阿西莫夫的機器人三定律 賽博朋克逐漸照進現實，人形機器人幾乎天天出現在熱搜之上。

　　但大多數人可能沒有意識到，有一些機器人其實早已大規模應用——通常只有一只胳膊的工業機器人、形態各異的特種機器人。它們就像電動汽車出現前便已奔走于街頭巷尾的電動兩輪車。

　　工業機器人沒有人形機器人“聰明”，也沒有它像人。但工業機器人產業和人形機器人產業一樣，也會用到減速器、絲杠、軸承等硬件，也經歷過“成本1000萬元，收入1萬元”的虧損時期。它必然能為人形機器人的發展提供一種“兄長式”的借鑒。

　　2月底以來，企業負責人陳宏也談道：“我們自己都用自家的機器人去替代⋯⋯現在招焊工太難了，工資給少了根本沒人來。一個能勝任的焊工，起碼得七八千塊錢，技術更好一些的得每月給萬元甚至更高。而且這工作又苦又累，還有粉塵，夏天熱得很，年輕人很多都不愛干，焊工老齡化。”

　　往淺了說，請資深焊工太貴，往深了說，是人力資源的結構變化導致工業機器人需求的出現。

　　在位于廣漢市的公司總部，董事長陳啟春向“我大學的專業是焊接工藝及設備，看到焊接工人師傅們非常辛苦，當時我們就想自己開發焊接機器人。研發之初，我們組裝了兩臺，機器人本體自己做，減速機、伺服電機、控制器等重要部件和系統外購。結果，兩臺機器人裝下來，一臺成本就是大幾十萬元，那時一個焊工年薪才幾萬元。這對初創公司來說，研發壓力太大了。”他說道。

　　“公司還給海爾集團改造了幾條洗衣機、冰箱包裝生產線，用機器人去替代人工包裝產品。那個時候的機器人應用領域還不是很廣，工人不太愿意用，之后也就不了了之了。”陳啟春介紹，有了這些積累，公司才想到研制解決行業痛點的水域特種機器人。

　　但陳啟春遇到的挫折也不少。“您猜猜，我們研發的第一臺水上清污機器人用了多少錢？當時沒經驗，首臺機器人重達三四百噸，配置了四只巨大的機械手，還有打撈裝置等等。最終研發花了公司上千萬元，但最后收入有多少呢？”說著，陳啟春給2月25日，成都卡諾普機器人技術股份有限公司的副總經理鄧世海明確表示，現在的工業機器人已經進入了成熟期。

　　單臂的工業機器人 鄧世�；貞浾f：“從2022年開始，結束了爆發增長狀態。之前的2020—2021年，有非�？焖俚脑鲩L，最高時的年同比增速能達到40%。”

　　數據顯示，我國已成為全球工業機器人第一大生產國和消費市場，工業機器人產量由2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套，工業機器人裝機量連續多年穩居全球第一。

　　成熟期的工業機器人行業內，也存在公司之間的激烈競爭。

　　近期，“有些競爭對手⋯⋯就知道壓低價格來搶標。他們也不想想，這么低的價格，后期服務怎么保障？”說著說著，上述受訪企業的負責人越來越激動，“我們也不是不能降價，關鍵是降價得有個度，如果降到成本以下，那項目做下來還有什么意義？”

　　水上機器人 2月27日，2月25日，在卡諾普的龍潭園區工廠，鄧世海在生產車間檢查了工業機器人的示教情況，那些訓練中的六軸機械臂則在重復著工業場景的焊接工作。

　　人形機器人最初也是沒有自主能力的，同樣需要示教。

　　在工業機器人業內人士看來，工業機器人的成熟恰好為人形機器人量產打下了一個基礎，特別是促進了供應鏈國產化。

　　以關節為例，工業機器人是六軸關節，人形機器人關節是它的5倍以上。

　　陳宏認為：“人形機器人的核心元器件，如關節、減速機等，得益于工業機器人產業的成熟。”現在工業機器人的零部件包括減速機、伺服電機、控制器。這三個大件也是人形機器人的必備零部件，所以，可以說工業機器人和人形機器人共同構建了當下中國機器人自主自強的格局。

　　在此，我們不妨稍微回顧一下中國機器人的起步史——

　　上世紀70年代，世界機器人產業蓬勃發展，日本和美國的機器人已熟練地在生產線上揮舞機械臂，而中國才邁出了第一步。1972年，有“中國機器人奠基人”之稱的蔣新松最早提出研制機器人的建議。1980年，蔣新松被任命為沈陽自動化所首任所長。

　　1982年4月，沈陽自動化所研制成功了我國第一臺具有點位控制和速度軌跡控制的“SZJ-1”型示教再現工業機器人。盡管它外形粗糙，卻像劃破夜空的第一縷曙光。

　　1985年，由哈爾濱工業大學的蔡鶴皋教授、吳林教授等研發的我國第一臺弧焊機器人“華宇-I型”亮相。

　　機器人產業園展廳 一位人形機器人公司的總經理向對于人形機器人來說，算法也是非常關鍵的。“很多外行覺得硬件堆出來了，就能做出好的機器人，其實不然。硬件雖然重要，但怎么把機器人調教得更擬人化，這就需要強大的算法支持。比如運動控制算法，它決定了機器人的運動表現。所以，要讓機器人走得穩、動作自然，這背后需要大量的技術積累。”一位機器人企業負責人表示。

　　陳啟春更是一針見血地說道，數據、算法、算力和場景是機器人智能化的核心要素。他進一步介紹說：“隨著我們機器人數量的不斷擴充，應用時長的不斷增加，我們積累的數據量也在快速上升。通過深度學習算法，可以讓機器人在復雜水面環境下對不同類型垃圾的識別準確率持續提升，從而使機器人的智能化程度不斷提高。”

　　3月3日，川機器人副總經理岳志斌也認為，公司機器人的短板在于軟件算法。“如果機器人的數據都是老數據，怎么談進步？”他認為，解決辦法是和下游產業鏈的合作伙伴一起設立研發中心。

　　成都越凡創新科技有限公司創始人曾奇提供的一個思路是：將在互聯網上進行充分預訓練后的大模型與機器人的動作模型結合，提高機器人的泛化能力，讓機器人理解更多復雜的指令。

　　對于大模型在機器人上的應用，成都人形機器人創新中心董事長張睿睿2月27日時表示，還可以通過模型小型化技術降低算力需求，提升自主推理與決策能力。

　　總體上，人形機器人要服務于應用場景。“人形機器人是否有‘人樣’只是手段，而非發展的目的。” 陳啟春說道。