)難度更大,而這些關(guān)卡絕非僅憑機器人廠商一己之力就能解決。 

圖片

仿生機器人重交互

拉滿情緒價值 

在人形機器人陣營中,除了有雙足和輪式的構(gòu)型區(qū)別,還有“鋼鐵之軀”和“仿人觸感”的外貌區(qū)別。前者更偏向于以生產(chǎn)力的角色出現(xiàn),后者在此基礎(chǔ)上更突出情緒價值,主打機器人陪伴屬性。只不過,暢想雖好,但過于擬人化的外觀和觸感,很容易引發(fā)“恐怖谷效應(yīng)”。 

仿生機器人的特性決定了其技術(shù)重心,向高度擬人化外觀設(shè)計和深度情感交互兩方面?zhèn)戎。高度擬人化需要的不僅是皮膚觸感柔軟和人類相似,還需要其微表情控制能力,考驗的是廠商電機、算法規(guī)劃等軟硬件協(xié)同能力;深度情感交互則需要表情識別、語音語調(diào)分析等能力。 

松延動力推出的仿生機器人Hobbs”為例,該機器人的外表設(shè)定可視為亞洲男性。和宇樹科技、眾擎等機器人產(chǎn)品腦部只有“鋼鐵”外貌不同,該機器人能做到張嘴、皺眉、眨眼等動作。 

“Hobbs的嘴部用了14個電機。松延動力聯(lián)合創(chuàng)始人胡晨旭曾對媒體分析仿生機器人的面部難度,他表示,人形機器人的運動質(zhì)量主要由關(guān)節(jié)決定,方向和軌跡都相對確定。但想要在機器人身上復(fù)刻人類的肌肉運動,需要更精細(xì)的算法規(guī)劃。 

圖片

圖片來源:具身研習(xí)社 

目前該款機器人已經(jīng)在展廳擔(dān)任“導(dǎo)覽員”的角色,數(shù)字華夏的仿生機器人“夏瀾”也同樣應(yīng)用于政務(wù)大廳、商用服務(wù)和展館代言等諸多場景。 

但這只是仿生機器人落地場景之一。沿著“仿生”這條脈絡(luò)聯(lián)想,其更多想象空間或許在于陪伴,至于陪伴的訴求可以借用Realbotix創(chuàng)始人的一句話解釋“實際場景由用戶決定”。 

Realbotix的仿生伴侶人形機器人“Melody”,能夠與人對話和肢體互動。創(chuàng)始人曾有多年的硅膠成人玩偶經(jīng)驗。國內(nèi)成人玩偶公司金三玩美也抱緊了大模型的大腿,利于大模型加強交互體驗,帶動銷量。據(jù)了解,金三玩美搭載大模型的MetaBox在去年12月投入海外市場,包括美國、德國、日本、韓國等,預(yù)計4月會在國內(nèi)上市。 

這條商業(yè)化的可行性不言而喻,但其究竟是否能做到長效、健康的發(fā)展還需要時間驗證。

 不過拋去成人陪伴,仿生機器人若以“情緒搭子”的角色融入到日常生活中,或許會打開更廣闊的局面。 

當(dāng)工廠場景的"打工潮"逐漸褪去新鮮感,人形機器人的進(jìn)化圖譜正徐徐展開。從體育賽場的"戰(zhàn)術(shù)博弈"到文娛舞臺的"即興表演",從養(yǎng)老社區(qū)的"溫情陪護"到仿生交互的"情感共振",這場技術(shù)革命早已突破工業(yè)圍城,向人類生活的毛細(xì)血管滲透。 

然而,這場征途遠(yuǎn)非坦途——體育競技的蝴蝶效應(yīng)、銀發(fā)經(jīng)濟的倫理迷宮、仿生交互的恐怖谷陷阱,每一道關(guān)卡都在拷問技術(shù)的邊界與商業(yè)的智慧。但正是這些高難度"副本",推動著人形機器人從"機械執(zhí)行者""智能伙伴"蛻變。 

注:頭圖來源加速進(jìn)化官網(wǎng)

       原文標(biāo)題 : 成人陪伴、體育競技、養(yǎng)老陪護,人形機器人在工廠外的歸途

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

    掃碼關(guān)注公眾號
    OFweek人工智能網(wǎng)
    獲取更多精彩內(nèi)容
    文章糾錯
    x
    *文字標(biāo)題:
    *糾錯內(nèi)容:
    聯(lián)系郵箱:
    *驗 證 碼:

    粵公網(wǎng)安備 44030502002758號