机器人技术与汽车技术有很大的相似性，这也使得车企在布局人形机器人领域拥有先天优势。
路上跑的智能汽车，天上飞的飞行汽车，地面站立的人形机器人，汽车产业正慢慢地发展为“路-天-地”的聚合性智能产业，技术同源的优势让车企入局人形机器人的热情不断高涨。
不久前，广汽集团（以下简称“广汽”）推出了自主研发的第三代具身智能人形机器人——GoMate，创新性地采用了行业首创的可变轮足移动结构，融合了四轮足、两轮足两种模式，引发行业关注。广汽集团机器人研发团队负责人张爱民向《商学院》杂志透露，广汽计划2025年在广州设立全球首个应用示范区，推动人形机器人在更多领域广泛应用。
广汽为何要锚定“轮足”技术路线？人形机器人的发展仍处于“小学阶段”，存在很多不确定性，如何在发展中不断克服技术挑战和成本压力？
“可变轮足移动结构”是广汽人形机器人GoMate的最大亮点。目前，在移动方式上，人形机器人领域存在两大主流技术路线，即轮式与足式。
足式灵活性较高，但在效率方面存在明显不足，尚无法达到商用化水平；而轮式凭借较高的技术成熟度、稳定性以及成本优势，似乎更具市场化的潜力。两者并非互斥，而是各自针对不一样的需求和场景提供了特定的解决方案。
张爱民表示，广汽在设计本款机器人之初，便锚定了“轮足”的技术路线，并创造性地提出了两轮足与四轮足可切换的构型，旨在兼顾平地高效移动与复杂地形的适应能力，解决机器人全场景通过的问题。
据悉，GoMate全身拥有38个自由度，四轮足稳定状态下高度约1.4米，两轮足站姿高度可达1.75米。四轮足稳定状态大多数都用在应对复杂路面和极端工况，如上下楼梯、爬坡、单边越障等复杂或危险场景。大多数情况下，机器人将以两轮足模式完成日常任务。这种可变轮足移动结构的独特构型设计，不仅提高了机器人在复杂环境下的适应性和稳定能力，且大幅度降低了能耗，相比同种类型的产品， GoMate节能达80%以上。
张爱民指出，在有限的算力条件下，广汽通过优化算法，实现了机器人的高效运动控制和感知。在两轮模式下，基于WBC算法（一种用于实现人形机器人稳定性的操控方法。?其核心思想是将机器人视为一个整体，通过优化各个关节的运动来实现整体的平衡和稳定），GoMate能够在动态环境中保持平衡和稳定。同时，GoMate还配备了多种传感器，能够实时感知周围环境，识别系统状态，2秒内完成扰动抑制，具备良好鲁棒性，保障操作安全。
与传统的局部操控方法不同，WBC算法通常只关注单个关节或局部区域的稳定性。?目前已成为双足机器人控制的常用算法，追觅科技、智元机器人等厂商产品均采用该算法。
据高工机器人研究所（GGII）发布的《2024年中国四足机器人行业发展报告》，2023年全球四足机器人市场销量约3.4万台，同比增长76.86%，全球四足机器人市场规模10.74亿元，同比增长42.95%。预计，到2030年全球四足机器人销量有望超56万台，且2024—2030年销量复合增长率超过45%。
在不需要太多移动且狭窄的区域操作时，足式人形机器人更有优势，而一旦涉及大范围移动，轮式人形机器人则更有优势。GoMate采用的可变轮足设计，既适应了市场需求，又灵活地扩大了机器人的应用场景。
机器人是自动化的“最后一公里”，而用于灵巧操作的灵巧手被视为机器人的“最后一厘米”。
灵巧手的两大能力为感知和操作，当前灵巧手市面自由度普遍在6到42个之间，大部分灵巧手的自由度较低，通常仅6个自由度。GoMate每个灵巧手上有11个自由度，自重小于500克，可负重1.5千克。
此外，GoMate的独特优点是刚柔结合。传统的灵巧手要么是刚性，要么是柔性，刚性的手指通常是用连杆进行传动，柔性的手指用绳驱进行传动。而广汽的灵巧手在设计上进行了改良，手指前方采用绳驱，后方使用连杆，这就让灵巧手的性能明显提升，实现了刚柔结合的效果。
张爱民介绍，在真实的操作中，GoMate可以在一定程度上完成基本的抓握、捏取等动作，能够自适应调整物体抓取力度和位姿，确保以最优的力度和最合适的姿势执行抓取任务，如拧螺丝、夹取物品等，其精度和灵活性基本能满足日常手部操作服务所需的性能。除此之外，广汽开创性地在GoMate的灵巧手增加了双目摄像头，极大提升灵巧手抓取准确性。
同时，GoMate的灵巧手搭载了视觉和触觉双重感知系统，能够直接进行较为复杂的动作，如分拣不一样的形状的零件、开门、倒水等等。但面对需要高度精细操作和复杂触觉反馈的任务时，其灵活性仍受到一定限制。不过，与人手相比，灵巧手不存在生理疲劳问题，只要能源供应充足、机械部件正常，就能持续工作。
GoMate的灵巧手为广汽机器人研发团队自研，支持RS485通信、CAN通信和WiFi无线通信等多种通信接口，其灵活性与兼容性为人形机器人与环境之间的信息交流提供了更多选择。有必要注意一下的是，独特的刚柔结合结构使其在高负载和柔韧度之间达到了平衡，同时将成本降低了90%。
艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅向《商学院》杂志表示，GoMate刚柔结合的设计理念有较大的参考意义，但需要突破的地方还有很多，与人手相比，其自由度和灵活性有提升空间。此外，有关智能化控制所带来的自主决策实施反馈，怎么样应对更复杂任务层面仍需逐步提升。尽管GoMate在成本控制上做了大量优化，但要在更多场景中实现商业化，还需继续优化成本。
中国信通院发布的《人形机器人产业高质量发展研究报告（2024年）》指出，在产业落地初期、应用规模较小时，人形机器人能否落地的主要的因素是其智能化水平，应在ICT领域重点发力，快速推进“大小脑”技术发展，补齐零部件的短板。在大规模应用阶段，成本成为核心因素。工业场景使用人形机器人的最基础要求是其购买、折旧、维护等的综合使用成本小于用工成本，目前人形机器人的发布价格仍在几十万至数百万元，需在工业装备领域重点发力降低成本。
人工智能技术的应用可大致分为两个层面，即大脑端和操作端。据悉，GoMate不仅利用了AI大模型进行训练，还通过模仿学习和强化学习等方法，提升了机器人的自主操作能力。同时，多模态AI感知技术的运用使机器人具备了自主移动、末端自主跟踪、语言指令识别等智能化功能。
这些技术的结合使GoMate即使在复杂的环境中也能够自主决策和高效执行任务，例如，可以模仿人类倒茶、整理衣服、搬运物品等精细任务操作。通过海量数据的输入和深度学习的优化，使其在识别、理解、决策等方面由内而外地更像人类。
人形机器人的硬件成本占整机成本的比例比较高，尤其是关节、电机、减速机、驱动器和控制器等核心部件价格昂贵。这使得人形机器人的整体售价居高不下，限制了其大规模商业化应用。只有实现大规模量产，才能通过规模效应降低生产所带来的成本，但这要解决生产的基本工艺、供应链管理等一系列问题。
目前GoMate已在多个场景中展现出实用价值，包括安防、康养和汽车后市场服务等行业。安防领域尤为突出，广汽正与广州市安防行业的头部企业合作，将被动安防系统升级为主动安全防御系统。GoMate可实现主动智能多级防御，快速授权智能穿戴设备，与“AI+监控系统”、智能门闸、无人机等多接口兼容，实现组合式搭建，改造升级传统安防模式，将安防形式从“静态”转变为“静态+动态”，从“被动”转变为“主动”，提高安保人员工作效率，保障人身安全。
张爱民透露，公共安全领域，GoMate已可以应用相关垂直大模型，成为一名称职的“保安”或“辅警”，产品计划在2025年开展示范应用。巡检方面的应用也在快速推广，人形机器人将与无人机相配合，及早发现火情。此外，解决小区内的短距离快递、外卖递送，也是该款人形机器人未来的重要应用场景。
具身智能在真实世界中的落地应用，需要面对通用且强大的具身本体挑战，以及内部软硬系统的紧密耦合挑战。例如，产品研发需要兼顾芯片算力供给和经济性、通信总线的交换效率、运动功耗等各项指标。同时，动作控制算法与产品硬件是紧密耦合的关系，产品内部硬件系统结构，会影响具身智能的行动能力边界。机器人技术与汽车技术有很大的相似性，这也使得车企在布局人形机器人领域拥有先天优势。
相比其他产业，拓展人形机器人市场，车企拥有更多的技术积累，并在生产端和市场端优势明显。
实际上，除了广汽以外，不少车企都开始跨界造起了人形机器人。目前小鹏汽车、奇瑞汽车等汽车企业都已入局，小鹏汽车的人形机器人“Iron艾伦”，以仿人结构设计为特点，身高达到1.78米，并配备62个主动自由度；奇瑞汽车联手一家AI公司共同研发了人形机器人Mornine，亮点是能够准确理解人类语言交互意图，并将其转化为具体的行动策略和语言输出。
广汽把自研的纯视觉无人驾驶技术应用在了GoMate上，大多数表现在传感器配置和技术路线两个方面。传感器配置上，得益于在汽车领域成熟的产业链，广汽在人形机器人的成本控制上具有先天优势；技术上，广汽现已成功将传统的“感知-决策-控制路线”以及端到端技术路线应用于人形机器人上，尤其是在基于激光雷达的传感器方案上取得了显著进展。
张爱民认为，除沿用现存技术外，车企还具有供应链的优势，即车厂使用的芯片、传感器，如激光雷达等，都可以直接延用至机器人上，实现供应链共用，从而极大降低生产所带来的成本。同时，充分的利用广汽的技术积累以及生产体系，能研发出更高水平、更低成本的机器人专用核心零部件，逐步降低整机生产成本。
从应用场景来看，广汽拥有多元生态场景，可提供广汽产业园区、酒店、养老院、4S店、汽车后市场服务等应用示范场景，加快赋能人形机器人产品快速落地。在产业融合的大趋势下，汽车领域与智能机器人能形成协同效应，以助力车企拓宽产业范围。
值得注意的是，无人驾驶汽车和人形机器人在实际应用中存在非常明显差异。无人驾驶汽车的控制维度相对简单，且数据收集较为容易，但对功能安全的要求极高。相比之下，人形机器人的技术难度更大，尤其是在数据采集和技能泛化方面，但在安全性上的优势使其在某些应用场景中更具潜力。
张毅表示，车企入局机器人会有挑战，一是技术迁移会带来一定的局限性，尤其是人形机器人在复杂的多模态感知和自主控制能力方面，需要更多细致的研发；二是在机械结构和人机交互以及面对应用场景的多样化方面，它比汽车相对单一的场景不同，需要更多数据采集。无人驾驶汽车主要依赖激光雷达、摄像头等传感器来感知道路环境，平稳驾驶是重要指标，人形机器人则会涉及到更多的多模态感知能力。
张爱民也坦言，目前，人形机器人在行走稳定性、传感器精度和交互自然度等关键技术仍有待进一步突破，且短期内难以实现大规模盈利，这增加了车企的投资风险和研发难度。对于一些技术实力和资金实力相对较弱的车企来说，可能会望而却步。
据悉，广汽的最终目标市场是C端的居家及康养领域，期待打造从“家庭-物业-社区”端到端的服务生态以及智能都市生活，并计划结合人机一体化智能系统、汽车后市场服务、智慧生活等领域，与全球头部企业一同探索人形机器人的应用场景。
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