做“巨人的肩膀”：多地设立人形机器人创新中心，探路标准化、产业化

21世纪经济报道记者柳宁馨 实习生刘梦生 杭州、北京报道

今年以来，人形机器人的工业应用逐步落地，相关产业创新中心也在各地陆续揭牌。

中国人形机器人产业正处于技术攻关和应用探索的关键期，未来市场前景巨大。根据GGII（高工产业研究院）预测，2030年全球人形机器人市场规模将突破200亿美元，中国市场规模将达到50亿美元左右。

不少地方加快建设人形机器人创新中心，北京、上海、浙江、广东等地率先落地，近期，国家也推进与地方共建创新中心，继续支持人形机器人、具身智能快速发展。

10月10日，北京具身智能机器人创新中心正式升级为“国家地方共建具身智能机器人创新中心”。这一创新中心是从去年11月成立的北京人形机器人创新中心逐渐升级而来，当时是国内首家省级人形机器人创新中心。

21世纪经济报道记者采访相关创新中心了解到，目前各地平台一方面自研人形机器人、加快技术攻关，另一方面打造产业平台、探索应用场景。不过，人形机器人产业比较新，目前处于落地应用的初级阶段，国家对该产业较为重视，地方也在抢抓发展先机，未来会逐步有标准建立、应用加速。

相关创新中心加快落地

近两年来，北京、上海、浙江、广东等地迅速成立人形机器人创新中心，加快人、财、技术等资源聚集，抢抓先发优势。

5月17日，国家地方共建人形机器人创新中心已在上海揭牌成立，这是国家在人形机器人领域的首个公共平台。

国家地方共建具身智能机器人创新中心品牌公关负责人魏嘉星在接受21世纪经济报道记者采访时表示，技术方面，创新中心主要有两大任务，一是打造通用机器人母平台“天工”，近期天工开源计划正式落地，创新中心将联合全球高校、科研院所、行业头部企业等具备人形机器人二次开发能力的机构，共同打造具身智能开源开放社区；二是打造多能具身智能体平台“开物”，包含AI大模型驱动任务规划的具身大脑和以数据驱动的端到端技能执行具身小脑，具备一脑多机、一脑多能的能力，适配不同机器人让其具备聪明的大脑。

除了技术攻关，魏嘉星表示，创新中心还有三大统筹任务，包括组织行业资源，共同攻克行业关键共性技术难题，以及牵头和参与具身智能机器人领域的标准制定和产业培育，未来也将孵化一些具身智能产业链上下游的公司，同时推动应用场景加速落地，例如工业制造、危险作业、商业服务等领域。

早在2021年12月，《“十四五”机器人产业发展规划》提出，到2025年，我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造业集聚地和集成应用新高地。去年1月18日，工信部和17家部门联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，提出到2025年，制造业机器人密度较2020年实现翻番，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升。

去年11月工信部出台的《人形机器人创新发展指导意见》，直接带动这两年成为人形机器人发展的元年。该意见发展目标是，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。

此前，北京、成都、上海、山东等地发布机器人产业发展方案，均提到对人形机器人产业的支持。北京明确，通过设立专项资金、提供税收优惠等方式，加大对具身智能机器人产业的支持。成都提出，力争到2026年，建成全国人形机器人研发制造增长极和示范应用新高地。山东提出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，整机产品实现批量生产，在制造、民生、服务等领域得到示范应用，培育5家左右人形机器人领域重点企业。

《上海市促进工业服务业赋能产业升级行动方案（2024-2027年）》提出，创建国家人形机器人制造业创新中心，在汽车、电气设备生产和零部件加工等领域，打造一批人形机器人赋能制造应用场景，形成机器人生产解决方案。

除了北京的国家地方共建具身智能机器人创新中心，上海的国家地方共建人形机器人创新中心，省级人形机器人产业创新中心也在陆续落地。京津冀、长三角、珠三角都是我国发展机器人重要领域。京津冀在原创技术研发等方面具备优势，长三角聚集一批国际领先企业，珠三角依托雄厚的装备制造、3C制造等工业技术，机器人应用走在前列。

今年3月，浙江人形机器人创新中心启动并发布相关产品；今年4月，广东省具身智能机器人创新中心成立；今年6月，安徽省人形机器人产业创新中心获批。

浙江人形机器人创新中心运营总助韩福长博士在接受21世纪经济报道记者采访时表示，各地创新中心的功能可能会有差异，但主要定位还是促进和牵引地方相关人形机器人行业发展，包括进行一些关键共性技术的攻坚，以及上下游产业链生态的建设。在今年8月的世界机器人大会上，浙江人形机器人创新中心发布了新一代的人形机器人领航者2号NAVIAI，从机器人的硬件本体到软件算法都有较全面的突破。

“在类人技能作业方面，领航者2号具有较好的通用性和动态适应性。相比初代样机只能简单地擦桌子、搬箱子，领航者2号可以在简单示教后，用手去抓取人类工具电钻，然后精确打螺丝。这种伺服控制是创新中心的工程师们通过具身智能让机器人学习实现的。”韩福长说。

产业化仍在探路

在11月12日举办的2024年先进机器人与自动化学术交流活动上，国家智能制造专家委员会委员郝玉成表示，我国正处在机器人产业提升攻坚阶段，主要解决机器人产品高性能和机器人应用高价值。

北京诺亦腾科技有限公司联合创始人兼CTO戴若犂则在上述交流活动上表示，通过人类形态和行为模仿，把AI能力用回物理世界，这是具身智能或人形机器人存在的理由。

为什么一定要人形机器人？此前的科研和产业界认为，要完成一个任务应该用能量最低、最简洁、最高效的形态，因此扫地机器人是吸尘器满地跑，运载机器人是智能化四轮车，飞行机器人是四旋翼形态。

但在与人共生的应用场景中，人形机器人要通过对人类的形态和行为的模仿才能够获取一些能力，才能够与人协调共生。

戴若犂表示，人形机器人有必要存在的三个核心原因，一是和人类共用环境，它需要跟人类共生，二是和人类共用工具，不是所有的领域都值得做特型机器人，仿人的形态可以共用人类工具，消灭所有的长尾，三是方便向这个世界唯一的智能生命“人类”学习知识，仿生做成一个人形，跟人类学习最直接。

如果从技术的语言来理解，具身智能理论深入到机器人领域，将产生重大影响。郝玉成表示，一是推动机器人技术从单一感知视觉、触觉向多模态发展，二是推动机器人更加关注软件与硬件高度融合。此外，具身智能中的智能体概念对机器人技术将产生重要影响。

魏嘉星表示，具身智能与物理世界的交互非常多，不仅要识别物体，还需要在具体场景中与这些物品产生交互。例如，国家地方共建具身智能机器人创新中心一方面通过打造“天工”机器人本体，提升它的稳定性、续航能力、运动能力，让机器人拥有完成各项复杂任务的硬件基础；另一方面打造“开物”这个大脑，让它足够聪明，具备充分的泛化性，让机器人知道如何做各种事情。

乐聚（深圳）机器人技术有限公司CEO常琳在2024年先进机器人与自动化学术交流活动上提出，人形机器人这一波浪潮里，大部分是今年或去年成立的公司参与其中，很多公司只有很好的技术能力，但对后面商业化的事情还未想清楚，包括未来量产、供应链管理、生产管理、商业化管理、公司管理等很多内容仍待推进。

常琳认为，人形机器人最早爆发和产生价值的部分会在工业板块。例如在汽车行业，未来工厂一定是专用的工业机器人加上一些人形机器人，一起去完成全流程自动化，人形机器人是打通工厂全流程自动化最后一公里的载体。

日前，在2024亚洲上海国际物流展上，优必选发布了全栈式无人物流解决方案，首次将人形机器人与无人车协同作业，并在比亚迪工厂应用，打通物流最后10米。从视频中可以看到，到达指定物料区后，优必选工业人形机器人Walker S1搬起料箱到料车，小步移动，精准叠放。

优必选相关负责人告诉21世纪经济报道记者，优必选在工业领域目前的合作企业包括东风柳汽、吉利汽车、一汽-大众青岛分公司、奥迪一汽、比亚迪等汽车企业，3C企业富士康、物流企业顺丰等，共同推动人形机器人的商业化应用。

人形机器人未来的具身操作还取决于真实的数据量训练，以及数据量的多少，各地的创新中心也在抢占数据的先发优势。

“数据生态方面，国家地方共建具身智能机器人创新中心数据采集涵盖6类本体7大典型场景，日产数据已达10TB，日常我们通过采集数据，训练机器人，不仅有实机数据，还有虚拟仿真数据，沉淀出最好的知识，让机器人在虚拟仿真训练技术平台中学习，最后高效地部署到物理世界的机器人身上，机器人就可以完成各种任务。”魏嘉星说。

韩福长也表示，浙江人形机器人创新中心未来会在多模态具身数据集建设、具身智能系统等方面加快科研攻关。数据集建设是要构建包含图像、视频、音频、力触觉信息等多模态信息的大规模数据集，为训练多模态具身大模型提供丰富的数据资源。

“具体来说，未来会同步在仿真环境以及机器人实体训练场采集数据，仿真环境可以快速积累数据但是仿真的力触觉准确性不高。机器人训练场则通过人类遥操作实体机器人进行数据采集，为训练提供高质量的数据。通过在仿真和训练场中搭建室内、室外、工厂、家庭等场景，大模型可以对多种场景进行泛化。”韩福长说。

大模型能帮助人形机器人更好理解世界作出决策，人形机器人来保证执行。在郝玉成看来，具身智能本身就在解决软硬件融合这个问题，在融合中才能有新技术、新功能、新价值体现出来。当前具身智能里最热的技术包括通用技术模型，关注的热点是模型有没有跨平台和跨任务的迁移学习能力。

机器人标准、检测、认证、系统集成能力的提升，也关系未来产业发展。“具身智能和人形机器人产业都是比较新兴的领域，行业标准还在逐步搭建中，目前国家对这一产业非常重视，相信未来标准的建立和行业的应用落地会逐步加速，最终实现产业规范化和大规模落地。”魏嘉星说。

（本报记者缴翼飞对本文亦有贡献）

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