8月13日訊（記者 武靜靜）在今年的 WRC 世界機器人大會上，人形機器人成了絕對的"C 位"，現(xiàn)場除了擠得水泄不通的人，最"多"的就是人形機器人。

步入展館，仿佛踏入人形機器人的"主題樂園"，目光所及之處，幾乎每個展臺前都矗立著人形機器人的身影——他們有的在伴著音樂揮手起舞，有的低頭搬運沉重的箱子，還有的與觀眾互動。人氣爆棚的展位里，人形機器人打拳擊、踢足球、踩著節(jié)拍跳舞，還有的一絲不茍地煮咖啡、疊衣服、甚至嘗試疊被子，更有的在展區(qū)走來走去在模擬工廠流水線上分揀、搬運物料——那"工作"的認(rèn)真勁兒，引得觀眾里三層外三層地駐足圍觀。

上游展區(qū)同樣人頭攢動。靈巧手展位前，好奇的小孩踮著腳伸手觸碰那靈活轉(zhuǎn)動的金屬手指，大人們則紛紛舉起手機，配備了人臉的機器人，憑借逼真的表情變化，成功圈住了一波又一波拍照打卡的觀眾。而在高扭矩電機、精密減速器、各類傳感器等核心零部件的攤位前，同樣擠滿了熱烈探討技術(shù)參數(shù)的工程師和邊翻產(chǎn)品手冊邊交換名片的資本方代表。

"人人"做人形背后，現(xiàn)階段形態(tài)依舊是非共識

展會的背后，在機器人大行業(yè)，今年，"人形"幾乎成了廠商的標(biāo)準(zhǔn)動作。無論是長期深耕工業(yè)機器人、服務(wù)機器人，還是剛從實驗室走向商業(yè)化的初創(chuàng)公司，都選擇布局人形機器人。

過去以工業(yè)機械臂聞名的庫卡，也在展臺擺出了自家的人形機器人模型；原本主打協(xié)作機器人的廠商，同樣不甘示弱，讓類人形態(tài)的產(chǎn)品"站"在了聚光燈下，成為吸引人流的第一道風(fēng)景。更有趣的是，幾家并非專攻人形的機器人公司，也特意為設(shè)備披上了類人的"外衣"，試圖以更"擬人化"的親切吸引人群的目光。

當(dāng)問及"為何選擇人形"，很多廠商都告訴藍(lán)鯨科技，之所以布局人形這個形態(tài)，原因在于，他們認(rèn)為，"人形是適配人類環(huán)境的最優(yōu)解，甚至是終極形態(tài)。"比如，人形機器人是工業(yè)自動化、商業(yè)服務(wù)和家庭應(yīng)用的"終極形態(tài)"。它能夠在相同平臺上承接更多任務(wù)，從工廠產(chǎn)線到家政清潔，從商場導(dǎo)覽到應(yīng)急救援，減少了為不同場景開發(fā)多種機器人形態(tài)的成本。這種共識氛圍，不僅來自廠商，也在資本市場得到呼應(yīng)。在大會同期的投資論壇上，多位投資人公開表達(dá)了對人形機器人的看好。

但即便表面上人人做人形，實際的形態(tài)選擇仍存在明顯非共識。大會現(xiàn)場可以看到，下半身設(shè)計的分歧尤其明顯：有企業(yè)堅持雙足行走，以追求人類行為的自然適配；也有廠商選擇輪式底盤，追求更高的穩(wěn)定性和能效；甚至有廠商提到未來可以混合設(shè)計方案，在不同任務(wù)場景間靈活切換。

一位宇樹工程負(fù)責(zé)人解釋："雙足可以適應(yīng)復(fù)雜的人類環(huán)境，但穩(wěn)定性和能耗是挑戰(zhàn)；輪式更易上手、易懂，也方便快速部署在倉儲、商超這樣的平坦地面。"

當(dāng)問及為何選擇輪式設(shè)計時，星塵智能相關(guān)負(fù)責(zé)人向藍(lán)鯨科技介紹稱：公司采用輪式底盤，主要考慮四方面因素——穩(wěn)定性高，確保機器人在移動過程中保持平衡；能耗低，有助于延長續(xù)航時間；控制簡便，便于在不同任務(wù)中實現(xiàn)精準(zhǔn)移動；適應(yīng)性強，能夠覆蓋家庭、辦公室、工廠以及購物中心等多種場景。所以，星塵智能將輪式底盤與人形上身結(jié)合，形成"輪式底盤+人形上身"的一體化設(shè)計，既保留了輪式底盤的優(yōu)勢，又兼顧人形機器人的操作靈活性和仿真性能。

星塵智能S1

甚至在展會上，也會看到一些"弱人形機器人"。它們通常保留雙臂和靈巧操作末端，如類人手爪或工具接口，但放棄雙足行走，采用輪式、履帶式底盤或固定基座。這種設(shè)計大幅降低運動控制復(fù)雜度，提升移動穩(wěn)定性與載重能力。

最近，智元遠(yuǎn)征 A2-W 與富臨精工達(dá)成數(shù)千萬元合作就是一個典型案例。遠(yuǎn)征 A2-W 采用輪式底盤+仿人雙臂+多指靈巧手，專注于工業(yè)物料搬運場景，有點像"具身機器人+AMR"的綜合體，可以完成物料出庫、產(chǎn)線上料和空箱回收的全流程作業(yè)。

智元遠(yuǎn)征 A2-W

"所謂的弱人形機器人并非性能的‘弱’，而是形態(tài)上不追求完全擬人化，技術(shù)上放棄‘通用性’幻想，專注特定場景的功能實現(xiàn)。"一位銷售向藍(lán)鯨科技解釋道。他進(jìn)一步指出，對于工業(yè)客戶來說，最關(guān)鍵的指標(biāo)不是機器人看起來多像人，而是穩(wěn)定可靠與投資回報率（ROI）——搬運效率、故障率、維護(hù)成本、能耗和連續(xù)作業(yè)能力，都是決策的重要參考因素。在他看來，相比追求全擬人形態(tài)、通用場景適配的人形機器人，弱人形機器人在短期 ROI 和商業(yè)可行性上更具說服力，也更容易被傳統(tǒng)制造業(yè)、倉儲物流等行業(yè)接受。

技術(shù)路線各自分野

除了形態(tài)，另一個備受關(guān)注和爭議的話題就是各種技術(shù)路線的探討，一位投資人分享了自己的觀察與感受。他指出，當(dāng)前人形機器人領(lǐng)域仍處在技術(shù)探索階段，技術(shù)路徑尚未定型。無論是VLA模型、大腦+小腦架構(gòu)、World Models，還是其他潛在方案，業(yè)內(nèi)尚未形成共識，未來哪一種路線能夠真正成為主流仍不明朗。

在主論壇的演講中，宇樹科技創(chuàng)始人王興興直言目前具身智能和機器人的模型架構(gòu)不夠好，也不夠統(tǒng)一。"在大語言模型領(lǐng)域，當(dāng)有了足夠多的好數(shù)據(jù)時，就能把模型訓(xùn)練得越來越好。但是在具身智能領(lǐng)域，會發(fā)現(xiàn)在很多情況下，數(shù)據(jù)采集了，卻用不起來。大家對模型的關(guān)注目前是相對有點少，反而對數(shù)據(jù)關(guān)注有點太高了。"

他認(rèn)為，"仿真與現(xiàn)實的鴻溝"是機器人面臨的核心難題。即使利用仿真產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，模型在真實機器上的偏差依然巨大。

也有人理解不同，國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學(xué)家江磊解釋，目前的VLA模型雖然為運動控制提供了新范式，但其閉環(huán)仍不完善——感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行之間的連接尚未完全形成。他認(rèn)為，單純強調(diào)數(shù)據(jù)采集或仿真生成的數(shù)據(jù)，并不能真正解決現(xiàn)實機器人的偏差和泛化問題。

江磊說："大語言模型和端側(cè)小模型需要協(xié)同，形成完整的‘大腦+小腦’體系。現(xiàn)有VLA架構(gòu)不能簡單等同于小腦模型，否則大腦追平的努力只發(fā)揮了一半。"在他看來，從模型設(shè)計、數(shù)據(jù)利用和軟硬件協(xié)同三個層面去尋找新的解決范式。

星海圖、自變量等公司強調(diào)的則是端到端模型的重要性，不過具體的實踐路線不一樣，星海圖提出的是，分層系統(tǒng)是通往完全端到端的必經(jīng)之路。上層負(fù)責(zé)高階任務(wù)拆解的VLM，下層負(fù)責(zé)執(zhí)行具體動作的VLA。自變量則主張直接走向完整端到端的統(tǒng)一大模型，打造統(tǒng)一且可擴展的模型架構(gòu)，他們認(rèn)為能力和智能水平會隨著參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長。

總體來看，2025年的WRC機器人展不僅展示了本體技術(shù)的快速進(jìn)步，也呈現(xiàn)出行業(yè)在智能模型架構(gòu)上的探索與分歧。這種觀點的分歧，折射出當(dāng)前人形機器人領(lǐng)域的核心矛盾：一方面是數(shù)據(jù)與模型的選擇、仿真與現(xiàn)實的鴻溝；另一方面是軟硬件與算法的協(xié)同、技術(shù)路線的未定型。

正如一位投資人所言："我們?nèi)哉驹诩夹g(shù)森林的入口，每條路徑都通向未知。真正的共識，恰恰在于對‘未知’的坦誠。"在他看來，能夠在這種不確定性中找到可落地商業(yè)模式的企業(yè)，將成為推動人形機器人產(chǎn)業(yè)走向規(guī)模化的關(guān)鍵力量。