全球首个纯电驱拟人奔跑人形机器人正式发布！

据央视新闻，4月27日，北京人形机器人创新中心在北京经开区发布全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人“天工”，能以6公里/小时的速度稳定奔跑。这也是其自主研发的通用人形机器人母平台，可开放给行业使用。

“天工”身高163厘米，轻量化体重达43千克；机器人配备多个视觉感知传感器，配备每秒550万亿次操作算力、高精度的惯性测量单元（IMU）和3D视觉传感器，并已解决基本运动控制问题，是具身智能场景应用和研究的最佳平台。此外，“天工”还配备了高精度的六维力传感器，以提供精确的力量反馈。

据北京人形机器人创新中心介绍，“天工”具备开源开放性和兼容扩展性，可以实现开放调用通讯接口，灵活扩展软、硬件等功能模块，充分满足不同应用场景下需求；同时，“天工”采用了其独立自主研发的全新人形机器人运动技能学习方法——“基于状态记忆的预测型强化模仿学习”，实现了全球首例纯电驱全尺寸人形机器人的拟人奔跑，证明本体硬件母平台对目前已有运动控制算法的兼容性与良好的适应性。该方法既解决了强化学习带来的定位精度差的问题，又解决了模型预测控制方法当中对于非结构化环境适应性差的问题，达到更稳健、更拟人、更泛化的效果，可进一步推动规模化商业应用。

发布会上，“天工”还为现场观众带来了一场精彩的“演出”，展示出“天工”对复杂环境更强的适应性，在行走及奔跑时更快速、更拟人，已实现6公里/小时的稳定奔跑。同时，在盲视情况下，“天工”能够平稳通过斜坡和楼梯，对磕绊、踏空等情况也可以做到步态的敏捷调整。充分说明了运动控制方法对各种地形的强大适应性，在后续开发的基于感知的步态后，将带来更强的通过能力。入局人形机器人的企业有哪些？

在AI大模型的加持下，人形机器人的热度也持续高涨。电气电子工程师学会《IEEE综览》杂志在2024年的开年刊中，直接将今年称为“人形机器人元年”。

虽然我们现在暂时不知道电动版Atlas的AI能力，但波士顿动力早已意识到AI的重要性，其创始人MarcRaibert于2022年8月创办了波士顿动力AI研究院，探索如何在极少甚至没有人类指导下，让机器人完成复杂的挑战。

近期，凭借人形机器人与AI的出色结合，初创企业FigureAI在科技圈狠狠刷了一波存在感。该企业3月发布的展示视频显示，其人形机器人Figure01可以理解人类口头指令，并进行相应的抓取和放置动作，整个过程与人类对答如流，科幻感十足。

今年2月，成立还不到两年的FigureAI获得了来自由微软、英伟达、OpenAI的风投分支和亚马逊创始人杰夫·贝索斯组成的豪华团队的6.75亿美元融资，估值由此升至26亿美元。

作为本轮AI热潮的芯片“军火商”，英伟达今年2月成立了GEAR具身智能实验室，旨在推动大模型等AI技术由虚拟世界向现实世界发展。而在3月的年度GTC开发者大会上，该公司又推出了名为GR00T的人形机器人项目，为人形机器人制造商提供“通用人形机器人基础模型”，持续加码人形机器人赛道。

GoogleDeepmind此前曾发布具备“自我完善”能力的“RoboCat”和融合大语言模型能力的VLA模型“RT-2”，这推动机器人智能化进一步加速，正在掀起新一轮革新浪潮。

除了上述企业，活跃在人形机器人领域的公司还有特斯拉、由亚马逊支持的初创企业AgilityRobotics、OpenAI投资的挪威1X公司和位于得州的Apptronik。黄仁勋此前研判：人形机器人未来或低至1万~2万美元

在4月17日于美国硅谷圣塔克拉拉会议中心举行的CadenceLIVESiliconValley2024大会期间，英伟达CEO黄仁勋与Cadence公司CEO兼总裁阿尼鲁德•迪夫根（AnirudhDevgan）进行了一场深入的对话。

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迪夫根（左）对话黄仁勋（右）图片来源：视频截图

在被问及英伟达参与的哪些行业会令其在短期或中期内感到非常兴奋时，黄仁勋表达了对数据中心/计算、机器人/自动系统和生命科学这三个行业的极大兴趣。

谈及机器人/自动系统这一领域时，他表示，无论是汽车还是卡车，披萨外卖机器人还是人形关节自连接机器人，这类系统有很多共性，它们都需要有许多传感器，更重要的是需要功能安全。设计计算机和验证计算机的方式，要求操作系统不是普通类型的操作系统，这一点非常重要。

他认为，人工智能的使用非常广泛，这些系统将随时连接到云，连接到数据中心，这样它就可以更新体验，报告故障和新的情况，然后下载新模型。“可以说，我喜欢整个自动系统领域，它是一个全新的类别。”

黄仁勋在对话中提到，人形机器人的制造成本可能比人们预期的要低很多。“你可以买到1万~2万美元的汽车，为什么不能有1万~2万美元的人形机器人？机器人很可能在一个为人类设计的环境中，表现得比人类更灵活、更多功能。”

而在谈到生命科学这一话题时，他表示，他希望将生物学变成一个工程领域，科学发现过程非常重要，但它是零星的。