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本章首先系统介绍了人形机器人的发展脉络，从早期仿人研究到ASIMO等里程碑事件，再到特斯拉、Figure、宇树等企业推动的商业化进程，勾勒出人形机器人产业的演进全景。然后进一步分析了具身智能、大模型融合背景下的人形机器人发展趋势及其在劳动力替代、智能制造与家庭服务中的应用需求；最后从机械结构、电气执行、运动控制、感知融合、AI决策到系统集成等维度，对人形机器人关键技术体系进行总体概览，为后续章节奠定技术认知基础。

1.1 人形机器人的发展历程

人形机器人的发展经历了从机械仿生到智能具身的持续演进的过程，其中早期的研究以模仿人体结构和基本动作的机械装置为主，侧重于关节、连杆与步态实现；随后随着传感器、控制理论与计算能力提升，诞生了以ASIMO为代表的高度集成仿人机器人，验证了稳定行走与协同控制能力；在最近十年，人工智能、大模型与高性能执行器的成熟，使特斯拉、Figure、宇树等企业推动人形机器人走向通用化与商业落地，标志着人形机器人从实验室研究迈入规模化应用的新阶段。

1.1.1 早期仿人研究到现代机器人

人形机器人的发展历程，是机械工程、电子技术、计算机科学与智能算法不断融合的过程，其核心目标始终是实现类人形态、类人运动以及逐步增强的自主决策能力。从早期机械仿人装置到现代智能机器人，技术重心经历了从“形态模仿”到“运动控制”，再到“自主规划与智能决策”的持续演进。

1. 早期机械仿人阶段（20世纪前中期）

该阶段以机械结构设计为核心，研究重点在于类人外形与基本运动的实现。机器人主要依赖齿轮、连杆与预设运动轨迹完成动作，尚不具备环境感知与自主决策能力。此时期确立了人形机器人的基本结构范式，但运动路径完全依赖人工编程，环境适应性极为有限。

2. 机电与感知引入阶段（20世纪中后期）

随着电机、传感器与计算机技术的发展，机器人开始具备简单的环境感知与可编程控制能力。以Shakey为代表的系统首次构建了“感知—规划—执行”的基本架构，使路径规划成为机器人系统中的独立功能模块，标志着机器人由纯机械装置向智能系统过渡。

3. 运动控制与路径规划阶段（20世纪末—21世纪初）

该阶段的核心突破在于双足行走稳定性与路径规划能力的提升。本田ASIMO等人形机器人通过动力学建模与局部避障策略，实现了稳定行走、转向与环境交互，机器人开始具备有限的自主移动能力，但整体路径仍高度依赖预设规则。

4. 智能化阶段（21世纪以来）

随着人工智能、多传感器融合与高性能计算平台的发展，人形机器人逐步形成“全局规划+局部调整+自主决策”的控制模式。路径规划与决策算法从规则驱动演进为数据驱动与学习驱动，推动人形机器人从可控系统迈向具备自主行为能力的智能体。

总之，从早期机械仿人到现代智能机器人，人形机器人的发展历程本质上是“感知-规划-决策-执行”闭环系统的持续优化过程。路径规划与决策算法作为这一系统的“大脑核心”，从最初的“静态指令”演进为如今的“智能自主规划”，直接推动了机器人从“被动执行”到“主动适应”的跨越。

1.1.2 ASIMO等标志性里程碑

在人形机器人发展历程中，若说早期研究解决的是“能否做出类人形态的机器人”，那么以ASIMO为代表的一系列标志性系统，则首次回答了“人形机器人是否具备工程可行性与实际应用潜力”的关键问题。这些里程碑式成果不仅验证了核心技术路线，也深刻影响了后续人形机器人的设计理念与产业方向。

1. ASIMO：工程化人形机器人的分水岭

本田公司于1996年公开了P2机器人（属于“Prototype 系列原型机”），它是当时全球首个能自主双足行走的全尺寸人形机器人（身高1.8m、体重210kg）。2000年11月正式发布ASIMO（Advanced Step in Innovative Mobility）机器人，如图1-1所示，标志着人形机器人从实验室研究迈入高度工程化阶段。ASIMO在结构设计、运动控制与系统集成方面实现了多项突破：其具备较高自由度的全身结构，能够实现稳定双足行走、上下楼梯、转弯、推车等复杂动作；在控制层面，ASIMO基于动力学模型实现了连续步态控制，使机器人能够在动态过程中保持整体稳定性。

图1-1 2000年11月发布的ASIMO

更为重要的是，ASIMO并非单一技术展示平台，而是一个长期持续迭代的完整系统。本田在二十余年的研发过程中不断优化执行器性能、能耗控制与可靠性，使ASIMO成为全球范围内首个在真实环境中长期、稳定运行的人形机器人。这一成果首次证明：人形机器人在工程上是“可持续演进”的，而非一次性实验原型。

2. HRP、WABIAN等系统：学术体系的系统化推进

在ASIMO推动工业界工程化突破的同时，学术界也通过一系列研究型人形机器人完善了技术体系。日本产业技术综合研究所（AIST）主导的HRP系列人形机器人，重点验证了双足行走、协同作业与远程操作等关键能力，在标准化平台与开放研究方面具有重要意义。HRP系列的出现，使人形机器人研究从单一机构内部实验，转向可复用、可对比的系统性研究。

早稻田大学的WABIAN系列则进一步关注“类人运动特性”，通过引入骨盆摆动、膝关节屈伸协调等机制，使机器人步态更加接近人类自然行走方式。这类研究推动了人形机器人从“稳定行走”向“自然行走”的技术过渡。

3. Atlas：突破运动极限的动态能力验证

如果说ASIMO解决了“稳定可靠”的问题，那么波士顿动力的Atlas则重新定义了人形机器人的“运动上限”。Atlas采用高功率密度执行器与高度动态化的控制架构，使机器人能够完成奔跑、跳跃、翻滚等高动态动作，并在复杂地形中保持平衡。Atlas的出现表明，人形机器人不仅可以在规则环境中行走，还能够在非结构化环境中完成高难度机动任务。

Atlas的意义不在于短期应用落地，而在于验证了人形机器人在极端动态场景下的可行性，为后续将人形机器人应用于救援、危险作业等场景提供了关键技术参考。

4. 里程碑系统的共同价值与影响

回顾ASIMO、HRP、WABIAN与Atlas等标志性人形机器人，可以发现它们虽然目标不同，但共同完成了如下所示的三项关键验证：

1. 一是双足行走与全身协调在工程上的可行性；
2. 二是复杂系统长期稳定运行的可靠性；
3. 三是人形结构在复杂环境中具备不可替代的适应优势。

这些成果为人形机器人从科研探索走向商业化应用奠定了坚实基础，也为后续大模型驱动的具身智能系统提供了成熟的硬件与控制平台。

1.1.3 特斯拉、Figure、Unitree的商业化推动

在ASIMO、Atlas等标志性系统完成关键技术验证之后，人形机器人发展进入新的阶段：研究重心由“技术可行性”逐步转向“商业可行性”。以特斯拉、Figure和宇树科技（Unitree）为代表的新一代企业，正在通过工程化降本、规模化制造与场景导向设计，推动人形机器人从实验室走向真实产业与社会应用。

1. 特斯拉Optimus：以制造业为目标的规模化路径

特斯拉推出的人形机器人Optimus，代表了一种典型的“制造业优先”商业化思路，例如特斯拉Optimus 2.5如图1-2所示。不同于以展示性能为主的研究型机器人，Optimus的核心目标并非追求极限运动能力，而是面向工厂、仓储等结构化环境，承担重复性、高强度的劳动任务。特斯拉在设计中强调通用执行器、统一硬件平台与软件复用能力，力图将汽车产业中成熟的规模化制造、供应链管理与成本控制经验迁移至人形机器人领域。

图1-2 特斯拉Optimus 2.5

在技术路线选择上，Optimus更加重视系统可靠性、能耗效率与维护成本，而非单点性能突破。这种取向表明，人形机器人商业化的首要问题不再是“能否完成动作”，而是“是否具备长期稳定运行的经济价值”。

2. Figure：以通用劳动力为核心的商业模式探索

Figure公司的人形机器人定位于“通用人形劳动力”，目标是在制造、物流与服务等多个场景中实现快速部署，例如其Figure 02人形机器人如图1-3所示。与特斯拉不同，Figure更强调机器人对非结构化环境的适应能力，以及在不同任务间的快速切换能力。其产品设计注重全身协调、手部操作精度与感知系统的完整性，试图覆盖更广泛的实际应用需求。

图1-3 Figure 02人形机器人

Figure的商业化路径突出“任务导向”与“平台化”思维，即通过通用硬件平台结合不断升级的软件系统，使同一机器人能够通过软件更新适配不同工作场景。这一思路体现了人形机器人从“专用设备”向“通用平台”转变的趋势。

3. Unitree（宇树科技）：以成本与落地速度推动普及

宇树科技在商业化推动中采取了不同于欧美企业的路径，其核心优势在于执行器、整机设计与制造成本控制能力。Unitree将在四足机器人领域积累的电机、减速器与控制系统经验迁移至人形机器人，强调轻量化结构、高功率密度执行器以及相对亲民的成本。例如宇树科技的H2机器人如图1-4所示。

图1-4 宇树科技的H2机器人

这种策略使人形机器人不再仅限于高端科研机构或大型企业，而开始具备进入中小型企业、研究机构乃至开发者生态的可能性。宇树科技的实践表明，降低门槛与加快落地速度，是推动人形机器人生态扩展的重要因素。

4. 商业化推动带来的行业转变

特斯拉、Figure与Unitree的探索，标志着人形机器人从“技术里程碑阶段”进入“产业验证阶段”。这一转变带来了三方面的深刻影响：其一，设计目标由性能极限转向综合性价比；其二，技术路线开始围绕真实应用场景进行取舍与优化；其三，软件、算法与数据在系统中的价值不断上升，成为持续提升机器人能力的关键驱动力。

特斯拉、Figure与Unitree三家企业商业化模式与路径规划算法的演进对比如表1-1所示。

表1-1 特斯拉、Figure与Unitree的商业化模式与路径规划算法的演进对比

总体来看，这些企业的商业化实践正在重塑人形机器人的发展逻辑——从“能展示什么能力”转向“能解决什么问题、是否值得部署”，为后续人形机器人在工业、服务与家庭等领域的规模化应用奠定了现实基础。