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行业新闻
12-27
2025
无人陪跑!全球首个5G-A人形机器人火炬手亮相十五运
11月2日,在十五运会深圳火炬传递现场,“0号火炬手”——人形机器人“夸父”手持1.6KG火炬,以拟人奔跑姿态,在无人陪跑的情况下,高效完成了从深圳市民中心至莲花山公园路段的火炬接力任务,成为全场焦点。 这是5G-A技术全球首次运用于移动场景下的具身智能人形机器人,实现了机器人在无人陪伴情况下自主完成跑步任务;这也是人形机器人首次在国家级赛事中圆满完成了人交代的任务,让人们切实感受到人形机器人原来离我们的生活如此之近。 单臂手握1.6KG火炬跑步 “哇~是机器人,好酷”“它举着火炬跑得好稳”……伴随着市民的欢呼声,机器人“夸父”堪称完美地完成了多项“不可能完成的任务”。 “首先能单臂手握1.6KG火炬跑步,这对人形机器人来说是很困难的。”乐聚机器人副总裁柯真东告诉记者,针对1.6公斤火炬的持续负载,团队优化了负载平衡算法,精准化解了奔跑中可能出现的重心偏移问题;即使在斜坡路段,“夸父”也能自主感知地形,实时调整关节姿态,全程步履稳健,完美契合真人火炬手的交接节奏。 “夸父”此次火炬的成功传递,是乐聚在动态运动控制、负重平衡、复杂环境适应三大核心领域的突破性成果。早在此前的技术展示中,“夸父”就因流畅自然的步态被网友誉为“最美步态”机器人,而此次为适配火炬传递的严苛需求,乐聚联合哈尔滨工业大学、北京通用人工智能研究院(通研院)组建专项研发团队,在“夸父”原有标准化的量产机身上,升级了“运动控制小脑”,并与中国移动、华为等单位携手,打造了一条信息低时延“高速公路”。 “我们从接到任务到正式传递仅1个月时间。”柯真东透露,乐聚团队未对“夸父”本体进行任何特殊硬件改造,其形态与日常应用版本完全一致。通过多次实地测试(斜坡奔跑、持炬转向、人机协同演练),“夸父”证明了同一台机器人设备既能胜任展厅导览、工业搬运,也能快速适配火炬传递这类高动态、高协同任务。 全程无人陪跑的人形机器人 此次“夸父”火炬传递的另一大亮点是无人陪跑。在以往的人形机器人马拉松赛事中,每个人机器人身边都有一名“陪跑员”,半程下来,机器人还有“力气”,“陪跑员”已经累趴了,这被不少网友调侃“到底是谁在跑马拉松?”纷纷表示心疼“陪跑员”。而此次火炬传递,“夸父”首次丢掉了遥控器操控,并在商用无线网络下,实现了全程像人一样自主奔跑。 这背后其实是5G-A网络提供的高可靠、超低时延和连续覆盖的技术支撑,也是中国移动、乐…
12-23
2025
记者手记:每周都在迭代!人形机器人为啥进步“神速”?
新华社深圳11月2日电 记者手记:每周都在迭代!人形机器人为啥进步“神速”? 新华社记者孙小程、任军、孙飞 “每周都在迭代!科幻场景不断走入现实!”这是记者近日在深圳采访人形机器人产业时的强烈感受。 扫腿、出拳、跳舞、跨越15厘米高路障、跌倒爬起……在众擎机器人位于深圳的实验室,身高1.38米、体重40公斤的人形机器人“小众”为记者展示了一整套行云流水的动作。 “‘小众’跳舞节奏很快,就算专业舞者,也要学习一下才能跟上它的步伐。”众擎机器人联合创始人姚淇元说。 从一年前刚学会模仿人的步伐,到一年后轻松实现高难度动作。在场记者不禁发问,人形机器人为何进步如此迅速?未来将如何发展? “坚定不移的开源策略正是我们的机器人持续进化的密码之一。我们将部署代码和训练代码进行开源,吸引全球开发者共同参与应用生态建设。”姚淇元说,“我们单款产品的版本迭代做到了以周计,从设计图纸到首台原型机的落地,仅需约6个月。” 开源是底座,协同是关键。 众擎机器人所在的深圳南山区,有一个发展动能强劲的“机器人谷”。这里分布着越疆科技、优必选、云鲸智能、普渡科技等上百家机器人研发及上下游企业,以及中国科学院深圳先进技术研究院等院所。 “上下楼就是上下游,产业园就是产业链。依靠深圳完备的供应链、产业链,我们能够快速打样、形成产品。”越疆科技市场总监谢凯旋说。 自主识别指令、精准抓取食材、控制火候,并能根据用户需求实时调整……越疆科技自主研发的具身智能机器人化身粤菜大师,为记者端出一份香喷喷的煲仔饭。 在谢凯旋看来,从完成“擦盘子”等简单动作,到如今独立完成做煲仔饭等复杂任务,算法持续进化和场景数据反哺缺一不可。 想要获得数据反馈,就必须有更多应用场景支撑。企业自身在开拓市场的同时,地方政府也在不断开辟新场景,护航机器人企业探路。 “一些机器人企业在新产品发布后,并不能很快找到好的商业模式。只有在不断使用过程中,才能看到商业机会。”龙岗区人工智能(机器人)署署长赵冰冰说,“我们已经开放了政务巡检、巡警、消防等79类机器人应用场景,促进机器人在城市管理、社会治理等场景验证中加速迭代。除了开放政务场景,我们也在帮助机器人找到更多终端市场应用场景。” 今年3月,深圳市龙…
12-16
2025
人形机器人带来工业发展新机遇
人形机器人是人工智能技术与机器人技术深度融合的产物。近年来,机器拟人多条技术路线得到突破和实际应用,不少企业推出技术相对成熟且价格较低的机器人产品,使得人形机器人走进大众视野。4月份在北京举办的全球首场人形机器人半程马拉松赛更是进一步推高人形机器人的热度。在机器人应用较为普遍的工业领域,人形机器人的发展会带来什么影响?能否进一步改造升级工业,促成产业的又一次变革? 相较传统机器人,人形机器人有突出的特征和优势,在机械构造、智能化、拟人仿生等技术领域取得显著进步。一是实现了工程机械的突破。人形机器人双足站立奔跑、五指抓取等动作逐渐成熟,推动了传动系统、机械设计、结构设计、运动控制、环境感知等技术发展,使机器人能够在复杂环境中稳定运行和执行多样化任务。二是实现了智力水平的突破。在传感技术和人工智能技术赋能下,人形机器人实现了对外部世界的更强感知,能够主动适应外部环境变化,这使机器人具有更强的自主性和柔性。三是实现了拟人仿生的突破。人形机器人的外形设计具有更强的亲近感,与人的交互更加简便,使用者不需要专门学习,就可以通过人类语言向机器人下达指令,这使得机器人能够进入更多非专业化应用领域。 尽管人形机器人发展迅速,但目前应用场景主要是展示、引导、陪伴等,多属于服务机器人或专业机器人。相较而言,传统工业机器人发展历史更长,技术专业程度更高,更加追求安全、效率和稳定。其一,工业生产以安全为基本原则,工业机器人的使用必须保障工人和工厂安全,这具体表现为工业机器人工作空间与人类物理隔离,工业机器人的使用需具备专业知识和技能,对机器人参数的修改在未得到授权前是不被允许的。而服务业使用的人形机器人一般不会造成重大人身和财产损害,其操作也更加简单。其二,工业生产强调效率优先,工业机器人会牺牲柔性化、多样化,突出专业化。目前大多数工业机器人是针对流水线上某一步骤专门设计的,例如焊接机器人、喷涂机器人、码垛机器人、运输机器人、抓取机器人等。这些机器人的机械设计以完成专业化任务为目的,强化了完成特定工作的力量、速度、精确度等性能,牺牲其他不必要的功能,实现更高生产效率。而人形机器人的拟人化确实能够拓宽机器人的应用领域,但难以在单一任务上实现高效率和高稳定性。其三,流水线的工业生产模式突出分工基础上的协同,工业机器人注重生产线上的连续性和机器人之间的合作,一般不独立运行。例如,汽车制造流水线上的焊接机器人通常4至6个为一组同时工作,以满足不同焊点的具体要求,节约换装焊头的时间。而在服务业和家庭场景中不适合同时使用多台机器人,人形机器人需具备独立工作能…
12-14
2025
一天学会冲咖啡!人形机器人为何突然开窍了?
“暴力学习”,在人形机器人领域正逐渐的成为热门的词汇。它仿若一把双刃剑,既能迅速提升机器人的性能,又或许会带来一些始料未及的问题。 它并非字面意思上的暴力行为,而是指通过海量数据训练,以及强化学习,让机器人,以极高的频率,和强度“自我试错”“自我进化”。 这种训练方式,犹如让机器人,历经无数次的“实战”从而能够,快速地积累经验,进而提升技能。 不再依赖传统的、缓慢的编程以及固定的指令,暴力学习借助智能算法,让机器人如同人类那般去摸索,去适应复杂的环境,其效率极为惊人,让人不由地联想到科幻中那种“自我成长”的机器。 从技术层面看,暴力学习,它集成了深度学习,以及大数据分析,还有强化学习等尖端技术。 机器人通过模拟环境,不断尝试动作,获得反馈,进而优化决策路径,最终得以实现从无序到有序的飞跃。 此模式高速地积累知识,快速地适应多样化的任务,突破了传统机器人所具有的局限性。 换言之暴力学习,这是人型机器人达成灵活动作、智能交互的“便捷途径”,它使机器人逐渐靠近人类的复杂感知与决策能力,打破了以往机器人仅能执行单一任务的局面。 商业化前景方面,暴力学习赋予能力的人形机器人,正逐渐地渗透进工业、服务以及家庭等多个场景。 在制造业中,它们承担着重复的,且是危险的劳动,在解放人力的同时,也提升了生产效率。 在服务行业,如酒店迎宾,配送以及清洁等领域,机器人开始逐步地替代传统的劳动力,这样便能够提供24小时不间断的服务。 家庭环境也见证了机器人陪伴、智能家务的潜力。 尽管成本,仍旧偏高但是随着算法以及硬件的,持续优化,人形机器人从科幻,走向实用,已指日可待。 …
12-14
2025
《具身智能 未来已来:人形机器人的技术进步为什么这么快?》
2025张江具身智能开发者大会探讨了人形机器人技术快速进步的原因及具身智能的作用。专家指出,人工智能算力增长、数据共享、算法开源推动了机器人运动与操作能力的提升,同时硬件成本下降使人形机器人有望进入家庭。中国在工业和协作机器人领域的生态链发展为技术突破奠定了基础。未来五年内,人形机器人将在养老、特种环境及工厂中实现小规模应用,而高质量多模态数据不足仍是主要挑战,需结合数据驱动与模型驱动共同发展。长期来看,人形机器人将逐步实现家务、医疗、农业等多场景应用,但全面普及仍需十年以上时间。 …
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