参观世界机器人大会后，投资者表示再也不想投资人形机器人了。

在过去的一周里，我们似乎可以在世界机器人大会上看到世界各地的机器人，600多个相关展品几乎覆盖了机器人的所有产业链。

机器人的种类也令人眼花缭乱，如“上蹿下跳”的机器狗、整齐划一的“摇曳”机械臂、不散酒的“送餐专家”等。

无论是机器人数量还是热度，人形机器人都可以称之为“C位”。据官方介绍，这是人形机器人数量最多的会议，现场几乎有一半的观众集中在人形机器人企业的摊位上。

这类人形机器人又高又胖又瘦，从加速进化的“小”型Booster，只有110cm T1，有185厘米的“壮汉”青龙机器人。每个机器人都有不同的机械臂形状、电池位置、面部形状甚至移动方式，但他们都在努力表演“绝招”。

在武术方面，他们可以咏春、搏击、跳“海草舞”，甚至可以在有钢管的地面上优雅地跑步。论文可以写毛笔字，还可以做饭、洗衣服、叠衣服。在多个摊位上，每个人似乎都学会了所有的机器技能，所以他们等待在工厂工作或去客户家服务。

(星尘智能Astribotribot S1跳海草舞)

(CL-1逐际动力上坡)

但是，一位长期关注人形机器人赛道的投资者在参观完展览后，对腾讯科技表示：“我一个都不想投票。”

理由很简单：他们现在既“无用”又“相似”。

比如工业场景中的人形机器人，主要任务是挑选和小规模运输和移动，但是现有的传统自动机器人已经有了非常成熟的解决方案，所以做人形机器人意义不大。关注家庭场景的人形机器人的主要任务是烹饪、折叠衣服和烹饪。虽然每个机器人在这种场景中的完成率都不一样，但投资者说:“你能做的对手也能做到，没有不可逾越的差距，只是时间问题。”。

据腾讯科技不完全统计，共有28家人形机器人企业参加了会议。除了科研，每个公司产品的服务场景大多集中在工业或家庭场景上。

腾讯科技不完全统计:世界机器人大会人形机器人公司名单｜按首字母排序

从腾讯科技的统计可以看出，这些机器人的机械性能差异很大，比如自由度、峰值扭矩等数据，最多可以有5倍的差距；单看移动速度，最快的一级可以达到7公里/小时以上，而慢的只能达到2.5。km/h。但是从软件基础-大模型的角度来看，每个家庭都很难拉大差距。

而且这应该是今年人形机器人最大的亮点。

与特定使用的工业机器人相比，“人类”机器人的设计实际上并不高效。它最大的优点是可以在人类社会中实现更多的“通用性”，即人类不需要为了方便机器人的运行而专门改造环境，人类的手和腿可以到达的地方也可以使用人形机器人。

而且实现“通用”的关键在于拥有足够强大的通用模型。

对于这个投资者来说，展会软件突破有限的人形机器人已经让他感到审美疲劳。“现在能让我眼前一亮的大概就是真正具备泛化能力的机器人。”比如一个会拖地的家庭服务机器人，可以主动去房间铺床，做工作，不用主人的发号指令。腾讯科技与很多关注机器人轨道的投资者进行了交流。他们普遍认为，作为一个人形机器人，硬件本身并没有真正的堡垒，软件是一个难题，因为它决定了人形机器人的泛化能力。只有具备强大的泛化能力，人形机器人才能在各种任务场景中工作，更接近“实用性”。

但是通向AGI是一个很好的理想，除了奔向远方，还要结合当前的技术标准由浅入深。

尽管今年的人形机器人跑道让VC们略有失望，但是与往年相比，我们发现这条赛道实际上有一些新的变化值得关注。

1 人形机器人的“表情图”执著？

假如未来的人形机器人想要实现真正的情感陪伴，它的“面部”和“表情”将变得极其重要。

日本机器人学者、ATR石黑浩特别研究室室长石黑浩认为，“随着我们接触到越来越多的机器人，我们可能会逐渐接受生动的机器人，依靠它们来满足我们未来的护理和其他需求。”

海银资本创始人王煜全也有类似的看法。他曾经告诉腾讯科技，机器人不需要像人类一样拥有双脚，但他们可以像人类一样拥有一张可以作为表情的“脸”。有了这种能力，机器人可以更好地做迎宾接待和陪伴，这是一项需要与人类交流的工作。

关于人形机器人是否做“表情”，有两个派别:“抽象派”和“仿生派”。前者提倡用抽象符号传达表情，表达情感交流。后者提倡让自己的脸无限接近真人，希望通过激发“肌肉”的力量，能够像人类一样驱动自己的面部情绪。

在WRC 在2024年，我们观察到，除了主流的“抽象派”之外，更多的“仿生派”开始进入市场，这类机器人可以制作各种“表情图”。

EX集团是国内仿生机器人企业的典型代表，去年EX集团将“李白”、今年，“杜甫”带到了世界机器人大会上，再次成为“苏轼”。

(图片：“苏轼”EX集团仿生机器人)

此外，与去年相比，今年还有另一家机器人公司“数字华夏”作为表情，其人形机器人“夏澜”在现场与观众互动:

(图片：数字华夏机器人“夏澜”

此外，还有很多商品不注重“表情”有多细致，有的甚至没有“脸”，有的做“脸”的企业选择了一般的“头盔”风格。

如果你仔细注意，你会发现无论是海外波士顿动力电动Atlas、Optimus马斯克 Gen2、Figure 01，或者是国内智元新上的“远征A2”、G1是宇树发布的新产品、“优必选会进厂打工”Walker S等等，他们都有一张相似的“钢”脸。

(图片：第一排从左到右 波士顿动力电动Atlass、Optimus马斯克 Gen2、Figure 01；从左到右的第二排：智元“远征A2”、宇树G1、Wlaker优必选 S）

这类人形机器人的面部材料基本上都是用黑色玻璃面罩，用LED嵌边，宇数创始人王兴兴在WRC 在2024年之前的交流会上，“我对G1的头部设计非常满意，短时间内不会改变”。

或许其中一个原因是，这张脸本身就是一个屏幕，上面可以有任何抽象的符号，方便形成表情，将情绪传递给人类。

比如Figure01或者Figure02说话的时候，OpenAI的标志性符号就会出现在脸上。虽然不是真实的表情，但也让与之交流的人类意识到“你在认真听我说话”。

(图：Figure02)

事实上，回顾人形机器人“鼻祖”——波士顿动力机器人“液压”Atlas第一版的外观，你会发现它甚至不存在基本的“脸”，更不用说表情了。它的脸看起来有点“糊弄”，只用了几根略粗的钢管和两个孔的设备，简单地搭建了一张Atlas的脸。

或许来自波士顿动力创始人Marc 在一次采访中，Raiber表示，“能力、灵巧、感知和智商是机器人的关键功能，其他的都不重要。”

(图片：波士顿动力液压Atlas)

直到2021年，一段液压Atlas舞蹈视频“Do You Love Me”爆红，Marc Raiber开始认同“仿生”对人形机器人和人类情感交流的重要性。也许正是因为这个原因，2024年的电动Atlas才有了一张“头盔式”的脸。

这种头盔脸在审美和功能上都有一定的作用。比如它们的主色调是“高级黑”，代表着十足的现代感。此外，头盔式设计可以减少外部环境对传感器和摄像头的损害，如灰尘、冲击或其他物理损害。更重要的是，它们可以避免“恐怖谷效应”带来的不适。

“头盔式”抽象学校很受欢迎，但仿生学校一直在研究如何让机器人的表情更像人。这个领域主要有两条技术路线:独立和远程控制。自主机器人通过机器学习和算法驱动产生面部情绪，而远程控制机器人通过操作员的指示模仿面部情绪。

例如，哥伦比亚大学工程学院的创新机器实验室开发了一个名为Emo的机器人。该机器人可以通过选择自我监督学习框架来预测人类的面部情绪，甚至可以在一个人微笑前的840毫秒内预测，并与人类同步微笑。

(论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adi4724）

早些时候，一些学者开发了开源机器人Eva，以方便机器人模仿人类表情的训练，并发表了一篇解释机器人表情驱动原理的文章。

(论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468067220300262）

Eva头由四个部分组成:口罩传动机构、下颌、眼睛和颈部。文章描述说:“口罩传动机构使用12个MG90S伺服电机，2个3D打印伺服组用于容纳伺服电机，一个定制的硅胶口罩，一个3D打印颅骨用于支撑口罩，并穿过特氟龙鲍登管钢丝。”

(Eva伺服装组)

这些钢丝穿过管道，连接到颅骨中的各种伺服电机。“为了产生面部情绪，需要启动12个伺服电机中的特定子集，然后带动钢丝，使面膜变形，模拟面部肌肉在做表情时如何变形皮肤。”简单来说，钢丝可以组合驱动多个伺服电机，通过工作人员的指令将力量传递到面罩上，最终形成机器人的“表情”。

在WRC 在2024年，EX机器人首席执行官李博阳告诉腾讯科技，“EX机器人的面部集成了几十组自由度，通过EX自主研发的系统来驱动表情。同时，开发一套情感模型，方便机器人进行情感分析，并将其映射到表情上。”

使人形机器人无限接近人类，似乎是一种执著，WRC 2024年活跃的“仿生派”，正是这种执著的体现。

2 量产、入厂的机器人，不是为了数据而工作。

在今年的机器人大会上，人形机器人的数量不仅大幅增加，甚至第一代商品也直接宣布大规模生产，可以在工厂工作。他们一路小跑，跟上了前辈特斯拉的步伐。

稚晖君创建的智元机器人，预计2024年出货量将达到300 台湾，其双足人形机器人从10月份开始量产，年出货量估计为200台。UniX Wanda也计划在9个小规模生产AI轮试人形机器人，预计年内生产100台左右。在现场，优必选甚至直接搭建了一个工厂场景，展示他们最新的人形机器人进厂操作的全过程，包括对车辆状况的筛选、对产品的分类和运输。根据他们的工作人员介绍，优必选已与汽车公司合作，并真正开始在工厂运作。

(汽车生产线上优必选人形机器人)

但说到机器人的性能，相关人员承认目前只能达到人类效率的20%-30%，电池寿命只有两个小时。电池寿命短也是业内人形机器人的普遍问题。

这种水平的机器人量产、入厂，真的是为了工业化吗？没有。

这个问题需要再谈一次，上面投资者提到的机器人的“泛化”能力，需要大量的数据。

那么需要多少数据呢？

比如在UniX-AI的平台上，他们装载了一个大型Wanda机器人，一口气展示了很多任务，包括洗衣服、叠衣服、做汉堡、3D清洁等等。在这个过程中，最令人印象深刻的是Wanda洗衣服的场景。它首先接受人类的指示，然后自动寻找肮脏的衣服，并将其放入洗衣机中。这似乎有能力独立完成整个过程任务。

（UniX-WandaAI机器人在展厅展示洗衣任务)

但是这种泛化非常有限。

UniX-AI创始人杨丰瑜告诉腾讯科技，目前的数据和培训可以实现洗衣服等任务级的泛化。然而，需要一段时间来积极识别和处理一个模型中的各种任务泛化功能。

在整个机器人大会上，我们可以看到各种可以拆分任务的机器人。比如WalkerS，可以在优必选中分拣物体，星尘智能可以写出漂亮的书法S1。然而，基本上没有机器人能够真正实现多任务之间的泛化展示。

(星尘智能S1机器人正在写作)

他们在固定的摊位上做着各种不同的、非常有限的工作，甚至过程看起来都很程式化。这一次让人恍惚，仿佛回到了大模型到来之前的编程机器人时代。

在机器人大会期间的采访中，Wolframam是RT-X项目的参与者。 Burgard教授认为，目前的基本模型训练方法存在巨大的能效问题——这需要太多的计算能力和数据来实现泛化的门槛。

举个例子——在RT-X数据项目中，虽然他们收集了超过100万个片段，涵盖了500多项机器人技能和16万个具体任务，但当桌子的高度略有不同时，RT-2也许完全不能正确地完成任务。

（RT-X数据集中的数据示例)

也就是说，我们离真正泛化的具身智能ChatGPT时刻还有至少一半的互联网数据量。

因此，在这场“泛化”的比赛中，能够先批量获取数据的企业可以率先发挥作用。因此，获取有效数据是许多机器人公司在观众中最热门的战场。

在智元机器人发布会上，稚辉君宣布了智元的数据采集计划。据估计，9月底将建成约100家机器人取样厂，对应150名工人，然后进入信息量产阶段，目标是每天1000条数据，目前每天600条数据。它已占据他们所期望的“大规模生产”机器人数的三分之一。当然，投入自己的收益，根据他们给出的数据，这个数据工厂可以在10天内获得和RT-X数据一样大的数量级。

(机器人大会上智元显示的数据工厂状况)

而且UniX-AI和星尘智能这些剑指具身智能实现的后起之秀，也强调自己在数据收集方面的投入。UniX-AI创始人杨丰瑜提到，他们在机器人训练中使用了虚拟环境的模拟和视频采集分析等“新采集方法”获得的数据。

但是根据智元的说法，目前这些真实的机器收集数据非常昂贵。即使选择大规模生产，成本也需要0.4元/条。即使是在模拟环境中获得的模拟数据，也需要60%-70%的真实数据。

那么如何才能更好更便宜地收集数据呢？在工厂工作可能是对双方都有好处的选择。机器人可以获得收集实际工作相关数据的真实场景，相关人工成本可能可以节省；相关企业可以获得智能探索的经验，可以获得更多的公告规格。

消化了相当一部分“量产”人形机器人的现实公司，只不过是现阶段人形机器人的另一个数据工厂。

3 人形机器人也走“亲民”路线，哪里不对“拆迁”？

“量产”一直是人形机器人行业的难题。主要原因是关键零部件规格不统一，参数要求参差不齐，难以规范。WRC创始人王兴兴 2024年之前，我还告诉腾讯科技，“每个家庭都有不同的做具智能的想法，比如如何收集机器人传感数据，是否需要触觉传感器，终端执行器应该有几个手指，这是不统一的”。

虽然行业路线还在探索中，但实际上很多企业都在用“模块化”思维做人形机器人，即人形机器人就像一个“大玩具”，手臂、机械手、底盘都可以拆卸安装，而今年的WRC 在2024年，直接呈现了模块化机器人路径。“人形机器人跑道软硬件标准化程度低，部件模块化。事实上，一些公司正试图初步规范它们。”一个人参加了WRC 业内人士2024告诉腾讯科技。

机器人公司试图将模块化的主要部件集中在手臂、灵巧的手和脚上。比如星动时代Star1机器人可以拆卸更换底盘，Star1底部可以换成双脚或者轮试。星动时代的工作人员说:“如果有必要，你可以保留你的上半身，而不是底盘。

(Star1星动纪元)

而且智元机器人“灵犀X1”机器人主要推开源，可以拆卸电机、夹爪等核心部件。

(智元“灵犀”系列)

然而，端执行器的更换涉及到控制不同类型爪子的能力。比如指爪和三指夹具的本体可以轻松操作，五指的灵巧手可能控制不好。“他们涉及的控制能力不是一个级别的”。

结语

尽管WRC 2024年后，很多人对人类机器人的应用表示怀疑和失望。在实际场景中，他们甚至认为“人不如狗”，但技术的发展是循序渐进的，机器人的泛化和智能不是一蹴而就的。中间可能会出现很多“中间状态”的产品类型。

在这些“中间态”产品的发展过程中，可能会出现一些脱离正常生长轨迹的情况，比如让不成熟的人形机器人进入工厂“工作”，就像要求一个蹒跚学步的孩子去100米冲刺一样，看起来有点“鼓励幼苗”，甚至可能充满丑陋。

但是人形机器人需要被“拉出来溜溜”，它只有走进人类，感知世界，才能真正为人类服务。

本文来自“腾讯科技”，作者：周小燕 编辑：郑可君，36氪经授权发布，郝博阳。

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