人形機器人

人形機器人被視為具身智能實現的核心形態之一，但其與AI大模型的結合，仍有一段路要走    頭豹研究院 在生成式AI快速演進的當下，人形機器人被視為具身智能的最佳載體，但將AI大模型真正落地至這一複雜平台，卻遠比想像中困難。頭豹研究院綜合行業分析師饒立杰指出，儘管政策支持與產業資本逐漸聚焦，大模型與人形機器人結合仍面臨明顯技術與商業挑戰。 硬件是最直接的限制。以GPT-4等千億級參數模型為例，其推理過程需數十GB記憶體與上百TOPS（萬億次運算/秒）算力支援，而現階段多數人形機器人所採用的嵌入式運算平台（如輝達Jetson系列），算力僅介於10至50 TOPS，遠不足以應對大型語言模型的運算需求。這迫使機器人需仰賴雲端處理，但無論是5G或6G模組，每小時約消耗5至10W電力，加上傳輸延遲與失效風險，都不利於機器人進行實時決策。 此外，若選擇本地運行大模型，則需搭載高階AI處理器如輝達Orin，其典型功耗達15至30W，配合目前1至3kWh的機器人電池容量，將導致續航力大幅縮減，甚至縮短75%以上。對一台設計用於長時間自主工作的機器人而言，這是致命短板。 控制反應落差大 即使克服算力問題，傳感器與大模型的數據鏈整合也非易事。人形機器人在環境感知與動作控制上需在100至300毫秒內完成感知—理解—行動的反饋閉環，然而目前大型語言模型推理延遲往往達秒級，在實際應用中無法滿足即時控制需求。 舉例來說，當機器人接收到語音或視覺輸入後，需即刻決定「是否行動」、「如何行動」，但大模型計算延時過高，容易導致行動滯後甚至錯誤，特別在高風險或複雜環境中，更難以保證操作安全性與精準性。 除了技術問題，商業落地也是目前尚未解決的核心挑戰。高算力需求意味著高硬件成本，若需搭載如輝達A100等GPU，其單顆售價高達1.5萬美元，使整機成本輕易突破數萬美元，遠高於消費市場可接受的人形機器人理想價位（約為10,000美元以內）。這也直接壓縮了商用部署的投資回報率空間。 即便勉強部署，大模型在人形機器人上的應用場景仍以倉庫、工廠等半封閉環境為主，對如家庭看護、零售接待等開放性場景仍難以實現靈活適應。此外，AI模型在不同空間、語義與行為需求的泛化能力不足，也讓人形機器人的商業化缺乏穩定成長基礎。 人形機器人要真正搭載並運行AI大模型，需要算力、電源管理、控制延遲與場景泛化等多重技術突破同時發力。短期內，垂直領域的小模型或中型模型更具可行性，能在工業檢測、醫療輔助等場景中先行落地。未來隨著輕量化AI晶片與邊緣運算架構進一步成熟，AI大模型或可真正成為人形機器人的「大腦」，引領具身智能邁向更廣闊的商業前沿。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商，擁有近百名資深分析師，聯繫方式：CS@leadleo.com 原文刊登於《時代周報》，記者為朱成呈 本文內容純屬作者個人意見，不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏