機器人世界正在以前所未有的速度發展，人形機器人處于這場技術革命的最前沿。在人工智能、材料科學和其他相關領域進步的推動下，人形機器人與多技術發展融合的曙光已經到來，它将以我們幾十年前隻能想象的方式重塑人類真實世界，在各個領域發揮越來越重要的作用，人形機器人産業鍊目前也正處于“0-1”向“1”不斷加速靠近階段，國内外人形機器人企業百花齊放。2024年或許是過去十年時間人形産業化發展最迅猛的一年，但2024年必然隻是未來十年波瀾壯闊圖景中的冰山一角。
中國人形機器人有望在“大腦”、“小腦”、“肢體”等一批關鍵技術取得突破，實作核心部元件安全有效供給。這決定人形機器人能夠快速實作的五大技術發展趨勢分别為AI大模型與人形機器人融合、非結構化認知識别與運動控制技術、人形機器人感覺系統爆發、強感覺能力的觸覺靈巧手、輕量化材料和結構設計優化。同時，人形機器人可預見的産業應用發展方向包括工業制造、商業服務、養老服務、情感社交等方面，相關産業鍊開始多元化發展，市場價格方面呈現降低趨勢。立德機器人歸納認為，人形機器人技術發展趨勢包括以下九個方向。
（1）AI大模型與人形機器人融合
由于人工智能算法和機器學習技術的進步，大模型等人工智能技術正轉變機器人的決策邏輯，幫助人形機器人軟體層面開始具備較強的解決方案，讓人形機器人變得越來越智能。大模型等人工智能技術已經使人形機器人在動态環境中感覺、推理和行動方面發揮着至關重要的作用。例如深度學習技術可以被用于物體識别、手勢了解和自然語言處理等任務。強化學習也被用來讓機器人從經驗中學習并随着時間的推移提高其決策能力。
這些技術使得機器人能夠更好地感覺環境并與其互動，了解人類語言，并從他們的經驗中學習。可以預見，人工智能會是人形機器人技術的核心，使機器人能夠自主感覺、學習、推理和行動。人工智能技術的重點尤其是深度學習和強化學習技術，主要用于對象識别、語音識别、決策和自适應行為等任務。同時，在應用技術層面，基于LLM大語言模型的人工智能會逐漸向VLM圖像-語言模型、以及VLA圖像語言動作多模态模型過渡，讓人形機器人具備高度泛化能力和思維鍊能力，通過語音決策來實作人形機器人的運動控制與互動，達到具身智能的終極形态。
（2）非結構化認知識别與運動控制技術
目前，研究人員和工程師正在緻力于提高人形機器人的移動機動性和靈活靈活性，使它們能夠在複雜的環境中導航、更精确地操縱物體并行走、跑步、跳躍地機動執行更廣泛的任務，幫助人形機器人變得越來越自主和強适應性，能夠在多樣化和動态的環境中運作，而無需人工幹預。這需要不僅定位和映射、路徑規劃和決策算法方面的技術進步，還需要自适應控制技術使機器人能夠根據不斷變化的條件和不可預見的障礙來調整其行為。
（3）人形機器人“感”、“覺”系統爆發
人形機器人需要強大的“視、聽、力、嗅”功能才能在複雜的環境中導航和操作。同步定位與建圖(SLAM)等定位技術使機器人能夠确定其相對于周圍環境的位置，地圖建立和環境更新算法的加入促進了導航和互動。而這些技術的前提是人形機器人必然将配備先進的“感、覺”系統，包括攝像頭、雷射雷達、LiDAR（光探測和測距）、深度傳感器、慣性測量單元 (IMU) 和觸覺傳感器，感覺算法處理來自這些傳感器的資料，提升環境綜合感覺能力，這配合具備多模态空間感覺、行為規劃模組化與自主學習等能力的智能晶片，能使人形機器人能夠更準确地融入周圍的世界，實作自主導航、識别物體，并以更自然、安全的方式與物體和人類互動。
（4）強感覺能力的觸覺靈巧手
人們越來越重視使人類和人形機器人之間、機器人和物體之間互動的直覺和自然性。是以靈巧性和操控能力技術的進步對于人形機器人執行各種任務（從簡單的家務活到複雜的工業操作）至關重要。這不僅涉及開發更好的手部設計、觸覺傳感器和控制算法，以使機器人能夠以更高的精度和多功能性操縱物體，還涉及制造技術、材料科學和部件小型化的進步。
（5）輕量化材料和結構設計優化
電力和能源系統為人形機器人自主運作提供必要的能量，材料科學和軟機器人技術的進步則使得能夠開發出更靈活、适應性更強、更有彈性的人形機器人。在人形機器人對于高能效專用動力元件的需求下，輕量化發展有利于提升人形機器人的機動性、速度以及動作準确度和續航能力，是技術發展的必然趨勢。機器人的輕量化主要是從材料和結構這兩個方面來實作。例如高效的電池系統、電源管理技術和節能政策對于延長機器人的運作時間和自主性至關重要，能量收集和節能執行器等新興技術将有望進一步增強機器人的耐力和可持續性。又例如PEEK、彈性體和水凝膠等軟材料用于機器人皮膚、夾具和執行器，進而減輕機器人部件重量，能夠更安全地與人類和精緻物體互動。還有3D列印等技術帶來的仿生設計和仿生結構，更是将增強機器人的靈活性和合規性。同時，子產品化設計和可擴充架構則使人形機器人的定制、維護和更新變得更加容易，這種靈活性使機器人能夠更有效地适應不同的任務和環境，進而降低開發成本和上市時間。
（6）工業場景應用走向規模化
人形機器人的一大産業方向是進入生産流程中，作為傳統工業機器人的補充。這使得目前人們正在努力降低人形機器人技術的成本，使企業、研究人員和消費者更容易使用它。
在工業場景應用上，目前業内主要聚焦3C、汽車等制造業重點領域，打造人形機器人示範産線和工廠，在典型制造場景實作深度應用。同時，産業界也在嘗試将人形機器人越來越多地與物聯網（IoT）和雲計算平台內建，使它們能夠通路大量資料和計算資源，以增強其能力并提供新服務。同時，不同工業場景需求也使得人形機器人開始細分為各類基礎版整機和功能型整機，在售價上形成一定差異化。
（7）商業服務場景空間廣闊
人形機器人另外一條研究路線旨在創造能夠了解人類情感、意圖和社交線索的産品，進而促進更無縫的溝通和協作。由于自然語言處理（NLP）的進步使人形機器人能夠更有效地了解和響應人類語音。一些研究人員正在探索将“情商”整合到人形機器人中，使它們能夠識别人類的情緒并做出反應。此功能在治療、教育和醫療保健等環境中特别有用，這些産業進步對于客戶服務、個人協助和陪伴等應用至關重要。
這使得可實作人類與人形機器人之間的無縫通信和協作的HRI 技術與相關産業得到了重視，該産業包括語音識别和合成、手勢識别、面部表情分析和自然語言處理等領域，将讓使用者界面和互動方式設計直覺且使用者友好，增強機器人的可用性和接受度。
（8）産業鍊多細分方向并行
人形機器人的機械設計和部件優化對于實作類似人類的運動和靈活性至關重要，産業化進展迅速，這帶來新的産業高附加值。其中“肢體”産業分離趨勢明顯，市場上開始出現傳統仿人機械臂、靈巧手和腿足等整機細分部件領域企業。相關延伸産業鍊細分也非常明顯，例如用于驅動機器人的關節和四肢零部件中，電機、舵機、氣動、液壓執行器和人造肌肉等方向分别有不同企業崛起。
同時，創新的機械設計也将成為産業化值得重視的趨勢，又例如可實作與人類和環境更順暢、更安全的互動的順應機構和串聯彈性執行器産業出現了垂直企業，部分上市企業開始涉足電驅動旋轉關節、電推杆等人形機器人相關産業。還有例如人形機器人采用全新的控制系統調節運動和行為，這些系統包括用于電機控制和回報的低級控制，以及用于軌迹規劃、運動協調和任務執行的進階控制，多層級“感-算-控”一體化高性能運動控制器開始出現在市場。
（9）生态機遇出現
為了確定機器人運動和操縱系統以及多子產品融合的穩定性、靈活性和效率，在軟硬體中間的內建和軟體架構産業生态同樣值得關注。這些架構包括機器人作業系統（ROS）、仿真環境、開發套件和軟體庫等，标準化接口和協定促進研究人員和開發人員之間的互操作性和協作，為開發、程式設計和控制人形機器人提供基礎設施，也會誕生新的軟體內建性産業機會。
另外，随着人形機器人變得越來越普遍，人們将越來越重視定制和個性化，以适應特定的應用和使用者偏好，這包括設計具有不同外觀、個性和能力的人形機器人，針對特定用例量身定制的定制解決方案變得越來越普遍，将推動各個領域的創新和采用，定制化産業有望伴随人形機器人産業成長加速。這些趨勢可能會在未來幾年持續影響人形機器人技術的發展，其潛在産業範圍包括娛樂和教育到醫療保健和工業等。