深圳机器人企业优必选在第十届世界机器人大会上展示了人形机器人在工业场景的实际应用。(新华社)

今年8月中旬，全球首届世界人形机器人运动会在北京举行，中国的人形机器人在跑步、跳高、足球、自由搏击等项目中的花式炫技，展示中国在具身智能领域的最新突破，吸引全球关注。

“杭州六小龙”之一的宇树科技在运动会的表现尤为亮眼。公司首款人形机器人H1在1500米长跑项目中以6分34秒的成绩斩获运动会首金，而自由搏击项目则由第二款机器人G1全程参与。

然而，热闹的赛事落幕后，回归现实的一个关键问题是：人形机器人什么时候能走入日常生活，从让人们“看热闹”变成“用得上”?

运动会举办同一周，第十届世界机器人大会也在北京召开。来自深圳的机器人企业优必选在大会上展示了人形机器人在工业场景的实际应用，不仅能完成物料搬运、分拣、质检等任务，甚至具备自主更换电池的能力。

优必选研究院副院长、人形机器人科学家郑宇接受《联合早报》采访时指出，工业场景结构明确、信息可预测，适合作为人形机器人应用落地的切入口，有助于模型训练和产品适配。他认为，虽然目前的实际应用尚处起步阶段，但商业化潜力巨大。

中国电子学会在大会开幕式上公布了人形机器人十大潜力应用场景，包括工业操作中的上下料与物料转运、汽车制造的分拣配料、船舶打磨抛光、石油化工产线巡检、电站操作等工业环节，以及商业导览、家庭协助、情感陪护等民生应用。

华西证券电子行业分析师卜灿华受访时指出，对于重复性强的任务，机械臂的效率和经济性通常高于人形机器人。目前受限于软硬件技术，人形机器人整体性价比仍然偏低。

郑宇也说，一些看似简单的工厂任务，如搬运和码垛，实际上对人形机器人而言颇具挑战。“这有赖于机器人自身感知能力，才能做到高效、自主、稳定的搬运。”

对于普通消费者而言，人形机器人目前价格高昂，实用性也不足。

今年7月，宇树科技推出新款人形机器人R1.售价3万9900元(人民币，下同，约7127新元)，相比H1(65万元)和G1(9万9000元)大幅下调。R1重25公斤，具备翻跟头、拳击、下坡奔跑等能力。但许多中国网民对此并不买账，纷纷质疑：“买回来能干嘛?”

宇树科技创始人王兴兴此前接受中国官媒《人民日报》专访时坦言，人形机器人走进生活，到每个人家里去，距离还比较远。行业目前还处于早期阶段，因此得先从一些小的方面切入，比如科研教育、服务展示、简单工业应用，以及人工智能(AI)公司用来做开发。

他也指出，人形机器人大规模落地应用，最大的难题还是机器人AI水平不太够用，没有突破临界点;这是全世界的普遍问题，也是大家在努力做的事情。

产业“从0到1”突破阶段

卜灿华则认为，中国企业当下最大的难题，是尚未真正厘清消费市场的刚需，到底是用来做家务、情感陪伴还是其他用途，有待进一步探索。

但他补充指出，人形机器人产业正处于“从0到1”的突破阶段，不论企业规模大小，只要能精准理解需求并快速实现商业闭环，就有可能实现弯道超车。

即便商业化落地存在诸多挑战，中国在人形机器人领域的发展速度仍受到全球瞩目。

新加坡机器人协会主席、南洋理工大学机械与宇航工程学院副教授谢明受访时指出，人形机器人集成了硬件、软件、算法与系统设计，是衡量一个国家科技实力的重要象征。

他分析称，中国在这方面展现突出优势：一是拥有完整的制造链和庞大的应用场景，使产品能够快速迭代，并在安防、物流、教育、康养等行业加快落地;二是政策和资本的持续支持，北京、深圳、上海等地已形成从基础研究到应用转化的完整生态。

从事自动驾驶和机器人芯片制造的黑芝麻智能新加坡公司总经理徐劲受访时预计，中国将在未来三到五年内，率先在安防巡检、教育陪伴、康养护理等特定垂直场景实现落地突破，而非直接实现“全能型”人形机器人的应用。

宇树科技人形机器人H1.今年8月在全球首届世界人形机器人运动会1500米长跑项目中以6分34秒的成绩斩获运动会首金。 (彭博社)

专家：中国处规模领先技术追赶

在政策层面，中国官方2023年发布《人形机器人创新发展指导意见》，为产业明确设定阶段性发展目标：到2025年，整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用，探索形成有效的治理机制和手段;到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。

摩根士丹利今年2月发布研究报告指出，过去五年，中国成功申请了5688项涉及人形机器人的专利，远超同期美国的1483项和日本的1195项;中国企业去年向市场推出35款人形机器人，占全球总数的三分之二，美国和加拿大的公司共发行了八款产品。

尽管表面上中国在人形机器人领域独占鳌头，但谢明直言，中国目前仍处于“规模领先、技术追赶”的阶段，尤其在人形机器人的运动能力与认知能力深度融合方面仍有差距。

他指出，美国企业已在探索“视觉+认知”一体化路径，让机器人通过视觉感知和认知规划实现更复杂的任务。而在中国，目前多数机器人仍以运动控制为主，例如上下台阶时采用“机械式逐步撞上去”的方式，缺乏对环境的视觉理解，常常需要厂商进行二次开发和场景适配。