人形机器人走路为何总砸地？精确控制力度有多难

特斯拉推动的人形机器人市场热潮正逐渐兴起，其供应链布局和技术升级的进展情况如何？是否能够像大型模型那样引发一场变革？这仍需时间来见证。

创业公司遇奇单

中国一家规模不大的触觉传感器初创企业收到了咨询，最初以为这笔订单是用于生产汽车座椅按钮。然而，供应商很快意识到这次订单的特殊性，零部件的设计更新速度极快，甚至有时半个月内就会进行一次改版。这表明特斯拉在相关产品领域拥有迅速的研发和调整策略。

马斯克的超级愿景

在发布会上，马斯克透露，这将是一项涉及100亿台设备的庞大商机，同时亦将重塑全球经济格局。这一宏伟的蓝图激发了整个行业的强烈期待，并吸引了众多供应链企业纷纷加入。

电机设计变革

特斯拉对机器人使用的六款电机进行了全面革新，显著提高了功率密度。这一创新使得Optimus机器人体积更小、重量更轻，同时力量也得到增强，从而在机器人硬件设计领域取得了显著进步。

供应链三年深耕

截至目前，已有数百家公司与特斯拉共同参与了三年之久的机器人硬件研发项目，并成功搭建起了首条完整的人形机器人供应链。这一过程中，持续的投入与协作不断推动了行业基础的完善。

工作速度待提升

机器人企业的高层管理人员表示，Optimus在汽车制造厂中的作业速度平均仅为人类工人的20%至30%，而在执行一些极其简单的动作时，其速度可以达到人类工人的60%。这表明，Optimus的工作效率尚有显著提升的潜力。

硬件寿命之困

精密器件如谐波减速器等，其平均使用寿命约为8000小时；在每天工作8小时的情况下，这些器件的使用寿命不足三年，一旦损坏便需更换。硬件寿命的局限性已成为人形机器人发展过程中的一个显著难题。

材料改良探索

灵巧手公司的创始人透露，他们正在尝试将飞机机翼上使用的高强度材料应用于机器人手臂，以此增强其抗摔能力。这一材料应用的探索对于提高机器人的耐用性具有重要意义。

软件提升之路

硬件性能在短期内难以实现显著增长，因此众多从业者寄希望于通过软件手段来克服硬件的局限。波士顿动力公司便是其中的一个典型案例，其研发的机器人经过数十年的不断优化，已经能够完成翻跟头等复杂动作，然而在应对更为复杂的环境时，其能力仍然存在局限性。

数据训练难题

人形机器人领域寄希望于通过大量数据的训练，实现机器人的自主学习。但截至目前，各家公司提供给模型的数据量，尚不足以证明其学习路径与大语言模型的有效性相当。

数据成本高昂

国内领先的创业企业获取一台真实设备的样本数据费用高达十元，而数据采集人员每小时所能产出的高质量训练数据仅有两条。这种高昂的成本与有限的产出比例，对数据的积累造成了限制。

模型效用存疑

我们向超过十位具身智能模型领域的专家进行了咨询，对于这些模型是否能够让机器人触类旁通，目前还存在一定的疑问。尽管众多企业和投资者对具身智能模型抱有期待，然而，其具体成效仍需进一步观察与验证。

市场对标之态

已有投资者指出，目前人形机器人正逐渐与泡泡玛特形成竞争关系，其主要功能在于传递情感价值。这一现象揭示了市场上对人形机器人的理解和市场定位。

不禁引发疑问：面对数据挑战与技术创新的障碍，人形机器人何时能够真正融入日常生活、实现广泛普及？诚挚邀请各位留言、评论、点赞并分享本文。