首頁 > 人形機器人從“實驗室”走向“賽場”后，如何更深度地挖掘其應用場景，受到廣泛關注。
近日，在人形機器人百人會會議暨人工智能賦能新型工業化深度行（無錫站）上，《科創板日報》注意到，工業領域成為重點討論方向。天奇自動化董事長黃斌認為，工業是人形機器人最重要的應用方向之一，但就目前來看，在硬件性能、軟件數據、成本等方面仍存在壁壘，亟需突破。
值得注意的是，樂聚機器人董事長冷曉琨也持有相似觀點。他指出，在工廠，尤其是汽車生產廠中，仍存在大量復雜、需要泛化能力的崗位，這些崗位不僅自動化設備無法替代，且難以招到工人，只能依靠人形機器人解決。
電池續航能力亟需突破，工業與巡檢場景被看好
作為在制造業經驗豐富的企業，天奇自動化董事長黃斌進一步指出，隨著勞動力結構變化，00后對簡單枯燥的產線工作興趣降低，制造業中大量重復性、繁重及危險崗位亟需機器人替代。
“特別是汽車制造領域，總裝環節中80%的藍領工人從事擰螺絲、裝車門等工作。由于場景復雜性和非標準化，目前傳統機械臂難以勝任，這為人形機器人提供了廣闊空間。”
然而，現實應用中的困境不容忽視。在實際應用中，人形機器人的硬件性能尚未達標。“以續航能力為例，雙足機器人連續工作時間通常在2小時以內，輪式機器人可達6-8小時，這需要新電池技術或換電方案來突破；工作效率方面，經工廠實測，在執行如搬箱子等簡單動作時，機器人效率僅為人工的30%-50%，也需通過持續訓練，包括現場訓練和專門訓練場訓練來提高。”
與此同時，軟件數據存在缺失問題。黃斌談到，隨著行業快速發展，針對機器人實際工作場景的有效數據嚴重不足。為解決這一問題，天奇自動化計劃在無錫建立制造業數據采集中心，針對汽車制造、汽車產業鏈以及無錫當地的半導體、醫藥等優勢產業，進行1:1場景復刻和數據采集，并訓練垂類模型，將該中心打造為機器人崗前培訓中心，實現數據采集到機器人上崗的完整訓練閉環。
除了工業場景，巡檢等輕體力領域也展現出應用潛力。連續參加北京半馬和無錫具身智能運動會的上海卓益得機器人創始人陳清都認為，由于重體力人形機器人落地時需解決電池續航、安全性等問題，卓益得專注于輕體力領域。
“技術上，可以利用成熟的汽車定位導航與機器人低速無人駕駛技術，在園區、學校、碼頭、社區、邊境等場所，讓機器人執行重復度高的巡檢任務。此外，若機器人具備雙臂及一定搬運能力，未來在搬運領域也將擁有應用潛力。”
會后，陳清都在接受《科創板日報》記者采訪時表示，參加兩場比賽后，產品獲得市場關注，收獲了數十臺訂單。在他看來，提升曝光度的同時，也吸引了眾多投資機構的關注。“目前，我們已經與眾多投資機構接洽，但最重要的是吸納志同道合、認同長期發展理念的合作伙伴。”
“未來，人形機器人的發展方向將是解決續航和智能化問題，以提升安全性，實現更好的人機交互和應用場景落地。”陳清都進一步談到。
人形機器人發展要走過三個階段
在探討了當下的應用場景和挑戰后，人形機器人的長遠發展路徑同樣值得關注。樂聚機器人董事長冷曉琨將人形機器人的發展規劃分為三個階段：
第一階段以科研為主。“截至今年，樂聚機器人業務仍側重于科研，科研相關銷量占比約為一半。無論是人形機器人，還是早期工業機器人，在技術不成熟階段，都需要在高校、科研平臺進一步打磨優化，才能投入實際使用。
“過去七八年，公司與國內大部分從事人形機器人研究的高校開展了深度合作，今年也將延續這一模式。”
第二階段是開拓工業與商業應用。雖然有人質疑在已有眾多自動化設備的情況下，使用人形機器人存在成本高、效率低等問題，但在工廠尤其是汽車生產廠中，仍存在大量復雜、需要泛化能力，且自動化設備無法替代、難以招到工人的崗位，這些崗位只能依靠人形機器人解決。
結合當前技術水平，搬箱子、分揀等場景已可落地部署。在人形機器人與自動化設備協同的背景下，市場規模預計可達10萬-20萬臺，這一需求足以支撐國內整機廠商發展。此外，考慮到實際應用場景適配性，僅1.5米以上的人形機器人具備廣泛應用價值，預計今年該規格產品銷量約為5000臺左右。
“從國家和社會層面來看，這個數量雖然不算龐大，但人形機器人的戰略意義不僅在于為當前廠家帶來收入，更在于通過進入輕泛化場景，促進技術磨合與成熟，最終為進入家庭和生活場景奠定基礎。”
第三階段是邁向產業化。從技術角度判斷，未來3到5年，人形機器人在單一應用場景中完成任務和交互基本可行。然而，實現大規模產業化仍面臨倫理、安全、政策等一系列問題，預計至少需要10年時間。
基于上述發展階段規劃，在冷曉琨看來，在這十年的產業發展周期中，中間5到10年需要借助工業場景和輕交互商業場景的應用，維持產業發展。同時，在工業領域，像打螺絲這類對精度要求較高的工作，更適合機械臂或高精度工業機器人；人形機器人則應聚焦于解決那些稍具泛化性、且目前只有人類能夠完成的工作。
最后，中電海康無錫科技副總經理朱兆魁在談及該問題時認為，機器人智能化水平仍有待提升，需要給予足夠的發展時間。他建議企業借鑒將復雜問題拆解的思路，專注于細分場景，打造“小而深”的“深井企業”，深入了解特定場景需求，研發專用的工具機器人，為通用人形機器人提供支持。
——信息來自：科創板日報
