这项研究是该所人形机器人攻关团队在中国科学院院士、多模态人工智能系统全国重点实验室主任乔红带领下，面向国家航天、制造产业等重大需求，基于“环境吸引域”高精度作业和类脑智能机器人理论等原始创新积累，且初步实现了面向不同场景的技术验证。
据了解，人形机器人“大工厂”可以充分融合智能、机构、部件、控制和决策等单元技术，快速生成各类人形机器人系统，为形形机器人技术标准和产业化，并在人类难以到达的环境中进行人形机器人自生产、自构建、自进化打下基础。
人形机器人产业链主要包括上游的核心零部件，例如无框力矩电机、空心杯电机、传感器、专用芯片等;中游为机器人本体制造，包括设计、制造、测试三大环节;下游为人形机器人应用领域，包括工业制造、仓储物流、医疗服务、商业服务、家庭使用等。
人形机器人前期发展可划分为主要三个阶段：技术探索阶段、功能突破阶段以及高动态发展阶段。在技术探索阶段，人形机器人仅能行走、不能预测运动控制且不能跑步;在功能突破阶段，人形机器人能够替代人类完成重力作业的功能;在如今的高动态发展阶段，人形机器人具备了更高的环境感知能力、决策能力、学习能力以及运动控制能力，呈现高动态发展趋势，为未来应用场景落地创造了丰富的想象空间。
从政策上看，2023年以来，从中央到地方，支持机器人产业发展的相关政策频繁出台，将持续护大机器人产业规模、丰富其应用场景，加速机器人商业化进程。未来在政策支持的背景下，人形机器人的技术选代和实际场景落地有望提速。
从技术上看，人形机器人发展的一个主要痛点是其运动能力与实际使用的应用场景匹配度不够，其原因在于算法复杂度和数据规模限制，导致其智能化不足。ChatGPT等人工智能大模型技术发展将使机器人智能水平获得跨越式提升，主要包括人机交互增强、自主学习和决策能力提升、感知和行为有望形成闭环。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《2024-2029年中国人形机器人（仿生人）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
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