目前，XPERT.Digital-Marktboom的最大人类机器人研究：从机器人原型到练习

管理人员：克服不匹配 - 为什么机器人的综合策略是领导

人形机器人技术站在一个转折点，并从研究原型过渡到第一个商业实施，尤其是在工业环境中。人工智能（AI）的进步尤其是体现的AI（体现AI），大语言模型（大语言模型，LLM）和视觉长度动作模型（VLAS）以及硬件领域的创新，可以显着促进这种快速发展。市场预测表明增长巨大，估计范围从300亿美元到超过2000亿美元至300亿美元。应用领域各不相同，从行业到医疗保健再到个人援助系统。尽管有巨大的潜力，但在电池技术，手动技能（敏捷），成本效率，可伸缩性和道德治理等领域仍然存在重大挑战。硬件成本下降，改善人工智能和增加人工短缺的融合创造了一种“完美的风暴”，有利于加速的人形机器人引入。这可能会导致有针对性的工业应用中的摊销（投资回报率，投资回报率）可以比一些保守的估计值更快，这反过来又导致这些利基市场的采用周期更快。公司将越来越有动机来实施自动化解决方案，并且人类机器人由于其多功能性为人类以人类环境提供了适应性的解决方案。

双重关注通用AI和高度专业的硬件组件（执行器，传感器）的开发导致复杂的相互作用。另一个领域的进步可以被另一个领域的瓶颈减慢，这表明市场领导者的整体，综合发展策略将是决定性的。例如，高度发达的AI无法完全弥补由于电池瓶颈而导致的机械技能差或有限的操作时间。相反，如果没有足够的智能软件，高级硬件就无法发挥其全部潜力。因此，那些可以一起开发硬件和人工智能的公司就像特斯拉的垂直整合方法一样，可以具有竞争优势。

这十年（2025 - 2035年）有望为有可能改变工作，社会和日常生活的人形机器人发出变革性的时代。

适合：

• 最著名、最著名的人形机器人前十名：从Atlas、Sophia、Ameca、Digit、GR-1到Phoenix到Optimus

技术突破：人形机器人如何改变我们的生活

人形机器人技术已发展成为21世纪最具动态和潜在的变革性技术领域之一。人工机器人站在人工智能，高级力学，电子和物质科学的界面上，有望改变人们的工作方式，互动和生活方式。这项研究对当前的立场，历史发展，技术基础，不同的应用，市场格局，中央挑战和未来的人形机器人的发展视角进行了全面分析，并特别关注直到2025年及以后的时期。

人形机器人的定义

根据定义，人形机器人是一种类似于人体外部形式的机器人，通常具有船体，头部，两个手臂和两条腿。这种类似人类的形状不仅是一种美学特征，而且通常具有功能目的，例如与为人类设计的工具和环境的相互作用，例如研究两个腿部运动）。

学术定义超出了纯粹的身体相似性，并强调了人形机器人是精心构建的，不仅是为了模仿人类的外观，而且还模仿了人类的行为。这包括复制感知，决策和互动等功能。由于它们的拟人化设计，它们在人类以人类为中心的环境中具有固有的优势，因为它们比其他机器人形式可以更自然的互动和更高的适应性。在为人类创建的房间中移动并处理为人类开发的工具的能力是其功能性及其日益增长的好处的核心方面。

“人形生物”本身的定义要进化。最初，重点是物理图。但是，最近的学术考虑和技术进步越来越多地改变了对行为和认知功能的模仿的关注。人工智能的进步大大促进了这一发展。如果人形机器人不仅看起来是人类，而且越来越多地“行动”和“结论”，这会降低相互作用的障碍，同时也提出了有关欺骗，情感依恋和智力性质的更深刻的道德问题。

研究的意义和范围

人形机器人技术代表着一个关键的技术限制，并体现了各种科学和技术学科的融合。他们有革命性行业，抵消劳动力短缺，协助危险工作和改善日常生活的潜力是巨大的。人形生物设计的“功能目的” - 与人类工具和环境的相互作用 - 正在发展成为主要的经济驱动力。这种适应性意味着公司可以将类人形机器人整合到现有的工作流程中，而与重新设计专业机器人的工厂或仓库相比，这种情况下的疾病和资本费用较低。正如汽车行业和物流中的试点计划所表明的那样，这种固有的优势是一个强大的销售论点，并且是接受的强大催化剂。

这项研究旨在对当前立场进行全面分析（大约2025年），历史背景，技术基础，应用，市场格局，挑战和人类机器人的未来发展路径。它旨在作为研究人员，开发人员，政治决策 - 制定者，投资者和公众的良好资源，以了解这项新兴技术的复杂性和遥远的含义。

人形机器人的历史发展

对人类类似人类的人工生物的迷恋回到了历史，并显着塑造了人形机器人的发展。从古老的神话到当今高度发达的机器，人类奋斗，智慧和运动的进一步弧形跨越了人类形式的跨度。

早期概念和机器

人类的人造生物的想法已经可以在古董神话中找到，例如赫菲斯托斯（Hephaistos）的神话，赫菲斯托斯（Hephaistos）创造了机械仆人或pygmalion，他们的雕像唤醒了生命。早期的机械构造（So -so -call）的机器证明了这一早期兴趣。这样的例子是埃及水时钟，具有可移动的人物，可以击败数小时的人物，中国工程师国王 - 舒·塔（King-Shu Tse）的机械鸟类和马匹（约公元前400年）或12世纪来自Al-Jazarī的可编程音乐家。莱昂纳多·达·芬奇（Leonardo da Vinci）的素描是15世纪后期的机械骑士的素描，该骑士能够移动手臂，头和下巴，也属于这一系列概念。这些早期的例子表明了对人工生物的创造的长期持久的人类迷恋，并为后来的发展奠定了概念基础。

机器人发展的历史里程碑（1970年前和20世纪重要的理论/早期实践步骤）

1970年之前机器人技术的历史发展的特征是许多里程碑和理论进步。据描述了智能机制和人造生物的第一个思想，已经在公元前3500年大约在希腊神话中的3500年。公元前1500年左右，埃及人开发了带有人形数字的水时钟，代表了机械自动化的第一个方法。公元1206年，Ismail al-Jazarī与他的音乐家船一起建造了可编程的人形机器人的早期形式。莱昂纳多·达·芬奇（Leonardo da Vinci）在1495年设计的机械骑士的广告草图中设计，他能够坐下来移动头部和手臂。 1769年，沃尔夫冈·冯·肯佩伦（Wolfgang von Kempelen）开发了一款可以下棋的人形释放的机器“轴türken”，尽管这是由一个隐藏的人控制的。

在1920/1921Karelčapek在他的剧本“ RUR”中引入了“机器人”一词，灵感来自捷克语“ Robota”，意思是“强迫劳动”。在1939年的世界展览会上，Westinghouse Electric介绍了机器人“ Elektro”，该机器人可以对命令进行反应。在1940年代，乔治·德沃尔（George Devol）开发了“非洲”工业机器人，该机器人通过自动化重复任务彻底改变了工业生产。 1942年，艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的科幻故事中提出了著名的“三个机器人法”，即与机器人打交道的道德准则。

1948年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）发表了他的开创性作品“ kybernetik”，该作品涉及机器和生物中的法规和通讯，因此对机器人技术的发展产生了强烈的影响。同年，威廉·格雷·沃尔特（William Gray Walter）创建了能够对环境变化做出反应的自主机器人“ Elmer”和“ Elsie”。最后，在1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了一个通过图灵测试的概念，该概念应检查机器表现出智能行为的能力，而智能行为与人的智能行为无法区分。

20世纪：离开现代机器人技术

20世纪标志着现代机器人技术的开始，其特征是理论基础和最初的实践实现。 The term “robot” was characterized in 1920/1921 by Karel Čapek in his play “Rossum's universal robot), derived from the Czech word“ Robota ”, which means forced labor. An formerly known humanoid robot was “Elektro”, which was presented in 1939 at the New York World Exhibition of Westinghouse and was able to react to voice commands and to speak simple sentences. Isaac Asimov made an important对他的“三个机器人法则”的道德讨论（1942年），并将“机器人”一词推广为机器人的科学。评估机器智能的概念框架，尽管不是人类，但第一个工业机器人的发展是1940年代至1960年代的自动化技术的关键步骤，并彻底改变了这一时期。

1970年以后的重要里程碑：功能性类动物的兴起

1970年后，功能性类人机器人的时代开始了，能够完成日益复杂的任务。

• Wabot-1（1972-1973，Waseda University）：该机器人被认为是世界上第一个功能齐全的智能人形机器人。 Wabot-1为建立“个人机器人”的目的开发，能够与日本人进行交流，测量距离和指向人造眼睛和耳朵的物体，并用手抓住和运输对象。
• Wabot-2（1984年，Waseda University）：Wabot-2设计为“特殊机器人”，是一位人形音乐家，可以在电子器官上阅读成绩并演奏。
• 本田E系列（1986-1993）＆P系列（1993-1997）：本田在双足动力上进行了开创性的工作。电子系列提供了基础研究，而P系列导致了更先进的原型。 P2（1996）是第一个自我调节，两个腿的机器人和P3（1997），第一个完全独立的双足动物机器人可以没有外部电缆。
• Asimo（2000年，本田）：作为本田十一二的双足动物机器人，Asimo能够跑步，互动和执行半自治任务。 2011年提出了一个改进的版本。Asimo于2004年在机器人名人堂中包括了。该开发项目于2018年停产，Asimo 2022正式“退休”。诸如ASIMO之类的项目的设置并不一定表示失败，而是对更实用或更经济有利可图的应用程序进行战略重组。这反映了市场的成熟度，在这种市场成熟度中，研发投资越来越需要针对具体的市场需求和盈利能力。
• HRP系列（日本，AIST/KAWADA）：人形机器人机器人项目（HRP）开始修改本田P3机器人，并进一步开发了它们。 HRP-2（2002）是两足机器人。 HRP-4C“ Miim”（2009年）是一种女性设计的机器人，可以唱歌和跳舞。
• Actroloid（2003，大阪大学/Kokoro）：该机器人的特征是逼真的硅皮肤，专注于人类的外观。
• Hubo（2005，Kaist）：是韩国第一个行走的人形机器人。
• NAO（2006年，Aldebaran机器人技术/软银）：一种可编程的小型类人机器人，其开源方法在研究和教学中发现了广泛的分布。
• Atlas（2013年 - 托迪，波士顿动力学）：最初是为DARPA机器人挑战赛而开发的，Atlas是一个高度动态的人形机器人，可以进行复杂的运动，例如步行，跑步，跳跃，跳跃和逆转。 2024年4月提出了具有提高技能的全电动版本。DARPARobotics Challenge是一种重要的催化剂，扩大了灾难场景中人类技能的边界，并促进了现在已纳入商业产品的创新。这些挑战为这些挑战而开发的高级移动性和鲁棒性现在是商业或标准机器人的特征。
• Valkyrie（2013，NASA）：Valkyrie也为DARPA Robotics Challenge而开发，旨在用于人类和港口潜力进行太空任务的受损环境中。
• 最新的显着发展（2020年之后）：
  • AMECA（工程艺术，2022年）：以其极其富有表现力的面孔而闻名。
  • Optimus（特斯拉，2022年）：一种用于制造业和可能在家庭中的全能人群。
  • Unitree G1（2024）：一个相对便宜的人形机器人。
  • 图01/02（图AI）：在工业试点项目中已经测试过的全能类人类。

历史发展显示，大学指导的基础研究（例如Waseda，Hondas早期工作）具有具有特定应用目标的商业驱动开发（例如Teslas Optimus制造业的特斯拉斯（Teslas optimus），物流的授权数字）。这表明该领域的成熟度和经济盈利能力不断增长。

核心技术和组件

人形机器人的技能基于各种核技术和组件的复杂相互作用。这些范围从提供运动和结构的机械系统到对环境的感知到复杂的软件和AI体系结构，可以控制，学习和交互。这些领域的每个领域的发展对于整个类人形机器人的进步至关重要。

机械系统

机械系统构成了人形机器人的物理基础，并包括运动的执行器，结构的材料和运行能量系统。

活动

自动器是负责机器人运动并模仿人类肌肉和关节功能的发动机。理想的执行器应具有高功率密度，低质量和小尺寸。

• 电动执行器：它们是最广泛的物种，通常更小。然而，对于人类大小的关节，可能需要每个关节的几个电致致动器才能产生足够的强度（例如HRP-2）。永久磁铁的进展（例如，新的铁硼）显着增加了电动机的功率密度，并降低了与液压系统的距离。与液压系统相比，电动执行器的特征是高效率（75-80％），较低的组件和较低的维护工作。电气执行器的趋势，即使具有新的Atlas等高度动态的机器人，也标志着旨在使用商业盈利能力（效率，维护，成本），而不仅仅是原始顶级绩效的市场成熟度。这将加速对工业家的简介，并有可能在消费者应用中加速。
• 液压执行器：这些提供更高的性能和更好的扭矩控制，但可能非常笨重（例如，原始地图集）。电氢气执行器（EHA）是减轻这种大小问题的解决方案。液压系统具有较高的影响力，但效率较低（40-55％），需要更多的维护。
• 气动执行器：它们基于气体的可压缩性起作用，一个众所周知的例子是麦基本肌肉。

例如，川崎（Kawasaki）开发了“水力伺服肌肉”，这是一种电液压执行器，应为其人形机器人kaleido提供高电击性和功率密度。波士顿Dynamics决定使新的地图集完全电到电，这表明了商业化和更广泛的适用性的趋势。

对人形机器人的执行器技术的比较分析

针对人形机器人的执行技术的比较分析表明，电动参与者具有高效率，良好的控制，低维护要求和紧凑性，但最大强度的限制，并且对此过热的例证是HRP-2，Asimo和新的Atlas。如原始地图集所示，液压致动器具有很高的力，高功率密度和稳健性，但笨重，效率低下，易于泄漏并需要复杂的外围。气动执行器以轻松，灵活性和成本效率给人留下深刻的印象，但难以控制和需要压缩空气供应，一个例子就是麦基本肌肉。电液压执行器（EHA）结合了电气和液压驱动器的强度，比纯液压系统更紧凑，但与计划的kaleido一样复杂且可能昂贵。

材料和结构设计

轻量级结构对于弹性，节能和人形机器人的电池寿命较长至关重要。高载荷比和结构的高刚度是可取的。进化结构优化的方法（ESO）用于显着降低框架结构的重量（在研究中增加50.15％），而不会影响刚性或振动行为。镁合金和塑料树脂被用作材料，例如Asimo。

能源系统（电池）

能源供应是最大的挑战之一。锂离子（锂离子）和磷酸锂（LifePo₄）很常见。 Tesla Optimus使用的是2.3 kWh，52V系统，而Unitree H1使用15AH（0.864 kWh）电池。 Valkyrie电池的容量为1.8 kWh，可实现大约一个小时的操作。

核心挑战是能量密度有限的，这导致工作时间短，动态动作所需的高性能税，缓慢的负载速度（工业应用通常运行〜20小时，目前更多4-6小时）以及在极端环境条件下电池的安全性。预计在半稳态状态和固态电池上有望进步，这些电池有望更高的能量密度（例如，具有500 WH/kg的Xinwangda，farasis Energy，> 330 WH/kg，rept，> 400 WH/kg）。快速充电技术也至关重要。

适合：

• 类人动物站立控制：学会与“宿主”类人动物起床 - 日常生活中机器人的突破

传感器和感知系统

人形机器人必须精确地感知其周围环境，以便能够安全有效地相互作用。感知在与人及周边地区无缝互动中起着基本作用。对视觉系统的唯一依赖不足以进行复杂的操作和混淆或隐藏环境中的安全相互作用。因此，本体感受和触觉传感器发展成为人类传感器技术的下一个重要限制。视觉感知的局限性在诸如抓地力或精确力量之类的任务中的限制推动了这些其他感觉方式的重大研发和发展工作。在这些领域的成功将开启新的操纵能力。

视觉系统

相机（RGB，深摄像头），激光镜头，雷达和超声传感器用于环境记录，对象识别和导航。特斯拉擎天柱强烈依赖相机（类似于其车辆的多相机设置），而波士顿动力激光雷达，深度和RGB传感器的地图集使用。 Valkyrie使用Carnegie Robotics Multonsense SL系统（激光，立体声，IRTORTICTION LIGHT）和其他危险摄像机。

听觉系统

麦克风提供语音识别和周围噪声的记录。

触觉传感器

这对于操纵，对象特性（形状，刚度，柔软度）和安全相互作用至关重要。它包括强度，压力，扭矩，滑动和温度传感器。人的手有大约17,000个漏气受体。取代这是一个巨大的挑战。进展包括柔性电子皮肤（E-Skins）和高级AI算法。像Sanctuary AI（Phoenix机器人），Meta AI（具有Gelsight Technology的数字360）和杜克大学（使用声学的Soniksense）等公司在这里取得了进步。触觉传感器使盲人成为盲人，检测滑动并避免过度使用强度，这尤其重要，因为许多当前的机器人握把仍然是简单的两指或吸力系统。

本体感受

这是您自己的身体位置和运动的重点，而没有视觉或听觉刺激，并且批评强大的控制，尤其是软机器人。即使对于生物系统，这也是一个挑战。当前机器人通常会缺少这种广泛的反馈。 Kinesoft Framework使用了例如在软机器人手中进行形状估算的扩展传感器阵列。

感觉和州估计

来自多个传感器的数据（多传感器融合）的组合使用贝叶斯过滤器和优化程序（最大后验，地图）等技术对于强大的内部状态估计和对外部环境的理解至关重要。机器学习越来越喜欢基于常规的系统。

软件，AI和控制体系结构

人形机器人的智能和行为由复杂的软件，高级AI模型和复杂的控制体系结构确定。单个组件（执行器，传感器，电池）的开发越来越多地取决于AI和基于学习的控制系统的要求。这创建了一个反馈循环，在该循环中，AI进度需要更好的硬件，并使更复杂的AI可以改善硬件。用于复杂任务（例如全身操纵或敏捷运动）的AI模型需要高度可压抑的执行器，密集的感觉反馈（尤其是触觉）和足够的能量。例如，基于学习的方法受益于为ML兼容性设计的硬件（例如，简单的数据采集，强大的传感器）。这种KoEvolution对于克服当前的性能高原至关重要。

运动和动态平衡

保持动态平衡是基于诸如零矩（ZMP）之类的概念。模型预测控制（MPC）和全身控制（WBC）是整合苛刻模型并生成合规运动的流行方法。参数选择仍然是一个挑战，因为手动协调非常劳动。诸如Dittune之类的方法使用可区分的编程进行自动协调。学习方法（例如，增强学习）用于两个腿部运动和创造。

操纵和敏捷

全身控制（全身控制）协调了复杂任务的许多自由度。人类精细运动技能的复制品是研究的重要领域。全身操纵，即使用任何身体部位进行相互作用，是一个主要的挑战。例如，机器人机器人机器人使用全身视觉（21摄像头）进行全身灵活性。学习人类示范（模仿学习）是一种关键方法。

导航和周围互动

侦察计划，避免障碍和自我策略检测对于在复杂环境中的运动至关重要。与增强学习（RL）结合使用（同时定位和映射），移动机器人的导航用于改善收敛并减少碰撞。

人类机器人互动（HRI）和认知技能

LLMS和视觉模型（VLM）改善了机器人的逻辑思维，对上下文的理解并实现了更自然的，面向对话的相互作用。机器人配备了“个性”和好奇的行为。挑战是语言的歧义，这可能导致错误和语言对身体行为的复杂性。在机器人数据（视觉语言动作模型-VLAS）上对LLM的微调是一个有希望的方向。

学习范式和AI模型

基于规则的机器学习系统（ML）和深度学习（DL）发生了变化。加强学习（RL）用于运动技能，模仿人类示范的学习也是如此。 SIM到现实的转移对于有效的训练至关重要。例如，用于ML兼容性和数据采集，开发了ToddlerBot平台。最终的目标是人工智能（AGI），它将在没有特定预编程的情况下实现机器人的学习，逻辑思维和适应性。一些高级AI模型的“黑匣子”性质，尤其是在深度学习中，是针对安全至关重要的应用程序和调试的挑战。这需要新的方法来解释和验证类人体控制系统。尽管AI可以实现前所未有的技能，但很难理解深度学习模型如何获得决策是一个问题，尤其是对于与人互动或在危险环境中工作的机器人。这种缺乏解释性会阻碍安全认证和故障排除和研究更透明的AI或更强大的验证方法。

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人形机器人的应用（根据部门，焦点2025）

人形机器人越来越多地用于各个部门，其形式和他们的成长技能预定了它们的传统上由人们执行的任务。到2025年，测试和首次实施取得了重大进展，尤其是在工业领域，医疗保健和利基应用程序中。类似人类的形式是一把双刃剑：它有助于整合到人类环境和人类机器人互动（HRI），但也设定了对技能和智力的高期望，目前很难满足。如果技能不承诺拟人化，这可能会导致失望。人类的手具有令人难以置信的技巧，人类的智力极具适应性。当前的机器人尽管有所改善，但在非结构化环境中进行精细的操作和稳健的操作仍然遇到困难。如果不仔细管理，外观与实际表现之间的差距可能会影响接受和感知的收益。

适合：

• AI人形机器人：特斯拉青龙、擎天二代、乐聚机器人Kuavo、ULS机器人外骨骼机器人

工业自动化（生产与物流）

在工业自动化中，人形机器人承诺将组装线，维护和检查工作以及物流过程合理化。

制造业：类人形机器人协助人类工人完成精确任务，举重负荷和重复性活动。

• 案例研究：宝马和图AI：图02机器人在南卡罗来纳州斯巴达堡的宝马工厂中使用，用于底盘组装和运输零件等任务。根据2024年的第一个试点项目，永久实施发生在2025年初。功能升级导致到2024年11月的运动速度提高了400％，这意味着机器人每天最多可容纳1,000个组件。图AI计划在未来四年（2025-2028）生产100,000至200,000个单位。
• 案例研究：梅赛德斯 - 奔驰和阿普特罗尼克：阿波罗机器人在生产厅里协助工人。
• 特斯拉计划将Optimus机器人用于自己的工厂中的充电纸，其中数千个单位在2025年被用来承担有意义的任务。BYD的目标是在2025年使用1,500个类人动物，并将其扩展到20,000至2026年。

物流和仓库：类人形机器人优化材料处理，库存管理以及采摘，包装和分类过程。

• 案例研究：亚马逊和敏捷机器人技术：亚马逊测试了在其研发中心和仓库中处理和回收容器的机器人数字。 Digit专为8小时的层设计。亚马逊还测试了Apptronik的阿波罗。
• 类人动物可以减少人类在接受商品和排放，存储，采摘，包装，标签，运输和装载和库存方面的工作。
• 在2025年初，Idteechex在仓库中仅记录了有限数量的试点项目（<100个人形生物）。由于18-30个月的测试周期，预计不会在2025年底之前进行大规模介绍（数千个单位）。物流的突破有望在2026 - 2027年。

到目前为止，最成功的应用程序，例如在处理容器处理时的医院物流中的Moxi和数字，专注于相对结构化的环境中的特定重复性任务，而不是一般的自主权。这表明了更广泛接受的途径：开始专业，然后以增加技术成熟度的概括。 Moxi进行交付，数字移动容器。这些是明确定义的任务。这种方法与所有使用机器人的视野形成鲜明对比。任务特定类人生物的成功提供了ROI并生成数据以提高一般技能，从而创造了积极的循环。这种渐进的方法比试图从一开始实现完整的能力更实用。

医疗保健和老年护理

在这个行业中，类人动物机器人为医疗人员，患者护理，社会支持和康复措施提供支持。

医院后勤：来自勤奋机器人技术的Moxi用于24多个卫生系统，并进行了近一百万次交付（实验室样品，消费材料），从而节省了人事节省和储蓄。 ROI在提高效率和工作人员倦怠率下降方面很明显。机器人 - 服务（RAAS）模型可能是引入中小型公司（SME）的决定性因素，以及在领域中使用类人动物的决定性因素，在该领域中，高级初步投资代表了过于良好的成本，从而使人们对进步机器人的访问进行民主化。高收购成本是一个重大障碍。 RAAS模型通过将投资费用的成本（CAPEX）转移到运营费用（OPEX）来降低进入障碍。 Moxi在医疗保健领域的模型取得了成功，显示了其盈利能力。如果类人动物变得更强大，RAAS可以使较小的公司或部门在没有大量初始投资的情况下使用它们，这可以加速市场渗透率。

老年护理，支持和援助：诸如Grace（Hanson机器人技术），Pepper（Softbank），Nadine，Paro，Elliq，Temi和Toyota HSR等机器人提供社交互动，药物记忆，健康监测和日常活动的支持。研究表明了积极的承诺和情感支持。

康复：诸如百特和NAO之类的人形生物被用作中风患者和儿童的治疗助手，铅锻炼并将患者保持在酒吧中。

手术援助：DA Vinci手术系统支持最少的侵入性手术。

太空研究和危险环境

太空研究：宇航员的支持，实施舷外操作（EVA），栖息地的准备，ISS或将来的月球/火星基地的维护。例子是Nasas Robonaut 2（太空中的第一个类人动物），Valkyrie（为火星任务设计）和DLR机器人Rollin'Justin，Agile Justin和Toro。由于沟通延迟，自主操作至关重要。可修复性的模块化设计很重要（例如Valkyrie）。

危险环境（灾难保护，核区域）：在危险地形，搜救，救援物品，处理有毒材料，消防中的支撑。示例：波士顿动力学的地图集（专为此类任务设计），福岛Daiichi的现场探索，辐射测量和瓦砾采样。在福岛，机器人用于监测，去污染和制备清除燃料碎片。

个人帮助和预算申请

人形机器人将来应进行家庭工作（清洁，烹饪，洗衣），提供安全性并作为伴侣。该区域仍处于很早的阶段。来自1X技术的Neo Gamma在家庭环境中测试了咖啡和烹饪援助（遥控）等任务。挑战是非结构化的国内环境，安全性，成本和所需的一般情报。

教育，娱乐和客户服务

教育：互动助理，个性化学习，尤其是针对有特殊需要的薄荷学科和学生。来自软银机器人技术的NAO广泛（在70多个国家 /地区> 13,000个单位），并用于教授节目，文化遗产，数学概念并支持自闭症儿童。研究表明，NAO增加了承诺，但在大声的环境中可能会有用户友好的问题。

娱乐：互动主持人，主题公园，活动和媒体的演员。工程艺术的AMECA以栩栩如生的面部表情而闻名。机器人用于戏剧表演。娱乐类人动物市场应该大幅增长。

客户服务和款待：接待人员，信息助手，零售，酒店和银行的礼宾服务。软银胡椒在医院和零售业中作为接收机器人进行了测试。

UP-和 - 组织和利基应用程序

其他申请领域包括军事和国防（澄清，处理军械，培训模拟）以及农业和建设。

人形机器人的重要领域和适用性（截至2025年）

2025年的重要应用领域和人形机器人的适用性包括许多领域。在工业生产中，机器人执行诸如组装，零件运输，质量控制和移动重负荷之类的任务。随着图02（BMW），Apollo（Mercedes），Optimus（Tesla）和HRP系列等项目，它们的平均成熟度达到了高水平，但仍受到人类附近的成本，电池寿命和安全性的限制。在物流和仓储中，人形机器人用于采摘，分类和运输。诸如亚马逊的Digit和Apollo或Cadebot和Junobot之类的示例显示了Pilothorizo​​ns，尽管存在挑战，例如动态环境或处理各种物体的挑战。在医疗保健系统中，可以主要在医院物流中找到机器人，在该物流中，建立了诸如Moxi之类的模型来通过促进样品和药物来缓解护理人员。宽限期和胡椒等人类生物可以在老年护理方面提供日常帮助，但是道德问题和数据保护问题仍然是障碍。为了康复，例如激励锻炼，Baxter和NAO冲动等机器人，但仍然需要进行进一步调整相互作用的研究。该DA Vinci手术系统是手术援助领域的先驱，该系统可以通过高精度来实现最小的侵入性干预措施，但只能用于特定的应用程序和高成本。

在太空研究中，诸如Robonaut 2，Valkyrie或Rollin'Justin之类的机器人用于在危险环境中进行维护和栖息地准备，并最大程度地减少宇航员的风险。然而，自主性，鲁棒性和可修复性方面存在挑战。在危险环境（例如灾难保护或核场景）操作时，诸如Atlas或Spot之类的机器人可以执行重要服务。个人援助和家政服务仍在实验中使用Neo Gamma等原型，因此它们在非结构化环境中的成本，安全性和灵活性仍然代表障碍。在教育中，NAO和胡椒等机器人促进了互动学习和个性化的支持，而成本和整合到课程中仍然是挑战。在娱乐中，AMECA和机器人等系统在场，并提供了博物馆领导者或演员的新体验。在客户服务中，您对接收和信息具有24/7的优势，但对话技巧和接受程度有限。总体而言，人形机器人具有巨大的潜力，但目前仍在遇到技术，财务和社会障碍以发展其全部范围。

市场格局和商业化（截至2025年）

人形机器人的市场位于2025年，正处于从研发到商业用途开始的动态过渡阶段。越来越多的公司，从建立的技术集团到敏捷的初创企业，推动创新和在这个有前途的领域的市场份额斗争。

领先的公司和人形机器人平台

推进人形机器人开发和商业化的最杰出的参与者包括（截至2025年）：

• 特斯拉：特斯拉（Tesla）的旨在在自己的生产中使用，并有可能执行一般援助任务。
• 波士顿动力学：电动图集以其非凡的流动性而闻名，并正在进一步开发用于研究，工业检查和灾难保护。
• 图AI：图01，图02模型和宣布的图03，该公司专注于所有用于行业和物流的可使用机器人，而Pilot Projects则在BMW上进行了飞行员项目。
• 敏捷机器人：Digit机器人是专门为物流应用设计的，例如亚马逊进行了测试。
• Apptronik：Apollo是为工业应用和物流开发的，与梅赛德斯 - 奔驰和亚马逊建立了合作伙伴关系。
• Unitree机器人技术：借助G1和H1等模型，为研究，教育和轻型工业任务提供了更多敏捷，更便宜的选择。
• Sanctuary AI：机器人凤凰旨在旨在认知技能和类似人类的行为，用于各个部门的复杂任务。
• 1X技术：NEO旨在用于家庭和助理任务。
• PAL机器人：一家成熟的欧洲制造商，拥有许多用于研究，医疗保健和服务应用的机器人（Reem，Tiago，Talos，Ari）。
• 本田：尽管Asimo已被雇用，但公司的遗产和基础研究对行业仍然很重要。
• 工程艺术：AMECA以其极为栩栩如生的面部表情和互动技能而闻名，主要用于社交互动和客户服务。
• UBTECH机器人技术：使用Walker X之类的模型用于不同的应用程序。
• Neura机器人技术：4NE-1是为家庭和工业环境中的人类机器人协作而设计的。
• 深度机器人技术：DR01是工业精确任务的强大人体。
• 傅立叶智能：GR-1用于不同的上下文。

突出的人形机器人平台（约2025年）

注意：数据是估计值或基于可用信息（Stand Q1/Q2 2025）。 “ ka” =无陈述。 dof =自由度（自由度）。

2025年，著名的人形机器人平台包括各种令人印象深刻的模型，这些模型均可用于工业家以及家庭和科学用途。特斯拉的Optimus Gen 2，高度为1.73 m，动态有效载荷高达20千克，配备了基于Tesla FSD的人工智能。由于2025年的产量有限，目标价为20,000美元至30,000美元。波士顿动力学借助电动图集，它的模型以高度发展的动力和精度控制为特征，并专为工业检查和灾难保护而设计。图02/03，图AI为生产，物流和所有使用OpenAI集成和对语言的高级理解提供了模型，并以超过150,000美元的价格获得。

敏捷机器人的数字价格低于25万美元，它带有人类的步态和自适应磨床，非常适合物流和仓储。来自Apptronik的Apollo，设计模块化，用于AI的复杂任务，已经用于生产和医疗保健中。另一方面，诸如Untree Robotics G1之类的便宜替代品，价格约为16,000美元，可为轻型工业和教育治疗提供敏捷性和效率。 Sanctuary AI的Phoenix以人类的行为和高级AI得分，而1X技术的NEO在家庭援助和日常应用中的特征是。两者仍处于试点阶段。

对于社交互动和娱乐，AMECA是由具有超过50个终生面部表情的工程艺术开发的，已经从100,000美元提供。 NASA借助Valkyrie，为太空研究提供了一个在极端条件下进行的机器人，而PAL机器人技术的Taslos非常适合研究和行业，这要归功于其强大的扭矩控制的结构。上述机器人平台在技术，AI集成和灵活性方面表现出了显着的进展，因此每个平台都根据特定要求量身定制，因此涵盖了广泛的应用领域。

投资和融资趋势

人形机器人行业吸引了大量风险资本投资，因此融资越来越集中于更少但更大的回合。这是AI的例子，A​​I，2024年2月获得了6.75亿美元的资金，来自Nvidia，Jeff Bezos，Openai和Microsoft等投资者，有4亿美元和3.5亿美元的体育智能（由Google支持）。 Openai还向1X技术投资了2350万美元。全球对类人动物初创企业的投资从2020年的3.08亿美元增长到2024年的11亿美元。投资者对具有高级AI的灵活，多功能机器人的吸引力尤其吸引，并在医疗机器人等增长的领域中进行了应用。同时，国家倡议，尤其是在中国（“中国制造”，“ 14。五年计划”），通过政府的支持和建立强大的国内供应链大量促进机器人行业。

市场规模，增长预测和细分

即使确切数字根据分析而变化，对人形机器人市场的增长的预测始终是乐观的。总的来说，预计2024年的渐进原型的发展将预示2025年的批量生产开始，并在2026年将获得广泛的商业认可。这种市场预测的广泛传播不仅反映了不同的方法，而且还反映了关于速度的基本不确定性，而与哪些技术障碍（见第6节）可以克服（请参阅第6节）（请参阅第7节）（请参阅第7节）（参见7）。更乐观的预测通常会假设AI中的突破性迅速，并且成本降低。最终市场规模将在很大程度上取决于这些因素的发展方式。

人类机器人技术的市场增长预测摘要

市场细分：

• 组件之后：硬件（传感器，执行器，能源，控制系统）和软件（基于AI）。
• 流动性之后：双皮亚（主要适用于物流，医疗保健，教育）和车轮（稳定性，成本较低的水平）。 Bipedale机器人市场增长最快（CAGR 54.47％2023-2028）。
• 根据应用程序：行业（汽车，后勤领导），个人援助和护理（显着增长），研究，教育，娱乐，搜索和紧急服务，公共关系，军事。
• 根据地区：北美目前的领先地位，但由于强大的供应链和国家支持，亚太地区（尤其是中国）的增长和潜在优势最快。由于工作法律和工会，欧洲预计将介绍较慢。地缘政治维度（美国在供应链中的美国领导与中国的主导地位）可能会导致技术标准，重点和市场发展的区域分歧，并可能创造出不同的类人动物“生态系统”。美国的特征是AI和高特异性机器人。中国拥有强大的生产基础，并迅速发展了自己的类人动物，这通常针对其他第一市场。这可能会导致不同的开发路径，美国公司专注于高级AI控制的技能，中国公司在制造和成本优势中使用规模效应。贸易政策和国家安全问题可能会进一步加剧这些差异。

人类机器人技术的市场增长预测显示出动态的发展，该发展由不同的分析师分开。高盛估计，到2035年，该市场的进展为38至1.54亿美元，在人工智能（AI）方面取得了进展，成本下降和作为主要驱动力的广泛公众接受。到2050年，摩根士丹利（Morgan Stanley）预测了一个超过汽车行业的全球市场，在全球范围内拥有多达6300万辆单位，在美国的工资影响很大。 IDTEECHEX的年增长率为2025 - 2035年的年增长率为32％，这是由技术进步和降低汽车行业和物流降低的驱动的。 Technavio预计到2029年的市场量将达到591.8亿，并且由于AI和机器人技术的进展，个人帮助，护理和智能制造是驾驶领域。市场沙市场预测到2029年，北美和亚太地区的年增长率为45.5％，对医疗保健，零售和款待的需求不断增长。 SNS Insider强调了国家资助计划的重要性，到2032年的增长率为769.7亿美元，北美领导和增长最快的增长正在增长。机器人Stomorrow/Market.us预计，通过AI，机器学习和机器人工程的进度，可以加快娱乐和硬件的796亿美元。 Bain＆Company预测到2035年的市场将从38至2000亿美元之间，并在制造，医疗保健和生成AI等领域中有潜力。相比之下，由于法规，安全性和电池效率等挑战，Forrester仍然更加保守，到2032年仅预计到2032年有20亿美元。总体而言，促进了技术，人工智能进展以及对自动化，生产力和效率的需求不断增长。

商业模式（例如RAAS）

“机器人技术作为服务”（RAAS）模型变得越来越重要。它使公司能够租赁机器人，而不是进行高初步投资，这使得人形机器人也可以使用中小型公司（中小型公司）。直接销售和租赁模型将改变工业格局。 RAAS的出现不仅是一种融资模式，而且是一个战略因素，可以通过减少进入障碍，从而将市场基础扩大到大公司之外，从而大大加快中小型企业和新部门的接受。高收购成本是一个重大障碍。 Raas将投资转换为运营成本，并使渐进式机器人技术更容易访问。这与无法负担大笔投资的中小企业尤其重要。如果可以通过RAAS有效地使用类人动物，那么这可能会导致市场渗透率要比纯粹是基于资本进行，并且可能超过了一些保守的采用预测。

竞争动态和市场定位

竞争是在垂直集成的开发人员（例如特斯拉，硬件和内部AI）与依靠合作伙伴关系的公司之间举行的（例如，与Google与OpenAai，Apptronik一起使用AI）。美国导致了人工智能培训和高端应用，而中国则以供应链为主，最初集中在娱乐和教育上，但很快就赶上了工业部门。根据Gartner Hype Cycle的说法，2024年的人形机器人进入了“创新触发器”的阶段，从而广泛接受可能超过10年。 Forrester在2025年将类人形生物分类为前10个新兴技术之一，并预测到2030年的破坏性效果。

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人形机器人技术及其未来的主要挑战

尽管有迅速的进步和巨大的潜力，但人类机器人技术仍面临许多重大的技术，商业和社会挑战，必须克服这些挑战，以实现广泛而成功的实施。

技术挑战

硬件限制：

• 电池寿命和性能密度：工作时间短（通常只有2-5小时），较长的加载时间限制了连续操作。动态动作所需的高功率输出要求。
• 敏捷性和操纵：人工手工技能的复制品以及对各种物体的处理是一个主要障碍。当前的抓地力通常仍然太容易了。先进的触觉传感器对此至关重要。
• REVATOR性能：执行器的性能，速度，精度，效率和成本之间的平衡仍然很困难。
• 传感器理论和集成：确保在实际条件下可靠的传感器性能以及来自不同类型传感器的数据的有效融合代表挑战。
• 总体和可靠性：必须确保在苛刻的，非结构化的环境中始终如一地工作并且没有频繁失败的机器人。

软件和AI复杂性：

• 一般智力和逻辑思维：在多样化和不可预测的情况下实现人类的适应性，解决技能和常识是一个核心问题。当前的AI系统仍然可以犯“愚蠢的错误”。 “一般智能”的挑战不仅是技术AI问题，而且与机械技能和感觉清晰度密切相关。具有较差身体技能的高度智能机器人只能使用有限的使用，反之亦然。这需要共同设计的方法。因此，机器人可以真正普遍使用，其AI必须了解各种任务和环境，并能够得出结论。但是，这些任务的执行需要复杂的物理互动 - 不同对象的抓地力，在复杂的地形中导航。如果AI可以制定计划，但是硬件（手，腿部，传感器）无法可靠或无法完全感知环境，那么智能是没有用的。这强调了需要密切的KI-和硬件开发耦合，而不是孤立地操作它们。
• 人类机器人互动（HRI）：自然，直观和安全的HRI，尤其是与非专业人士的使用者的创建很复杂。 LLMS显示出潜力，但也带来了新的复杂性。
• 学习效率和SIM到实现的转移：可以有效地学习具有有限的实际数据的复杂技能的算法的开发，并可靠地将学习的行为从模拟到物理机器人。
• 安全性和可预测性：自治系统安全运行的保证，尤其是在人们的直接附近，以及您行为的可预测性和可验证性至关重要。某些AI模型的“黑匣子”性质引起了人们的关注。

商业化和可扩展性的挑战

• 成本：高单位成本（取决于型号和设备在20,000至150,000美元之间），总运营成本（包括培训，维护，软件）是一个障碍。与人类工作的成本均等正在接近一些资格低的活动，但尚未普遍达到。人形生物的高成本是一个障碍，但是总运营成本和价值的承诺（包括24/7操作，危险任务的安全性，解决工人的短缺问题）最终将决定ROI。对单价的纯粹关注不足。尽管机器人以100,000美元的价格似乎很昂贵，但是如果它取代了几层人类层，不断起作用，减少错误并执行人们不能或不想要的任务，则其经济价值可能会相当可观。 ROI计算必须全面进行，并考虑到生产率提高，降低人工成本，提高安全性和提高操作灵活性。这种差异化的观点对于考虑介绍的公司至关重要。
• 投资回报率（ROI）：为公司提供清晰可信的投资回报率，尤其是与现有的专业自动化或人工工作相比，这是一个挑战。物流（18-30个月）等行业中的长期测试周期延迟了决策过程。
• 制造和供应链：复杂人形机器人的质量生产尺度符合瓶颈，例如，高精确螺钉的可用性低。对专业组件和全球供应链有依赖性。专门组件的生产瓶颈（例如，高架螺钉，执行器）表明，人形生物本身的供应链本身可能成为投资和创新的重要领域。这可能会导致新的专业组件制造商的发展或通过领先的机器人绿化的垂直整合。人形生物的批量生产需要许多特殊零件的可靠供应。如果这些零件的现有供应链（例如，精度螺钉）无法满足日益增长的需求，则将限制整个类人形生产。这为新公司创造了一个机会，可以作为组成供应商或特斯拉等大型参与者进入市场，以垂直整合更多组成部分的生产，以确保供应和控制成本。
• 集成到现有的工作过程中：必须将机器人适应现有的以人类为中心的环境和工作流程，而无需进行重大代价的转换。
• 公众接受和信任：必须克服对工作丧失，安全性，数据保护和一般存在的社会关注。
• 监管和标准化障碍：没有明确的，全球统一的法规和先进自动型人形生物的安全标准。

人形机器人技术中的重要技术和商业挑战

人形机器人技术中的重要技术和商业挑战包括各种类别，每个类别都提出了特定的问题，并影响了对技术的接受。在硬件领域，存在诸如电池运行时间有限的挑战和较长的加载时间，从而降低了生产力并导致较高的下降。解决方案方法包括开发具有较高能量密度和快速充电技术的电池。另一个问题是不足以运动技能和抓取，这限制了任务的多样性。触觉传感器的进度和生物启发的手设计在这里提供了可能的方法。自动车手还面临结合性能，效率，大小和成本的挑战，这会影响动态和能耗。新概念和更紧凑的执行器正在进行中。

在软件方面，人工智能（AI）的概括存在核心障碍，因为很难实现人工智能的智能和适应性。缺乏灵活性意味着机器人仍然限于特定任务。加强学习和转移学习等领域的进步旨在解决这些问题。为了实现自然，直观和安全的人类机器人相互作用（HRI），将促进使用对话和识别情绪的AI模型。同时，自主系统中的安全性和可预测性是一个紧迫的话题，因为所谓的“黑匣子”问题既引起了安全问题和认证问题。这里需要解释的AI和可靠的测试方法。

在商业领域，高收购成本和证明明确投资回报（ROI）的困难是决定性的障碍。这些问题抑制了投资和市场渗透。解决方案可能是更便宜的组件，用于价值分析和机器人技术的试点项目AS-Service（RAAS）模型。组件和复杂制造过程中瓶颈引起的可伸缩性和供应链问题使得很难提高生产。在这里寻求强大的供应链和组件的标准化。

在社会上，人们担心会影响公众接受的工作，安全和数据保护的损失。透明的沟通，教育和道德准则可以帮助减少偏见。同样，缺乏或不一致的法规代表了一个使法律不确定性和创新障碍的问题。因此，必须采用国际标准和基于风险的监管方法来创建与技术发展保持同步的法律框架条件。

道德，社会和治理意义

人形机器人的渐进发展和日益扩散引发了深刻的道德，社会和监管问题。这些范围从对劳动力市场和安全性的影响到数据保护，责任以及人与机器之间的基本关系。道德辩论越来越多地从我们是否可以建立它的问题转向了我们应该如何负责任地整合它的问题。这意味着人们对您即将到来的到来以及积极主动而不是反应性治理的需求不断认识。较早的道德讨论通常是投机性的。鉴于试点项目和快速AI的进展，这些问题现在更加实用和紧急。在可以使用的上下文中，诸如责任，偏见和数据保护之类的具体主题之类的来源。这种变化表明该领域的成熟和对短期后果的社会检查。

内核问题

• 工作场所流离失所和经济影响：人类以前执行的任务的自动化可能会导致失业或工资停滞，尤其是在低资格的地区。这需要再培训计划和社会保障系统。
• 安全与保护：与强大的自主机器人互动的人的身体安全是最重要的。还存在网络安全风险和攻击的敏感性。
• 隐私和监控：配备高级传感器（相机，麦克风），公寓，工作场所和公共空间中的机器人的数据获取，累积了相当大的数据保护问题。生物识别跟踪，面部识别和运动分析特别担心。
• 自治，责任和问责制：如果自主机器人造成损害或犯错很复杂，则确定负债。人工智能决策发现的“黑匣子”性质使这更加困难。
• 前制度和歧视（偏见）：AI系统可以从培训数据中采用并永久存在偏见，这可能导致医疗保健或就业等领域的不公平或歧视性治疗。
• 人类机器人相互作用的伦理（HRI）：
  • 欺骗和拟人化：看起来像人类或表现出情感的机器人会误导用户或产生不健康的纽带。
  • 情感依赖性：有过度依赖机器人作为伴侣或情感支持的风险，尤其是对于弱势群体（老年人，儿童）。
  • 替代人类互动：有人担心机器人可以减少实际的人类接触。

人形生物的伦理规范的演变可能会反映出一般AI伦理的持续辩论（并受到它们的影响），但具有物理体现的额外复杂性。这种物理存在导致直接的安全性和HRI问题，这在纯粹基于软件的AI中不可用。 AI的许多道德原则（偏见，透明度，问责制）直接适用于人形生物。但是，人形生物的物理存在及其在世界上起作用的能力带来了独特的风险（物理损害）和互动动力（情感绑定）。因此，人形机器人的伦理需要一个以通用AI伦理为基础的专门重点，但也扩大了它。

人类机器人技术中道德和社会关注的概述

人形机器人技术中的道德和社会关注可以分为几类。一个主要方面是工作场所的位移，这可能是由于人类通过机器人的自动化而造成的。这可能导致失业，工资停滞和日益严重的不平等。提出了对策，针对新专业的新专业的社会保障制度，教育计划以及关于无条件基本收入的讨论被提议作为对策。另一个问题是安全和保护，因为机器人会造成身体危险，或者可能被网络安全风险滥用。为了防止伤害，财产损失或有害使用，严格的安全标准，故障安全机制，安全的编程和全面的渗透测试。

通过大规模的数据获取，通过机器人传感器来获得隐私和监视的主题，因为它们带来了隐私损失和滥用个人数据的风险。保护措施包括逐个设计，数据最小化，匿名化，加密以及透明的数据准则以及遵守GDPR等数据保护法的遵守。自主机器人的自主权和责任在发生错误或损害的情况下提出了有关责任的问题，这可能导致法律不确定性，信任丧失和损害监管的困难。明确的法律框架条件，“黑框”记录和人类监督 - 也称为“人类在循环”中 - 至关重要。

此外，由于AI系统可以采用和加强偏见，因此对偏见和公平有担忧，这可能导致歧视和社会不公正。这包括诸如多元化培训数据，偏见识别和减少的特殊算法，伦理AI发展指南以及决策中的透明度之类的策略。通过机器人的情感依赖或欺骗也是一个问题，尤其是如果这些人误导人类的行为并促进情感纽带。关于机器人的真实本质，人类机器人互动（HRI）领域的道德设计原理的教育以及拟人化欺骗策略的局限性在这里至关重要。

进一步的社会效应涉及社会正义和数字差距，因为基于机器人的技术的不平等访问可能会加剧现有的不平等现象并造成“机器人精英”。关于数字能力，促进访问和负担得起技术的计划的教育计划是合适的对策。毕竟，渐进的自动化是在重新定义人类价值和工作的背景下。这可能会引发身份危机和意义问题，而关于人类活动的价值和目的的新社会叙事是必要的。促进创造力，批判性思维和社交技能以及关于工作未来的公开讨论是应对这些挑战的重要方法。

社会影响

• 工作的未来：人形机器人的整合将导致工作角色的转变，创建新的工作概况（例如机器人维护，AI编程，道德官），并强调对终身学习的需求。同时，有可能提高生产率和经济增长的潜力。
• 社会正义和可及性：如果访问有利的机器人技术的访问不均匀，则存在收紧数字差距的风险。同时，机器人为改善残疾人的可及性提供了潜力。潜在的悖论正在出现：虽然人形生物是为了减轻劳动力短缺并承担不良任务的发展，但它们的广泛介绍可能会创建基于这些技术的访问和控制的新形式的社会分层形式。如果数字差距不公平管理，这可能会加深它。人形生物有望关闭工资。但是，它们的发展和使用需要大量的资本和专业知识。如果获得这些生产力的增强工具仅限于富裕的国家或大公司，这可能会加强全球和公司内部的经济不平等现象。在进步机器人技术时代，克服数字差距变得更加至关重要。
• 公众的看法和信任：建立公共信任对于接受至关重要。数据使用，清晰的通信以及安全性和数据保护问题的透明度至关重要。 HRI期望和接受机器人的接受的文化差异也起着作用。
• 血元价值和颗粒物的重新定义：如果机器人承担更多任务，有关人类工作价值的社会讨论，创造力和社会关系就会加剧。

治理和法规

需要强大的法律和道德框架条件来指导人形机器人的开发和使用。现有的国际安全标准（例如，用于协作机器人的ISO/TS 15066）必须为先进的人形生物进一步开发。透明度，公平，问责制，人类监督和非损害原则等原则是核心。逐个设计原则和数据保护条例（例如GDPR）是相关的。由于文化价值和优先级不同，全球法规的创建是一个挑战。 《欧盟AI法案》作为基于风险的法规的一个例子。

从工厂大厅到客厅：申请图的变化中的人形生物（2025-2035及以后）

未来几年和几十年，在技术突破和不断增长的市场接受下，人类机器人技术的持续和加速发展。但是，广泛介绍的路线图不是线性的，而是会经历炒作，幻灭和可能的生产力（类似于Gartner Hype Cycle）。不同的应用程序将迅速成熟。在结构化工业环境中的早期成功对于确保更复杂，非结构化的应用程序确保融资和可持续的研发至关重要。 Gartner目前正在将人形生物放置在“创新触发”上，而Forrester发现她的重要性迅速。历史技术接受通常遵循这样的周期。初始工业运营（汽车，物流）将提供决定性的验证和收入。如果这些早期申请对投资回报率期望伸张正义，这将推动进一步的投资，这些投资是应对时间表更远的国内或高度交互领域中更加困难的挑战所必需的投资。

下一代技术

• 传感器：可预期视觉系统（更高分辨率，更好的AI处理），触觉传感器（更高的灵敏度，耐用性，成本效率）和本体感受的持续进展。多模式传感将发挥关键作用。
• 汽车：开发了更效率，更紧凑和反应的 - Quick电动执行器。软爆式更新技术可能会导致灵活和更安全的HRI突破。
• 材料：开发更轻，更坚固，更耐用的材料。重点还集中在具有嵌入式传感器功能的自我处理材料或材料上。
• 能源系统：具有较高能量密度的电池（例如固体电池），更快的加载时间和改进的电池管理系统（BMS）对于更长的工作时间和提高安全性至关重要。
• 人工智能和一般智能：朝着人工通用情报（AGI）的方向发展，将使机器人能够用更少的数据来学习更复杂的任务，以抽象的思考，深入了解环境并表现出常识。 VLA和多模型模型变得更加复杂。人形生物中AGI的长期愿景将需要对人类关系的基本重新思考，并可能导致新的合作，共同依赖性甚至社会结构的新形式，这些形式从当今的角度来看很难预测。 AGI暗示着具有人类的学习和思维的机器人。如果人形生物实现这一目标，它们不仅仅是工具。他们成为合作伙伴，甚至是自主代理商。这引发了人们对其在社会中的作用，决策的权威以及“工作”和“情报”的本质的深刻疑问。与当前狭窄的AI应用相比，必要的社会调整要大得多。

介绍的预计里程碑和时间表

• 短期（2025-2027）：
  • 增加汽车行业和物流中的试点项目。特斯拉和比特计划在2025 - 2026年使用数千个单位。
  • 这些领域中特定，明确定义的任务的首次商业介绍。
  • 专注于提高可靠性，降低成本和在工业环境中清晰的投资回报率的证明。
  • 预计在物流中使用类人生物的使用将在2026 - 2027年记录速度。
• 在中期（2028-2033）中：
  • 扩展到工业环境中更复杂的任务。
  • 在其他商业服务环境（零售，酒店）和医疗保健方面的专门角色中更广泛接受。
  • RAAS模型的成熟，这增加了可访问性。
  • 敏捷性，电池寿命和AI技能的显着提高。
  • 潜力有限，受监控的用于特定任务的国内/个人援助使用。
• 长期（2034-2040+）：
  • 在众多行业中广泛引入，并有可能在私人家庭中进行一般援助任务。
  • 能够自主决策并且可以在强烈非结构化的环境中运作的类人形机器人。
  • 紧密融入人类社会，这有可能导致劳动力市场的重大转变和工作重新定义。
  • 摩根士丹利（Morgan Stanley）预测到2040年到2040年，美国有800万工作的人形生物，到2050年。

变革潜力和长期视觉

人形机器人被视为所有可使用工具，可以扩大几乎所有领域的人类技能。他们有潜力应对诸如劳动力短缺，人口老龄化，危险工作和改善生活质量等巨大的社会挑战。许多人看到机器人技术的“ iPhone时刻”，这导致了大规模接受和人机合作的新时代。经济潜力是巨大的，生产率的前景提高和GDP增长。长期的愿景包括无缝整合到日常生活中，执行各种任务的机器人，当然还与人互动。 “通用类人动物”的发展是追求“普遍物理界面”。如果实现这一目标，这可能会采用多种形式的体力劳动和专业的机器人硬件，类似于所有使用计算机，都可以拾取专业的算术机。目标是一个可以执行许多任务的机器人。如果单个类人动物平台可以通过当前需要几个专业机器人或人工的高级AI和适应性的硬件来执行任务，则代表了范式的变化。这种“普遍性”可能会导致生产规模影响，并大大减少对不同类型的专业自动化设备的需求，从根本上讲，这将从根本上改变机器人市场和工作经济。

适合：

• 人形机器人比较：Tesla Optimus、Boston Dynamics Atlas、Agility Robotics Digit 和 Unitree G1

从科幻小说到现实：人形机器人的时代开始

人形机器人技术正处于其发展的关键点。在人工智能的重大进展，改进的硬件组件和市场需求不断增长的驱动下，这些类似人类的机器从纯研究对象转变为行业，医疗保健及其他地区实际问题的切实解决方案。机器人的愿景与人无缝合作，并在为人类设计的周围环境中承担任务。

该分析表明，技术基础，尤其是在活动，传感器，能源供应和基于AI的控制领域，取得了快速的进步。同时，人类技能和智力复制品的复杂性，高成本，生产能力以及安全性和可靠性的保证仍然是巨大的挑战。该市场显示出巨大的增长潜力，如多样化的预测所证明的那样，但是广泛的商业介绍的速度将取决于这些障碍的有效性。

道德和社会的影响是深远的，需要主动讨论。必须解决工作流离失所，数据保护，责任和安全性的问题，以及人类机器人互动和公众接受的更微妙的方面。基于行业，科学，政府和公众之间广泛合作以及前瞻性治理的负责任的创新对于确保人形机器人的发展和使用至关重要。

总而言之，可以说，人类机器人有可能在未来几十年改变工作，社会和日常生活。从科幻小说到日常现实的道路仍然充满了挑战，但是进步的动态是明确的。这些技术的成功整合将需要技术野心，经济盈利能力和道德责任之间的平衡关系。未来几年将决定是否以及如何充分利用这种变革性潜力，从而从专业应用程序到更一般的技能将是一个关键的里程碑。

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