图片来源：《秘书工作》微信公众号
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具身智能人形机器人发展现状、核心技术与应用前景
文/ 王耀南 刘 敏
2025年8月，全球首个以人形机器人为参赛主体的综合性体育盛会在中国举办，展示了具身智能人形机器人在智能决策、运动协作等方面的前沿成果，受到了广泛关注。具身智能人形机器人不仅具备近似人类的外形和动作，还能够在复杂环境中进行自主决策，展示出强大的智能决策和协作能力。当前，具身智能人形机器人的应用研究已经渗透到社会的各个领域，其发展不仅促进了机器人技术的突破，也为许多领域的工作方式、服务模式和社会结构带来了革命性的变革。特别是在政务、工业、医疗、教育等重要领域，具身智能人形机器人展现了巨大的应用潜力。
发展现状
人类对人形机器人的构想与探索由来已久。早期研究主要聚焦于仿生形态与基础运动控制，致力于赋予机器近似人类的物理结构和基本行动能力。1972年，世界上首个全尺寸人形机器人诞生，标志着该领域迈出了关键一步。随着人形机器人系统高度集成发展，国外于本世纪初推出的一些机器人实现了稳定双足行走、上下楼梯甚至端杯倒水等流畅的仿人动作，展现出多关节高度协同的运动能力。波士顿动力公司开发的阿特拉斯机器人进一步突破了动态平衡控制的极限，能够完成空翻、跳跃和体操等高度动态行为，将人形机器人的运动性能推向新的高度。这一阶段的研究取得了多项工程意义上的重大突破，核心进展集中于机械结构设计、驱动方式与稳定性控制等方面。然而，此类机器人仍普遍存在智能水平的局限：缺乏对环境的高效感知与自主决策能力，行为严重依赖预先编程或远程操控，因而主要作为技术展示与实验研究平台，实际应用场景较为有限。
随着人工智能技术的飞速发展，人形机器人正逐渐从单纯执行预设动作的机械系统，向具备感知、认知与交互能力的智能体演进。早期阶段的机器人智能仍局限于特定任务，缺乏适应未知环境的泛化能力。近年来，“具身智能”这一前沿理念的兴起，为人形机器人的发展注入了新的动力。该理论强调智能应源于智能体与物理环境之间的持续交互，通过多模态感知、实时决策和运动控制的深度融合，实现自主学习和自我优化。具身智能不仅构成了连接虚拟智能与物理实体的关键技术基础，也为人形机器人在复杂场景中的落地应用提供了保障。在这一框架下，以特斯拉擎天柱为代表的新一代人形机器人，在精细化操作、人机交互、模仿学习以及自主学习等方面不断取得突破。它们能够将在虚拟环境中训练获得的 AI 模型（如通过仿真物理模拟器利用强化学习得到的运动策略），有效迁移至现实世界，执行连贯而流畅的复合动作。与此同时，我国在具身智能领域也呈现出井喷式发展态势。多家科研机构与企业推出具备高度运动智能、交互智能与作业智能的机器人系统，已能够完成马拉松长跑、复杂舞蹈动作、家庭服务乃至工业场景下的多类操作任务，显示出强大的技术整合与系统实现能力，并为未来具身智能的普及应用奠定了坚实基础。
核心技术
具身智能人形机器人的核心技术涉及多个领域，包括智能决策、运动控制、感知技术、多任务协作和决策系统等。这些技术共同构成了具身智能人形机器人能够在复杂环境中自主执行任务的能力。
智能决策与运动控制技术。具身智能人形机器人能够在动态环境中自主决策并执行任务，这一能力主要依赖于智能决策与运动控制技术。在早期，机器人通常依靠预设程序和固定轨迹进行任务执行，但随着人工智能的发展，机器人现在可以通过学习优化其行为。
强化学习是目前最为广泛应用于机器人智能决策的技术之一。通过与环境的交互，机器人能够在不同情境下选择较优的行为路径。机器人从自身的行动和环境反馈中学习，逐渐改进其决策过程。例如，在行走任务中，机器人通过强化学习优化其步态，从而在不平坦的地面上稳定行走。
此外，具身智能人形机器人通常配备多个传感器，如陀螺仪、加速度计、力传感器等。这些传感器能实时监测机器人的状态，并为控制系统提供反馈信息。机器人可以根据传感器提供的数据进行运动调整，提升运动的精确性和稳定性。
感知与环境交互技术。感知技术使得具身智能人形机器人能够理解和应对环境的变化，是机器人智能行为的基础。具身智能人形机器人使用的主要感知技术包括计算机视觉、激光雷达、触觉传感器和声学传感器等。
计算机视觉是最为关键的感知技术之一。通过安装高清摄像头，机器人能够获取周围的视觉信息，并使用深度学习算法对图像进行分析。例如，机器人能够通过视觉系统识别并定位障碍物，判断目标位置，从而自主避障和调整路径。此外，机器人还能够识别场景中的人物、物体及其状态，进行物体抓取、跟踪等任务。
激光雷达技术通过发射激光束并测量反射时间，获取环境的三维数据，能够提供精确的距离信息，帮助机器人进行高精度的导航和环境建图。在复杂的环境中，激光雷达的高分辨率可以为机器人提供详尽的环境信息，减少发生碰撞的可能性。
触觉传感器使得机器人能够感知物体的触碰，并根据触摸的强度进行响应。例如，在进行物品抓取任务时，触觉传感器能够帮助机器人判断抓取力度，防止抓伤物体或因抓取过紧而导致损坏。
多任务协作与决策系统。随着机器人应用场景的扩展，具身智能人形机器人逐渐向多任务协作方向发展。多任务协作系统能够让机器人在执行复杂任务时与其他机器人或人类合作，提高工作效率和任务完成度。
在工业领域，多个机器人可以协同完成物品搬运、装配、检测等任务。通过分工合作，机器人能够高效完成大规模生产任务。与传统工业机器人不同，具身智能人形机器人具备更高的灵活性，可以在动态环境中与其他机器人或人类协作。例如，在灾难救援中，多个机器人可以分工协作，执行搜救、运输和应急医疗等任务。人机协作机器人已经在许多领域得到应用，例如，自动化仓库中，机器人与工人共同完成物料搬运和库存管理等任务。通过提高机器人与人的协作能力，能大幅提高生产效率。
应用前景
面向未来，具身智能人形机器人具有广阔的发展潜力。技术层面，其核心优势在于对人类社会环境的天然适配，具身智能人形机器人因此能够以最小环境改造成本介入各类场景。同时，具身智能通过“感知—决策—行动”的闭环，将虚拟认知与物理落地之间的鸿沟打通，有望突破智能系统在通用性与鲁棒性上的瓶颈，推动从“感知驱动”走向“行动导向”的新范式。从应用路径看，具身智能人形机器人大概率呈现“由专到通、由易到难”的演进：先在任务边界清晰、风险可控、流程标准化的细分场景中实现价值，再逐步扩展到开放性更强、对社会协同要求更高的复杂环境。早期阶段将以专用任务包和场景化工具链为主，中期强调跨任务迁移与通用策略库的积累，长期则指向跨域协作与少样本快速适应。
在家庭环境中，人形机器人可承担陪伴、看护与家务辅助等角色。以机器人科学与系统会议上的进食辅助机器人系统为例，相关原型通过智能交互，根据不同用户与情境可以实现安全、稳定的喂食，展示了在高安全要求、强个体差异的生活化场景中的可行性。医疗康复领域中，具身智能人形机器人有望沉淀可解释的技能库与个性化干预策略，成为可靠的临床与居家康复助手。例如，在2025年上海举办的世界人工智能大会上，傅利叶展示的以人形机器人为核心打造的智能交互康复训练方案——具身智能康复港。在工业制造场景，具身智能人形机器人适合承担高重复性、高负荷、对柔性与安全协作要求并重的工序，尤其在多品类、小批量的柔性生产线中具有独特价值，可与数字孪生、视觉质检与调度系统协同，助力“无人/少人车间”的闭环运行。当前，以特斯拉为代表的头部企业已在超级工厂等环境开展具身智能人形机器人试点部署加速从样机到量产能力的跃迁；国内的一些制造厂商、学校也在不断突破相关技术。在特种作业与公共安全领域，人形机器人可替代人类进入高危、极端或不可达环境（如灾后搜救、危险品处理、极端气候与辐射环境作业），以降低人员风险并提升任务可持续性。在这些场景中，任务的不确定性与环境的动态性更高，要求机器人具备更强的情境理解、临场规划与故障自愈能力，同时需满足更严格的安全与合规边界。
要实现上述前景，仍需若干关键支撑：其一，机体层面突破能效与驱动技术，发展高功率驱动、轻量化结构与冗余安全机制；其二，算法层面完善多模态、动作，语言基础模型，世界模型与持续强化学习，提升策略泛化性，可迁移性，可解释性，自适应能力以及在线更新能力；其三，系统工程层面保障可靠性与可维护性；其四，人与机器人的伦理治理，包括功能安全与协作安全认证、数据与隐私保护、责任边界划分等问题。
综上所述，具身智能人形机器人正以其独特的技术优势和广泛的适应性，逐步从实验验证走向实际应用。随着硬件—算法—数据—标准的共同进化，其应用将从垂直细分不断向通用协作拓展，并在家庭服务、医疗康复、智能制造与特种作业等关键领域形成稳定的价值闭环，成为推动智能技术由“能看会说”迈向“能做善助”的重要力量。
（作者分别系中国工程院院士、湖南大学人工智能与机器人学院首席科学家，湖南大学人工智能与机器人学院党委书记）
