【2024 WRC】人形机器人走入职场，何时能进入家庭？法国国家技术学院院士解答

想象一下，当清晨公司的大门打开，穿着工装的机器人们排成整齐的队列，和人类同事一起打卡上班。在车间，机器人们挥动着机械臂循环往复夜以继日的工作。只需插上电源，它们便能以高度精准的动作完成复杂的装配任务和交付结果。

虽然这些只是人们对于具身智能时代的想象，但人形机器人和我们一起上班的日子也并不遥远。2024年，人形机器人已经开始“进厂打工”了。

今年5月，特斯拉的人形机器人擎天柱Optimus在自家工厂成为“打工人”的视频引起了网友们的关注。在特斯拉官方宣布的视频中，擎天柱机器人站在车间里拿取电池，再将它们放进电池槽中排列整齐。特斯拉表示Optimus 在工厂进行测试，人工干预率持续下降。

转眼国内，各大国产机器人公司也不甘示弱。优必选Walker S、傅利叶GR—1、宇树H1等都在逐步走向产业和小型量产。今年2月，Walker S开始在新能源汽车工厂中“实训”打工，实现了全球首例人形机器人在汽车工厂流水线与人类协作完成汽车装配及质量检查作业。7月，傅利叶智能的人形机器人也进入建设银行上海分行启用，这也是人形机器人领域首个商业银行场景应用的训练基地。

在今年世界机器人大会的各大展台中，几十款人形机器人同台炫技。人形机器人已经准备好工作了吗？在近日举办的世界机器人大会论坛上，法国国家技术学院院士，法国蒙彼利埃大学教授阿伯达拉曼恩-凯达（Abderrahmane Kheddar）也围绕这个主题发表了演讲，并畅谈了对人形机器人的应用前景，以及其现阶段的技术能力和不足等方向的思考。

阿伯达拉曼恩-凯达早在十几年前便开始研究机器人，在日本筑波创建并领导CNRS-AIST联合机器人实验室（JRL）；在法国蒙彼利埃的法国国家科学研究中心（CNRS）-蒙彼利埃大学，创建并领导了互动数字人类（IDH）小组。

阿伯达拉曼恩说：“未来人形机器人的普及还需要一些时间。尽管人形机器人在未来日常生活中有巨大潜力，但当前应先在制造业等更成熟的领域中完善应用，再逐步推广到个人生活中。”

阿伯达拉曼恩表示，目前，人形机器人尚未完全准备好工作：在某些领域（如制造业）已经具备部署的条件，且前景较好，但在其他领域（如老年人护理、国防与安全领域）还需要进一步发展和完善。人形机器人的发展不仅依赖于软件和感知能力的提升，还需要在硬件设计上做出重大改进。

围绕人形机器人的技术难点和普及问题，腾讯科技与阿伯达拉曼恩-凯达进行了一场对话，以下是对话全文（为了方便阅读，作者做了翻译和优化）：

法国国家技术学院院士，法国蒙彼利埃大学教授阿伯达拉曼恩-凯达（Abderrahmane Kheddar）

腾讯科技：你在十多前已开始研究人形机器人，而当时业界的主流还是轮式或四足机器人，是什么原因促使你选择这个赛道？

阿伯达拉曼恩-凯达：我进入这个领域实属偶然。当时我在从事触觉和手术方面的研究，与日本合作创建了一个联合实验室。那个实验室许多日本同事都非常出色，所以我也需要找到自己的突破点，也激发我提出了“军事触觉”这一概念，即通过机器人手部的触觉，在真实的神经空间中进行操作。这一想法引起了行业的关注，也看到了这个方向的发展潜力。此外，我之前也在虚拟现实领域进行了一些研究，并提出了构建虚拟环境的工具，如今，包括英伟达在内的许多公司都试图通过虚拟环境收集数据，这些经历对我后来的研究有很大的帮助。

腾讯科技：你曾深入研究过虚拟现实，现在许多公司都通过虚拟环境进行数据采集, 这些数据对于训练机器人大模型够吗？

阿伯达拉曼恩-凯达： 人形机器人的特殊性之一在于可以拥有丰富的人类数据，这些并非模拟生成，因为人类本身就是数据的来源，无需模拟如何行动。但其中的关键是找到一种方法，将这些真实数据从现实中提取出来，并应用于模仿和训练。

模拟的问题在于它永远无法完全还原现实，因此必须在模拟与现实之间架起一座桥梁。所以，模拟确实有助于节省机器人开发的时间，但真实的实验数据是必不可少的。

腾讯科技：你刚提到了模拟训练场景，另一个利用VR的核心场景是机器人遥操控制。目前的机器人VR遥操方面的水平如何，还有哪些亟待面对的挑战 ？

阿伯达拉曼恩-凯达：我主要讲两方面。一个是系统的协同，人类和机器人需要协同工作，操作也要尽量接近人类的方式，所以我们在努力让关于人类的元素更好地融入操控系统中，使机器人可以更加人性化，这个方向带给我们面对的挑战是巨大的。此外，力反馈方面也存在挑战，特别是在高保真度的反馈上。目前我们已经知道如何实现令人满意的反馈和声音效果，但在实现全身范围内的高保真触觉反馈方面仍有难度，瓶颈在于如何获得真正可靠的力反馈和触觉反馈。这个反馈不仅限于指尖，而是覆盖整个机器人的身体。

腾讯科技：你在机器人动力学方面的研究非常深入。目前的机器人动力系统是否已经足够成熟可以支持通用应用？还有哪些动力方面的问题需要解决？

阿伯达拉曼恩-凯达：目前的动力系统还不够成熟，原因在于许多公司，比如波士顿动力，他们的研究并未充分考虑具体应用，这是一种资源浪费，因为这个领域中有很多实际应用需求。我曾举过一些例子，如果我们将精力集中在关键的应用领域，就有可能实现大规模部署。然而，问题在于这些公司不关注实际应用，而真正需要使用人形机器人的领域却对实际需求缺乏认知。

腾讯科技：那么你认为在动力系统方面还有哪些需求需要被解决？

阿伯达拉曼恩-凯达：我会和我的合作公司讨论电池续航问题，他们的回答是：“为什么需要长续航？你可以直接插上电源”。如果机器人能够插上电源，确实不需要大容量电池。或者它可以使用小型电池，支持一小时的运行时间，然后继续供电。就像其他机器一样，插上电源就能工作，不需要长时间依赖电池。如果机器人能够自己管理电缆等充电设备，电池续航就不再是问题。

腾讯科技：确实，在这几天的世界机器人大会展会中我们也注意到大部分人形机器人还是存在行动延迟、电池寿命有限等方面存在些问题，这些会成为未来人形机器人的一个技术卡点吗？

阿伯达拉曼恩-凯达：其实电池问题对制造业并不构成重大挑战，因为即使在极端条件下也能找到解决方案。然而，当前的挑战在于技术突破和发展的速度太快了。无论我今天说什么，明天可能都会被新进展所超越。随着人工智能和数据驱动方法的发展，我们的工作方式和机器人编程方式正在迅速改变。这些领域，我们提升的进步越多，就越能加速实现更高效、更实用的机器人应用。

腾讯科技：你理想中可走向普及的人形机器人，达到怎样的效果才算是实现具身智能？

阿伯达拉曼恩-凯达：具身智能意味着如何让人形机器人具备类似人类的智能，但首先要理解“智能”这个概念。对我来说，智能是指学会了一项技能，并且能够不假思索地运用它。比如学会制造自行车，最初可能很难，但一旦掌握了，这项技能就可以在不经思考的情况下完成。智能是一种在认知努力下，将技能转化为条件反射的能力。如果某个实体能做到这一点，我就可以称其为智能。换句话说，如果能将任何技能内化成一种条件反射，像日常动作一样轻松完成，那么就是具备了真正的智能。

腾讯科技：你认为大模型的崛起对具身智能的核心意义是什么？它对加速机器人产业带来怎样的影响？

阿伯达拉曼恩-凯达：在我看来，机器人产业的发展应像一个三角形：顶点是最终用户，底部两边是供应商和研究人员。三者之间，需要紧密合作。机器人供应商要清楚他们为什么制造机器人，用户则可以明确提出需求，而研究人员则解决技术难题。这种协作将推动产业发展。此外，大模型可以更好地获取和利用人类噪声水平的感知系统。这些系统对于应对环境变化、做出正确反应至关重要，是推动机器人智能发展的关键。

腾讯科技：行业中有专家认为，机器人感知的核心问题在于与环境交互、正确响应和适应环境变化方面仍缺乏“智能”。多模态模型会改变这种情况吗？对于多模态的形式，最大的技术瓶颈是什么？

阿伯达拉曼恩-凯达：可能会改变，这是有可能的。感知是最大的挑战。关键在于如何将不同的传感器整合到一个系统中，从而实现对环境的全面理解。这不仅需要视觉，还需要触觉和其他多种传感器的协同工作。通过整合和融合来自不同环境的信息，我们才能真正突破这一瓶颈。

腾讯科技：如果未来要实现大规模的普及去替代人类工作，在技术上我们还需要克服哪些障碍？

阿伯达拉曼恩-凯达：我认为不应该将这个问题看作是“人类替代”，而应视为机器人接管人类不再愿意做的工作。在我们工作的多数行业中，人们并不希望机器人取代他们，而是希望机器人能够执行特定任务，这样人类就可以专注于更有价值的工作。这种需求主要源于人口减少和劳动力短缺。因此，我们不应考虑机器人替代人类，而应将其视为一种工具，用来接管那些没有附加值的任务，从而让人类可以集中精力提升其他工作的质量。

腾讯科技：你此前进行了很多关于机器人现场工作的研究，并开发了用于飞机维修的HRP-4人形机器人。根据这些经验，你认为人形机器人在工作中的最大优势和瓶颈是什么？

阿伯达拉曼恩-凯达：在与一些公司合作时，我发现最大的瓶颈是当前的人形机器人还无法真正像人类一样工作。尽管机器人在制造业中能够带来效率提升和更高的生产质量，但人形机器人的优势尚未完全展现出来。总体而言，任何机器人都能为行业带来价值，但人形机器人的发展瓶颈在于其技术仍然不够成熟。

腾讯科技：在人形机器人落地的场景中，你认为哪些方向的应用最有前景？

阿伯达拉曼恩-凯达：未来最早落地的方向，应该是帮助老年人或有特殊群体等需要照顾的场景。举个例子，即使是健康的人也可能会遇到意外，如腿部骨折或手部受伤，在恢复期间可能需要机器人帮助完成日常任务。这种机器人可以像社会保障设备一样被借用，帮助完成上厕所、上床等任务，直到康复。人形机器人在协助和护理领域的潜力很大，不仅适用于老年人，也适用于年轻人。

腾讯科技：马斯克曾预测未来机器人数量将与人类数量达到1:1，甚至可能达到百亿台以上。您如何看待机器人的普及情况？我们离真正的普及还有多远？

阿伯达拉曼恩-凯达：我不知道他是如何得出这个数字的。这类预测有时准确，有时只是个人观点，可能他有自己的依据，但我并不认为这一预测是现实的。举个例子，汽车很有用，几乎每个人都想拥有，但我们也没有达到每人一辆车的比例。考虑到公共交通等因素，需求会有所不同。在没有具体数据支持的情况下预测机器人普及的确切时间非常困难。

至于人形机器人普及的时间，我认为离大规模应用还需要大约至少10年左右。毕竟，在私人住宅中应用人形机器人与制造业不同，存在很大挑战，因为没有机构能够监管这种试验，也使得在人们家中开展试验非常困难。这不仅仅是技术问题，还涉及到大量的试点研究等这些问题也会延缓人形机器人的普及。

来源：腾讯科技