優艾智合聯合創始人趙萬秋：輪式機器人能完成工廠中七成任務，但復雜場景仍需雙足機器人

每經記者｜張寶蓮    每經編輯｜陳俊杰    

具身智能機器人進化速度明顯加快了。

8月5日，合肥駱崗公園，合肥優艾智合智能機器人有限公司（以下簡稱優艾智合）聯合優艾智合—西安交大具身智能機器人研究院，推出“天演”矩陣機器人系列第二款：全球首創一腦多態架構的跨場景集群作業人形機器人凌樞。發布會現場，它已經熟練地為來往賓客倒起啤酒和咖啡。

約5個月前，該系列首款輪式具身智能機器人“巡霄”面世。和“巡霄”不同，“凌樞”突破了核心技能——行走。它擁有雙腿，可以站立，全向移動。它身高1.66米，體重僅40kg，全身擁有33個自由度，能夠精細操作供電現場的開關、旋鈕及保護壓板等。

“凌樞”機器人 每經記者 張寶蓮攝

學會穩健行走，“凌樞”用了25天。期間在沙石路面、松軟雪地、較滑草坪等多種復雜路面進行了測試，進步顯著。在棍棒敲打、推搡等動作下，展現了較強的穩定性。

具身智能浪潮正奔涌而來。據高工咨詢數據，今年上半年具身智能產業鏈融資超百次，平均單筆融資破1億元，資本正全力押注具身智能產業鏈上下游。咨詢機構IDC預測，2029年，全球機器人市場規模將突破4000億美元，中國占近半份額。

分三個階段，學會行走

訓練機器人行走有兩種思路，一種是“規劃派”，另一種是“試錯派”，前者依靠模型精準預測和實時感知，缺點是易受外界環境干擾。后者則是讓機器人在不斷的試錯下學會成長，也就是強化學習，大大降低對模型的依賴程度。機器人可能最初像嬰兒學步般左右搖晃、頻繁摔跤，但海量訓練下能夠快速成長。

即便如此，一家專注工業機器人的企業，是如何讓人形機器人在25天內學會行走的？

優艾智合機器人首席算法專家冉東來解釋，主要分為三階段：

第1—5天，仿生設計。設計的核心理念是人機融合的仿生映射，靈感來自神經生物學加運動力學耦合的機制，通過行為特征的提取和動態性能強化設計實現這一目標。

第6—10天，進入仿真集群訓練。通過構建仿真環境，如定義地形、光照，設定好機器人的機械結構、動力學模型等以及引入獎罰機制，提升模型泛化能力。

“聰明”的機器人還會出現鉆獎勵機制空子的現象。

例如，為了讓機器人學會邁大步行走。就以腳步的騰空時間衡量步伐大小。有趣的是，機器人選擇了單腳站立，以拿到更多獎勵，冉東來稱之為——機器人“金雞獨立”的平衡術。不過，團隊在發現后很快就克服了這些問題。

第11—25天，從仿真環境向真實世界遷移。采用基于RK3588的自研AI核心控制器（雙芯片架構），實現AI模型高效推理與超過20個關節電機低延時驅動。實機首次運行模型時，實現基本站立、簡單行走及自平衡。

但這僅是進化的開始。冉東來介紹，接下來還有三步走。第一步，融合優艾智合定位導航技術，實現更智能環境感知。第二步，接入YOUIFleet（優艾智合智能集群調度系統）實現集群智能決策。第三步，集成巡霄操作能力，實現長程復雜任務。

希望解決工業生產自動化的最后難點

今年，人形機器人賽道熱度空前，在娛樂表演、商演、導覽講解等場景中已經實現商業落地，但工業具身落地場景，如安全巡檢、3C產品精密組裝、螺絲鎖付等，絕大部分處于概念驗證階段。

為何要選擇將人形機器人推向工業場景？8月5日，優艾智合聯合創始人趙萬秋接受了《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）采訪。

優艾智合聯合創始人趙萬秋 圖片來源：受訪者提供

NBD：工業場景中輪式已經夠用，為何想添加雙足形式的機器人？

趙萬秋：大家非常關心這個問題。輪式機器人能完成工廠中60%~70%的操作任務，但在一些復雜場景中，例如電力行業中，水輪機旁邊有臺階和一些山坡地面，室外變電站區域因防火安規要求有復雜的十字地形等，這些場景難度極高，要求非常復雜，風險程度強，以往大家不愿做，但是它非常重要。雙足機器人的設計正是為了滿足這些復雜現場作業的需求。

NBD：33個自由度在行業里算什么樣的水平？“凌樞”目前已經有哪些試點方案？

趙萬秋：33個自由度在行業中處于較高水平。這個設計除了保障機器人的行走能力外，更注重提升操作能力。通過在兩條手臂及靈巧手增加多個自由度，使機器人能夠完成更多精細操作。例如，可進行開關的點按、旋鈕操作，以及電力行業常用的保護壓板操作——需要先按壓，再拔起、旋轉、插入，這類操作對人而言都需要雙手協作。

我們還嘗試讓機器人去采茶。從技術上來說非常難，采茶這個場景復雜程度更高。因為茶葉有的長在頂尖，有的長在側面，現在還沒有完全覆蓋這一塊，但是從技術上來說是能夠初步做到。

NBD：“凌樞”續航能力如何？

趙萬秋：我們采用的是工業級鋰電池平臺。其續航能力與負載及作業復雜程度相關，平均續航時間為2到4小時。充電效率上，目前充電時間可控制在1小時以內。在電池供應方面，我們依托生態圈中的多家合作伙伴，每年機器人出貨量達數千臺，對電池需求量較大。

NBD：25天就學會了行走，這個過程很迅速？

趙萬秋：該機器人從誕生落地開始，僅用25天就學會了行走，且能在沙石路面、松軟雪地、較滑草坪等多種復雜路面上完全運行。它的學習過程如同嬰兒學步，起初走得不夠穩，之后逐漸能跛腳走、穩步走，直至實現小步跑。這一快速進步得益于團隊前期8年多的技術積累，包括搭建自研的MAIC系統（高泛化AI控制系統），擁有基于國產3588芯片的智能控制器作為硬件基礎，且在運動控制、電機控制、底層反饋及強化學習等算法方面做好了充分鋪墊和驗證，這些積累并非短時間內完成，而是在其他機器上經過了相應實踐，最終凝聚成果。

NBD：“凌樞”希望解決場景中哪些難題？

趙萬秋：我們期望新一代產品解決工業生產自動化的最后難點，而實現全自動化，存在不少需攻克的難點。在工業生產場景中，離散型物料的處理就是一大難點。例如新能源汽車、新能源鋰電池等行業的原材料倉，存在大量散落的零件，并非通過管道、傳送帶等連續性物流方式傳遞，目前多以單個料盒為承載進行工業轉運。未來將使用機器人進場作業，且無需對現場進行更多改造。

NBD：集群能夠同時部署多少臺機器人工作？未來是否考慮拓展商業清潔、家庭服務等C端場景？

趙萬秋：現有案例中，一個場景最多可以部署近千臺機器人，在半導體行業和手機生產線上都有應用。服務行業也有相關技術驗證在相關場景中開展。但工業場景是一個非常廣闊的萬億級市場，我們更希望將具身智能產品廣泛應用于工業領域。