2025年3月7日，由《機器人技術與應用》雜志社發起并聯合中國機電一體化技術與應用協會、天津大學和南開大學主辦的「2025具身智能機器人發展大會」在天津國家會展中心成功舉辦！數千人齊聚，聚焦具身智能機器人產業前沿話題，剖析產業風口，共同探尋產業融合與落地的方向。 在上午的院士專家報告環節中，浙江大學教授熊蓉圍繞《人形機器人具身智能發展挑戰與進展》這一主題，展開了主題報告。
一、技術演進路徑解析
二、產業驅動要素分析 人力需求矛盾：康養、智能制造等領域面臨結構性用工短缺。特別是在汽車裝配等復雜作業場景，現有自動化設備難以替代人類的多技能操作，而人形機器人具備共用空間作業的天然優勢。 產業鏈基礎：汽車與機器人產業積淀為人形機器人發展提供供應鏈支撐，涵蓋精密傳動、傳感器、算力模塊等關鍵環節。 技術集群突破：深度學習、強化學習算法與大模型技術的成熟，為行為智能突破提供算法基座；仿真訓練技術（如英偉達Sim2Real）則加速迭代進程。 高盛預測，如能克服產品設計、材料、技術、成本及公眾接受度等障礙，到2035年人形機器人市場規模將達1520億美元，與電動汽車市場旗鼓相當。 三、主要發展趨勢 從專用轉向通用：人形機器人研發正聚焦通用性能力突破，強調適應多場景、多任務需求。 從高動態運動轉向智能移動操作：波士頓動力雖展示高動態運動能力但產業化滯后，而特斯拉Optimus等產品引發產業界關注的核心在于智能移動操作能力的實用性價值，這標志著行業從單一功能向綜合智能的演進。
四、四大核心挑戰 數據稀缺性：接觸交互數據獲取成本高昂，現有操作數據采集方案（如實時標注、仿真生成）難以滿足高質量需求。 仿真到現實鴻溝：現有仿真平臺（如英偉達Sim2Real）對毫米級接觸交互的物理建模精度不足。 通用性與可靠性矛盾：工業應用要求高精度（0.1mm級）、高可靠性（99.99%成功率），而通用性設計需兼顧泛化能力，需在算法架構層面實現平衡。 硬件性能制約產業化：驅動器功率密度需突破3.5kW/kg閾值，傳感器動態跟蹤精度需達0.01°級，可靠性指標亟待提升至20000小時MTBF。
五、創新中心技術突破與實踐 全身協調控制：通過強化學習+機理控制融合，實現上半身作業與下半身穩定的動態耦合。實驗表明，在5kg負載、0.1mm精度作業下，機器人可保持長時間擬人化站立（>1小時），行走速度達1.5m/s。 復雜地形適應：開發單一神經網絡實現多地形（平地、斜坡、臺階、不平整路面）自適應行走，通過遺忘抑制算法解決多場景學習干擾問題。 2.操作智能體系構建 視覺伺服系統：構建通用伺服控制模型，實現無紋理物體抓取（精度0.5mm，成功率99.99%）、M4-M6螺絲裝配等精細操作，訓練效率提升百倍。 元動作學習框架：在仿真環境中訓練開關操作、插拔動作后，可直接部署至實體場景，支持擾動適應與誤差容限。 3.快速部署能力提升 語義導航：結合視覺與語言指令，實現目標場景自主定位（如"找到沙發"），支持動態障礙物規避。 工具鏈開發：構建標準化腿足、輪臂硬件平臺，配套智能感知規劃SDK，使場景部署周期縮短至1.5小時（實習生可操作）。 人形機器人與具身智能正處于技術爆發前夜，其產業化進程取決于數據、算法、硬件的協同突破。熊蓉教授表示，浙江人形機器人創新中心將持續深耕核心關鍵技術，推動具身智能從實驗室走向大規模應用，為智能制造與公共服務領域提供變革性解決方案。