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一文读懂机器人进化简史：从机械臂到具身智能
作者：系统管理员
发布日期：2025-08-22
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当宇树H1在跑道疾驰，“天工”以全自主姿态冲过百米终点，2025世界人形机器人运动会以487场比赛宣告：机器人已从重复劳作的机械臂，进化成能跑、能跳、能思考的“硅基生命”。 这背后，是一场持续百年的技术长征——它们如何学会感知、决策与执行，而中国力量又如何在关键赛道实现换道超车？ 01 机器人是什么？ 机器人（Robot）是具有一定自主性的可编程机械系统，能在其环境中运动并执行预期任务。其核心能力包括环境感知（通过传感器）、自主决策（依靠算法）和任务执行（通过驱动机构）。 一个完整的机器人系统，就像人类一样，需要“感官”来感知世界、“大脑”来思考决策、“肢体”来执行动作。 02 多视角看机器人 机器人分类方式多种多样，可从应用场景与智能化等级两个核心维度来理解。 2.1 按应用场景分类 作为主流分类方式，其直接反映了机器人的工作目的和环境。 1 工业机器人——车间劳模 主要工作在结构化环境（如工厂车间），追求高精度、高重复性、高可靠性，通常为固定基座或多轴机械臂形态。 典型应用包括焊接、装配、喷涂、码垛等，代表产品包括发那科（FANUC）、库卡（KUKA）的机械臂。 2 服务机器人——场景专家 服务于家庭、酒店、医院等非结构化的生活或工作环境，强调人机交互和安全特性。 形态多样（轮式、履带式、四足式等），以功能实现为导向，不拘泥于仿人形态，如扫地机器人、医疗手术机器人（如“达芬奇”系统）、物流配送机器人、导览机器人、陪伴机器人等。 3 特种机器人——极限特工 用于深海、太空、核辐射区、灾害现场等极端或危险环境，替代人工作业，强调功能定制化和环境耐受性。 形态高度定制化，可执行勘察、救援等任务，应用场景包括 “蛟龙号” 深海勘探、太空作业、核电站检修、消防灭火、地震救援等。 2.2 按智能化等级分类 此分类关注机器人的“自主”程度，参考自动驾驶分级思路。 我国2025年发布的全球首个《人形机器人智能化分级》团体标准（T/CIE 298-2025），其创新性地提出了“四维五级”评价体系（围绕感知认知、决策学习、执行表现和协作交互四大核心维度），将智能化水平从低到高划分为： L1（基础型）——工具人：无智能化设计，仅完成固定的动作，完全依赖人工实时操作。 L2（半交互型）——听指令：可执行预编程动作，能识别简单的语音或手势指令，需持续人工监督。 L3（交互型）——能思考：具备感知能力，利用传感器获取环境信息，可自主识别、理解和反馈预设动作，但复杂或突发情况仍需人工介入。 L4（自主型）——独当一面：具备一定认知，可通过观察、测量等方式自主推理完成任务，无需频繁人工干预。 L5（自适应型）——全能选手：完全具备高度自主和自适应能力，能应对复杂多变的环境和任务。 中国工程院院士倪光南曾指出，当前机器人大致处于L1-L3水平，提升至L4以上才能真正确立其不可替代的价值。 03 机器人发展历程 机器人的发展并非一蹴而就，其演进历程大致可划分为四个关键阶段，体现了技术范式的根本性转变： 3.1 萌芽与概念期（1950年代前） —— 从想象到机械雏形 “机器人”一词最早源于捷克作家卡雷尔·恰佩克1920年的戏剧《R.U.R.》。 这一时期的特点是纯机械结构和无智能程序控制。20世纪初的机械玩偶、自动书写装置等，依靠发条、齿轮与凸轮实现预设动作，体现了人类对自动机械的早期探索。 这些装置依靠精巧的机械设计（如齿轮、杠杆、水力或重力）实现有限、固定的动作，无自主性可言，属于智能化等级的L0级。 3.2 工业孵化与早期发展期（1950s-1970s） —— 可编程的起点 1954年，美国人乔治·德沃尔发明了第一台可编程工业机器人。1959年，德沃尔与约瑟夫·英格伯格共同制造出世界第一台工业机器人Unimate并应用于通用汽车生产线。 这一时期的核心突破是可编程控制和示教再现（Teach-in/Playback）。 机器人首次能够通过编程记忆并重复一系列动作，从而在汽车制造等领域替代重复性劳动。但它们缺乏对外部环境的感知和反馈能力，动作固定不变，智能化水平相当于L1级。 日本和德国等国由于劳动力短缺等问题，也在此期间投入巨资研发机器人，技术迅速发展。如早稻田大学在1973年推出世界第一款人形机器人WABOT-1。 3.3 技术融合与初步应用期（1980s-2000s） —— 学会“感知”世界 随着计算机和传感器（视觉、力觉、触觉等）技术进步，机器人开始拥有“感觉”。 1988年，美国推出医疗服务机器人HelpMate，可在医院里为病人送饭、送药、送邮件。 日本本田则从1986年开始秘密研发人形机器人ASIMO，并于2000年发布第一代机型，实现了双足行走等突破。 传感器融合和初步环境交互是此阶段的特点。 机器人能根据传感器信息（如视觉、力觉）初步适应环境变化，例如避障或力控装配，智能化水平提升至L2-L3级。 服务机器人（如2002 年 iRobot Roomba 扫地机器人）和特种机器人也开始发展。 3.4 智能化与高动态发展期（2010s至今） —— 智能觉醒与具身融合 人工智能、深度学习、高性能计算等技术的融合，推动机器人技术向智能化、通用化方向飞速发展。 “具身智能”（Embodied AI）成为核心方向，强调智能通过与物理环境的交互来学习和进化。
波士顿动力（Boston Dynamics） 在2013年发布双足人形机器人Atlas，其奔跑、跳跃、后空翻等能力震撼世界，展示了极高的动态运动控制水平。
AI大模型技术为机器人注入了更强大的“大脑”，使其在感知、认知、决策和交互方面有了质的飞跃。特斯拉Optimus (2022)、优必选Walker系列等机器人都致力于融入AI技术。
中国企业如宇树科技（Unitree）、优必选（UBTECH）、傅利叶智能（Fourier Intelligence）等纷纷推出具有竞争力的人形机器人产品。如宇树科技在高性能电驱关节模组上的技术探索，为机器人动力系统提供了新的思路。
2023年，中国工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》。2025年，全球首个《人形机器人智能化分级》团体标准发布，为产业规范化发展奠定基础。2025年被视为人形机器人的“量产元年”，智能化水平追求L4级及以上。 04 繁荣下的冷思考 机器人产业繁荣背后，仍存在诸多挑战。 技术可靠性仍是首要瓶颈，例如，如何让AI决策（大脑）与高速精密的运动控制（小脑）更完美地结合，尤其是在复杂、非结构化的真实环境中。 成本压力制约商业化，核心零部件（如精密减速器、高性能传感器、伺服电机）成本高昂。 安全标准、测试规范和伦理指南的建设仍需加快和完善，如人机安全交互、数据隐私保护以及责任认定等问题。 赛场的欢呼终会散去，实验室的灯光却长明。 从精密的机械臂到奔跑的“硅基生命”，这场进化远未终结——下一步，是走进厨房、融入街道、守护家园，成为人类社会中沉默却可靠的存在。 当机器学会了“活着”，人类或许才更有空间去懂得何为创造、何为关怀、何为人性本身。 未来不在他方，它正从每一个关节的转动中悄然诞生。 |
