现阶段人形机器人形态仍是非共识探索与分歧中的技术路径

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2025-08-15 07:35:52 硅星人

现阶段人形机器人形态仍是非共识探索与分歧中的技术路径。机器人领域正在产生大量“非共识”。去年的世界机器人大会上，各家比拼的是谁能更快地让机器人走起来。今年，硬件本体开始分化出不同的产品形态以适应不同场景，软件算法则在VLA、端到端模型、仿真数据训练等方面衍生出了多条技术路线。由于缺乏统一标准，各家公司尝试的技术路径天马行空，甚至彼此不兼容。

这种现象在一个新兴行业的初期是正常的。非共识推动了技术探索，创新曲线经历模仿、发散、收敛的过程，最终找到真正的答案。我们与一些关键公司交流，并梳理了一些公开讨论，发现几个重要且充满争论的领域。

关于算法和数据的问题，宇树科技创始人王兴兴认为，当前机器人行业对数据关注过多，而对模型的关注不足。他认为，即使有高质量的数据，如果模型架构不好也无法真正落地。星海图联合创始人许华哲则认为，数据决定了能力的基础，没有足够的数据，模型能力无法突破。加速进化副总裁赵维晨表示，大脑算法可以先使用简单的传统算法或分层大脑模型，确保在某些场景中落地并获取数据，然后逐步发展具身大模型。

对于真实数据稀缺的问题，银河通用创始人王鹤认为，在具身智能发展的初期阶段，合成数据是关键，占训练数据的绝大部分。自变量创始人兼CEO王潜则认为，手部复杂操作无法通过仿真数据来进化，但导航、走路等任务适合用仿真数据。智源研究院院长王仲远强调，互联网数据可以帮助机器人学习智能，通过强化学习进一步激发其智能。

关于需要多少数据才能实现涌现，维他动力认为决定涌现的关键是数据的多样性而非数量。星海图的许华哲认同一万小时高质量数据的重要性，但指出目前整个行业极度缺乏数据。加速进化副总裁赵维晨认为，轮加双臂的操作数据量不可能达到10万小时或100万小时，只能验证早期算法和框架。

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