<div id="readability-page-1">“当下我们最值得推进、见效也比较快的一件事，就是优化机器人动作。未来六个月左右，能实现机器人任意动作生成。”近日在京举行的西门子 RXD 大会上，宇树科技创始人、董事长兼首席执行官王兴兴与西门子全球 CEO 博乐仁（Roland Busch）对谈时表示。 王兴兴解释称，目前宇树机器人打格斗比赛时，动作比较机械、偏固定，所有动作均为提前采集。“比如我们采集了二十几个动作，机器人对战的时候就靠这些动作任意组合出招，但招式相对固定，同样的出拳方式，每次出招都一样，既没有挑战性，也缺乏观赏性。” 他称，当前优化中，仍会先采集几百个动作让 AI 训练，训练完成后，这些动作能实现自由、丝滑组合。机器人可以灵活做出出拳、变向、上下左右闪避等各类连贯动作，灵活度大幅提升。届时，机器人每天的对战招式都不同，两台机器人对打的动作丰富度更高、观赏性极强。 “大家应该也有同感，如果一台机器人只能做几个固定动作，智能化程度很低；可如果机器人能完成几百、几千甚至上万、上亿种不同动作，还能自由组合、自主决策出招，那它的智能化水平就很高，这也是核心关键。” 王兴兴强调，动作的丰富程度直接决定了机器人的智能化水平。 这对于人形机器人更快走入工厂和生活应用场景而言至关重要。“我始终坚信，只有机器人能做出各类丰富动作，再结合大语言模型等 AI 技术，让系统调用这些组合动作，机器人才能真正落地执行实操任务。”他表示。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/990c67fb-d42b-4772-afff-ea68acf45335.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="682" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/990c67fb-d42b-4772-afff-ea68acf45335.jpeg"/> 宇树科技创始人王兴兴与西门子全球 CEO 博乐仁对谈 当天会场展示了人形机器人在工业现场的应用：基于西门子 SIMOVE Fleet Manager 智能调度平台，可实现自动导引车（AGV）与宇树人形机器人在工厂现场的统一调度与协同管理。该方案围绕机器人进厂后的路径规划与避障、通信与联动等关键能力开展探索，呈现了具身智能在工业场景的落地路径。 王兴兴说，人形机器人移动和基础动作问题基本已经攻克，但抓取、操作尤其是触觉相关的技术难题还未突破，这也是制约人形机器人无法在工厂和家庭大规模落地的关键瓶颈。“机器人并不是不会操作物体，针对训练过的物品，只要训练到位，抓取成功率基本能达到 100%；可一旦物品稍有变化，成功率就会急剧下滑。想要解决这个问题，就需要海量不同物品的训练数据来补齐短板，但目前这部分数据训练还未完全攻克。” 他称，宇树人形机器人的走路、跑步及各类功夫动作基本都靠纯仿真环境完成训练。但在实操类任务上，比如让机器人抓取物品、装配零部件，目前全球范围内的仿真技术还不够成熟，大多仍依靠真人采集数据进行训练。而现实采集数据面临很大难题，毕竟能搭建的实景有限，不可能在现实中复刻上千种场景，搭建和采集成本过高。“我认为这两条技术路线（仿真和现实场景训练）都值得推进，目前行业还没有形成统一的最优解。触觉仿真技术也很关键，能更精准地模拟物体抓取过程，是当下的核心攻关方向。” 西门子大中华区总裁兼首席执行官肖松对澎湃新闻表示，人形机器人执行简单工厂任务（比如搬运、拧螺丝、打磨等）可能在一两年内实现，但要高可靠、深度融入核心生产体系，承担复杂精密工作，仍需 5-10 年的技术积累与生态共建。“这要求其技术性能满足工业级的严苛要求：近乎百分之百的成功率、远超当前水平的精度与效率、绝对的安全可靠。同时，也需要能够适应各种工业场景，而不仅是解决少数预设问题。这背后依赖于训练数据、仿真环境乃至整个生态的成熟。” 他对澎湃新闻说道。 风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</div>

*ST宇顺

宇树科技 CEO 王兴兴在西门子 RXD 大会上表示，未来六个月内将实现机器人任意动作生成和自主出招对打，强调这是当前最值得推进的项目。

宇树科技 CEO：机器人任意动作生成、自主出招对打，六个月后可实现