人形机器人发展历程及商业化进程如何？

人形机器人历经近百年，ChatGPT 有望引爆技术奇点。

人形机器人从 1939 年第一台电机械控制的 Elektro 开始至今已历经近百年时间，我们从 技术变化的角度将其划分成三个阶段：电机械阶段，实验室智能阶段和应用推广阶段。 1）电机械阶段：此时的人形机器人仅仅是通过模仿人的行为去进行如移动、抬手、发声 等较简单的动作。这个时期的代表为日本早稻田大学研发出的 WAP、WL 和 WABOT 系 列机器人，该阶段主要侧重通过机械性地模拟人的行走使得机器人能够移动。 2）实验室智能阶段：传感系统、控制系统、软件算法等多个技术实现发展，2000 年本田 开发的 ASIMO 将人形机器人带入实验室智能阶段，此时的机器人逐渐能够通过传感器 获取外部信息，通过简单的分析判断做出相应的决策。可以实现如“8”字形行走、拧开 瓶盖、单双脚跳跃等简单动作。在智能化阶段美国与日本齐头并进，日本侧重于外形仿 真，而美国则更侧重于用计算机模拟人脑的功能。 3）应用推广阶段：特斯拉的 Optimus 的发布引领全球人形机器人向 C 端应用发展，而 2023 年 ChatGPT 的迅速迭代加强了人们对于人形机器人商业化的信心，全球科技巨头纷 纷下场布局研发，我们认为 2023 年可以成为人形机器人正式进行应用推广的元年。

ChatGPT 等大语言模型（LLM）AI 的应用有望加速人形机器人产业化进程。GPT、BERT 等大模型的应用大幅提高了模型的“通用性”，相比于之前垂直领域的 AI 开发，大模型 可通过“预训练+特定任务微调”的形式具备多个领域的基础知识，加速 AI 的学习、训 练以及迭代。大模型的其他优势包括：对自然语言具备更好的理解能力、基本可用的持 续交互能力、更强的零样本/小样本学习能力。

ChatGPT 等大语言模型有望促进人形机器人智能化并丰富交互性。大语言模型可以和图像模型、三维视觉模型融合，形成多模态模型，极大的提升机器人的感知和执行能力。 目前的大型语言模型只能通过语言和图像与用户进行交互，无法在物理环境中执行交互。 为了实现人工智能与物理世界的连接,机器人技术的推进能够作为使用者与物理环境之 间的接口，从而实现更丰富和立体的人机交互。 特斯拉入局人形机器人，有望凭借技术与制造的积累更快实现商业化。 技术积累：硬+软为基础，加速推进产业化。硬件方面，特斯拉具备完整的研发、测试、 优化产品的可视化开发流程。以电动车的研发积累为基础，特斯拉能够实现最大程度缩 短研发周期，设计出更高效、更安全、更稳定的机器人电气结构。

软件方面，机器人的视觉系统与汽车自动驾驶的模拟系统原理类似，因此特斯拉在自动 驾驶积累的数据能够加速机器人视觉系统的训练。此外，特斯拉自研的超级计算机 Dojo 配备了神经网络训练芯片 D1，能够通过处理海量的视频数据加速 FSD 的升级迭代，并 为 Optimus 提供更强的算力支持。

制造积累：在制造方面，特斯拉本身具有成熟的电动车供应链，而特斯拉的现有供应商 能够提供部分机器人所用的零部件（如摄像头、热管理、传感器等），因此特斯拉在供应 链方面有较强的迁移能力。另外，特斯拉在电动车降本方面也有着深厚的积累，无论是 在车身结构（CTC）还是一体化压铸（9000 吨冲压机）方面积累的经验都会对机器人的 批量生产提供帮助，加速产业化落地进程。

人形机器人是通过模仿人类的形态和行为设计制造出的机器人。人形机器人（仿人机器 人）是结合了仿生学、人工智能学、计算机科学以及材料科学的一个复杂产物。从形态 上来看，人形机器人根据应用场景的不同分别或同时具有人的四肢、头部和躯干，使用 部分肢体的场景包括应用于工业领域的机械手臂、应用于医疗康复领域的辅助步行机器 人等。从行为上来看，人形机器人通过模仿人类的关节、肌肉、感知系统、思维系统来实 现移动、操作、感知、学习等行为，辅助人类从而解放更多的生产力。

随着技术进步，全尺寸人形机器人即将迎来商业化。部分躯体机器人的应用已进入商业 化初期，相较之下，全尺寸人形机器人商业化程度更低。随着机器人技术的快速进步与 成熟，全球多方势力已加入了全尺寸人形机器人商业化布局的行列。2022 年，随着小米、 特斯拉陆续发布 CyberOne 和 Optimus，机器人行业将迎来全尺寸人形机器人商业化的到 来。

市场上已有多种机器人，但进一步商业化的潜力巨大。在特斯拉产品发布之前也有多种 全尺寸人形机器人，但主要用于科教、研究、娱乐等领域，可以实现的功能相对较少，且售价高昂，随着特斯拉、小米等科技企业的进入，制造、算法等诸多优势将实现对人形 机器人商业化潜力更深入地挖掘。