重構機器「看見世界」的方式。

用硬核科普+實戰(zhàn)案例，拆解光束背后的科技革命。

摘 要

人形機器人不是一個簡單的“類人玩具”，它是人工智能、感知系統(tǒng)、驅動單元、能源管理和智能交互的集大成者。隨著AI大模型與機械控制的融合，人形機器人正步入一個新臨界點。OpenAI與Figure、Tesla與Dojo系統(tǒng)、優(yōu)必選與華為昇騰的協同推進，預示著產業(yè)鏈正在從“硬件突破”走向“智能賦形”。

本文將圍繞人形機器人當下產業(yè)發(fā)展中最具爭議與戰(zhàn)略價值的五大命題進行系統(tǒng)分析，幫助行業(yè)從業(yè)者厘清技術優(yōu)先級、商業(yè)路徑和產品演進邏輯。

來源：摩根士丹利《Humanoid 100》

一、B端與C端市場孰先孰后？——

技術需求耦合的現實主義考量

技術現狀決定“先B后C”

人形機器人當前尚未突破以下幾個底層瓶頸：

• 功耗問題：目前電池密度與高扭矩電驅系統(tǒng)仍難以支持全天候任務，續(xù)航多為30-90分鐘。

• 感知與決策鏈路過長：感知-建圖-任務規(guī)劃-路徑決策-執(zhí)行鏈條，仍有至少數百毫秒延遲，不利于家庭非結構化環(huán)境。

• 安全與法規(guī)空白：C端環(huán)境對誤判容錯率極低，工業(yè)場景則可通過地面改造降低不確定性。

因此，現階段人形機器人更適合部署在“半結構化、任務邊界清晰、低通行人員密度”的B端環(huán)境。典型如：

• 工廠物料搬運（BMW × Figure）
• 物業(yè)巡檢（國內智慧園區(qū)部署案例）
• 商業(yè)迎賓/導覽（機器人酒店、博覽館等）

商業(yè)路徑對比

從業(yè)者建議：

• 短期聚焦B端，形成閉環(huán)場景優(yōu)勢
• 積累數據閉環(huán)，為未來C端訓練模型做準備
• 避免B端業(yè)務碎片化，建議垂直領域做深做透

二、跨國競爭格局如何演變？——

“算法 + 電驅 + 生態(tài)”三角優(yōu)勢的全球博弈

美國：AI與資本協同驅動，目標AGI embodied

以OpenAI + Figure AI為代表的美國路線，不追求單點產品盈利，而以“類人智能”平臺化為最終目標。

• 大模型下沉機器人：采用視覺語言動作統(tǒng)一模型（VLA Model），實現單模型多任務泛化（Multi-modal, Multitask, Multiform）。
• Dojo系統(tǒng)等AI訓練超級計算集群加速閉環(huán)。
• 融資動輒超億美元，強調生態(tài)整合能力。

→ 人形機器人被視作“大模型落地的最大算力驗證器”。

中國：硬件工程效率極高，戰(zhàn)略上更具產業(yè)化意志

• 高集成度執(zhí)行器（如宇樹Dynamixel樣式關節(jié)）、激光雷達與深度相機低成本國產替代已基本成熟。在感知硬件方面，中國激光雷達廠商（如速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、亮道智能）已實現高性能、低成本激光雷達的大規(guī)模量產，特別在中短距ToF方案和MEMS轉鏡結構上具備明顯工藝與成本優(yōu)勢，為人形機器人提供更高密度、低延遲的環(huán)境感知能力，加速其在復雜場景中的落地部署。

• 傅利葉、優(yōu)必選、小米采用“模組平臺+AI服務”雙層架構，不僅通過電驅動關節(jié)、慣導模組、感知組件的標準化降低開發(fā)門檻，也利用云端大模型與本地微調能力實現任務適配與場景泛化，為多行業(yè)、多用途的人形機器人提供靈活組合的解決方案，并形成面向B端和C端的兩套數據閉環(huán)系統(tǒng)。

• 政策上，《人形機器人發(fā)展路線圖（2025）》提出“三步走”戰(zhàn)略，強調在2025年前實現伺服驅動、電池系統(tǒng)、控制器等核心零部件的自主可控，2027年前構建集成商、供應商與運營商聯動的產業(yè)生態(tài)，2030年前在人機交互、通用智能與安全標準等關鍵維度達到世界先進水平，形成全球競爭力的人形機器人創(chuàng)新體系。

日本與歐洲：強調擬人性與標準化治理的互補優(yōu)勢

日本：長期聚焦機器人“情感交互”與“擬人律動”的真實還原，具備精細的機械結構設計與表情控制技術，強調人機共生理念。代表性項目如Actroid與ASIMO，已在護理、教育、陪伴等適老化場景積累深厚經驗。

歐洲：則更強調倫理、安全與標準體系建設，主導多個機器人法規(guī)與道德框架制定（如EU AI Act），技術路線偏向穩(wěn)健、安全、高可靠，適用于醫(yī)療、工業(yè)等高監(jiān)管領域。同時在開放平臺（如ROS）和高精密制造方面具有持續(xù)優(yōu)勢。

表1：歐盟相關法規(guī)和指南

趨勢判斷

三、文化差異如何影響產品設計？——

形態(tài)、交互與價值觀的三重分歧

人形機器人要“融入人群”，設計不僅要考慮技術可行性，更必須跨越文化“認知障礙”。不同文化背景下，用戶對“擬人化”的接受程度、審美傾向、交流禮儀乃至倫理邊界存在顯著差異。例如，一款在日本被認為溫和可親的機器人形象，可能在歐美市場被解讀為“不夠專業(yè)”或“功能不明”；而在中國，用戶更傾向于既要實用性也要親和力兼?zhèn)��？缥幕�設計不僅關乎外觀和語言，還牽涉到情感表達方式、角色定位以及社會行為規(guī)范。企業(yè)若忽視文化差異，極易導致“技術正確但體驗失敗”。因此，從一開始就構建“文化感知-設計決策-交互反饋”的閉環(huán)體系，是全球化產品成功的前提。

差異一：審美哲學不同

• 美式：力量感與科技感結合（Figure AI風格，金屬骨架裸露）
• 日式：可愛化、弱表達、非威脅感（Pepper、ASIMO）
• 中式：融合型偏好，主流期待“溫和而可靠”的助手形象

差異二：交互風格不同

• 歐美傾向于高效直達指令（任務完成率）
• 中國用戶更偏好“有溫度”的對話體驗（情感回饋、面子意識）
• 日本則強調儀式感（禮貌層級，敬語結構）

差異三：倫理邊界設定不同

• 歐盟GDPR對機器人的數據采集極其嚴格
• 中國正在形成地方級試點倫理規(guī)范（深圳、杭州等）
• 美國強調“科技中立”但實際監(jiān)管滯后

從業(yè)者建議：

• 建立文化適配框架，從語言到行為預設進行本地定制
• 構建區(qū)域語料包、用戶模型并保持可學習性（文化微調）
• 在國際市場需設獨立合規(guī)團隊評估當地隱私與安全法規(guī)

四、適老化服務能否成為突破口？——

“剛需 × 空窗”場景的戰(zhàn)略窗口

為什么適老化是突破口？

人口結構趨勢倒逼：中國65歲以上人口將在2030年突破3.7億，占總人口超25%。與此同時，日本、德國、意大利等國的老齡化程度已超過30%，美國也將在2035年首次進入“老年人口超過兒童人口”的階段，全球市場呈同步擴張趨勢。

護理資源短缺：在中國，一線城市護工年薪已超過12萬元，仍供不應求；而在歐美國家，護理行業(yè)人員短缺已成為社會難題，美國預計到2030年將缺口超150萬名護理人員，推動政府尋求自動化替代方案。

家庭結構變化：隨著城市化和人口流動加劇，子女遠離父母成為常態(tài)，居家養(yǎng)老正在取代集中式養(yǎng)老成為全球普遍趨勢。高齡獨居群體對日常輔助、精神陪伴和緊急響應的剛需正催生新型服務模式。

政府與醫(yī)保體系轉向“預防型”智能照護：例如日本厚生勞動省已將機器人輔助護理納入補貼范疇，德國、瑞典等國也出臺智能護理設備資助政策，為人形機器人介入養(yǎng)老服務創(chuàng)造制度紅利。

文化接受度更高：在多個國家，老年用戶對人形機器人存在較高接受度，尤其在非對抗性陪伴、日常提醒與健康監(jiān)測方面，其親和設計與類人形態(tài)能有效減少“設備恐懼感”，比工業(yè)機器人更易融入家庭生活。

在2023上海老博會展示智慧康養(yǎng)全場景解決方案

技術適配分析

商業(yè)模式建議

• B端（政府/社區(qū)）批量采購形成試點
• C端采用“租賃 + 服務”模式打破高價門檻
• 結合醫(yī)�；蚣彝メt(yī)生制度形成“軟硬一體”服務體系

五、恐怖谷效應如何化解？——

心理建模 × 感知延遲 × 表達控制的三維優(yōu)化

“Uncanny Valley”（恐怖谷效應）是指當機器人外觀與行為接近人類但又未完全相似時，會引發(fā)用戶本能的排斥和不適。這種反應根源于人類對“擬人但不真”的敏感心理機制，是人機交互設計中的核心挑戰(zhàn)，尤其在人形機器人領域表現尤為突出。

其成因不僅在于形態(tài)，更與時序控制、表達一致性與文化預期緊密相關。常見技術誘因包括：

• 面部表情不連貫：如肌肉模擬延遲、微表情缺失或張力失控，會導致“情緒表達假而突兀”。
• 語音合成不自然：合成語音在音色、語調變化、情緒語氣上的缺陷，容易造成“機器味”濃、溝通尷尬。
• 語-動對齊失衡：如手勢與語句不同步、頭部轉動延遲、眨眼與注視控制失配，會破壞用戶對機器人的“意圖建模”，引發(fā)認知錯位。

圖片來源：《服務機器人擬人化對消費者使用意愿的影響機理研究》

要化解恐怖谷效應，需在三個方向同步優(yōu)化：

心理建模：基于用戶認知科學、進化心理學構建對“安全擬人度”的分段模型，在設計早期設置“形態(tài)與行為擬人上限”，避免越界。Meta、Stanford等機構已有相關擬人感知曲線數據積累。

感知延遲控制：通過更高頻率的多模態(tài)融合感知（語音、視覺、觸覺），結合預測性算法減少語-動協同時延，Google DeepMind在大模型驅動交互響應上的時間抖動控制已實現200ms內同步。

表達控制與退化策略：通過動態(tài)調整表情精度、語調擬真度等策略，避免“擬人過頭”，在關鍵場景中甚至可采用“抽象人設”反向回避恐怖谷。例如Embodied的Moxie機器人采用卡通擬人風格、夸張化動態(tài)語調，在兒童用戶中獲得更高接受度。

三種解法策略

行業(yè)建議：

• 短期：弱擬人 + 高功能明確度（減少期待錯位）
• 中期：加入情緒響應AI，增強“人格一致性”
• 長期：開發(fā)“類人社交邏輯”的社會性AI架構

總結：從工程到生態(tài)，真正的競爭

在“平臺演化速度”

人形機器人不再是單一技術的突破，而是一個復雜的系統(tǒng)工程 × 智能生態(tài)的深度融合體。從硬件的精細化設計到軟件的智能化升級，再到跨文化的認知適配，未來的競爭焦點不只是技術的先進性，而是平臺的演化速度。

未來能夠勝出的企業(yè)，一定是那些在軟硬結合、認知構建與文化適配方面具備最強能力的玩家。單純依賴某一技術模塊或零部件優(yōu)勢，無法在激烈的市場競爭中脫穎而出。真正的核心競爭力在于，誰能夠在平臺層面實現持續(xù)的迭代學習、智能進化，并以此為基礎提供貼合人類需求、符合文化背景的產品體驗。

人形機器人不僅是“產品”的定義，更代表了未來工作方式的變革、社會角色的再定義。它不再只是簡單的“工具”，而是一個可以陪伴、幫助、協作的智能伙伴。隨著技術不斷成熟，跨行業(yè)應用場景逐步打開，誰能夠構建出具有人格邏輯、服務閉環(huán)、跨界協同的系統(tǒng)，誰就掌握了未來社會的重要入口。

從工程到生態(tài)，未來的競爭不僅僅是跑得快，而是能否在平臺建設和生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展中，走得更穩(wěn)、更遠。正如任何一個巨頭崛起的路徑一樣，突破創(chuàng)新的背后往往是體系化的積累與迭代。在未來的機器人時代，誰能掌握生態(tài)演化的節(jié)奏，誰就將定義這一切。

微信號｜Robo Lab

重構機器「看見世界」的方式。

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       原文標題 : 從實驗室到流水線：人形機器人的 “成人禮” 有多難？