在2024世界机器人大会上，上岗27款人形机器人进行了整机展示，揭秘机器数量创历届之最。人形人过大庆市某某食品机械销售部记者在现场看到，道关几乎每个人形机器人的上岗展位都围满了观众。
除了与人外表相似之外，揭秘机器人形机器人在工业和商业等场景已有广泛应用。人形人过人形机器人如何在不同场景中完成工作任务？人形机器人与人的道关互动如何实现？在上岗前，它们需要经过哪些“考试”？
上岗工作：基于模型的上岗运动控制或通过模仿学习
2024世界机器人大会上，中国兵器装备集团自动化研究所有限公司展出了D11智能人形机器人，揭秘机器这款机器人具备拟人的人形人过形态、移动能力和操作能力，道关今年7月进入一家3C智能制造企业产业园内的上岗5G+工业互联网生产线，承担物料搬运、揭秘机器扫码贴签等工作。人形人过
D11智能人形机器人正在搬运物料。受访者供图“以工业制造场景中常见的扫码、贴标工序为例，人形机器人通过视觉对目标物进行识别，并反馈位置信息，控制机器人的大庆市某某食品机械销售部手臂进行抓取、粘贴、扫描等一系列动作。”中国兵器装备集团自动化研究所有限公司工程师张啸甫表示，人形机器人有两种方式完成这些操作，一种是基于模型的运动控制，另一种则是通过模仿学习进行训练。
“基于模型的运动控制，需要设计一些程序让机器人完成识别、抓取、放置等动作，属于硬编码，关键在于算法控制精度、环境感知精度等方面。”张啸甫介绍，人形机器人通过这种方式完成任务的稳定可靠性较高，但在泛化性方面有所局限，即一旦工作场景和任务内容改变，就需要重新编码设计，且面对较复杂的操作任务时，开发任务较繁重。
D11智能人形机器人正在扫码贴签。受访者供图模仿学习在跨任务推广、复杂技能泛化方面优势突出，但前期数据采集和稳定训练难度较大，目前难以稳定、可靠地完成任务。模仿学习前期通过遥操作等方式，让人形机器人在复杂场景下完成演示任务，并收集过程数据，“比如关节数据、图像数据等，将这些信息积累成庞大的数据集，再用数据集进行训练，让机器人‘理解’如何在不同场景中完成操作任务。只要将这个模型训练出来，人形机器人就能较快投入到对应的工作场景中。但是要实现高泛化性和高成功率，数据采集的成本目前非常高。”张啸甫说，这两种方式业内都在研发，“长远来看，人形机器人执行复杂操作任务，模仿学习会是未来发展的趋势，只是目前由于一些限制，无法完全把优势发挥出来。”
与人交互：识别指令并调用大模型
在教育、文旅、商业等领域，人形机器人能和人打招呼，并针对特定领域进行交流。例如，大会上展出的青少年孪生人形机器人“跃迁”，有着孩童的外观，可以在儿童的启蒙教育阶段提供有情绪价值的问答内容。EX仿生人形机器人中有一款外形是苏轼的交互型仿生人形机器人，通过对古代文学、历史知识、人物经历的深度学习，能够复现苏轼的诗文和思想，可以在历史文化景区和游客互动。来自上海清芸机器人有限公司的“清宝”机器人，不仅可以快速根据问题给出答案，还能在接收指令后动嘴唱歌，并挥舞双手做出舞蹈动作。
8月21日，小朋友和身着汉服的人形仿生机器人“苏轼”打招呼。新京报记者 李木易 摄上海清芸机器人有限公司副总裁张杰东告诉记者，对大模型的调用，是人形机器人实现与人交互的关键。在语音交互过程中，人形机器人接收人的语音指令，将其转化成文本指令，再调用大模型中的文本指令实现语音输出，达成与人对话的目的。交互中伴随的表情和动作，也是相同的实现路径。
“这个过程虽然有好几个步骤，但我们人形机器人的反馈速度很快，大模型的调用通常能在1秒左右完成，如果网络存在延迟，可能会是2秒左右，基本上和人在交流中的反馈速度相当。”张杰东表示，“大模型需要不断修正和完善，我们的人机交互技术已经过三年迭代，达到业内优秀水平。”
岗前考试：重要部位逐项测试
人形机器人在“上岗”之前需要完成一系列“考试”，考试环节设计有核心零件、运动控制、适应性与可靠性、智能化、安全性能、通信性能等多个方面。
和人一样，关节、手指等都是人形机器人身体的一部分，要让机器人“健康”，每个部分的“考试”都得达标。
记者从北京具身智能机器人创新中心了解到，人形机器人一体化关节作为机器人运动系统的核心部件，其性能直接影响机器人的整体表现，包括动作精准度、灵活性、安全性及能效等，因此技术人员要对机器人的关节开展一系列测试，包括绝对定位精度、重复定位精度、稳态误差、振动等。
据介绍，当前技术下，人形机器人一体化关节的绝对定位精度普遍较高，一般而言，高端机器人关节的绝对定位精度可达到0.01°-0.1°，甚至部分顶尖产品能达到0.001°或更高的精度。这种高精度确保了人形机器人在执行精细操作时的准确性和可靠性。
在现有技术条件下，人形机器人一体化关节的重复定位精度通常优于绝对定位精度，高端机型的重复定位精度可达到0.005°以内。这意味着机器人在多次执行相同动作时，能够保持极高的位置一致性，从而提高工作效率和产品质量。
随着机器人产业的不断发展，机器人的“手”越来越灵活，测试人员对其的测试也十分严格，测试主要包括抓握力量、动作精度和灵活性。通过对这些指标的测试和优化，可以显著提升人形机器人的任务执行能力、精度和适应性，扩展其应用领域和场景。
8月21日，“天工”人形机器人在和观众一起巡馆。新京报记者 李木易 摄“天工”是本次机器人大会的明星机器人，其引人瞩目的能力是可以稳定小跑，同时具备爬坡等能力，让它更像人类。在这些能力的背后，机器人需要完成一系列运动控制测试，比如行走、奔跑、攀越、跳跃、蹲起、转弯、可通行性和腿部灵活性。人形机器人不仅要走得稳，还得走得巧，这就意味着机器人得学会转弯。在机器人的转弯能力测试中，包括了特定的转弯类型，比如U形转弯、三点转弯和L形转弯。
“上岗”前有了新“考场”
人形机器人岗前考试的“考场”既可以在研发机构，也可以在测评中心。国家机器人检测与评定中心（总部）北京测评中心在本次机器人大会期间全新亮相，它同样是人形机器人“上岗”前的“考场”之一。
该中心负责人柴熠介绍，北京测评中心智能化评价试验室一期建成了智能感知、认知决策试验室和交互试验室。目前感知试验室可依据相关标准要求，开展机器人视觉算法测试和视觉模拟测试。“视觉是机器人重要的感知方式。视觉算法测试是通过连接被测样品，导入算法模型，依据被测样品的应用场景，选择对应测试数据集进行视觉算法测试，测试系统会自动输出视觉算法智能等级测试结果。”
移动能力是不同应用场景中机器人最重要的认知决策能力。在认知决策试验室，机器人将进行移动算法测试和移动实物测试。
交互能力对人形机器人或室外移动机器人都至关重要。在交互试验室，人形机器人将开展交互能力的测试评价，包括上肢测试系统和下肢测试系统。柴熠介绍，上肢测试系统可测试人形机器人在与人类交互时的操作交互性能、力控性能及柔顺性能等，通过一系列参数指标，评估人与人形机器人交互的安全性、柔顺性和智能化。
新京报记者 叶红梅 吴婷婷