类人机器人必须同时服务多个行业才能成功

多功能性的承诺及其复杂性

humanoid robotics的核心宣传是多功能性。一个人形机器人原则上可以在为人类设计的空间中运行——工厂、仓库、医院、零售店和家庭。与为单一任务在固定安装中优化的专业工业机器人不同，humanoid robot可以在不同任务和环境中重新部署，通过软件训练新行为，而无需物理改造。

这个承诺对投资者和技术乐观主义者很有吸引力。但正如The Robot Report的分析所明确指出的那样，这正是使商业化困难的原因。同时处理多个应用程序需要广泛的开发工作，甚至对资金充足的公司来说也很困难，而没有单个应用程序市场足够大，能够产生足够的部署量来将成本降低到广泛可访问的水平。

导航挑战

Humanoid robots必须在非结构化环境中解决导航问题——不是为机器人操作设计的空间，其中地板可能不平，物体放置不可预测，人类以需要动态响应的方式移动。这与工业机器人成功运营数十年的受控环境根本不同。

当前最先进的humanoid systems在受控演示和有限的试点部署中展示了令人印象深刻的导航能力。演示性能与实际商业环境中连续、无人监管运行所需的鲁棒性之间的差距仍然很大。跌倒、新颖情况下的导航失败以及无法处理意外障碍是在研究背景下可以接受的故障模式，但在生产力损失可衡量的环境中在商业上是有问题的。

操纵：最难的问题

如果导航很困难，操纵则更困难。人类的手具有27个自由度和精致的感觉反馈，可以用robotic manipulation systems尚未达到的可靠性和适应性抓取和操纵形状、大小、纹理和重量差异很大的物体。对于机器人必须处理多种物体的应用——在e-commerce履行中拣选、食品制备、复杂产品的组装——操纵能力是制约因素。

最先进的humanoid systems在这个领域取得了真正的进展。具有多个铰接手指的灵巧手、触觉传感阵列以及通过大规模强化学习和人类演示的模仿进行训练的操纵策略明显比五年前可用的任何东西都更有能力。但商业部署的基准不是实验室性能——这是与人类劳动力竞争的生产速率下可靠、无错误的操作。这个基准仍然超过大多数操纵任务的当前能力。

技能学习和转移

第三个开发前沿是技能学习：humanoid robot获取新任务的速度有多快，学到的技能在不同机器人、环境和任务变化中的转移程度如何。这是software-defined多功能性承诺要么被实现，要么不足的地方。

当前的学习范式需要大量的数据收集、训练计算和人类专家的参与来教机器人一个新任务。机器人在几个小时内从少数演示中学习新技能的愿景——类似于人类工人可以在一天内接受新任务培训的方式——在方向上是可以实现的，但尚未在生产复杂性下可靠地实现。将大型预训练的vision-language-action models与特定任务的快速微调相结合的新兴方法显示出前景，但在生产环境中技能获取的可靠性和速度是一个活跃的研究挑战。

市场发展挑战

除了技术挑战外，humanoid robotics公司还面临对完全新产品类别而言独有的市场发展挑战。不存在既定的部署playbook。将humanoid robots集成到现有设施中需要安全协议、劳动力适应、法规遵守和工作流重新设计，这些还没有标准化。每个早期部署在某种程度上都是定制工程项目，而不是产品销售。

成功应对这一转变的公司——建立可重复的部署方法论、培训认证的集成商、积累改进系统性能的运营数据——将在其核心机器人硬件和软件之外创造持久的竞争优势。humanoid robotics中的商业化竞争既涉及建立部署生态系统，也涉及个别系统的能力，而这场竞争的赢家可能不是构建技术上最令人印象深刻的机器人的公司。

本文基于The Robot Report的报道。 阅读原始文章。