近日，在新加坡舉行的2025亞洲願景論壇上，北京人形機器人創新中心總經理、「具身天工之父」熊友軍談到了人形機器人近一年來的飛速發展。人形機器人行業正迎來一個關鍵節點——2025年，是機器人界的ChatGPT時刻，可稱為「人形機器人量產元年」。
亞洲願景論壇由著名媒體財新國際發起，新加坡政府提供戰略支持。自2023年起已成功舉辦兩屆，《新加坡眼》作為合作媒體，持續關注相關動態。
以下內容是今年記者在現場，對熊友軍發言進行的整理：
我們目前在研發的方向有幾個。第一個是研發平台。我們的硬體研發平台，就是大家比較熟知的「具身天工」。它在今年4月份參加了北京馬拉松比賽，並首次完成半程馬拉松，用時2小時40分鐘。
我們也在開發人形機器人的大腦和小腦。同時，我們發布了自己的通用具身智能平台「慧思開物」。
在人形機器人這一塊，我覺得過去的一年裡，在身體（Body）、小腦以及大腦這三個方向都取得了非常快的進步。過去一年的進展，基本上可以覆蓋之前很多年的積累。
熊友軍（右二）向新加坡總理黃循財（右三）、新加坡外交部長維文（左二）介紹北京人形機器人創新中心機器人應用場景 圖源：北京衛視
具體來說，從人形機器人身體本體來看，很多核心零部件，比如關節、傳感器，以及整體架構設計，在可靠性、穩定性和成本上都得到了大幅提升。
過去人形機器人可能主要還停留在實驗室，如今已經可以和人類一起參加馬拉松比賽，參加人形機器人運動會，完成百米、1500米甚至更遠距離的項目；
具身天工機器人奪冠瞬間 圖源：深圳市南山區人民政府官網
也可以在工廠中從事搬運、檢測等工作，甚至進入各種危險的場景執行任務。整體來說，它的身體可靠性和穩定性得到了極大提升。
第二個方面是運動控制。近兩年隨著模仿學習和強化學習技術的發展，運動控制逐漸從基於模型的方式，過渡到基於強化和模仿學習的方式。這種範式的提升帶來了效率的顯著進步。
第三個方面是大腦計算，也就是具身智能。無論是人機互動、理解意圖，還是任務規劃、錯誤反思等，都有了很大提升。尤其是將大模型、特別是多模態大模型的技術引入人形機器人後，使得機器人具有更強的環境適應性、任務適應性和本體適應性。
新加坡星耀智能科技的天工行者機器人和Walker C導覽機器人在新加坡商業論壇會場與嘉賓互動
比如現在的人形機器人，可以在不同環境下工作——無論是工業場景、商用場景還是家庭場景，都具備一定的泛化能力。同時，它的大腦不再依賴固定的本體形態，可以適配多種形態：足式、輪式、雙臂、單臂等等。
在行業內有一個判斷，就是人形機器人迎來了「ChatGPT時刻」。2025年被定義為人形機器人量產的元年。我們看到特斯拉已經在加快產業化，在中國國內，也有很多公司開始將機器人應用到工廠、商業服務，以及高校和科研院所的研究中。實際上已經逐步在行業中使用起來。預計明年、後年會有更大規模的應用鋪開。
新加坡總理黃循財一行人參觀「具身天工2.0」圖源：北京人形機器人創新中心
目前行業中仍有多條路徑在探索。有的企業採用端到端模式，有的採用分層控制模式，還有的像谷歌這樣探索世界模型和物理模型的方式。整體來看，這個領域還處於發散狀態，還沒有收斂。後續還有大量問題需要探索，包括學習範式的創新。
因此，我們判斷未來的大量投資仍然在後面。真正進入家庭應用的那一天，市場規模不會是百億、千億級別，而是可能達到萬億美元級。今天的投入，只是開胃小菜。
在募資方面，中國的一些企業相對比較激進，但整體規模和美國相比仍有差距。中國機器人企業的融資規模普遍小於美國的公司，美國一些公司的單筆融資甚至超過了中國整個行業的總和。但在賽道初期，這種分散的資本布局對行業早期發展其實是有幫助的。
同時，中國也為機器人提供了非常好的應用場景。好的具身智能離不開高效的數據反哺，這些數據可以來自網際網路、來自仿真，更重要的是來自真實場景。
機器人可以在持續工作的過程中不斷學習，而不是像大模型那樣依賴上萬卡訓練。正如我常說的：勞動創造人類，勞動同樣也會造就機器人的智能。
回到投資層面，我認為民營基金目前的投資並不存在過熱的情況。從橫向對比來看，中國的創業公司雖然估值動輒幾十億、上百億人民幣，融資額度達到數億甚至十億，但整體投入量級仍然只是百億級別。而在北美，一些公司的估值往往就是數百億美元，單年融資額就可能達到數十億美元，相當於中國所有創業公司融資的總和。
從縱向對比來看，和網際網路、移動網際網路、智能汽車等產業的投資相比，人形機器人領域的融資額度依舊很小。目前人形機器人還處於非常早期階段。隨著未來進入量產和產業化，真正的投資高峰還在後面。
新加坡星耀智能科技的天工行者機器人在新加坡成商業論壇VIP
今年很多公司開始進入小批量出貨階段，每家公司出貨幾百台、上千台。未來如果要像智慧型手機一樣進入大規模量產，可能需要上萬台的出貨量，同時也需要更多上下游供應鏈的投入。在研發上，無論是能源、機械、本體、運動控制，還是AI大模型和學習範式，都還需要持續大量的投入。
總的來說，人形機器人仍然處於早期階段。未來的大規模投資與產業化浪潮還在前方。
