傅利葉最新通用人形機器人GR-2

鈦媒體App獲悉，北京時間9月26日上午，國內機器人領域龍頭傅利葉發布自主研發的新一代通用人形機器人GR-2。

相比前代GR-1，GR-2在硬件、設計、開發框架等多個關鍵環節帶來創新和提升。首先，GR-2在外觀上沿用1代仿生設計語言，同時進一步優化全身比例，升級后的身高達到175cm，體重63kg，全身共有53個自由度，單臂運動負載達3kg，能夠完成更復雜的操作；其次，新一代電池容量翻倍，續航時間延長至2小時；最后，在支持直充的基礎上，增加可拆卸換電方案，充分滿足運動需求。

會前，傅利葉創始人、CEO顧捷（Alex）對鈦媒體App等表示，截至目前，傅利葉人形機器人GR-1交付量已經超過100臺，屬于行業真正意義上的量產的人形機器人產品，但遠未達到“大批量”程度。未來隨著從視覺語言再到動作的升級，2025年全行業有望達1000臺以上，但具體明年目標是多少還很難預測。

談到低價競爭，顧捷強調，傅利葉不懼競爭，也不打價格戰，而且人形機器人還遠遠沒有到開始要打價格戰的時候。他認為，大眾現階段更應注重產品成熟度，關注能否真正落地并產生商業價值，能否真正完成工作，而非價格。

“真正通用機器人的 GPT的那一瞬間現在還沒有保證。他還沒有真正意義上達到大模型那樣的成熟期，但是這個曙光已經看到了。它不是一個10年、20年的事情，它就是一個3-5年的事情。我們往往會高估半年到一年技術的進展，往往也會低估一個技術3-5年的進展。”顧捷強調，GR-2與人類之間的距離已越來越接近。

傅利葉創始人、CEO顧捷（受訪者提供）

據悉，傅利葉是一家成立于2015年的通用機器人公司，集團總部位于上海張江，同時在全球進行研發及生產布局，垂直應用于健康、教育等多個生態場景。其中，集團旗下核心康復機器人已進入規模化應用，為全球超過40個國家和地區的2000多家機構和醫院提供智能康復綜合性解決方案，已是康復機器人賽道龍頭。2023年，傅利葉康復業務海外銷售額同比2022年增長超50%，占公司總量約10%。

2023年，傅利葉推出首款人形機器人GR-1，并率先實現量產，是具身智能領域的又一次技術飛躍。

顧捷表示，事實上，他從20年前做學生參加機器人比賽的時候就意識到，人形機器人有一定的通用性發展場景，比如它能幫助人們在家照顧老人、做野外巡檢等。此次GR-1發布之前的2017年，傅利葉就率先發布了國內首款商業化下肢外骨骼機器人，以雙足機器人的形態開啟了人形機器人的雛形探索，此后不斷自研核心硬件及技術，2019年，通用人形機器人項目正式啟動。

時隔1年多時間，傅利葉再度更新。

據傅利葉通用機器人事業部副總裁周斌介紹，全新GR-2在靈巧手、運動控制的執行器以及軟件棧等方面都進行了全新設計和升級。

靈巧手層面，GR-2被量身打造了7款不同型號的FSA執行器，分別應用于機器人的髖、踝等關節處，滿足各個關節的力矩要求； 新一代GR-2執行器最大關節峰值扭矩超380N.m，并采用雙編碼器系統，編碼器精度提升了2倍。結合完善的執行器控制算法，GR-2擁有更強的負載能力、流暢的運動控制和更準確的絕對位置與速度反饋，保證GR-2在執行各種動作時的控制精度，實現高動態響應； 軟件層面，GR-2對原有的開發平臺進行優化，形成一套基于主流編程語言的開發接口方案，支持服務器-客戶端模型的算法程序開發，封裝了一系列簡潔易用的API，集成了機器視覺、路徑規劃、力控反饋等預優化的算法模塊，在降低開發門檻的同時簡化了復雜任務的實現過程，顯著提高開發效率，目前支持NVIDIA Isaac Lab、ROS、Mujoco、Webots等開源框架，并且內置嚴格的安全協議和故障恢復機制，確保開發過程安全可靠。

“我們從來就沒有把人形機器人當成一個炒作的概念。”周斌強調，傅利葉持續用“六邊形”概念——運動智能、認知智能、靈巧作業、仿生設計、用戶體驗、商業化應用層面，讓人形機器人真正實現最終的愿景。

然而，當前“具身智能”和人形機器人行業越來越“卷”，早已不是一年前的市場狀態，騰訊、美團、訊飛、小米、優必選、宇樹、銀河通用、星塵智能等數百家科技企業都已入局，有些是合作，有些則直接投資或下場打造，市場變得更加“熱鬧”。

據統計，截至今年8月，全球已發布的人形機器人數量已超過150款，其中，中國已有超過60款人形機器人問世，總數量居全球最高，大幅領先美國與日本。

顧捷坦言，當前人形機器人賽道確實是一個非常激烈競爭的時期，但傅利葉并不怕這些競爭，因為團隊、產品都還是非常有競爭力。一旦 AI 載體發展之后，最終都將能夠實現和迭代人形機器人的質量、交互和用戶體驗等。

談到落地，顧捷表示，目前GR-1已量產用于 AI 研發公司、工廠制造、迎賓接待、危險品保護等多個場景。

“目前的話，一部分人形機器人是用于頂尖AI產品，包括做自動駕駛領域。凡是做AI的、去深化大腦的、做應用開發的一些團隊，或者做一些產品場景的，這是我們最大的一個客戶群體。我們也是看到，每一個應用都有他們自己獨到的一些想法，獨到的場景，能夠持續利用。”顧捷稱。

顧捷強調，傅利葉不會去做輪式機器人，因為行業已經出現“百花齊放”環境，最終形態應該是多樣化，但公司認為在雙足這個形態上面還遠未達到完美，還有大量的工作要去做，傅利葉的資源是有限的，團隊也是有限的，需要聚焦一個形態把雙足人形機器人做好。

“我們認為做一款機器人如果只是因為熱點，然后趕著去發布，那這件事意義就不大。我們還是要有一個誠實耐心的態度，它（人形機器人賽道）是一個長跑。從20多年前一個初始夢想（dream），到現在一步一個腳印去做，可能今年的速度會更快一些，但不代表說今年就是一個決戰的時間。”顧捷表示。

以下是傅利葉創始人、CEO顧捷與鈦媒體App等部分對話整理：

問：今明年傅利葉人形機器人GR-1等產品是否有整體出貨預期目標？

顧捷：我們量產的話，基本上屬于初步小批量，其實整個人形機器人還遠沒有到大批量（狀態），大家相差的幾萬臺、幾十萬臺這么一個規模。那么其實今年全行業也就是幾百臺（人形機器人），但明年的話，因為我們看到一些產品

整個全行業務，我覺得也是在小幾百家店，但是明年的話，其實因為我們看到的一些產品，它是具有一定的復制性，這些復制性有可能它會使這個量能夠達到10倍的速度。但具體明年是在多少，其實現在來說還稍微有點用比較難預測。

問：現在人形機器人行業競爭比較激烈，但很多技術難以形成規模商業化，所以我們如何看待人形機器人或具身智能的挑戰？

顧捷：核心是兩個部分：一是運動（身體）問題，另一個是大腦，它合在一起才能夠使用。

如果只是大腦好，那就像現在大模型，它能夠識別圖片聊聊天，但還不能具體完成一項任務；如果說身體不具備這個能力的話，比如力量負載不夠、精度不夠，他也很難去完成一個連貫動作。所以這兩塊都是現在這個行業需要去解決的。

我們傅利葉是希望把他的身體——AI 載體做好，然后再擴展開，就是“六邊形”，不單只是它一個領域，而是包括質量、交互、用戶體驗都實現，這些都是需要迭代的。

所以說，如果說競爭的話，現在是一個競爭非常劇烈的時代。但我們傅利葉公司并不怕這些競爭，因為我們的團隊還是非常有競爭力的。

我們覺得，做一款機器人如果說只是因為熱點，然后趕著去發布，那這個事情意義就不大。我覺得還是要有一個誠實耐心的態度，它是一個長跑。而且是一個20多年前我們初始的dream，一直想做的事情，到現在一步一個腳印去做，可能今年的速度會更快一些，但不代表說今年就是一個決戰的時間。

問：對于價格戰怎么看？

顧捷：首先，傅利葉并不打價格戰，而且我們覺得，人形機器人還遠遠沒有到開始要打價格戰的時候。舉個例子，假設我的機器人1萬塊錢就可以先掏錢買一臺回家放著，但現在不是這1萬塊錢的問題，你要的是它能夠幫我做什么事情。

所以，我們更加應注重這個產品能夠成熟起來，它真正能夠去產生落地的商業價值，能夠去完成工作，而不是現在就開始去關心它的價格。

問：相比其他人形機器人產品，傅利葉技術路線是怎樣的？有哪些差異點？

顧捷：我們的機器人其實是“Made for AI”的這樣一個概念，所以說我們會更加側重把機器人的本體做好，把它本身潛能、活動度、運動性能都做好、做扎實。同時，從算法層面上，我們一方面也做相應的一些底層算法調試，另一面我們也結合一些頂級院校做聯合開發、研究，通過公司合作來實現，所以一些最前沿、突破性的最新算法架構、訓練方式都在做相應的部署和實踐，而且我們所獲得的一些成果也是非常令人驚奇的。但我們現在可能沒辦法比較詳細的去公布這些，大家也可以關注我們后面發布的一些信息，都會有比較好的科技成果出來。

問：你認為目前行業格局是怎樣的？如何看待內卷問題？

顧捷：我覺得人形機器人的突破，首先未來最期待的成果一定是視覺語言+動作，也就是在機器人本體上真正意義運行的大模型，從而能夠控制機器人去產生一些能力、動作的泛化，完成一些通用的任務，而非預編程的，更多是端到端，給它所有的外部視覺、聽覺或者觸覺的信息，另外一端就直接輸出。

一旦達成之后，其實整個行業就會產生一個非常巨大的變化。所以從本身來說，我最期待的是 AI 的結合和突破，突破之后這個行業才會產生真正的通用人形機器人本體，把身體要做好，質量做好，工藝做好，而不是一個簡單搭出來的樣機。現在AI算法有承載任務的一個潛力。否則的話就是大腦好了之后發現身體不正常，從而影響整個行業的發展。

競爭的話，我覺得最終其實有兩種觀點：

一種它最終可能會像電動車行業一樣，很多廠家的競爭發展，各種各樣的汽車、不同品牌、不同價位、不同定位，這可能是一個比較相對生態體系的，有個幾十家，甚至百家的比較多的形態的機器人出現；

還有一種可能性，有點類似于安卓跟iOS，提供比較完善的 AI 能力，也就是有幾家大公司，變成新的消費端產品。

這兩種我覺得都是有可能的。

反過來說機器人，我們希望能夠將機器人的產品化項目方面往前奔、往前推，然后和最強的大腦能夠去結合，做出一個真正意義上、能劃時代、有泛化性的一個機器人。

說實話，很多優秀的團隊我們看到它能夠快速地拿到一些融資，對行業來說是件好事。能夠拿到融資，能夠有更多優秀的團隊加入到人形機器人這條曲折艱難，但又充滿希望的一條路上，這本身是一件好事。沒有糧草，是不可能行得很遠。

然而，融資只是一個助燃劑，我們可以融到錢，但我們融不到時間。對人形機器人行業來說，它每個環節都需要時間去打磨，甚至它不是一個并聯狀態，而是“串聯”。所謂的串聯什么呢？比如，當你有了結構之后，你才比較容易看到你的算法到底運行的對不對，才知道你的傳感器選擇好不好。當然，我們可以通過仿真，有一些經驗參考，但是，真正做出第一臺之后，能不能做出1000臺、10000萬臺，這又變成了一個巨大的壁壘。

所以在這其中，我們覺得，行業熱對企業來說，不好的一面遠不及有它的好的這一面，我們更加應該看到它好的這一點，但不能做無效的競爭。

我們還是希望，這個行業的所有從業者是真心認為，人形機器人是一個遠大前景的行業，并愿意花5年、10年、20年的時間扎下去，一步一個腳印去迭代。所以，它是一個馬拉松的心態，才能夠取勝。我覺得還是應該放更長的眼光去看這個問題。

問：如果未來大模型深入到機器人領域，它還能帶來一些全新的想象嗎？

顧捷：大模型其實不單單是一個想象，我覺得離落地已非常接近。其實在最近這半年，我們看到有不少的論文，直接讓機器人可以通過大模型生成簡單動作。另外，它也可以通過強化學習手段，讓機器人能夠學會反應要求高、動作要求快的方式，這對以前的機器人研發來說是一個不敢想象的狀態。

如今，我們看到機器人現在有50多個自由度、50多個電機，對吧？每個電機每一行都要發布指令；如果是全身的運動控制，每一刻、每一秒都是不同的位置，不同力量的變化。通過傳統編程的話，這簡直是一個不可能完成的任務。但現在通過大模型的話，它是一個黑盒，會用神經網絡控制產品，而且這個動作可以產生一些原來意想不到的東西，做一些釋放。同時，它還可以通過模仿學習學會這個東西，如果再給一些很好的獎勵函數之后，他可以通過強化學習，學會去快速的反應。

目前來說，這些領域都已經有非常頂尖的大佬，頂尖的實驗室在這些方面進行研究。所以我們認為，今年、明年我們能夠看到更多的進展和成效。

（本文首發于鈦媒體App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰）