人形机器人爆发前夕，厂商都在忙着找场景赶交付

9月26日消息，英特尔公司发布了至强6性能核处理器。发布会上，英特尔展示了在技术创新方面的最新成果，并联合生态合作伙伴共同探讨了数据中心架构创新与绿色可持续发展的新路径。

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。