凯发k8官网下载客户端人形机器人本质是AI系统落地物理世界的最佳载体，算法是核心，需与硬件匹配。机器人的输出包含了虚拟与物理两种能力。虽然人形机器人从本体硬件上看，存在抗压硬度与灵敏度不足的问题，但更核心问题在于是算法对运动能力的控制，包括本体平衡、行走的步态、手部抓取等规划与控制。这需要成熟的感知系统基础、强大的算法分解任务和规划动作、大模型不断仿真训练以及超强的算力支撑。同时要求，算法与硬件相匹配，这要求机器人企业需自研算法，并持续更新迭代。

　　特斯拉FSD纯视觉深度学习神经网络渐趋成熟，可嫁接至人形机器人。与自动驾驶类似，人形机器人同样需利用传感器(摄像头、激光雷达等)感知、采集和处理周围环境信息，以便做出决策。特斯拉人形机器人仅使用3个摄像头(中间鱼眼摄像头、左右各一个视觉摄像头)，直接嫁接FSD成熟的纯视觉方案，再辅之以力力矩声学触觉温度等传感器。

　　人形机器人决策难度更高：决策层依据感知层获取的信息进行决策判断，来控制机器人身体做出动作规划并下发指令。特斯拉人形机器人与FSD底层模块打通，一定程度上算法可复用，但人形机器人需完类各种动作，动作连续复杂、需频繁的物理交互且操作因果性多，算法难度远高于自动驾驶。

　　随着人工智能大模型的快速发展，ChatGPT能够助力人形机器人拆解任务。大语言模型擅长推断语言条件，并利用其代码编写能力，拆分任务，给出运动规划的目标函数。

　　人形机器人执行层指的是系统在做出决策后，对机器人本体做出控制。机器人各操控系统都与决策系统相链接，并按指令精确执行。其中，人形整机平衡与行走步态是最基本也是最关键的两个环节：

　　仿真的目的在于评估机器人结构和算法的设计，包括机器人的运动、工作环境、感知等，意义在于通过仿真模型快速、低成本、高安全性地训练机器人的算法。通过仿真，可加快软件更新迭代，同时缩短算法与硬件调整时间，极大提高训练效率。另外，随着芯片与AI技术的发展，未来端到端训练有望突破，人形机器人具身智能未来可期。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人形机器人（仿生人）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

　　同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、行业地位证明、IPO咨询/募投可研、IPO工作底稿咨询等解决方案。在招股说明书、公司年度报告等任何公开信息披露中引用本篇文章内容，需要获取前瞻产业研究院的正规授权。