2025年3月7日，由《機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用》雜志社發(fā)起并聯(lián)合中國(guó)機(jī)電一體化技術(shù)與應(yīng)用協(xié)會(huì)、天津大學(xué)和南開大學(xué)主辦的「2025具身智能機(jī)器人發(fā)展大會(huì)」在天津國(guó)家會(huì)展中心成功舉辦！數(shù)千人齊聚，聚焦具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)前沿話題，剖析產(chǎn)業(yè)風(fēng)口，共同探尋產(chǎn)業(yè)融合與落地的方向。 在上午的院士專家報(bào)告環(huán)節(jié)中，浙江大學(xué)教授熊蓉圍繞《人形機(jī)器人具身智能發(fā)展挑戰(zhàn)與進(jìn)展》這一主題，展開了主題報(bào)告。
一、技術(shù)演進(jìn)路徑解析
二、產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)要素分析 人力需求矛盾：康養(yǎng)、智能制造等領(lǐng)域面臨結(jié)構(gòu)性用工短缺。特別是在汽車裝配等復(fù)雜作業(yè)場(chǎng)景，現(xiàn)有自動(dòng)化設(shè)備難以替代人類的多技能操作，而人形機(jī)器人具備共用空間作業(yè)的天然優(yōu)勢(shì)。 產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)：汽車與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)積淀為人形機(jī)器人發(fā)展提供供應(yīng)鏈支撐，涵蓋精密傳動(dòng)、傳感器、算力模塊等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。 技術(shù)集群突破：深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與大模型技術(shù)的成熟，為行為智能突破提供算法基座；仿真訓(xùn)練技術(shù)（如英偉達(dá)Sim2Real）則加速迭代進(jìn)程。 高盛預(yù)測(cè)，如能克服產(chǎn)品設(shè)計(jì)、材料、技術(shù)、成本及公眾接受度等障礙，到2035年人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1520億美元，與電動(dòng)汽車市場(chǎng)旗鼓相當(dāng)。 三、主要發(fā)展趨勢(shì) 從專用轉(zhuǎn)向通用：人形機(jī)器人研發(fā)正聚焦通用性能力突破，強(qiáng)調(diào)適應(yīng)多場(chǎng)景、多任務(wù)需求。 從高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)向智能移動(dòng)操作：波士頓動(dòng)力雖展示高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能力但產(chǎn)業(yè)化滯后，而特斯拉Optimus等產(chǎn)品引發(fā)產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的核心在于智能移動(dòng)操作能力的實(shí)用性價(jià)值，這標(biāo)志著行業(yè)從單一功能向綜合智能的演進(jìn)。
四、四大核心挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)稀缺性：接觸交互數(shù)據(jù)獲取成本高昂，現(xiàn)有操作數(shù)據(jù)采集方案（如實(shí)時(shí)標(biāo)注、仿真生成）難以滿足高質(zhì)量需求。 仿真到現(xiàn)實(shí)鴻溝：現(xiàn)有仿真平臺(tái)（如英偉達(dá)Sim2Real）對(duì)毫米級(jí)接觸交互的物理建模精度不足。 通用性與可靠性矛盾：工業(yè)應(yīng)用要求高精度（0.1mm級(jí)）、高可靠性（99.99%成功率），而通用性設(shè)計(jì)需兼顧泛化能力，需在算法架構(gòu)層面實(shí)現(xiàn)平衡。 硬件性能制約產(chǎn)業(yè)化：驅(qū)動(dòng)器功率密度需突破3.5kW/kg閾值，傳感器動(dòng)態(tài)跟蹤精度需達(dá)0.01°級(jí)，可靠性指標(biāo)亟待提升至20000小時(shí)MTBF。
五、創(chuàng)新中心技術(shù)突破與實(shí)踐 全身協(xié)調(diào)控制：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)+機(jī)理控制融合，實(shí)現(xiàn)上半身作業(yè)與下半身穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)耦合。實(shí)驗(yàn)表明，在5kg負(fù)載、0.1mm精度作業(yè)下，機(jī)器人可保持長(zhǎng)時(shí)間擬人化站立（>1小時(shí)），行走速度達(dá)1.5m/s。 復(fù)雜地形適應(yīng)：開發(fā)單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多地形（平地、斜坡、臺(tái)階、不平整路面）自適應(yīng)行走，通過遺忘抑制算法解決多場(chǎng)景學(xué)習(xí)干擾問題。 2.操作智能體系構(gòu)建 視覺伺服系統(tǒng)：構(gòu)建通用伺服控制模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)紋理物體抓取（精度0.5mm，成功率99.99%）、M4-M6螺絲裝配等精細(xì)操作，訓(xùn)練效率提升百倍。 元?jiǎng)幼鲗W(xué)習(xí)框架：在仿真環(huán)境中訓(xùn)練開關(guān)操作、插拔動(dòng)作后，可直接部署至實(shí)體場(chǎng)景，支持?jǐn)_動(dòng)適應(yīng)與誤差容限。 3.快速部署能力提升 語(yǔ)義導(dǎo)航：結(jié)合視覺與語(yǔ)言指令，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)場(chǎng)景自主定位（如"找到沙發(fā)"），支持動(dòng)態(tài)障礙物規(guī)避。 工具鏈開發(fā)：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化腿足、輪臂硬件平臺(tái)，配套智能感知規(guī)劃SDK，使場(chǎng)景部署周期縮短至1.5小時(shí)（實(shí)習(xí)生可操作）。 人形機(jī)器人與具身智能正處于技術(shù)爆發(fā)前夜，其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程取決于數(shù)據(jù)、算法、硬件的協(xié)同突破。熊蓉教授表示，浙江人形機(jī)器人創(chuàng)新中心將持續(xù)深耕核心關(guān)鍵技術(shù)，推動(dòng)具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模應(yīng)用，為智能制造與公共服務(wù)領(lǐng)域提供變革性解決方案。