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2025世界机器人大会满眼是人形机器人,不再“跳舞炫技”,而是现场做咖啡、拧螺丝、剥小龙虾,真正开始“干活”。

摘要

他山科技自研全球首款AI触觉芯片,已占展会80%以上灵巧手/整机厂商份额,实现“感知-决策-执行”闭环,成为产业落地的关键硬件底座。

工业柔性工位(线缆插取、小弹簧装配)、危化巡检、物流末端分拣、农副产品预处理(明年湖北小龙虾机器人剥虾上市)四大场景同步推进。

高质量触觉数据稀缺,“真人摇操”成本高、“手套采集”通用性差;产业共识是“原子级”动作拆解+时序模型组合,才能快速迁移到新任务。

触觉芯片占整手成本20–30%,量产后单手可降至数千元;中国电子学会提出十大潜力场景,并强调机器人全流程将创造新岗位而非简单替代人力。

2025世界机器人大会现场,给人最直观的感受就是,到处都是行走的人形机器人。各家人形机器人不再满足于跳舞炫技,纷纷开始“着手”干活。

机器人做咖啡及冰激凌的展台,被游客围得水泄不通。去年机器人大会上,各家厂商攀比的是“谁的机械手自由度更高”,今年则纷纷推介自家机械手“具体可以解决哪些问题”。

这些仿生灵巧手不仅能拧螺丝、提重物,完成诸多标准化动作,还能给观众按摩,甚至轻松“拿捏”一颗鸡蛋,即便手掌下翻也不会意外掉落,完成多项柔性动作任务。

这些变化无不说明,机器人在“动手改变世界”这件事上更落地了。

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2025世界机器人大会现场。(摄影:李明子)

“明年就能吃到机械手预制的小龙虾”

今年以来,人形机器人产业化速度加快,对灵巧手的需求和要求也在进一步提高。机械手不仅要精准感知物体性能,还要进行决策,并迅速执行,而实现这一闭环的关键就是触觉传感器。“展会现场,80%—90%的灵巧手厂商、80%以上的机器人厂商,都应用了我们的触觉感知技术。”他山科技CEO马扬介绍。

机器人,或者说具备灵巧手的机器人,已经开始在多个具体场景“干活”了。马扬介绍,首先是一些工业场景的柔性工作。他举例,目前工厂中大部分生产环节已经可以由机器人完成,比如拧螺丝,但一些“精细活儿”,例如,线缆、线束的插取,将小弹簧压到产品的某个具体位置,此前机器人无法完成。现在,机械手有了触觉能力,有了胜任这些细微的单一动作的可能。一些头部整车厂正在尝试使用机器人来操作。

其次,在影响人类生命健康的危化场景,有了灵巧手的机器人,不但能巡检,还可以进行一些具体操作。在一些人工低效利用的场景,如物流快递领域的终端分拣环节,现在也可以考虑使用机器人。

马扬补充,他山科技今年还在农副产业领域合作了一些有趣的场景,例如农产品的采摘、小龙虾处理。他介绍,小龙虾80%的部分要进行预处理,仅分离虾头、虾尾这一步,湖北某县级市每年就要花费几亿元人力成本来完成。该公司正在训练机械手完成这一工作,到明年小龙虾生产旺季,送上餐桌的小龙虾可能就是机器人处理的。

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最大的挑战在数据

机器人被推到具体应用场景前,需要大量训练,目前最大的挑战就是训练数据和模型还不够理想。以数据为例,最头疼的就是数据是否可用。目前训练场里主要有两种模式,一是“摇操”,即让真人戴上一些采集设备来完成机器人要学的动作,数据可用性更好,但成本太高,而且搜集过程比人自己干活还累;另一种是人戴着手套做数据采集,这样速度更快,但问题是很难让人手与机械手一一映射,因此采集的通用性较差。

马扬表示,获取数据主要有三重挑战。首先是如何获取数据以及数据通用性问题,其次是数据成本问题,最后,如何将机器人推到真实场景学习。

与视觉数据不同,触觉数据必须是持续的数据,换句话说,必须是一连串动作,而不是一帧帧画面。因此,可以将动作分解训练,最后在模型端整合。如果把一个任务类比为分子,拆解的每一个具体动作就是原子,通过原子学习,最后排列组合成不同的分子,比每次重新学习一个新任务要快得多,从而推动机器人快速运用到人们希望其出现的场景或产业中。

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机器人是否会替代人?

他山科技在2017年成立时,最早做具身智能抓取任务方向,初创团队很快发现,当时在手端触觉领域没有好的底层硬件做支撑。因此,从2018年开始,该公司的核心工作调整为做触觉感知方向的芯片。

马扬介绍,他们最初计划寻求与芯片公司合作,但由于多方面因素,最终未能与海外团队达成一致,转而开启自研之路。经过四年时间,他山科技发布了全球首款人工智能触觉感知专用芯片,这成为他山科技在具身智能领域发展的一个重要技术支撑节点。“时至今日,可以自信地说,在让机器人干活这件事上,触觉传感器已经不再成为最大卡点。”马扬说。

对灵巧手来说,自由度越高,反而越影响干活。具体而言,手部自由度越高,所需的算力支持就越大,叠加机械部分的综合误差,最终让“干活”成功率大打折扣。

在世界机器人大会展示区,两指、三指夹掌往往比五指手更灵活。但是,这给数据采集带来了新的挑战。“在触觉领域,同形态数据采集的效率更高,人手形成的数据很难迁移到两指、三指夹掌。”马扬说。

模型提供了另一种解题思路。马扬介绍,将大模型拆解成小的模型,然后在时序上重新排列组合,从而提高效率,就像DeepSeek那样,建立起不同层级的模型,然后做模型之间的结合与融合,从而提高效率。

“目前,触觉传感芯片只占(机器人)整手制造成本的20%—30%。”马扬介绍,如果在五指手布置触觉传感器,成本通常在千元以上,未来量产后,成本还会继续下降。马扬预测,随着机器人规模应用,单手成本也将降至小几千元。

中国电子学会组织遴选出人形机器人十大最具潜力应用场景,包括工业通用操作领域的上下料与转移搬运、汽车制造领域的分拣配料、3C制造领域物料质检等。

很多人担心“机器人会替代人”,中国电子学会理事长徐晓兰在2025世界机器人大会论坛上表示,很多人忽略了“机器人是设计生产制造出来的,不是生出来的”。因此,在设计端、生产端、应用端、维护端及服务端等全流程,都会带来新的岗位和新的就业。

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文章作者:中国新闻周刊

版权申明:文章来源于中国新闻周刊。该文观点仅代表作者本人,扬帆出海平台仅提供信息存储空间服务,不代表扬帆出海官方立场。因本文所引起的纠纷和损失扬帆出海均不承担侵权行为的连带责任,如若转载请联系原文作者。 更多资讯关注扬帆出海官网:https://www.yfchuhai.com/

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