浙江大学熊蓉教授: 人形机器人具身智能发展挑战与进展

2025年3月7日，由《机器人技术与应用》杂志社发起并联合中国机电一体化技术与应用协会、天津大学和南开大学主办的「2025具身智能机器人发展大会」在天津国家会展中心成功举办！数千人齐聚，聚焦具身智能机器人产业前沿话题，剖析产业风口，共同探寻产业融合与落地的方向。

在上午的院士专家报告环节中，浙江大学教授熊蓉围绕《人形机器人具身智能发展挑战与进展》这一主题，展开了主题报告。

人力需求矛盾：康养、智能制造等领域面临结构性用工短缺。特别是在汽车装配等复杂作业场景，现有自动化设备难以替代人类的多技能操作，而人形机器人具备共用空间作业的天然优势。

产业链基础：汽车与机器人产业积淀为人形机器人发展提供供应链支撑，涵盖精密传动、传感器、算力模块等关键环节。

技术集群突破：深度学习、强化学习算法与大模型技术的成熟，为行为智能突破提供算法基座；仿真训练技术（如英伟达Sim2Real）则加速迭代进程。

高盛预测，如能克服产品设计、材料、技术、成本及公众接受度等障碍，到2035年人形机器人市场规模将达1520亿美元，与电动汽车市场旗鼓相当。

从专用转向通用：人形机器人研发正聚焦通用性能力突破，强调适应多场景、多任务需求。

从高动态运动转向智能移动操作：波士顿动力虽展示高动态运动能力但产业化滞后，而特斯拉Optimus等产品引发产业界关注的核心在于智能移动操作能力的实用性价值，这标志着行业从单一功能向综合智能的演进。

数据稀缺性：接触交互数据获取成本高昂，现有操作数据采集方案（如实时标注、仿真生成）难以满足高质量需求。

仿真到现实鸿沟：现有仿真平台（如英伟达Sim2Real）对毫米级接触交互的物理建模精度不足。

通用性与可靠性矛盾：工业应用要求高精度（0.1mm级）、高可靠性（99.99%成功率），而通用性设计需兼顾泛化能力，需在算法架构层面实现平衡。

硬件性能制约产业化：驱动器功率密度需突破3.5kW/kg阈值，传感器动态跟踪精度需达0.01°级，可靠性指标亟待提升至20000小时MTBF。

全身协调控制：通过强化学习+机理控制融合，实现上半身作业与下半身稳定的动态耦合。实验表明，在5kg负载、0.1mm精度作业下，机器人可保持长时间拟人化站立（>1小时），行走速度达1.5m/s。

复杂地形适应：开发单一神经网络实现多地形（平地、斜坡、台阶、不平整路面）自适应行走，通过遗忘抑制算法解决多场景学习干扰问题。

2.操作智能体系构建

视觉伺服系统：构建通用伺服控制模型，实现无纹理物体抓取（精度0.5mm，成功率99.99%）、M4-M6螺丝装配等精细操作，训练效率提升百倍。

元动作学习框架：在仿真环境中训练开关操作、插拔动作后，可直接部署至实体场景，支持扰动适应与误差容限。

3.快速部署能力提升

语义导航：结合视觉与语言指令，实现目标场景自主定位（如"找到沙发"），支持动态障碍物规避。

工具链开发：构建标准化腿足、轮臂硬件平台，配套智能感知规划SDK，使场景部署周期缩短至1.5小时（实习生可操作）。

人形机器人与具身智能正处于技术爆发前夜，其产业化进程取决于数据、算法、硬件的协同突破。熊蓉教授表示，浙江人形机器人创新中心将持续深耕核心关键技术，推动具身智能从实验室走向大规模应用，为智能制造与公共服务领域提供变革性解决方案。