周城雄（中国科学院科技战略咨询研究院研究员）
近日，工信部在新闻发布会上提出，以人形机器人为小切口带动计算智能大产业发展。作为集人工智能、高端制造、新材料等前沿技术于一体的颠覆性产品，人形机器人不仅是衡量国家科技竞争力的战略制高点，更成为激活计算智能产业潜能的核心引擎。在政策支持、技术突破与市场需求的三重驱动下，这条“小切口撬动大产业”的发展之路，正展现出广阔的发展前景与深远的产业价值。
人形机器人的核心优势在于其通用性和环境适应性，能够更好地适配人类社会的基础设施，这使其得以突破传统专用机器人的场景局限，形成巨大的市场需求。从工业生产到民生服务，从特种作业到医疗康复，人形机器人正逐步渗透到社会经济的多个领域，构建起多层次、广覆盖的应用生态。
在工业领域，柔性生产等催生了强烈的需求，尤其是高危、重复性岗位中，机器人的使用将逐渐成为刚需。民生服务领域亦是如此，养老护理、家庭陪伴需求日益迫切。家庭场景中，从独居老人看护、儿童教育陪伴到智能家居融合，需求持续升级，有机构测算数据显示，家庭服务机器人渗透率预计2030年有望突破8%。
特种场景的应用则进一步拓展了需求边界。从极端环境作业到公共安全应急响应，人形机器人凭借其环境适应性优势，承担起人类难以完成的任务。多重需求叠加下，我国人形机器人市场规模正以超50%的年增速跨越式发展，预计2035年将跨入万亿级规模。
与人形机器人丰富应用场景相伴而生的，是其极高的技术复杂度。作为精密制造的结晶，人形机器人涉及上百个核心部件，涵盖“大脑”（智能决策）、“小脑”（运动控制）与“肢体”（机械结构）三大技术体系，对软硬件协同能力提出了严苛要求。
运动控制技术是实现类人动作的基础，其难度远超普通机器人。人类双手有27块骨骼、50多块肌肉协同运作，要实现类似的精细操作，机器人灵巧手需要具备高自由度设计，同时兼顾耐用性。目前，精密触觉传感器的量产良率不足60%，能达到工业级循环耐用标准的企业全球不超过5家。双足行走的稳定性同样是技术难关，实验室中行走平稳的机器人，主流传感器动态误差仍超过5厘米，远高于工业场景0.02毫米的精度需求。
智能决策系统的挑战更为突出。人形机器人需要在复杂、非结构化环境中实现“感知—决策—执行”的闭环能力，从“被动服从指令”升级为“主动协同作业”。这要求机器人具备多模态感知融合能力，通过视觉、力觉、触觉等传感器实时捕捉环境信息，误差精度需控制在0.1mm以内；同时要搭载专用算法与大模型，将任务调整响应时间从分钟级缩短到秒级，自主应对突发状况。在人机协同场景中，还需要实现毫秒级安全响应，从被动防护转向主动避让，确保人员安全。
核心零部件的性能与成本博弈是另一大难题。减速器、伺服电机、传感器等关键部件直接决定机器人性能，单台人形机器人的物料成本目前约40万元，而行业共识是需降至5万元以内才能实现盈利。尽管我国在谐波减速器等领域取得突破，将成本降低三分之二，但高精度检测器、六维力传感器等核心部件技术仍待加强。
复杂的应用需求对技术的牵引作用尤为显著，人形机器人对环境感知、自主决策、实时控制的高要求，正成为计算智能技术迭代的“超级试炼场”，推动其在技术突破与产业应用上实现双重飞跃。
人形机器人的“大脑”需求，直接驱动具身智能大模型的快速演进。传统AI模型难以满足机器人在真实场景中的实时决策需求，而人形机器人的大规模应用，倒逼大模型向“感知—决策—控制”一体化方向发展。
算力需求的爆发式增长，加速了计算基础设施的升级。人形机器人的多模态感知、实时决策等功能，需要强大的算力支撑，尤其是边缘算力的部署。5G+边缘计算实现的毫秒级响应，为多场景实时交互提供了可能；“云边端一体”的计算架构，既满足了机器人本地实时控制的需求，又通过云端算力支持模型训练与算法迭代。这种算力需求不仅推动了专用AI芯片的研发，更促进了算力网络的优化布局，形成了“需求牵引供给、供给创造需求”的良性循环。
从更广阔的产业视角来看，人形机器人与计算智能的深度融合，正重塑相关产业链的价值格局。软件服务的边际成本趋零特性，使其成为利润核心，场景化算法、数据训练等服务毛利率可达70%，远高于硬件的30%。这种价值重构吸引了更多资源向计算智能领域集聚，推动形成“硬件+软件+服务”的产业生态，加速了计算智能技术的商业化落地。同时，计算智能的进步又反哺人形机器人产业，使其从“机械执行”向“智能体”跨越，形成双向奔赴、协同繁荣的发展态势。
总之，以人形机器人为小切口带动计算智能大产业发展，是我国在新一轮科技革命和产业变革中抢占先机的战略选择。这一选择既立足于人形机器人产业的巨大市场潜力，又精准把握了技术发展的内在规律——复杂需求催生技术突破，技术突破带动产业升级。
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