嵌入式智能，从“进入市场”到“进入工厂”一年

*本文来自《半月谈》2025年第24期。2025年，当10个人形机器人在央视春节晚会舞台上以0.5毫米的精准节奏舞起红丝时，当天创造的超级机器人用时2小时40分钟完成了舞蹈。跑完半程马拉松，当深圳某汽车厂的AGV（自动导引车）机器人将产线改造时间从72小时缩短到3小时时，中国的具身智能失去了年轻时的“实验室表现”，进入了“生产力重构”的真正战斗。到2025年，世界将不再满足于“会说话的人工智能”，而迫切需要可以“移动双手并进行试错”的机器人。于是，这种让更大的模型长出四肢、眼睛和感官的跨物种模型，成为了中国科技行业的热门话题。首次纳入政府活动报告，并首次纳入政府活动报告帐篷申请量位居世界前列。日益完善的产业链正在快速向我国南北地区集中。 2025年是中国物联网从“进入市场”走向“进入工厂”的一年，但故事才刚刚开始。如果我们回顾现实中“工作站”机器人技术的历史，我们可以说，它的一切变化都是“机械执行力”和“环境意识”兴衰的一个缩影。 20世纪下半叶，以发那科、安川电机为代表的工业机器人将“全自动化”发挥到了极致，但本质上却是“聋哑人”。实施一项新任​​务需要工程师编写数百行代码，或者花费几天时间进行清理。过去，中国制造业是最大的采用者。通过引进、消化、整合，完成了工业化的原始积累，但也陷入了依赖核心技术的困境。两年前，人形机器人巡回赛被短暂宣传为一项令人自豪的以“身体”为中心的比赛。 2025 年，游戏规则发生了变化，人形机器人现在正在现实世界中寻找“工作站”。 “我不再关心我是否能做后空翻，我只关心我是否能在一条生产线上运行八个小时。”这种实际的转变使行业的焦点从“硬件炫耀”转向“原生人工智能”。 2025年初，人们还在看“表现”。年底，人形机器人进军“送货”行业。 2025年将实施多模态大模型工程（VLA），这将标志着“先天聋哑”工业机器人的故事结束。压铸厂工人只需告诉机器人“取出有毛刺的零件并进行加工”，机器人就通过视觉识别和路径规划自主完成一系列操作。这也是一2025年中国具身智能最重要的突破。大型多模态模型与物理世界之间的接口现已连接。在实体智能时代，工业机器人正在从“自动化工具”转变为“会说话、会观察、会思考的生产线工友”。在工业搬运领域，机器人争夺货物运输。方哲 摄 过去一年中国在嵌入式智能领域的进展可以写成“感知-决策-执行”的系统性重构。其核心象征意义是机器人有能力在开放的环境中理解意图、计划行动并对干扰做出反应，而不是依赖预先制定的程序来执行任务。给我留下特别深刻印象的是“大脑、小脑、身体”全面提升的形象。这是一个好机器人，是的，让我们拥有一个“好身体”。机器人 j 的运动各关节均依赖于精密减速器，其调节精度决定了机器人的灵活性。面对国外技术的垄断，苏州“小巨人”企业不断攻克选材、柔性轴承等技术难题，研发出优秀的国产谐波减速器。传输错误达到世界最高水平。成本和交货周期的优势将加速实现内部替代。内部的进步和替代还不止于此。一只灵巧的手在家就能初步实现准确的测量以及对环境和操作对象的透彻了解。国产高性能伺服电机提高了机器人的驱动能力。高能量密度家用电池为机器人提供强劲动能……掌握各个关键节点的核心技术，将使中国机器人变得更强、更有韧性。醋。好的大脑对于机器人来说尤其重要ts。随着国产芯片、计算能力和大规模人工智能模型的快速发展，大脑智能和小脑运动控制不断进化，提高了机器人的学习和自调节能力，让它们能够更高效、自主地规划和完成复杂的任务。如果说精密电机和伺服电机是机器人的“骨骼”和“肌肉”，数据则成为驱动一切的“血液”和“灵魂”。长期以来，机器人行业的核心逻辑是硬件定义的能力，性能的好坏很大程度上取决于关节精度、电机响应速度等物理指标。但2025年的行业实践告诉大家，数据驱动的智能将成为比硬件规格更重要的价值标杆和竞争壁垒。机器人开始系统地“消化”现实世界的复杂“食谱”。每一次成功的抓取，每一次碰撞警告甚至在车间里对路线规划进行细微的修改也不再是一个孤立的事件，而是一个宝贵的“经验点”，被融入到模型的训练池中。这代表着机器人进化模式从基于预设程序的“机械继承”向基于持续交互学习的“智能进化”转变。投资回报黄金法则缩短“最后一米” 2025年嵌入式智能跟踪的根本性演变将发生在工业侧。行业的驱动力正在从“技术想象”转向“商业确定性”。今年，市场开始采用严格的 ROI（投资回报率）标准。技术护城河的深度必须与明确的盈利轨迹和明确的复苏周期进行权衡。这种务实的逻辑创造了一条具有中国特色的实施路径，重点关注“自动化领域的最后一米”。人形机器人机器人并不是要取代人类劳动，而是要成为“劳动力”。这种务实的产业逻辑像一只看不见的手一样塑造了商业化的道路。我们不再痴迷于想象一个遥远的“通用、全能的机器人”乌托邦，而是“自动化光谱的最后一米”。重点是攻克传统工业自动化系统中，机械臂适合高精度重复性任务，AGV适合操纵平面材料，协作机器人（cobots）可以完成人机混合任务的简单装配。然而，面对非结构化环境，现有的自动化解决方案在出现动态任务的情况下都会失败。任务多种多样、空间有限或要操纵的对象非常多样化。这种长期被忽视的“灵活的空白”，才是人形机器人真正价值的基础。仿人机器人的研发正从从“参数锦标赛”到“场景适配竞赛”，场景迭代性更强，风险更大，成本更高，可利用空间更大。工厂机器人正在从单纯的生产工具转变为能够收集数据、积累经验甚至贡献智能的“全能者”。这种数据驱动的持续发展之路可以决定哪些公司将为下一代智能机器定义标准和格式。关键是要接入更大、更多样化的应用场景，建立安全可靠的数据共享和培训机制，协同新生态。工作人员观察携带塑料篮子的人形机器人的测试。杜小艺拍摄。两条路，一个未来。过去，以特斯拉擎天柱和数字AI为代表的实体智能的发展道路，始于对通用人工智能（AGI）的信仰。在硅谷的背景下，胡仿人机器人是AGI的主要载体，必须具备跨场景、零样本学习的能力。因此，其技术重点是大规模模型的泛化。这种方法的优点是想象力没有限制，但价格昂贵。顶级性能的 Optimus 单元成本长期高达 5 万美元以上，但其可使用的场景极其有限。擎天柱可以在陈列室中进行后空翻，但在真正的工厂中他可以进行后空翻。诸如牢固拧紧螺丝之类的基本操作。它不能以某种方式完成。 2025年，我们将看到一条不同的道路。从第一天起，玉树、致远等公司就明确表示，人形机器人不是AGI实验，而是解决特定问题的生产力工具。如上所述，这些公司开发了场景特定模型和工程优化的组合。乍一看，这两条道路似乎截然相反。实际上，两者形成结构互补。没有想象力，具身智能就变成了机械臂。如果没有工程，无论人工智能多么强大，它都将被限制在实验室里。前者需要后者的工程能力，后者吸收前者的探索和积累。更重要的是，双方共同面临着根本的跨国当务之急：我们如何才能安全、可靠、大规模地整合人类所蕴含的智能？ 2025年的分裂不是终点，而是起点。如果世界模型足够强大，场景代理也可以泛化。如果成本足够低，独家代理也可以普及。未来的赢家可能不是纯粹的理想主义者或纯粹的现实主义者，而是能够在愿景与现实之间找到动态平衡的“两栖玩家”。人形机器人的进化是“身体”与“数字灵魂”碰撞的故事。在这场争夺下一代的竞赛中生产力，我们锻造的不仅仅是机器人肢体，更是人类文明与智能共存的新契约。新月谈记者：张满子
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