作為未來產業的前沿領域，人形機器人已成為全球科技和產業競爭的新賽道。近期，隨著特斯拉、OpenAI、英偉達等科技巨頭的加碼布局，人形機器人賽道迎來空前熱度。據GGII預測，2030年全球市場規模將突破200億美元，中國市場規模將達到50億美元左右。

那么，如何看待本輪的人形機器人熱？人形機器人會有怎樣的發展階段？記者采訪了全國政協委員、天娛數科CEO賀晗。

智能階段是發展方向

當下人形機器人產業火熱，提及背后的原因，賀晗表示，火熱的背后是技術跨越帶來的產業變革浪潮。

“今年以來，大模型技術與機器人技術加速融合、進化，使人形機器人成為具身智能的關鍵載體，為人形機器人帶來了革命性的變革，讓門檻大幅降低、場景快速增多，催生了‘研發熱’‘應用熱’‘投資熱’。”賀晗說。

據介紹，人形機器人的發展有三個階段：基于程序控制的演示階段、基于大模型的模仿階段和基于海量3D數據的智能階段。

賀晗表示，第一階段的人形機器人功能比較單一，只能完成一些預先設定的任務，主要應用于科技館、展覽會等場所，作為展示科技成果的工具；第二階段可以模仿學習技術讓人形機器人通過觀察和模仿人類的行為，直接從人類的示范中學習動作和技能，快速掌握一些復雜的操作，如穿衣、做飯、打掃衛生等日常生活動作，以及特定領域的專業技能，如工業生產中的零件裝配、醫療護理中的簡單操作等；第三階段是今后的發展方向，從被動響應和執行到主動感知和決策。

“例如，在家庭陪伴場景中，機器人能夠利用3D空間數據理解家庭成員的行為，并通過世界模型進行因果推理。如當檢測到老人在客廳摔倒時，能夠迅速判斷位置并主動聯系急救人員，同時采取初步的急救措施。當具身智能可以高度智能化地執行與人類相同的任務，則代表我們真正邁入了通用智能時代。”賀晗說。

3D數據是關鍵資源

在賀晗看來，要實現人形機器人發展，3D數據是關鍵資源。

“3D數據對于提供真實人物、場景的展示、豐富的交互和決策支持至關重要，3D數據能讓AI對物理世界人與物的形態、結構、位置、動作有更準確的理解，可以在三維場景中像人類一樣對視覺信息進行高級推理，超越二維視覺的局限。全球范圍內，3D數據都處于極端重要，又極端缺乏的狀態。3D數據集正在成為競爭的核心節點。”賀晗說。

但賀晗也坦言，3D數據集的發展有兩個痛點，一是3D數據的獲取與處理成本高昂、流程繁雜，需要大量的時間、人力與資金投入；二是3D數據的標準化程度低，導致數據的兼容性較差，共享和復用難度大。

為此，天娛數科在這方面也進行了一系列布局。

據介紹，天娛數科通過一系列戰略投資，大幅降低了3D數據采集成本。同時融合大模型、3D數據集、可視算法，構建了空間智能MaaS平臺，通過跨類型數據的智能解析提高數據標準化程度和易用性。

今年10月份，天娛數科采集加工形成的“人形機器人空間動捕長程數據”“大場景空間感知模型重建數據”等5個3D具身智能數據集正式在北京國際大數據交易所完成數據資產登記，通過數據信息的核驗、合規審查、登記備案等環節，成為全國首個完成資產登記的3D具身智能數據集。

標準、人才、平臺缺一不可

對于我國人形機器人產業未來的發展，賀晗提出了幾點建議。

“首先要加快標準制定與完善，包括硬件接口標準、軟件通信協議標準、3D數據集標準、性能標準等，確保不同企業的產品之間能夠實現更好的兼容性和互操作性，同時大力推動標準國際化。”

賀晗還專門提到了加強復合型人才培養。

“目前人形機器人領域懂機械、自動化、程序控制的很多，懂大模型、具身智能的很少，兩者都懂的少之又少，建議在高校中設置具身智能相關專業或方向，加強多學科交叉融合，增加實踐教學環節，培養學生的跨學科思維和實際動手能力。”賀晗說。

通用平臺建設也必不可少。“要建立從硬件到軟件、從底層到應用層、從模型底座到3D數據集的多層次具身智能通用平臺架構，鼓勵企業、高校和科研機構等各方在平臺上進行技術研發、應用創新和資源共享，形成良好的產業協同創新氛圍，降低創業門檻，避免重復‘造輪子’，加速具身智能技術的推廣應用和產業化進程。”賀晗說。