向往的投资188期探展特辑人形机器人 进化论 直击2026世界机器人大会

走出直播间，来到了2026世界机器人大会的现场。 大家可以看到这个会场就在我们的身后。 我和雨晨第一次来到这个机器人大会的现场，来与大家进行一个互动直播。 所以我们也是非常兴奋哈那本次展会主要有四大场馆，分别是智趣、智造、智创和智和。在第一部分，我们将首先会聚焦最受关注、互动性最强、最引人注目的智趣馆，去看看一看机器人在生活服务场景下的一些应用和落地情况。 而且我们也邀请了主理人来陪我们一同探展，去了解在这个当下巨身智能机器人有没有一些投资的机会。 所以不论是从工业端还是从消费端，不论是从整机还是到零部件，我们都可以在研究员包括我们的这个股票投顾的陪伴下，深入的带领大家了解当前机器人行业整体的一个发展情况和现状，以及未来的投资机会。 好的，那让我们来进入场馆一探究竟。 一起去看一下。 我手机响了，是中金财富数字员工晋给我们发来了消息，看看他接下来要给我们什么任务。 宇晨、齐旭，你们好，我是中金财富数字员龚静。 今天我们以展会为线索，逐层拆解机器人产业的完整图景。 我准备了四张机器人能力卡，对应四大核心展区。 每完成一个展区的产业探访和对应研究员嘉宾汇合后，即可解锁一张卡面。 四张卡沿着生活服务、工业制造、筑牢根基、生命守护的脉络递进，全部集其嵌入能力卡板后，还能解锁卡板背面的投资观察视角，收获完整的产业认知框架。 分头行动，一会儿见。第一张能力卡找到了，是生活服务场景。接下来我们一起去寻找研究员吧。郭老师您好好，现在我已经和中金公司研究部机械军工行业分析师副总经理郭威秀老师汇合了。接下来我们就正式开启第一张能力卡的解锁。现在我们拿到了第一张能力卡，第一张能力卡是生活服务。接下来由郭老师给大家去介绍一下机器人在生活服务领域方面的应用。我们觉得人形机器人的上半场是在解决身体能不能像人一样动，而人形机器人产业的下半场则是要解决机器人能不能像人一样理解任务，执行任务。好，接下来我们就一起走进生活服务场景。郭老师首先请教您一个问题，为什么机器人爆发力强这件事其实很难以实现？我们刚才也看了一下展台，你可以想象我们人类在做一个历经跳远。我们在跳远的过程中，我们整体的膝关节、髋关节还有脚踝怎么发力，包括我们的重心怎么样前移，很大程度上决定了我们能否翘多远。所以这一系列的动作转换到人形机器人上，要通过几十个的运动关节和控制算法来做实时的计算。那么这里面可能会有三个技术的难点。第一个技术难点的话是在于高功率密度的电机。因为电机其实对于人形机器人就像是肌肉对于人类。整个在运动的过程中，电机本身它的质量是非常的轻的，它要在一瞬间形成非常大的爆发力。所以这里面会涉及到对于高扭矩密度的电机的设计，以及轻量化关节模组的设计，这个是第一个难点。第二个难点的话，是关于人形机器全身控制，也就是学术上有一个专业的名词叫做bodycontrol全身控制。整个我们在完成高爆发性作业的时候，其实不只是下半身，我们的上半身也在需要扭成一个特定的脚步。比如你在发力的时候，实际上你的双臂和你的身体的上半身也在处于前。那么这一系列的时间轨迹它会涉及到你的关节是怎么样去运动的。 所以这里面它其实是一整套的人形机成的控制算法。第三个难点的话是在于强化学习。其实你刚才可以看到，机器人在做格斗的过程中，它其实有的时候也会不稳。因为有的时候他的双腿是直接离开地面的。在这个过程中怎么去协调这个重心，我们不只要求的是一定要保持平衡，而是说你假设不平衡，你即将落地的时候，你怎么去自救，把这个平衡感给挽回回来。所以你常见的像格斗场景里面的小碎步，这是属于典型的强化学习在高爆发力作业产品上的应用。我们也能够看到像国产的人形机器人企业，这几年一直在去进行强调，就是强化学习融入机器人的混合控制。郭老师，我们在展台前看到现代机器人已经会跑、会跳，甚至说会舞功了。那么下一步最难实现的是什么呢？如果两三年前我们来北京的世界机器人大会，确实我们评价一台执行机器人就在于能不能走路，能不能走得稳，是不是不会摔跤。但是这个问题的话，回过头来到2026年，我们就会发现今天的展馆的主题实际上已经发生了很大的变化。大家开始期待就是人形机器人真正应该做什么。所以当我们的人形机器人拥有了一个好的硬件，包括能够模拟人类的动作之后，我们就会进入到产业的下一个发展阶段。也就是人形机器人它会从一个运动的智能走向操作智能和任务智能。怎么样去理解这个问题？其实大家可以想到，假设我的一台人形机器人是基于预编程的一段舞蹈表演，那么这个表演的话会有视觉冲击力，但它可能经常会出现在商业这种场景。而如果人形机器人之后要去进工厂或者说进家庭，我们其实习告诉你一个任务目标，你能够自主的决定你要做什么。就像你告诉一台人形机器人我要收拾桌面，那么他肯定要听得懂到底什么是收视，起码不能把你的手机设置到垃圾桶里面。所以它需要有这样的一种判断。因此我们其实能够看到，在当前的关于人形机器人的产业叙事其实在发生变化。可能人形机器人的上半场是让人的运动更像人。但是在下半场的话，就是让整个机器人更加的能够解决一些长尾并且非结构化的工作场景。 这个也是目前我们能够看到两类的机器人厂商他们正在发生的产业变化。可能前者是训练模型，那么在训练模型之后去选择硬件。后者的人形机器人的厂商是先铺人形机器人的量，等到量的足够多之后反哺大脑。这两种类型我们认为本质实际上是殊途同归的。因为最后大家都希望一家机器人公司是既具备数据模型能力，又具备硬件载体和产品载体的一家平台化公司。我们现在站在展台前，可以看到这个仿生机器人的皮肤真的是非常的细腻，包括神情变化也是非常的自然和逼真。那么想请教一下郭老师，这背后靠的是什么技术呢？刚才我们确实看到了几款超美的仿生机器人。实际上在现场他刚才给大家演示了我们人类的常见的表情，比如说像微笑眨眼这种常见的动作。那么看起来简单里面的这个基础文道是存在的。首先他每个面部里面是有非常多的主动自由度。以我们刚才所看到这款产品来作为代表，它实际上是有19个的主动自由度，可以这样的话可以模拟人类接近30种的微表情。为什么说是微表情呢？我们就以微笑来作为举例子。我们常规的人在笑的时候，不是说嘴巴这么简单粗暴的。以往上拉实际上会配套着比如说脸颊的皮肤以及眼神的这种变动，还有你眉毛，所以这里面是一个本质多自由度的一个联合的控制。而且我们也能够看到，就是在这个多自由度的联合控制的时候，机器人厂商也会注意把整个机器人它的表情和它的语音做一定的延迟的毫秒级的调整。如果说它的一个延迟毫秒级，比如说在20秒20微秒级毫秒级以内，那么他的说法和他的唇形实际上是高度同步的，就不会出现说了一个话，实际上他嘴巴还在微张这种不太自然的状态。因此其实超仿真人形机器人最终比拼的是对于微动作时间序列这一部分的理解。还有联合控制。好，谢谢郭老师的讲解。除了仿生机器人，其实现在陪伴型的家用机器人也是非常普遍了。很多人会担心，如果说我们家里全都是摄像头或者是麦克风的话，隐私会不会泄露？不知 道郭老师是否了解行业在这个方面有没有相关的规范或者保障呢？首先我们认为机器人相比于传统的家电的品种，它的多传感器确实是非常丰富的。 比如说它既有摄像头，又有一有又有又种触觉传感器，可能又有语音。 所以他会在长年累月在你的家庭中无形中非常熟悉你们家的地图，你们家的成员，还有彼此所聊的这一部分的话题。 所以本身上这一部分，它所天然暴露出来的隐私风险就是要比传统的小家电要高一些。 那么我们可以很幸运的看到这几年相关的企业以及相关的行业在设计家用机器人产品中，它其实很好的在全部这些方面。 比如说得京代表的，在今年2026年的年初，我们就能够看到国家实际上针对于人形机器人的安全性的规则里面，重点就考察了安全伦理这样的一个章节。 这个章节它一方面强调的是机器人不能出现一些非常规性的，比如说机械所带的这种安全。 此外也综合的考虑了比如说机器人在训练以及部署之后，这一部分的数据到底应该怎么样储存，以及用户是否会把这个数据愿意同意回流给机器人厂商。 其实这里面都有系统的规范。 所以因此我们可以认为家用机器人实际上真正的进家庭，这个是大家都非常盼望的事情。与此同时，如果说行业规范一旦成熟，我们其实非常期待这种既具备情感价值，又具备实用功能的产品，能够早点进入这个千家百户。 是的，我们希望既可以有陪伴又可以有安全。 我们可以看到，2026年行业已经把连续数分钟作为展示长城能力的这样一个重要方向。那么想请教一下郭老师，我们机器人在进行长城任务的时候，容易在哪个环节掉链子？包括这又对我们大模型有什么样。 的一个要求。 好，实际上类比于这个大模型机器人做长城工作，尤其是连续一个一分钟，或者说是连续四分钟，非常重要的难点在于假设我们扔一个长写长文章的任务，比如说我们扔给钱的GBP，你有的时候会发经常发现他写着写着这个文章可能已经偏离了你预设的初衷，或者说他的行为有很大的变化。 把这个东西类比到机器人做长城任务，也会经常如此。 比如说在机器人的一个长城任务中，假设我们已视边叠衣服来作一个例子，那么在它的这个运行规则里面，可能预设我每个角度要指多少个角度。 但是实际上在真实的物理世界，有可能这个角度会偏移。比如说偏移了1厘米。但是如果你的机器人真的认为就应该按照这个预设去走，那他可能最后就崩掉了。因此其实长城任务对模型一个非常大的要求是我们不一定要求这个模型每步都计算正确或者说实施正确。而是模型在实施的过程当中，如果出现偏差，他怎么去把它给熏正过来。在这两三年，其实有越来越多的机器人公司尝试用，比如说RA算法或者说是世界动作模型。一方面增加对于不同场景里面的预设，另外一方面也是延迟。在单步推理的时候，它的这个毫秒的延迟速度。这样在长城序列一旦你发现有问题，它实际上不会马上停顿个1到2秒才反应我应该怎么做。而是他在思考的过程中，本身这个动作发现有问题，但他可能会在一个接近几百毫秒以内把这个动作进一步的修正。所以其实长城工作它对于模型的，我认为最重要的点是不只是在于完成一个完整的动作，成功率现在到了一个什么样的状态，还包括在这个过程中出现偏差。甚至是比如说人为你想它来回移动，那它能不能反应过来，并且还能够继续执行下去，这就是对于模型的挑战。所以可以看到，机器人跟我们生活中是一样的，进行复盘和修正也是非常重要的。你谢谢郭老师的分析。郭老师您说未来机器人会不会像手机一样，可以让我们在电商平台上去挑选呢？今天的机器人行业其实和城市的手机行业还是有很大区别的。比如说我们要买手机的时候，我们选什么样的品牌，它的新款手机有什么样的参数，满足什么样的功能。我们其实可以在大量的社区评价以及大量的这种极客测评里面得到心中的答案。然而我相信现在其实机器人产业，尤其是聚身智能的这种产业，还没有成熟到这样的一种水平。所以其实我会认为未来这个产业的发展，一方面是产品越加丰富，另一个方面是我们能不能看到它的配套产生一系列的关于怎么样去进行运维，怎么样去进行评测，包括怎么样去做售后保养这样的一个完整的链路。 现在，尤其是在今年的2026年，国内有非常多的电商品牌开始吸引众多的机器人入驻。我们觉得有三个非常标志性的积息的因素。首先第一个是会有越来越多的机器人厂商慢慢的形成大众口碑。这种大众口碑是方便尤其是C端消费者用来做筛选的。另外第二个是大厂它非常容易形成标准化的渠道能力以及交付能力。起码我作为这个购买者，不用特别担心买了找不到人去维修，或者买了不知道三四年之内企业还能不能存在。第三点的话，是我们会觉得一些大平台有望基于机器人在众多产业里面的应用实践。最后总结出一套比如说机器人的应用型算法，包括背后的这个基础能力，形成一个一整摞的这个行业，可以称之为是底层基础设施的建设。所以我们也非常希望，我们关于这个机器人什么时候能够像挑手机一样去进行挑。我相信这个产业的发展是到了真正到了一个黄金期。好的，我们一起期待那一天的到来。任务完成给进汇报一下。恭喜成功解锁。第一张生活服务能力卡。从家用陪伴到商用服务，我们看到了机器人在C端场景的落地进展。而机器人产业另一个广阔的应用主场在工业生产端。接下来请前往制造馆和