清华大学张亚勤：未来十年机器人的数量预计可超过人类，每个人或拥有多达10个机器人【附人形机器人行业现状】

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（图片来源：摄图网）

2月22日，清华大学智能科学讲席教授、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤院士受邀参加中国科学技术大学墨子论坛，分享了对AI技术未来趋势的独到见解。

张亚勤院士指出，人工智能的发展已经进入了一个全新的3.0阶段。从单纯的信息智能，拓展到物理智能(如自动驾驶、机器人)和生物智能(如脑机接口、AI辅助医疗)。推动整个社会的数字化、智能化，并彻底改变人类生活方式。

谈及AI技术的未来趋势，张亚勤院士做出了一个大胆预测：未来10年内，机器人的数量将超过人类。机器人将从工厂和社会各个角落走进家庭，成为每个人的管家、朋友，甚至帮助人们完成各种琐事。他认为，每个人可能会拥有多达10个机器人，其中包括物理机器人和虚拟助手。这一趋势不仅会改变个人生活方式，也会对社会结构、就业模式和经济体系带来颠覆性影响。

事实上，人形机器人已经在从实验室走向实际应用场景，并在全国范围内掀起了一股“打工热潮”。在工业领域，人形机器人已经开始承担搬运、装配、检测等工作，大大提高了生产效率和产品质量。而在服务领域，人形机器人更是被广泛应用于咖啡厅、商场、酒店等场所，担任咖啡师、导览员、促销员等角色，为顾客提供优质的服务体验。此外，人形机器人还被用于科研教育领域，帮助学生进行编程学习和实验，成为他们得力的学习助手。这些越来越“聪明”的人形机器人正加速从科幻奔向现实有望成为普通人的得力助手。

前瞻产业研究院发布的《》(以下简称“蓝皮书”)指出，劳动力缺口将成为影响全球经济发展的关键因素之一，而人形机器人的出现，将有望缓解这一局面，未来市场对人形机器人的需求将会持续上升，预计到2030年，全球人形机器人出货量将达到3.80万台。

尽管人形机器人的应用场景已经日益丰富，但《蓝皮书》指出，根据前瞻研究发现，目前人形机器人的应用场景还是比较局限。

技术挑战：谐波减速器传动速比受限使精度与响应速度下降

谐波减速器的传动速比决定人形机器人运动的精度和响应速度，谐波减速器的传动速比通常在30:1～320:1之间，不能用于传动速比小于30的场合，将会限制人形机器人在高精度定位、快速响应等方面的表现，导致运动精度下降、响应速度变慢。

技术挑战：数据采集方法的局限性影响学习与适应能力

从底层算法模型来看，机器人的软件可以分为大脑与小脑。目前大小脑发展不均衡，相较于智能“大脑”的智力快速提升，人形机器人的小脑即运动控制，发展停留在初期，主要制约因素之一是数据采集，数据采集直接影响到了人形机器人的学习和适应能力，对实现大规模量产构成了障碍。

成本挑战：人形机器人制造成本较高

目前，本田、NASA与通用汽车、波士顿动力等人形机器人产品成本或售价均超过200万美元，其他企业的人形机器人产品成本或售价也相对较高。马斯克表示，人形机器人的成本至少要控制在2万至3万美元之间才能实现量产。相比之下，当前的人形机器人距离实现量产还有一定的差距。

成本挑战：人形机器人维护成本较高

人形机器人的维护保养涵盖了日常清洁维护、定期检查、关键零部件的更换、以及设备检查和维修等方面。尽管人形机器人可以带来效率的提升等其他好处，但其较高的维护成本是不可忽视的一个方面。

上海交通大学电院自动化系长聘教授卢俊国表示，人形机器人的终极目标是仿人，而仿人体现在外形和功能两大方面。人形机器人应该具有通用性，能无障碍地适应人类创造的环境，在人造的基础设施中代替人或者辅助人，延伸人类的活动半径。他还提出了 “以点带线、以线带面” 的发展策略，认为在人形机器人走进千家万户之前，应先在细分场景先行先试。

优必选科技副总裁、研究院副院长庞建新博士认为，人形机器人是具身智能体中最具代表性、最具复杂性的智能本体，其技术发展将经历三个阶段，第一阶段是在结构化或半结构化场景下执行有限的任务，目前我国的人形机器人已经在这一阶段进行探索;第二阶段是满足与人进行对话、提供陪伴的诉求;第三阶段，人形机器人将走进家庭，在C端大规模应用。

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