芝能科技出品

人形機器人正逐漸從前沿實驗室邁向產業化落地階段，成為人工智能和智能制造融合的關鍵技術代表。

特斯拉 Optimus 的硬件方案提出后，激發全球人形機器人行業快速發展，中國本土企業在本體制造、核心零部件、自主算法等多個層面積極參與，產業生態日益豐富。政策助推、產學研聯動與供應鏈的多元演進共同推動這一技術群體步入規�；�階段。

但在實現類人運動控制、視覺感知、手眼協同等方面仍面臨眾多技術難點，人形機器人從“能用”走向“好用”依然任重道遠。我們從硬件演進、功能實現、現實應用展開分析，梳理當前階段的關鍵矛盾與發展趨勢。

01

  技術演進

與產業生態的迅速成型

人形機器人的產業化起點在特斯拉提出 Optimus 硬件設計方案之后變得清晰可見。其采用的 14 個旋轉執行器和 14 個直線執行器，為行業標準化設計提供了參考框架，也拉高了公眾和行業對大規模量產可能性的期待。

在這個標桿的帶動下，全球各地開始加速推進人形機器人的開發，中國尤其表現出迅猛發展態勢。

國產廠商在形態設計上展現出高度差異化。從典型的雙足+直線+旋轉關節，到雙足+純旋轉關節結構，再到雙足結合輪式底盤或完全輪式平臺，產業呈現出多路徑演化趨勢。

這種技術和結構多樣性背后，是國內完整產業鏈的承載力在支撐著不同技術方向的快速試錯與演化。

圍繞重點產品、關鍵技術和典型應用場景，規劃至2027年綜合實力達到世界先進水平，并輔以產業基金、創新中心建設等方式推動資源配置優化，國家級創新中心已在多地設立，成為產業鏈、科研院校和政策體系之間的有效橋梁。

本體廠商構成也不再局限于傳統機器人企業。科技公司、汽車制造商、AI 創業公司等紛紛入局。

從宇樹科技的 G1、H1 系列，到小鵬計劃于 2026 年量產的工業級人形機器人，以及智元機器人的遠征系列量產進展，人形機器人正由“秀肌肉”的研發樣機轉向“謀落地”的功能場景適配。

支撐整個生態的零部件供應體系正在同步演進。以往如行星滾柱絲杠、空心杯電機等技術門檻較高的零件，在工藝持續優化后也逐步具備量產能力。

標準工業品如伺服電機、諧波減速器已被納入大規模供應邏輯，在滿足人形機器人對輕量化、高精度、高頻率響應要求上不斷優化。資本持續涌入核心零部件制造環節，為后續產業放量奠定堅實基礎。

02

 核心功能的

技術挑戰與局部突破

人形機器人產業熱度高漲，真正讓機器人“動起來、看得清、抓得準”的技術挑戰依舊棘手。

以“大小腦”功能協同為例，當前運動控制與泛化能力尚未成熟。人形機器人天生結構復雜、質心高、支撐面積小，在動態平衡控制中遠較四足結構更加不穩定。

控制方法上，無論是 MPC 還是 WBC，都面臨建模復雜度高與算力消耗巨大的問題。

學習方法雖然展示出驚艷的實驗成果，例如強化學習可實現跳舞、踢球等復雜運動，但受限于環境泛化能力低、獎勵函數設計難、容錯性差等因素，在真實場景中的可靠性和穩定性遠未達標。

模仿學習雖對泛化控制有所幫助，但數據來源質量仍未理想。遙操作數據復用性差，動捕受限于設備布置和數據量，視頻數據則存在解析難題。

大模型方向正在成為機器人智能的另一個探索維度。視覺語言模型（VLM）以通用模型能力對抗任務復雜性，VLA 架構也試圖將知識遷移至運動指令生成。

但由于大模型對硬件資源需求極高，響應延遲長，目前仍停留在任務拆解、路徑規劃等認知層面，真正的運動控制仍依賴小腦的高速反饋機制。

視覺系統作為人形機器人的“眼睛”，其在復雜環境下的穩定性和多樣性處理能力成為關鍵短板。

3D視覺路線雖然豐富，如多目立體視覺、dToF、結構光、激光雷達等，但各有利弊。成本、精度、環境適應性、安全性之間難以兼得。

比如，結構光適用于室內近距離成像，但室外表現差且體積大；激光雷達精度高但價格昂貴；單目視覺+深度學習成本低卻受制于遮擋和紋理缺失等問題。

服務機器人領域已出現相對成熟的解決方案。奧比中光在3D視覺傳感器市場的高占有率即是一例，其產品面向多種機器人類型，并針對不同場景進行了針對性優化。

抓取和操作是機器人能否勝任任務的核心能力，靈巧手因此成為另一個技術高地。當前各廠商在手部結構、控制策略、感知能力等方面進行深入差異化探索。靈心巧手、雷賽智能等廠商推出多個自由度和不同任務類型適配的產品，但仍面臨泛化抓取動作穩定性不足的問題。

手眼協同是解決這一困境的關鍵。僅依賴視覺或觸覺完成精準操作成功率有限，結合視覺識別與觸覺反饋實現動態調整，已成為提升上肢操作能力的主流路徑。雷賽智能的遙操作訓練與帕西尼的模仿策略均在嘗試將人類操作經驗轉移至機器人身上，為提升泛化能力探索出更多可能性。

小結

走向實用的人形機器人，

需要更多耐心與積累

人形機器人正站在“走出實驗室”的臨界點。從本體制造、控制系統、核心零部件到應用場景拓展，技術與產業生態同步演進，激發出前所未有的行業活力。

人形機器人真正實現類人的智能行為、運動能力與操作能力仍非一日之功。從大小腦系統的分布式控制，到多模態感知與手眼協同策略，每一個技術模塊的突破都需耗費大量資源與時間。

如何在商業化進程與技術打磨之間找到平衡，是當前每一個從業者都必須面對的問題。

       原文標題 : 人形機器人如何做到：手眼協同+大小腦協同？