回顾整个2024年，除了持续发酵的AI大模型之外，人形机器人应该是这一年最具标志性的风口。

事实上，人形机器人的热闹和AI大模型也脱不了干系。

一方面，人形机器人一直被视为AI大模型进步的下壹个阶段，为壹个聪明的头脑赋予强大身体。大家还为这个新的阶段取了壹个更具未来感的名字——具身智能。

但另一方面，人形机器人又像是AI大模型遭遇瓶颈之后的壹个新的进步路线。因此在现在7月举办的，以AI为主题的全球人工智能大会上，人形机器人反而喧宾夺主，成为这场盛会的焦点。

总之，回顾2024这一年，人形机器人火得特别仓促，它像是被AI推搡着，被迫地站到前台。

但它又和在这一年里越努力越迷茫的AI大模型不同，人形机器人拥有特别清晰的目标，几乎全部企业都在讲落地、讲应用、讲量产。

据企查查数据，2024年截至11月底，国内新成立的机器人企业达到16.79万家。另据IT桔子数据，2024年有41 家人形机器人企业完成56次融资，融资总额超50亿元人民币。从全球范围内看，这一年更是有80多款各式各样的人形机器人公开。

人形机器人已经不一个新的产业，如果从波士顿动力成立的那一刻算起，人形机器人已经在历史长河中走过了32年。

但即便如此，2024年也仍然可以被称为“人形机器人元年”。从这一年开始，人形机器人不再是实验室中的冷清身影，而是走给台前，成为全球关注的焦点。

人形机器人，风起大模型

2024年，人形机器人之因此突然被广泛关注，其实和壹个关于AI大模型最本质的讨论有关，即怎样实现AGI（通用人工智能）。

这两年，在OpenAI举着Scaling Law的大旗高歌猛进之时，关于大模型和AGI一直有壹个微弱但坚决的声音，表示OpenAI的方式无法实现AGI。

提出这个见解的是Meta首席科学家，被称为人工智能三巨头其中一个的Yann LeCun。

▲Meta Platforms顶级研究员Yann LeCun，图源纽约时报

他认为智能不仅仅是大脑的产物，还涉及身体和环境的互动，因此真正的通用人工智能（AGI）应该具备像猫那样寻觅周围环境并从中进修的能力。

这套理念和主张“智能行为不仅依赖于信息处理能力，还依赖于智能体的感知和行动能力”的具身智能不谋而合。

因此在2024年大众争相讨论GPT到底是不是AGI的时候，人形机器人就已经为2024年的爆发做好了准备。

敏锐的人会很快抓住机会，因此2024年一开始，大众关于AI大模型的讨论就很天然地过渡到人形机器人的身上，并成为驱动人形机器人轰然爆发的第一动力。

2024年3月，被称为是AI大模型最大赢家的黄仁勋带着9个形状各异的机器人登上了英伟达2024年GTC AI大会的舞台，打响了引爆人形机器人的第一枪。

从此之后，各个大厂有头有脸的人物像是商量好一样，开始一起涌入人形机器人的赛道。比如：

7月，前华为车BU自动驾驶体系CTO、首席科学家陈亦伦成立它石智航。

9月，原小米汽车自动驾驶产品技术负责人刘方离职，创立阿米奥机器人。

10月，地平线副总裁余轶南离职，投身具身智能创业。

12月，原追觅科技人形机器人业务负责人、创造机器人研究院负责人喻超离职，创办鹿明机器人；同月，原度娘集团资深副总裁李震宇离职，加盟它石智航；理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职，加入余轶南。

资本同样也毫不吝啬。IT桔子数据统计，2024年人形机器人行业41家企业累计完成56项融资，累计融资金额50.95亿元，其中融资超过一亿美金的项目就有17个。

智能，从“大块头”到“小甜心”

人形机器人开始真正意义上火了。

但人形机器人却不一个初出茅庐的“小子”。如果从1968年，美国通用电气企业（R.Smosher）试制的操纵型双足步行机器人Rig算起，人形机器人已经有56年的历史了。而即便以更多人了解的波士顿动力作为标志，从其创办之日起，到如今也已有了32年的时刻。

但在过去的这数十年里，人形机器人的进步却并没有太大突破。其核心的障碍在于，它缺乏壹个足够伶俐大脑帮助人形机器人实现更强的泛化能力[1]。

直到2024年，AI大模型才为人形机器人的突破带来曙光。

就像是为一块木头注入灵魂，作为专业水平超过大多数专家的神奇算法，大模型完全可以成为人形机器人的大脑，推动人形机器人给着壹个更理想情形前进。

事实也是如此，整个2024年，在大模型和人形机器人碰撞同时，软件和硬件也开始融合。

▲Figure01和人类探讨，来源YouTube

比如OpenAI就投资了人形机器人企业Figure，并将ChatGPT装进了人形机器人Figure01当中。

有了大模型加持的Figure01，能够将人类的命令轻松转化成任务，比如递壹个苹果、放置好盘子，它还可以将咖啡胶囊放进咖啡机，如果胶囊位置偏了，Figure01可以纠正位置。

比如波士顿动力和丰田合作开发“大型行为模型”，壹个唯一于机器人的ChatGPT，它可以帮助机器人获取不确定性环境中进行随机应变的能力。比如它可以让机器人做酱汁烧注和涂抹任务，机器人可以跟随面团位置的随机移动而挪动勺子。

这样的例子还有很多，上海交大教授卢策吾的穹彻智能具身大脑Noematrix Brain，可以让机器人处理不制度的曲面物体，比如削黄瓜、刮胡子。UnixAI旗下Wanda机器人可以协助人类做豆腐汤，柔性机械手能够“夹豆腐”。

显而易见，在AI大模型的帮助下，人形机器人开始变得更加伶俐。它不再是之前只会奔跑、跳跃、翻跟头的“大块头”，转而变成了可以帮助人类叠衣服、做饭、端茶倒水的“小甜心”。

落地，落地，还是落地！

如果你以为这样就是人形机器人的终点，那显然不是。由于这些被拍摄、被展示的灵巧，本质上都是“实验室环境”下的表演。

就像赵括的纸上谈兵，要真正的学以致用，人形机器人还需要更多的数据，更多的经验和尝试。

因此整个2024年，“智能化”之外，人形机器人的第二个决定因素词就是“进厂打工”。

2024年5月，Tesla Optimus率先在X（原Twitter）平台展示一段擎天柱在特斯拉工厂“打工”的视频，视频里的擎天柱在生产线升分拣电池。不久之后，Figure公布和宝马签订协议进厂打工，Figure01已经在宝马工厂落地，而且Figure02的续航能力可以支持每天20小时有效职业。

▲擎天柱分拣电池包，来源YouTube

在国内，优必选Walker S、小米机器人铁大、小鹏iron、傅立叶GR-1也都纷纷到工厂拧起了“螺丝”。

这个阶段，人形机器人就像一个刚刚毕业的大学生，需要通过进厂实习来获取职业经验。

但对于人形机器人企业来讲，仅仅是进厂实习似乎还远远不够，大家似乎都还想要快一点，更快一点。

因此到2024年年底，越来越多人形机器人企业开始公布“量产”。

在国内，智元机器人年底公布规划量产近千台商用人形机器人，在这之前，傅立叶、宇树都公布过量产消息。

国外的量产甚至还要更早一些，曾获取亚马逊1.5亿美金投资的Agility公布量产人形机器人Digit，Agility甚至在美国俄勒冈州建立全球第壹个机器人超级工厂RoboFab，宣称目标一年生产上万台Digit。目前，Digit已开设第一条生产线，配备专门用于组装机器人的头部、手臂、腿部和躯干的职业站。

量产，对于硬件企业来说一个特别重要的词汇，通常它代表着技术成熟，商业场景闭环、应用稳定，因此企业才通过大规模制造来摊薄成本。而从企业的进步阶段来讲，也意味着企业走过了早期的研发投入阶段，开始大规模创新收入。

从壹个旁观者的视角，人形机器人在2024年年初开始占上风口，许多追风者2024年年中才陆续成立企业，而到了年底，许多企业却已经开始量产了。

因此回顾整个2024年，从智能化到进厂打工，再到推动量产，大家发现整个人形机器人行业都凸显出一种争分夺秒的紧迫感。

这种紧迫感，来自于人形机器人企业迫切地想要落地，想要应用，想要给市场证明自己的价格。

从理智的角度看，这样的紧迫感几许让人觉得企业有些太过着急，而对技术进步缺乏耐心。但如果回顾人形机器人的进步途径，大家其实又能对这种着急表示领会。

毕竟由于不赚钱，过去30年里人形机器人已经受尽了“白眼”。波士顿动力从2024年被谷歌收购，又在2024年被卖给软银，最后在2024年被转手给韩国现代，就是这种“白眼”最真正的写照。

波士顿动力成为壹个“四手企业”其实就在说明壹个商业全球里最根本的难题，即技术如果不能和产业结合，不能创新商业价格，那再先进的技术也没有意义。

类似的，2024年以来，AI大模型的进步轨迹也在论证同样的道理。

因此，这一批人形机器人企业，在这个难题上其实已经想得特别清楚。他们深刻地认识到实现真正的具身智能一个漫长而艰苦的经过。

而越是这样，他们就越需要争分夺秒的落地，去给市场、给资本证明自己，从而获取更持久的耐心和更长期的资金支持。

这一个现实的难题，也是整个2024年人形机器人行业的底色。

创造中心和产业催化剂

具体来看，对比2024年中美两国人形机器人产业的进步轨迹，中国人形机器人产业的进步仍然体现出特别鲜明的中国特色。

而这个特色具体就落在“创造中心”上。

创造中心最早由民族发改委在2024年提出。这些年来，民族重点扶持的各个行业里，或多或少都有创造中心的影子。

但和过往创造中心往往隐藏在企业背后不同，整个2024年，人形机器人创造中心的出镜频率，要远远超过这个行业里的大部分企业。

从2024年年初开始，全国各地的人形机器人“创造中心”就开始纷纷成立。据「有界UnKnown」不完全统计，截至2024年底，从民族到地方，已成立的“人形机器人创造中心”已经达到9个。

各地积极成立人形机器人创造中心，壹个重要的缘故是想以创造中心为抓手，带动当地人形机器人产业链的进步。

但除此之外，人形机器人行业仍然面临许多挑战，其中在行业基础设施的建设方面缺口尤为明显，比如具身智能数据集、具身智能大模型、仿真场景和数字孪生、开源社区等等。

而研发基础设施和平台的建设，是降低研发门槛、扩大产业规模和进步产品性能的前提，对实现产业规模化和商业化起到决定因素影响。但这些难题单纯依靠市场化的力量很难快速实现突破。

因此2024年，创造中心就承担这样壹个建设行业基础设施的人物，大家将其主要职业概括为三个部分。

其一是建立开源生态。

开源生态通过共享代码、工具和资源，降低研发成本，加速新技术的商业化进程。从过去二十多年信息技术的进步历程看，开源生态在产业进步经过中都扮演者重要的人物。

在人形机器人领域，开源生态的建设涉及硬件、软件、数据，以及开源社区等多个部分的建设。

现在7月份，位于上海的民族地方共建创造中心（下面内容简称上海创造中心）在WAIC上公开了国内首款全尺寸通用人形机器人公版机“青龙”，并对齐进行开源。

▲上海创造中心青龙机器人，来源反恐精英DN

到年底的11月份，位于北京的民族地方共建具身智能机器人创造中心（下面内容简称北京创造中心）也公布了天工开源规划，将陆续开源其旗下人形机器人“天工”的结构图纸、软件架构、电气体系、数据集、运动控制训练框架等内容。

除了这些之后，北京创造中心还规划联合高校、科研院所、集成商等具备人形机器人二次开发能力的机构，共同打造具身智能开源放开社区。而在更早之前，上海创造中心则上线了全尺寸人形机器人开源社区“OpenLoong”。

有机器人领域的从业者给「有界UnKnown」表示，当前国内人形机器人还处在特别早的阶段，因此许多企业都在攻克同样的难题，重复造轮子，开源生态的建立能够帮助企业减少相关的重复投入，从而将有限的资源集中在化解专有技术上。

其二是机器人训练和数据采集。

如大模型训练一样，人形机器人训练也需要特别庞大的数据支持。但又和大模型可以通过公共互联网采集数据不同，人形机器人的每一段数据都需要专门采集。但由于训练数据采集成本高昂，因此也成为制约当前人形机器人进步的壹个重要影响。

在上海浦东张江，上海创造中心二楼有壹个专门的场地，用作给各大人形机器人企业训练和数据采集运用。2024年全国各地已有多家厂商将自家的人形机器人送到这里集训。

上海创造中心总经理许彬表示：“组建机器人训练场是国地中心现在（2024年）下半年最重要的职业其中一个，这主要是为了化解当下对人形机器人进步形成掣肘的场景落地和数据不足难题。"

按照规划，这个训练场将落地在浦东张江模力社区，可容纳100个人形机器人同时训练，并规划在2027达到1000个。

而除了实地训练场地，各地的创造中心也在积极搭建虚拟训练场地。

比如北京创造中心在2024年4月就启动了具身智能数据集和数据应用平台建设。壹个月之后，上海创造中心推出了“开源道场”MiniDojo，成为国内首个首个对标特斯拉虚拟训练场Dojo的原型。

第三是制定标准。

比如，为化解以双足、四足为代表的具身智能机器人腿式机器人运动性能指标不统一、试验条件不一致、测试方式不规范等难题，北京创造中心参和公开民族标准《腿式机器人性能及试验方式标准》。比如为化解数据采集不规范的难题，北京创造中心联合11家数据集共建单位，牵头编写国内首个具身智能数据采集标准。以及为了规范行业评级和机器人应用落地，北京创造中心联合业内多家权威机构起草了《人形机器人智能化分级》标准。

除此之外，创造中心还在建设人才培养体系、投资孵化等方面发挥影响。

比如上海创造中心和上海大学合作，推动全国首个人形机器人本科专业在上海落地，以及联合上海市组建壹个百亿基金，帮助更多初创企业能够进入机器人赛道。

总而言之，整个2024年，创造中心专注于化解进步具身智能机器人决定因素共性技术难题。它就像一个企业内部的研发中台，通过充分调动市场资源，为人形机器人行业的进步起到壹个加速影响。

他们不是要孵化一家、两家有竞争力的人形机器人企业，而是要打造壹个有竞争力的人形机器人产业生态链。

这和美国人形机器人行业依靠特斯拉、Figure和OpenAI的顶尖企业带动不同。中国人形机器人行业的进步，体现出了一种“集中力量办大事”的特征，这一直是中国的制度优势，而这种优势在人形机器人的产业进步中也得到了充分的展示。

人形机器人，走出中国节拍

总而言之，在创造中心的推动下，也在于国内创业企业的努力，人形机器人虽然发源于欧美，但2024年中国在人形机器人赛道上的提高也可以称得上独树一帜。

这一点在人形机器人企业数量上可以得到一些体现。

根据M2 Consulting的数据，2024年全球人形机器人整机企业总数超过150家，其中中国、美国和日本的企业数量占全球份额超过65%，而中国拥有43家人形机器人整机企业，成为数量最多的民族。

这一点，源于中国过去在机器人产业上积累下来的优势。毕竟中国已经连续多年蝉联全球第一大机器人生产国，拥有坚实的产业链支持。

举壹个简单的例子，人形机器人最烧钱的核心零部件分布在执行器，三大执行器（线性执行器、旋转执行器、 灵巧手）占人形机器人主要零部件价格量的73%。

和欧美民族相比，中国的执行器具备成本优势。根据《2024年人形机器人核心执行器市场解析报告》，中国的制造成本普遍比欧美低30%-40%。

除了核心零部件成本上的优势外，中国还拥有广阔的人形机器人消费市场。

不提未来前景广阔的人形机器人家庭应用场景，仅以目前大多数机器人进厂打工的目的地——汽车工厂为例。

据乘联会的数据，从2024年起，中国汽车销量占全球销量的份额就持续上升，在2024年达到33.8%，2024年进一步上升至34.1%。在新能源汽车领域，2024年1月~11月，中国在全球新能源汽车市场的份额已经达到到70%。

这些优渥的条件让中国市场也对人形机器人的应用有了更高的期待。

自工业社会以来，中国的科技进步之于西方就一直一个跟随者的人物，“copy to china”是这些年里的壹个重要底色。

2024年底，大模型横空出世，中国内业界一度特别兴奋。

其中壹个缘故是，相比之前多次技术革命中，中国都由于各种缘故而有失，或者珊珊来迟不同。这一次以大模型为代表的AI技术革命，让中国可以真正意义上和欧美站在同一起跑线上。

在最激动的时候，中国科技界许多有头有脸的人物都喊出中国的AI大模型和美国只有五个月差距的口号。可以说，这是大家第一次距离一直追逐的对手如此之近。

但经过近两年的进步，所谓五个月的时刻差距或许并不客观，而且这种差距，随着时刻的进步，甚至有一些越来越大的感觉。在这样的背景下，人形机器人的出现让中国的产业界又看到壹个新的希望。

和AI的进步受制于数据、芯片等决定因素技术不同。在人形机器人领域，中国不仅拥有产业链上的优势，还没有太多决定因素技术上的桎梏。

这一次，中国和欧美真站在了一条特别接近的起跑线上，中国在人形机器人领域比在AI大模型领域更有希望引领全球。

回顾整个2024年，在全国各地创造中心的推动下，在中国人形机器人企业的不断努力下，中国人形机器人产业已经初具规模，而且逐渐走出自己特殊的节拍。

但作为实体产业，人形机器人显然也很难同互联网、AI等以软件应用为主的行业一样，故事壹个快速爆发的时期，其庞大的产业技术设施，和决定因素技术的突破都需要大量的时刻进行培育。

因此，大家相信人形机器人产业会有壹个广阔的前景，但大家同样也需要尊重实体产业的进步规律，给予更多地耐心和支持。

（来源有界UnKnown）