芝能科技出品在CES2025前，我们探讨一下机器人 AI 技术，阐述其定义、所需数据与算力及产品迭代路径，并详细分析人形机器人发展瓶颈。
研究发现，机器人 AI 是实现机器人智能交互与自主决策的关键，其发展依赖大量多模态数据与强大算力，产品沿感知 - 决策 - 执行能力提升方向迭代。
人形机器人面临数据稀缺、模型泛化性低、硬件适配及成本等瓶颈。解决这些问题需各方协同创新，有望推动人形机器人广泛应用，重塑未来产业与生活格局。
机器人 AI 核心解析
机器人 AI 是赋予机器人智能能力的技术集合，旨在使机器人能感知环境、理解任务并自主决策执行，是机器人从机械装置迈向智能体的核心驱动力。
在人形机器人领域，它融合计算机视觉、自然语言处理、机器学习、运动规划等多学科技术，模拟人类认知与行为模式，实现与人类自然交互及复杂任务处理，如在家庭场景理解语音指令提供服务，在工业场景精准协作生产。
机器人 AI 依赖海量多模态数据训练，涵盖文本、图像、语音、视频及机器人与环境交互产生的动作、力觉等数据。文本数据用于语言理解与生成，图像和视频数据助力视觉感知，语音数据实现语音交互，而动作与力觉数据优化运动控制与物理交互能力。
以自动驾驶领域类比，其需大量标注道路图像、车辆行驶轨迹等数据训练模型，机器人 AI 则需更广泛场景数据，如不同光照、复杂地形、人类行为多样场景下数据，构建丰富世界模型，提升泛化能力应对复杂多变现实环境。
● 机器人AI对大规模高质量数据和强算力提出了极高要求：
◎ 数据稀缺问题：相比自然语言处理领域，机器人AI可用的训练数据显著不足。目前机器人场景数据集仅有2.4M，而文本数据集达15T 。
◎ 算力依赖：训练机器人AI需要超级计算能力支持。以特斯拉Optimus的端对端学习为例，其纯视觉方案要求对海量视频数据进行高频推理，这对GPU和NPU性能提出了极大挑战。
● 强大算力是机器人 AI 运行与训练基础。
◎ 训练阶段，深度神经网络模型参数学习需大规模矩阵运算，如基于 GPU 集群的分布式计算架构成为主流，像英伟达 GPU 产品系列，凭借其高并行计算能力加速模型训练。
◎ 推理阶段，机器人需实时处理传感器数据、运行 AI 模型并快速决策，边缘计算设备在本地高效处理数据，降低延迟，保障机器人响应及时性；
同时，部分复杂任务可借助云端强大算力远程处理，通过 5G 等高速网络实现云边协同，满足机器人不同场景算力需求动态变化。
产品迭代从基础感知能力起步，初期利用摄像头、麦克风等传感器采集数据，经 AI 算法处理实现目标识别、定位与简单环境感知，如早期工业机器人识别工件位置与形状。
随着技术演进，决策能力成为关键，机器学习与强化学习算法融入，使机器人能依据感知信息规划任务流程、选择最优行动策略，如物流机器人自主规划搬运路径。
当前，执行能力深度优化，机器人在复杂动态环境下精准、柔顺运动控制成为焦点，结合力反馈、触觉感知等技术提升操作精度与稳定性，如人形机器人精细操作工具完成复杂装配任务，产品迭代持续提升机器人智能化水平与任务适配性。
人形机器人发展困境洞察
● 数据瓶颈制约
数据稀缺是首要难题。相较于互联网文本、图像数据的海量积累，机器人场景数据获取难度高、成本大。工业生产、家庭服务等场景各异，数据分布碎片化，难以形成大规模通用数据集。
据 Coatue 报告，机器人场景数据集仅 2.4M，远低于其他领域。且数据标注复杂，机器人动作、任务执行结果标注需专业知识与精细操作，进一步限制数据规模增长，导致 AI 模型训练不充分，泛化能力受限，在新场景或任务中性能大幅下降，如机器人在熟悉实验室环境训练后，难以适应真实家庭环境复杂任务。
● 模型泛化困境
当前机器人 AI 模型泛化性差，在不同场景迁移困难。具身大模型如谷歌 RT - 2，虽在特定场景（如办公室厨房）表现良好，但场景切换至施工工地等复杂环境，任务成功率从近 98%骤降至 30%左右。
原因在于现实世界场景物理特性、任务逻辑差异巨大，模型难以从有限训练场景抽象通用规则。模型结构与训练方法尚不完善，对环境变化、任务多样性适应能力不足，无法像人类一样灵活应对复杂多变环境，严重阻碍人形机器人通用化进程，使其应用范围局限于特定场景，难以大规模推广。
人形机器人硬件与 AI 软件协同面临挑战。硬件性能提升虽快，但在能量密度、扭矩密度、精度等关键指标上仍难满足复杂 AI 任务需求。
高算力芯片能耗大，缩短机器人续航；高精度传感器易受环境干扰、成本高昂，影响数据采集质量与稳定性；执行器在力量控制、动作精度和响应速度方面存在不足，限制机器人运动灵活性与操作精度。
同时，硬件架构与软件算法适配复杂，不同硬件组件通信延迟、数据处理速度差异需精细优化，确保 AI 决策能高效驱动硬件执行，否则易出现系统卡顿、动作不协调等问题，降低机器人整体性能。成本居高不下限制人形机器人普及。
研发阶段，先进传感器、高性能芯片、复杂机械结构研发投入巨大；生产阶段，精密制造工艺、高质量零部件采购及严格组装调试流程推高生产成本。
以当前市场价格，人形机器人售价远超多数企业与家庭承受能力，难以实现规模化量产。且在应用场景中，若不能显著提升生产效率、降低人力成本或创造新价值，企业与消费者采购意愿低。
如制造业中，人形机器人需在复杂装配、柔性生产环节展现高效能，证明其成本效益优势，否则难以在市场竞争中立足，形成产业发展恶性循环。
