人形机器人是人工智能在物理空间的关键装备和重要应用，是信息、制造、材料、能源、生命等技术的集大成者，是继计算机、智能手机、新能源汽车后的又一颠覆性创新，涉及领域新、技术含量高，其创新发展蕴含巨大生产力潜能，将成为引领产业数字化发展、智能化升级的重要力量。8月21日，在2024世界机器人大会开幕式上，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红代表大会主办方发布《人形机器人十大趋势展望》，梳理盘点了未来人形机器人的发展方向。报告指出，随着核心零部件的不断突破，人形机器人的硬件系统更加稳定、性能更高。“高爆发电机、高算力芯片、精密减速器、高精度传感器、长续航电池等核心零部件，将构筑起更加稳定、高性能的人形机器人硬件系统。”乔红表示。人工智能技术的进步使人形机器人设计更高效便捷。乔红表示，基于神经网络、进化算法等人工智能技术，将能够基于场景和任务的需求自动构建人形机器人的腿、足、手臂、躯干等模块，实现形态和控制的协同。
构建大规模、标准化的人形机器人数据集
报告提到，人形机器人运动智能将实现三类能力。一是复杂地形行走。有望适应为人类搭建的斜坡、阶梯、门槛等复杂地形和狭窄环境，实现稳定、自适应、抗干扰的行走。二是双臂协同操作。在下半身抖动的情况下，将通过双臂协作，使用人类的工具和装备，完成高性能操作任务。三是“软补硬”技术：在硬件性能欠佳和传感信息匮乏时，将通过软补硬技术系统寻找和充分利用环境和信息，弥补硬件的不足，实现高水准的任务执行。
机器人的多模态大模型将是一大发展趋势。“我们能够通过充分融合语音、图像、文本、传感信息等多模态的信息，为人形机器人的感知和决策，提供更强的多模态理解和深层关联能力，提升在复杂环境中的通用性和泛化能力。”乔红说。
人形机器人大规模数据集。大规模数据集的建设对于人形机器人的发展有三方面的促进作用。第一，提高人形机器人的本体设计能力：通过分析大量数据，可以优化机器人的结构设计，使其更加符合实际应用的需求。第二，增强仿真训练效果。模拟各种可能的工作场景，让人形机器人在虚拟环境中进行训练，提高其在实际工作中的应用能力。第三，促进算法迁移。使得机器人的算法能够在不同任务和环境中灵活应用，提高机器人的适应性和智能化水平。乔红表示：“基于仿真合成或实体机器人采集，构建大规模、标准化的人形机器人数据集，有利于提高人形机器人本体设计、仿真训练和算法迁移的能力。”
具身智能与人形机器人系统紧密相关
具身智能可以使人形机器人更好地理解和适应物理世界，实现与人类的自然交互。正如乔红所言：“具身智能是可以在高变化下做出迅猛、精准反应的高质量、高性能智能系统。它既不是单纯的虚拟环境下的计算机仿真，也不是完全偏于物理空间的机电系统，与人形机器人系统紧密相关。”人形机器人的具身智能强调智能体与其所处的物理环境紧密交互，通过人形机器人等智能实体实现感知、决策和行动。这种结合让人工智能可通过摄像头、传感器等理解环境，并通过机械臂、轮子等执行器作用于物理世界。从功能性角度出发，为了让机器人能替代人类执行所有任务，其形态需与人类相似。人形机器人因此能最大限度获取训练数据，从人工智能发展角度来看，训练大模型需要大量数据，而人类语言、行为、智能等数据信息无疑最丰富。因此，人形机器人不仅能够发挥人工智能的强大能力，还能通过其“具身”形式，在真实物理世界中实现与人类的交互，提供更自然和直观的交互方式，使人机之间沟通更高效。
人形机器人研发思路
报告还关注了人形机器人新的探索与研发思路，即从人体结构与人体神经机制出发，从内向外地建构机器人系统，从而更好模拟人类高智能、高学习能力本质。可以说，受人体结构和神经机制启发的人形机器人将是未来发展方向之一。“不同于现有人形机器人从外向内地模拟人的功能，该类人形机器人能够从内向外地模拟人的肌肉骨骼系统和神经机理，探索人类实现高灵巧、高柔顺、高智能行为的本质机理。作为人形机器人研究的新途径，该类机器人有望搭建更接近人的高效稳定系统。”乔红说。除上述内容外，这份报告还提及了人形机器人开源社区、人形机器人大工厂建设及人形机器人的伦理与道德问题等发展趋势。可以肯定的是，人形机器人未来的技术创新主要涵盖算法、感知、交互等多个领域。在医疗、教育、服务等多个场景将有更进一步的探索。
