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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>天(tian)眼(yan)新(xin)知(zhi) | 機(ji)器(qi)人(ren)從(cong)未(wei)來(lai)而(er)来 與(yu)大(da)模(mo)型(xing)碰(peng)撞(zhuang)出(chu)“智(zhi)慧(hui)”的(de)火(huo)花(hua)

前(qian)言(yan)：隨(sui)著(zhe)中(zhong)國(guo)數(shu)字(zi)經(jing)濟(ji)的深(shen)入(ru)發(fa)展(zhan)，產(chan)業(ye)数字化(hua)進(jin)程(cheng)不(bu)斷(duan)加(jia)速(su)，大数據(ju)在(zai)产业決(jue)策(ce)中的比(bi)重(zhong)越(yue)来越高(gao)。天眼查(zha)数据研(yan)究(jiu)院(yuan)特(te)此(ci)推(tui)出“天眼新知”專(zhuan)欄(lan)，以(yi)天眼查大数据為(wei)依(yi)托(tuo)，梳(shu)理(li)产业格(ge)局(ju)及(ji)发展脈(mai)絡(luo)，解(jie)讀(du)产业領(ling)域(yu)最(zui)新動(dong)態(tai)和(he)投(tou)融(rong)資(zi)風(feng)向(xiang)，为各(ge)方(fang)决策提(ti)供(gong)參(can)考(kao)。

本(ben)文(wen)为天眼新知·产业分(fen)析(xi)系(xi)列(lie)，第(di)三(san)十(shi)七(qi)篇(pian)。

机器人，多(duo)数人的第壹(yi)次(ci)“親(qin)密(mi)接(jie)觸(chu)”源(yuan)於(yu)科(ke)幻(huan)大電(dian)影(ying)，源于對(dui)超(chao)越現(xian)實(shi)生(sheng)活(huo)的無(wu)盡(jin)想(xiang)象(xiang)，机器人逐(zhu)漸(jian)从“單(dan)純(chun)工(gong)具(ju)”逐步(bu)进化成(cheng)为“亲密夥(huo)伴(ban)”。

年(nian)初(chu)爆(bao)紅(hong)的“大模型”以及再(zai)次“走(zou)红”的人形(xing)机器人，讓(rang)人們(men)再次驚(jing)呼(hu)科技(ji)对于生活方式(shi)的改(gai)變(bian)。

未来，随着AI技術(shu)的不断成熟(shu)，人形机器人研发的突(tu)破(po)，让“机器人走进普(pu)通(tong)人生活的願(yuan)景(jing)”越来越逼(bi)近(jin)现实。

一、机器人：从“自(zi)动化”向“智能(neng)化”演(yan)进

国際(ji)机器人協(xie)會(hui)（International Federation of Robotics，IFR）提出，机器人是(shi)可(ke)在兩(liang)個(ge)或(huo)多个軸(zhou)上(shang)进行(xing)編(bian)程的驅(qu)动机制(zhi)，具有(you)一定(ding)程度(du)的自主(zhu)性(xing)，在特定環(huan)境(jing)中移(yi)动以執(zhi)行預(yu)定的任(ren)務(wu)。

1.机器人應(ying)用(yong)場(chang)景逐步由(you)“簡(jian)单，初級(ji)”向“復(fu)雜(za)，高级”邁(mai)进

最初机器人的核(he)心(xin)功(gong)能是替(ti)代(dai)人进行重复的、危(wei)險(xian)的工作(zuo)，同(tong)時(shi)提高效(xiao)率(lv)与精(jing)度；之(zhi)後(hou)以“服(fu)务人”为功能的机器人走入人们的眼簾(lian)，用于迎(ying)賓(bin)接待(dai)等(deng)与人類(lei)距(ju)離(li)更(geng)近的场景，娛(yu)樂(le)/掃(sao)地(di)机器人等大規(gui)模进入家(jia)庭(ting)；接着其(qi)高精度的特性被(bei)用于物(wu)流(liu)、醫(yi)療(liao)，自动取(qu)件(jian)、輔(fu)助(zhu)護(hu)理机器人開(kai)始(shi)出现。

2.机器人逐步由“自动化”向“智能化”演进

机器人的发展经歷(li)了(le)三代的演进，第一代为程序(xu)控(kong)制机器人：通過(guo)编程或示(shi)教(jiao)將(jiang)动作指(zhi)令(ling)輸(shu)入机器人中，而由于缺(que)之外(wai)部(bu)傳(chuan)感(gan)器，机器人只(zhi)能刻(ke)板(ban)地完(wan)成程序规定的动作，一旦(dan)环境情(qing)況(kuang)略(lve)有变化，机器人的工作就(jiu)会出现問(wen)題(ti)；第二(er)代为自適(shi)应机器人：其帶(dai)有視(shi)覺(jiao)、力(li)觉等传感器，能据传感器獲(huo)得(de)的信(xin)息(xi)調(tiao)整(zheng)工作狀(zhuang)态：第三代为智能机器人：其擁(yong)有更豐(feng)富(fu)的传感器，不僅(jin)能获取並(bing)處(chu)理外部綜(zong)合(he)信息，甚(shen)至(zhi)能据此自己(ji)制定行动目(mu)標(biao)，其智能主要(yao)體(ti)现在感知交(jiao)互(hu)、獨(du)立(li)决策、自我(wo)優(you)化三个方面(mian)。

二、大模型：多个城(cheng)市(shi)持(chi)續(xu)发力，主攻(gong)通用人工智能

2023年4月(yue)中共(gong)中央(yang)政(zheng)治(zhi)局会議(yi)指出，要重视通用人工智能发展，營(ying)造(zao)創(chuang)新生态，重视防(fang)範(fan)风险。區(qu)別(bie)于此前中央经济工作会议等重要会议中泛(fan)指的“人工智能”，此次政治局会议明(ming)確(que)強(qiang)调“通用”，即(ji)Chat-GPT自去(qu)年11月以来引(yin)领的通用性AI大模型技术路(lu)線(xian)。

圖(tu)表(biao)1 主要城市人工智能政策列示（不完全(quan)統(tong)計(ji)）

以人工智产业发展高地，北(bei)京(jing)为例(li)。北京市《若(ruo)幹(gan)措(cuo)施(shi)》的发布(bu)是国內(nei)首(shou)个地方政府(fu)緊(jin)貼(tie)AI大模型产业化发展提出的专項(xiang)措施，北京打(da)響(xiang)了地方大模型競(jing)賽(sai)的第一槍(qiang)。當(dang)下(xia)正(zheng)值(zhi)Chat-GPT引发的“千(qian)模大戰(zhan)”打响，大模型可能为各行各业带来新的效率革(ge)命(ming)和体驗(yan)升(sheng)级。随着AI第一城北京行动了，上海(hai)、深圳(zhen)、成都(dou)等地区都已(yi)陸(lu)续采(cai)取行动，搶(qiang)占(zhan)发展的“窗(chuang)口(kou)期(qi)”。

三、人形机器人：人与机器的“不期而遇(yu)”

从定義(yi)和使(shi)用目的出发，人形机器人是具有与人类似(si)的外觀(guan)和運(yun)动方式的智能机器人。人形机器人（humanoid robots）又(you)譯(yi)“仿(fang)人机器人”，字面意(yi)思(si)是模仿人的形态和行为設(she)计制造的机器人。目前人形机器人并沒(mei)有普遍(bian)定义，但(dan)根(gen)据专业書(shu)籍(ji)《Humanoid Robots》的歸(gui)納(na)，人形机器人应当能“在人工作和居(ju)住(zhu)的环境工作，操(cao)作为人设计的工具和设備(bei)，与人交流”。在此前提下，人形机器人最終(zhong)应具有与人类似的身(shen)体結(jie)構(gou)，包(bao)括(kuo)頭(tou)、軀(qu)干和四(si)肢(zhi)，使用雙(shuang)足(zu)行走，用多指手(shou)执行各種(zhong)操作，并具有一定程度的認(ren)知和决策智能。

人形机器人起(qi)步于1960年代后期，以日(ri)本的研究成果(guo)最为矚(zhu)目。1973年日本早(zao)稻(dao)田(tian)大學(xue)的加藤(teng)一郎(lang)教授(shou)研发出世(shi)界(jie)上第一款(kuan)人形机器人 WABOT-1 的 WL-5 號(hao)两足步行机，嚴(yan)格講(jiang)类屬(shu)于仿生机械(xie)，是人形机器人的雛(chu)形。1986年日本本田开始进行人形机器人 ASIMO 的研究，并成功于2000年发布第一代机型。

图表2 人形机器人信息展示（不完全统计）

四、人形机器人与AI大模型：通用场景加速C端(duan)革命性推进

随着集(ji)成设计技术、运动管(guan)理控制技术、传感器感知技术等關(guan)鍵(jian)技术的不断突破，以及人工智能、5G等新一代信息技术的融合应用持续深入，特种机器人加速应用于煤(mei)礦(kuang)、深海、極(ji)地等场景，釋(shi)放(fang)出巨(ju)大的生产和科研價(jia)值，而其中最让前沿(yan)科技公(gong)司(si)、普通消(xiao)費(fei)者(zhe)“着迷(mi)”的是以人形机器人为代表的智能移动机器人的出现，叠(die)代。

目前，AI技术通过构建(jian)全面感知、实时互聯(lian)、分析决策、自主学習(xi)的智能系统，使机器人自主作业成为可能。AI通过机器人视觉技术强化机器人的感知能力，通过构建算(suan)法(fa)模型提升其分析决策、自主学习的能力，从而使机器人能夠(gou)独立完成作业。

1.感知世界的能力（机器人的眼睛(jing)）

机器人自主移动的感知和定位(wei)技术中激(ji)光(guang)和视觉導(dao)航(hang)是主流应用方案(an)。计算机视觉的发展经历了基(ji)于以特征(zheng)描(miao)述(shu)子(zi)代表的传统视觉方法、以CNN卷(juan)積(ji)神(shen)经網(wang)络为代表的深度学习技术，目前通用的视觉大模型正处于研究探(tan)索(suo)階(jie)段(duan)，人形机器人的场景相(xiang)对工业机器人更通用、更复杂，视觉大模型的All in One 的多任务訓(xun)練(lian)方案能使得机器人更好(hao)地适应人类生活场景。

一方面，大模型的强擬(ni)合能力使得人形机器人在进行目标識(shi)别、避(bi)障(zhang)、三維(wei)重建、語(yu)义分割(ge)等任务时具备更高的精确度；另(ling)一方面，大模型解决了深度学习技术过分依賴(lai)单一任务数据分布，场景泛化效果不佳(jia)的问题，通用视觉大模型通过大量(liang)数据学到(dao)更多的通用知识，并遷(qian)移到下遊(you)任务中，基于海量数据获得的预训练模型具有較(jiao)好的知识完备性，提升场景泛化效果。

典(dian)型产品(pin)：特斯(si)拉(la)“Optimus（擎(qing)天柱(zhu)）”

感知層(ceng)面，特斯拉机器人头部使用8个攝(she)像(xiang)头采集视觉信息。计算层面，机器人将采用目前特斯拉汽(qi)車(che)使用的FSD（Full Self-Driving，全自动駕(jia)駛(shi)）电腦(nao)、运用神经网络等模型实时处理信息。特斯拉将使用超算“Dojo（道(dao)场）”训练机器人使用的AI模型，使其更有效的识别外界物体并做(zuo)出反(fan)应。

2.思考和决策的能力（机器人的大脑）

目前的机器人都是专用机器人，只能在限(xian)定场景中应用，即使是机器人抓(zhua)取，基于计算机视觉，仍(reng)然(ran)是在限定场景中，算法仅用于识别物体，如(ru)何(he)做、做什(shen)麽(me)仍需(xu)要人的定义。要让机器人通用，叫(jiao)他(ta)去澆(jiao)花，他就知道去拿(na)水(shui)壺(hu)，接水，然后浇花，這(zhe)是需要常(chang)识才(cai)能完成的事(shi)情。如何能让机器人拥有常识？在大模型出现之前，这个问题幾(ji)乎(hu)是无解的。大模型让机器人可以拥有常识，从而具备通用性去完成各种任务，徹(che)底(di)改变通用机器人实现的模式。人类工具和环境的适应性，不用再为了机器人而造工具。

典型产品：首个机器人公民(min)“索菲(fei)亞(ya)”

2017年，索菲亚成为世界上第一个获得公民身份(fen)的机器人。她(ta)說(shuo)她会用她的智慧幫(bang)助人类发展，让我们不要害(hai)怕(pa)她，她很(hen)友(you)善(shan)。2018年，她還(hai)成为全球(qiu)首位开展在线教育(yu)課(ke)程的AI老(lao)師(shi)。索菲亚表示，未来的机器人完全勝(sheng)任教师的工作，能够基于与学生的互动，有效解决学生遇到的心理和情感问题。

3.执行能力（机器人的四肢）

行动能力（腿(tui)）+精細(xi)操作（手）。把(ba)机器人做成人形，就是为了让机器人的执行能力更加通用。机器人执行任务时所(suo)处的环境是按(an)照(zhao)人类的体型建造起来的：建築(zhu)、道路、设施、工具等，这个世界是为了方便(bian)人类这种人形生物才这樣(yang)设计。如果出现了某(mou)种新形态的机器人，人们就必(bi)須(xu)重新设计一套(tao)机器人适应的全新环境。设计在某个特定范圍(wei)内执行任务的机器人相对容(rong)易(yi)，如果想要提高机器人的通用性，就必须選(xuan)擇(ze)可以作为分身的人形机器人。此外，人类与人形机器人更容易有情感上的交流，人形机器人会让人感到亲近。

典型产品：波(bo)士(shi)頓(dun)动力Atlas

2020年12月，波士顿动力发布了Atlas跳(tiao)舞(wu)的视頻(pin)，动作流暢(chang)且(qie)富有表现力。在舞蹈(dao)中，机器人需要在起跳懸(xuan)空(kong)状态下调整姿(zi)勢(shi)，以保(bao)持平(ping)衡(heng)并精确做出动作。2021年8月，在官(guan)方最新视频中，Atlas可以在障礙(ai)环境内“跑(pao)酷(ku)”，做出跳躍(yue)、俯(fu)沖(chong)翻(fan)滾(gun)、空翻等一系列高難(nan)度全身动作。

4.“具身智能”+机器人：人工智能的终极形态

如何让电脑有如一歲(sui)小(xiao)孩(hai)般(ban)的感知和行动能力的问题，誕(dan)生了“具身智能”的概(gai)念(nian)。其可以简单理解为，各种不同形态的机器人，让它(ta)们在真(zhen)实的物理环境下执行各种各样的任务，来完成人工智能的进化过程，比如：人形机器人、智能驾驶汽车，或者未来的“变形金(jin)剛(gang)”。

英(ying)偉(wei)達(da)创始人黃(huang)仁(ren)勛(xun)在 ITF World 2023 半(ban)导体大会上表示，具身智能（Embodied AI）是能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪(lang)潮(chao)。

具身智能最大的特質(zhi)就是能够以主人公的视角(jiao)去自主感知物理世界，用拟人化的思维路徑(jing)去学习，从而做出人类期待的行为反饋(kui)，而不是被动的等待数据投餵(wei)。人形机器人提供了各种基于人类行为的学习和反馈系统，为实现更复杂行为语义提供了迭代的基礎(chu)和試(shi)验场。因(yin)此，人形机器人的逐步完善也(ye)为具身智能的落(luo)地提供了方向，是具身智能的重要应用场景，也将为具身智能的迭代优化提供方向和空間(jian)。

五(wu)、专利(li)技术：机器人、大模型专利申(shen)請(qing)逐年增(zeng)加

1.机器人专利：

近年来，机器人与前沿科技产业，諸(zhu)如：大数据，人工智能等结合愈(yu)加紧密，特别是人形机器人的出现，让机器人作为科技产业的“技术”含(han)量日益(yi)提升。

从数量来看(kan)，机器人专利保持穩(wen)定增長(chang)，2022年申请专利2.3萬(wan)余(yu)项；从类型上来看，发明专利与实用新型占比较高，两者之和占總(zong)数的9成。

2.大模型专利：

大模型的“爆发”也并非(fei)没有征兆(zhao)。在人工智能领域，作为其“皇(huang)冠(guan)上的明珠(zhu)”，自然语言处理是理解人类语言、情感和思想的技术,从其“寥(liao)寥数语”的介(jie)紹(shao)中，就可以发现它对于“机器”到底“因何为人”的重要性与超高的难度。

从近年来专利申请的数量来看，还是保持了较为稳定快(kuai)速的增长，自2018以来，其申请量的复合增长率达到61.2%；

从类型上来看，发明专利占据絕(jue)对的领先(xian)地位，占比近98%。

天眼查研究院认为，大模型技术推动人工智能实现了一次历史(shi)性跨(kua)越，未来仍有廣(guang)闊(kuo)的持续创新空间。中国经济社(she)会高质量发展为大模型创新提供了丰富场景和数据基础，人工智能在中国发展潛(qian)力巨大。

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