今天分享的是：2025人形机器人行业报告：人形机器人大脑神机妙算，加速进化

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人形机器人“大脑”加速进化：具身智能开启万亿蓝海，多模态大模型成核心驱动力

2025年，人形机器人行业正迎来关键转折点——随着具身智能技术的成熟与人工智能向“物理AI”阶段迈进，人形机器人不仅成为两者融合的核心载体，更有望继计算机、手机、智能汽车后，成为新一代智能终端，开启万亿级蓝海市场。这一变革的核心，在于人形机器人“大脑”的突破性发展，以多模态大模型为代表的技术正赋予机器人前所未有的自主决策与环境交互能力。

从机器人发展历程来看，行业已正式迈入具身智能时代。早期的工业机器人（2008年以前）仅能在固定场景完成简单重复工作，而协作机器人（2008-2015年）和智能机器人（2015-2023年）虽实现了可移动与初步自主，但仍受限于特定任务。如今的具身智能机器人（2023年及以后），凭借人工智能技术的赋能，能够在复杂环境中自主规划并完成复杂工作，例如听懂人类语言后分解任务、在移动中识别物体并与环境交互，其智能化程度与场景适应性实现了质的飞跃。

具身智能机器人的核心在于“大脑”“小脑”与“肢体”的协同，其中“大脑”是决定智能水平的关键。按照结构划分，“大脑”对应决策交互模块，负责环境感知、行为控制与人机交互等高层级任务；“小脑”是运动控制模块，基于自动控制与机器人操作系统（ROS）实现复杂环境下的高精度运动；“肢体”则是执行模块，集成仿人机械臂、灵巧手等部件，完成具体动作。而“大脑”的核心支撑，正是具身智能大模型——通过多模态建模、强化学习与数据训练，它能像人类大脑一样管理机器人的各项功能，甚至理解需求、分解任务，减少对人类操作的依赖。

多模态大模型的出现，为机器人“大脑”突破高层级控制难题提供了关键技术支撑。传统单一模态模型存在明显局限：大语言模型（LLM）仅能理解文本，无法处理视觉等物理信息；视觉模型虽擅长感知，却缺乏推理能力。而多模态大模型（MLLM）融合了文本、图像、视频等多种信息，既保留了LLM的常识与推理能力，又具备视觉感知能力，更贴合人类“多感官认知世界”的方式。例如，它能直接通过图像识别环境中的物体，结合自然语言指令生成控制代码，让机器人完成“从抽屉取薯片”这类需要多步骤规划的任务——先移动到抽屉旁、打开抽屉、取出薯片，再送到用户手中，整个过程无需人类拆解动作。

当前，国内外科技巨头与科研团队已纷纷入局具身大模型研发，成果不断涌现。谷歌是该领域的重要推动者，先后推出SayCan、RT-1、PaLM-E、RT-2、RT-X等系列模型：SayCan首次实现“语言指令与物理可行性结合”，避免机器人生成“用吸尘器清理洒出的饮料”这类超出自身能力的指令；RT-1将Transformer架构与机器人控制结合，通过视觉与语言数据训练输出动作指令；PaLM-E融合大语言模型与视觉模型，能拆解长程任务；RT-2则成为首个“视觉-语言-动作（VLA）模型”，可直接通过复杂文本操控机械臂；最新的RT-X系列通过整合22种机器人、527项技能的数据集，将任务成功率提升至此前模型的三倍。

特斯拉则凭借“端到端算法”路线展现独特优势。其自动驾驶系统FSD V12采用纯神经网络控制，取代了30万行以上的传统代码，能直接从视频输入生成车辆操控指令，人工干预频率仅为前代的百分之一。如今，特斯拉正将这套技术迁移至人形机器人Optimus——早期Optimus甚至使用与汽车相同的计算机和摄像头，虽需微调“识别可驾驶空间”为“识别可行走空间”，但已证明车端与机器人端技术的通用性，为感知决策一体化提供了新路径。

国内团队同样表现亮眼，字节跳动推出的GR-2模型便是典型代表。GR-2先在3800万个互联网视频片段上完成预训练，学习人类在家庭、办公室等场景的行为模式，再通过数据增强与多视角训练微调，不仅能处理105项桌面任务且平均成功率达97.7%，还能端到端完成货箱间的物体拣选——即使面对透明、反光或柔软物体，甚至从未见过的辣椒、葡萄等物品，也能精准抓取，展现出强大的泛化能力。

不过，具身大模型的发展仍面临三大关键挑战。一是泛化性弱，目前模型在特定场景表现优异（如RT-2在谷歌办公室厨房任务成功率近98%），但切换到施工工地、嘈杂后厨等复杂场景，成功率便骤降至30%左右，核心原因在于机器人操作数据量不足、对错误容忍度低。二是实时性差，谷歌RT-2的推理频率仅1-5Hz，输出运动频率1-3Hz，导致机器人“反射弧”长达0.3-1秒，远低于人类与实际应用需求；Figure机器人的延迟甚至达到2-3秒，影响任务效率。三是数据采集难题，真实数据收集成本高、难度大，而合成数据若生成不当，易出现与真实数据差距大或样式单一的问题，难以支撑模型训练。

为保障“大脑”高效运转，云计算与边缘计算构成了重要外延支撑。云计算凭借强大的算力与存储能力，为大模型训练提供保障——例如谷歌PaLM-E模型融合220亿视觉参数与5400亿语言参数，其训练需依赖云计算的分布式处理能力；同时，云计算还能让机器人随时随地获取算法支持，提升灵活性。而边缘计算则弥补了云计算的短板，它将计算能力靠近机器人终端，降低数据传输时延与安全风险，尤其适合工业场景——部分工厂不愿将设备数据上传云端，边缘计算可在本地完成数据处理，保障隐私与运行安全。目前，德州仪器TDA4x处理器、特斯拉DOJO D1芯片等边缘算力模组，已开始应用于协作机器人与Optimus，推动“云-边”协同成为主流架构。

随着2025年人形机器人进入小批量量产阶段，全球数千台机器人将进入工厂场景训练，这无疑会加速“大脑”的迭代进化。未来，随着大模型泛化性、实时性的突破，以及云边协同架构的完善，人形机器人有望在工业制造、家庭服务等领域广泛落地，真正开启万亿级市场的想象空间，成为改变人类生产生活方式的重要力量。

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