人形机器人技术现状 - 人形机器人已具备走、跑、跳、翻跟头及障碍路面行走等复杂运动能力 但环境理解与跨场景泛化能力存在明显短板[1] - 当前任务执行约80%依赖人工遥控 仅20%由机器人自主完成 目标是将自主性提升至40% 但实现50%自主性仍较困难[2] - 完全自主决策是终极目标 但需漫长发展过程 现阶段仍高度依赖预设场景和人工干预[1][2] 技术路径与挑战 - 主流技术路径试图通过构建通用人工智能基座 再针对垂直领域注入专用数据训练 但该逻辑存在漏洞 因单一任务尚未完善[2] - 大语言模型（LLM）的成功模式难以直接迁移至物理空间 需开发另一套智能系统支撑物理世界智能[3] - 物理智能依赖强化学习 但高质量物理数据与仿真数据获取仍是行业共同挑战 需虚拟与物理智能深度融合[3] 硬件与软件协同需求 - 智能化提升需同步突破硬件（传感器数量、数据资源）与软件（算法复杂度）能力 二者缺一不可[5] - 目前尚无机器人运动能力达到人类水平 反对者认为跑步、踢足球等活动无实际意义 但运动场是验证技术的关键场景[5] 行业应用与标准化 - 智能机器人目前属于"玩具""教具""展具""科研工具" 距产业成熟规模化应用仍需解决数据、标准、安全及场景融合问题[4] - 需建立类似自动驾驶L1-L5的分级标准 以统一技术路线、测试与法规 当前缺乏行业共识导致目标分散[6] - 机器人足球等场景是验证具身智能的"标准平台" 涵盖感知、决策、运动控制全链路技术 与智能汽车智驾系统底层逻辑相通[6] 商业化前景 - 技术验证将逐步解决手部与腿部具身智能问题 最终面向老龄化、服务业短缺等需求推动商业化落地[6] - 人形机器人进入日常生活仍需较长时间 需经历从工厂到家庭的渐进过程[3][5]