人形机器人爆发前夕，厂商都在忙着找场景赶交付

永劫无间NBPL夏季赛第二双周单排首日的赛程已经结束，Spider以总积分31.5分领跑积分榜，无风以25.4分排名第二，锋少则是以25.3分位列第三。不得不说，在经历第一双周的洗礼之后，各个选手的变化还是有些大的。

界面新闻记者 | 陆柯言

界面新闻编辑 | 文姝琪

“技术并不是 的产品的驱动项目，需求才是。所以我们对人形机器人的理解可以总结成八个字：响应场景，响应客户。”在接受界面新闻采访时，头部人形机器人企业傅利叶这样形容自己现阶段的目标。

成立于2015年的傅利叶做医疗康复机器人起家，也是最早成功量产通用人形机器人的企业之一。2023年，傅利叶发布了首款通用人形机器人GR-1，迄今已交付超过100台。

这不是一个小数目。一个参考是，全行业人形机器人也仅量产交付不超过1000台。据晚点L ePost报道，特斯拉旗下的人形机器人Optimus目前产量在数百台级别。

人形机器人量产的确存在挑战。马斯克曾承诺2024年内会让Optimus在特斯拉工厂中工作，2025年之前即可向其他公司交付。但在今年7月，他更改了口径，2025年才会有少量的人形机器人进厂，大批量交付则要等到2026年。

量产交付的困难在于，对于人形机器人这样既新又复杂的物种，全球还没有一条成熟的供应链。许多人形机器人行业人士都向界面新闻表达过类似的观点，制造人形机器人是从0到1的过程，想要量产交付很大概率需要自建产线，大量的零部件需要与供应链共同打磨，因为市面上找不到任何标准件。

这也让人形机器人走入了某种困境：难以量产，也就难以进入真实场景中进行训练，而如果缺乏真实场景的训练数据，也就难以让人形机器人的认知能力获得突破式的提升，难以适应真实世界的任务。换言之，它可能很难落地应用，也就无法收获订单。

为什么真实场景如此重要？它是人形机器人实现iPhone时刻的前提。顾捷认为，人形机器人在真正突破iPhone时刻之前，还有三个方面要不断迭代：优越的具身智能本体，更具灵活性和运动性能；物理世界中的真实数据；有了数据，才能进行高算力的大规模训练，从而逐步实现泛化的能力。

但由于量产交付量较少，现有用于人形机器人训练的数据，有接近80%都来自于仿真环境。仿真环境收集数据固然是一种省力的办法，但由于人形机器人的重点在于「人」而非「机器」，它最终的目的是代替人去执行人类工作，如果要让操作准确度达到 100%，还是需要真实场景的训练。

正因如此，小批量量产交付成为现阶段许多人形机器人公司最重要的课题。顾捷认为，量产交付100台，让一款人形机器人从实验室走到客户端，是它成为一款商品的必经过程。这也是为什么，尽管人形机器人还无法在工厂中担任任何 ，但许多厂商都迫切地希望它能够快速进厂实训。

由于交付进度较快，傅利叶GR-1也是少有的、在真实场景中得到训练的人形机器人之一。此前发布的傅利叶GR-1共有四类客户群体和应用场景，除了最广泛的科研场景之外，也在工厂参加实训、还用于迎宾接待以及替代人类不宜操作的高危场景。

在收取客户反馈和不停迭代之后，傅利叶在近日发布了身高175cm、体重63kg、全身共有53个自由度，单臂运动负载达3kg的通用人形机器人GR-2。它拥有更开放的开发框架，能够支持机器人研究学者、工业自动化工程师和AI软件开发者定制更丰富的应用程序，完善其功能。

这当然还没有接近人形机器人最理想的形态，但这是所有人形机器人公司现阶段的主要任务：收集真实的场景反馈，让机器人拥有更接近于人、更适应真实世界的反应能力与操作水平。

“通用人形机器人的GPT时刻还很难说，它还没有达到大模型那样的成熟期，但是我们已经看到了曙光。它不是10年到20年的事情，而是3年到5年的事情。”顾捷预计，明年人形机器人行业量产交付的规模将会达到1000台，那将是下一个值得行业期待的时刻。