人形机器人技术演进路径
机器人产业经历了从单一功能的自动化设备向具备感知、决策和执行能力的智能系统的技术演进。当前，机器人产业中，工业机器人和专用场景机器人的核心技术已经得到突破。人形机器人作为“制造业上的皇冠”，其最终目的是实现通用智能、产业落地，仍存在一系列核心技术尚需突破，机器人产业的核心技术演进主要体现在人形机器人技术上。据前所述，人形机器人的技术架构可分为硬件、软件两部分。硬件方面，人形机器人本体结构设计则经历了从刚性结构向柔性、轻量化、模块化方向的发展。软件方面，人形机器人的大小脑技术经历了从基于简单规则驱动向基于学习的大模型驱动的重大转变，技术架构上从分层模型向端到端大模型演进。早期人形机器人主要采用基于规则的决策系统，结构简单、执行高效，但缺乏灵活性和适应性，难以应对复杂多变的环境。随着AI 大模型、机器学习技术的突破，大模型技术开始与人形机器人深度融合，形成了以大模型为核心的智能决策系统，通过模仿学习、强化学习的训练方式不断提高模型智能化程度。

3.1“大脑”
“大脑”方面，现阶段主要有4 条技术路线。一是LLM（大型语言模型）+VFM（视觉基础模型），实现人机语言交互、任务理解、推理规划，技术相对成熟。二是VLM（视觉-语言模型），弥合语言与视觉理解间的差距，实现更准确的任务规划和决策。三是VLA（视觉-语言-动作模型），在VLM 基础上增加运动控制，解决机器人运动轨迹决策问题。四是多模态大模型与世界模型，实现对物理世界环境的全面感知，是人形机器人大模型未来的主要演进迭代方向。多模态大模型引入
了视频、音频、肢体、表情和生理信号等多模态，可以分析更丰富的传感器输入并进行信息融合,使得人形机器人能够更加准确地感知环境、解决更复杂的任务。而世界模型是用于描述、理解、预测外部环境状态变化的抽象模型，弥补了多模态大模型所缺乏的对物理空间的建模能力，从而支持机器人的复杂场景泛化与实时决策。

3.2“小脑”
“小脑”方面，核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进。基于模型的控制方法是通过建立机器人的运动学和动力学模型，进行运动轨迹规划和平衡控制，特点是身体控制稳健，但步频较慢，代表算法有零力矩点（ZMP）算法、线性倒立摆（LIP）算法、模型预测控制（MPC）算法、中心引力优化（CFO）算法等，整体开发较为复杂，成本高，不利于产品快速迭代。基于学习的控制方法则是使用端到端AI 技术代替复杂的运动学模型，大幅度降低开发难度、提升迭代速度,包括模仿学习和强化学习。模仿学习是通过人类或专家提供反馈示教的方式，使机器人以产生与示教相似的行动策略进行学习，其效果依赖高质量示范数据。而强化学习则是机器人自主学习的方式，通过精心设计学习目标，机器人不断在环境中探索，逐渐发现最大化奖励，从而学习到最优的执行策略，效果依赖于仿真环境和奖励函数。

3.3“肢体”
“肢体”方面，未来核心的演进方向为降低成本、提高性能、轻量化三方面。降低成本方面，人形机器人核心零部件成本高，一方面是由于人形机器人产品仍未起量导致上游零部件并未进行批量化生产，另一方面则是技术原理、加工工艺、设备等方面仍需要突破。例如，在人形机器人核心零部件中，精密丝杠将向低成本、高效率加工工艺方向演进，力传感器则将向量产工艺、弹性体创新、算法迭代等方向演进。提高性能方面，人形机器人硬件当前能够实现基本功能（如行走、抓取、感知环境）。未来硬件的性能仍然需要进一步提高。例如，六维力传感器未来预计向高精度、高稳定性的方向发展，而精密减速器未来预计将向高寿命、低杂质材料等方向演进。轻量化方面，人形机器人目前仍存在能耗高、续航短等问题，轻量化提高人形机器人的续航、灵活度、散热能力，未来技术将向结构优化（集成化设计、去冗余设计）、新型零部件（采用高功率密度的新型电机）、材料创新（采用铝合金、镁合金、高性能工程塑料替换机器人外壳或零部件）等路径演进。