明年吃机器人剥的小龙虾 siyushenqi.com • 2025 年 8 月 13 日 上午11:25 • 行业动态 • 阅读 380 2025世界机器人大会满眼是人形机器人，不再“跳舞炫技”，而是现场做咖啡、拧螺丝、剥小龙虾，真正开始“干活”。 摘要 他山科技自研全球首款AI触觉芯片，已占展会80%以上灵巧手/整机厂商份额，实现“感知-决策-执行”闭环，成为产业落地的关键硬件底座。 工业柔性工位（线缆插取、小弹簧装配）、危化巡检、物流末端分拣、农副产品预处理（明年湖北小龙虾机器人剥虾上市）四大场景同步推进。 高质量触觉数据稀缺，“真人摇操”成本高、“手套采集”通用性差；产业共识是“原子级”动作拆解+时序模型组合，才能快速迁移到新任务。 触觉芯片占整手成本20–30%，量产后单手可降至数千元；中国电子学会提出十大潜力场景，并强调机器人全流程将创造新岗位而非简单替代人力。 2025世界机器人大会现场，给人最直观的感受就是，到处都是行走的人形机器人。各家人形机器人不再满足于跳舞炫技，纷纷开始“着手”干活。 机器人做咖啡及冰激凌的展台，被游客围得水泄不通。去年机器人大会上，各家厂商攀比的是“谁的机械手自由度更高”，今年则纷纷推介自家机械手“具体可以解决哪些问题”。 这些仿生灵巧手不仅能拧螺丝、提重物，完成诸多标准化动作，还能给观众按摩，甚至轻松“拿捏”一颗鸡蛋，即便手掌下翻也不会意外掉落，完成多项柔性动作任务。 这些变化无不说明，机器人在“动手改变世界”这件事上更落地了。 2025世界机器人大会现场。（摄影：李明子） “明年就能吃到机械手预制的小龙虾” 今年以来，人形机器人产业化速度加快，对灵巧手的需求和要求也在进一步提高。机械手不仅要精准感知物体性能，还要进行决策，并迅速执行，而实现这一闭环的关键就是触觉传感器。“展会现场，80%—90%的灵巧手厂商、80%以上的机器人厂商，都应用了我们的触觉感知技术。”他山科技CEO马扬介绍。 机器人，或者说具备灵巧手的机器人，已经开始在多个具体场景“干活”了。马扬介绍，首先是一些工业场景的柔性工作。他举例，目前工厂中大部分生产环节已经可以由机器人完成，比如拧螺丝，但一些“精细活儿”，例如，线缆、线束的插取，将小弹簧压到产品的某个具体位置，此前机器人无法完成。现在，机械手有了触觉能力，有了胜任这些细微的单一动作的可能。一些头部整车厂正在尝试使用机器人来操作。 其次，在影响人类生命健康的危化场景，有了灵巧手的机器人，不但能巡检，还可以进行一些具体操作。在一些人工低效利用的场景，如物流快递领域的终端分拣环节，现在也可以考虑使用机器人。 马扬补充，他山科技今年还在农副产业领域合作了一些有趣的场景，例如农产品的采摘、小龙虾处理。他介绍，小龙虾80%的部分要进行预处理，仅分离虾头、虾尾这一步，湖北某县级市每年就要花费几亿元人力成本来完成。该公司正在训练机械手完成这一工作，到明年小龙虾生产旺季，送上餐桌的小龙虾可能就是机器人处理的。 最大的挑战在数据 机器人被推到具体应用场景前，需要大量训练，目前最大的挑战就是训练数据和模型还不够理想。以数据为例，最头疼的就是数据是否可用。目前训练场里主要有两种模式，一是“摇操”，即让真人戴上一些采集设备来完成机器人要学的动作，数据可用性更好，但成本太高，而且搜集过程比人自己干活还累；另一种是人戴着手套做数据采集，这样速度更快，但问题是很难让人手与机械手一一映射，因此采集的通用性较差。 马扬表示，获取数据主要有三重挑战。首先是如何获取数据以及数据通用性问题，其次是数据成本问题，最后，如何将机器人推到真实场景学习。 与视觉数据不同，触觉数据必须是持续的数据，换句话说，必须是一连串动作，而不是一帧帧画面。因此，可以将动作分解训练，最后在模型端整合。如果把一个任务类比为分子，拆解的每一个具体动作就是原子，通过原子学习，最后排列组合成不同的分子，比每次重新学习一个新任务要快得多，从而推动机器人快速运用到人们希望其出现的场景或产业中。 机器人是否会替代人？ 他山科技在2017年成立时，最早做具身智能抓取任务方向，初创团队很快发现，当时在手端触觉领域没有好的底层硬件做支撑。因此，从2018年开始，该公司的核心工作调整为做触觉感知方向的芯片。 马扬介绍，他们最初计划寻求与芯片公司合作，但由于多方面因素，最终未能与海外团队达成一致，转而开启自研之路。经过四年时间，他山科技发布了全球首款人工智能触觉感知专用芯片，这成为他山科技在具身智能领域发展的一个重要技术支撑节点。“时至今日，可以自信地说，在让机器人干活这件事上，触觉传感器已经不再成为最大卡点。”马扬说。 对灵巧手来说，自由度越高，反而越影响干活。具体而言，手部自由度越高，所需的算力支持就越大，叠加机械部分的综合误差，最终让“干活”成功率大打折扣。 在世界机器人大会展示区，两指、三指夹掌往往比五指手更灵活。但是，这给数据采集带来了新的挑战。“在触觉领域，同形态数据采集的效率更高，人手形成的数据很难迁移到两指、三指夹掌。”马扬说。 模型提供了另一种解题思路。马扬介绍，将大模型拆解成小的模型，然后在时序上重新排列组合，从而提高效率，就像DeepSeek那样，建立起不同层级的模型，然后做模型之间的结合与融合，从而提高效率。 “目前，触觉传感芯片只占（机器人）整手制造成本的20%—30%。”马扬介绍，如果在五指手布置触觉传感器，成本通常在千元以上，未来量产后，成本还会继续下降。马扬预测，随着机器人规模应用，单手成本也将降至小几千元。 中国电子学会组织遴选出人形机器人十大最具潜力应用场景，包括工业通用操作领域的上下料与转移搬运、汽车制造领域的分拣配料、3C制造领域物料质检等。 很多人担心“机器人会替代人”，中国电子学会理事长徐晓兰在2025世界机器人大会论坛上表示，很多人忽略了“机器人是设计生产制造出来的，不是生出来的”。因此，在设计端、生产端、应用端、维护端及服务端等全流程，都会带来新的岗位和新的就业。 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