具身智能与人形机器人发展现状与争议 - 2025年具身智能领域关注度持续攀升 但在应用普及、路线分化和场景落地方面仍存在进展与争议[6] - 人形机器人能力提升突飞猛进 已能完成跑酷、跳舞等复杂动作 但与大规模进入服务岗位的现实存在不协调[6] - 工业场景对机器人的效率与精度要求极高 例如快递分拣效率需达1800件每小时 汽车工厂失误率要求达万分之一乃至十万分之一 目前人形机器人仍难以企及[6] - 尽管人形机器人公司数量与融资额攀升 行业对其能否快速在市场上扎根仍持高度怀疑态度[6] - 摩根士丹利研究部估计 到2050年人形机器人数量可能超过10亿台 对应市场价值达5万亿美元[7] - 实现规模化应用的关键挑战在于需求端 目前缺乏需要每个工厂部署数千台人形机器人的明确应用场景[7] - 行业中长期发展方向更倾向于部署数百台机器人 且每台能完成约10项任务[8] 2025年具身智能关键技术进展 - 在精细操作、长程任务和持续工作三个方面 技术能力刷新了SOTA（State-of-the-Art）水平[8] - 精细操作方面 年初的DexterityGen证明强化学习（RL）可将机械手握持物体的稳定时间提升10至100倍 使机器人能使用笔、注射器等工具[9] - 年末的Generalist AI Gen0模型预训练时长达到27万小时 集成了多场景海量操作技能 可实现从削土豆皮到组装相机套件等广泛操作 并能跨机械臂和人形平台通用[9]