<div id="readability-page-1">“當下我們最值得推進、見效也比較快的一件事，就是優化機器人動作。未來六個月左右，能實現機器人任意動作生成。”近日在京舉行的西門子 RXD 大會上，宇樹科技創始人、董事長兼首席執行官王興興與西門子全球 CEO 博樂仁（Roland Busch）對談時表示。 王興興解釋稱，目前宇樹機器人打格鬥比賽時，動作比較機械、偏固定，所有動作均為提前採集。“比如我們採集了二十幾個動作，機器人對戰的時候就靠這些動作任意組合出招，但招式相對固定，同樣的出拳方式，每次出招都一樣，既沒有挑戰性，也缺乏觀賞性。” 他稱，當前優化中，仍會先採集幾百個動作讓 AI 訓練，訓練完成後，這些動作能實現自由、絲滑組合。機器人可以靈活做出出拳、變向、上下左右閃避等各類連貫動作，靈活度大幅提升。屆時，機器人每天的對戰招式都不同，兩台機器人對打的動作豐富度更高、觀賞性極強。 “大家應該也有同感，如果一台機器人只能做幾個固定動作，智能化程度很低；可如果機器人能完成幾百、幾千甚至上萬、上億種不同動作，還能自由組合、自主決策出招，那它的智能化水平就很高，這也是核心關鍵。” 王興興強調，動作的豐富程度直接決定了機器人的智能化水平。 這對於人形機器人更快走入工廠和生活應用場景而言至關重要。“我始終堅信，只有機器人能做出各類豐富動作，再結合大語言模型等 AI 技術，讓系統調用這些組合動作，機器人才能真正落地執行實操任務。”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"/> 宇樹科技創始人王興興與西門子全球 CEO 博樂仁對談 當天會場展示了人形機器人在工業現場的應用：基於西門子 SIMOVE Fleet Manager 智能調度平台，可實現自動導引車（AGV）與宇樹人形機器人在工廠現場的統一調度與協同管理。該方案圍繞機器人進廠後的路徑規劃與避障、通信與聯動等關鍵能力開展探索，呈現了具身智能在工業場景的落地路徑。 王興興説，人形機器人移動和基礎動作問題基本已經攻克，但抓取、操作尤其是觸覺相關的技術難題還未突破，這也是制約人形機器人無法在工廠和家庭大規模落地的關鍵瓶頸。“機器人並不是不會操作物體，針對訓練過的物品，只要訓練到位，抓取成功率基本能達到 100%；可一旦物品稍有變化，成功率就會急劇下滑。想要解決這個問題，就需要海量不同物品的訓練數據來補齊短板，但目前這部分數據訓練還未完全攻克。” 他稱，宇樹人形機器人的走路、跑步及各類功夫動作基本都靠純仿真環境完成訓練。但在實操類任務上，比如讓機器人抓取物品、裝配零部件，目前全球範圍內的仿真技術還不夠成熟，大多仍依靠真人採集數據進行訓練。而現實採集數據面臨很大難題，畢竟能搭建的實景有限，不可能在現實中復刻上千種場景，搭建和採集成本過高。“我認為這兩條技術路線（仿真和現實場景訓練）都值得推進，目前行業還沒有形成統一的最優解。觸覺仿真技術也很關鍵，能更精準地模擬物體抓取過程，是當下的核心攻關方向。” 西門子大中華區總裁兼首席執行官肖松對澎湃新聞表示，人形機器人執行簡單工廠任務（比如搬運、擰螺絲、打磨等）可能在一兩年內實現，但要高可靠、深度融入核心生產體系，承擔複雜精密工作，仍需 5-10 年的技術積累與生態共建。“這要求其技術性能滿足工業級的嚴苛要求：近乎百分之百的成功率、遠超當前水平的精度與效率、絕對的安全可靠。同時，也需要能夠適應各種工業場景，而不僅是解決少數預設問題。這背後依賴於訓練數據、仿真環境乃至整個生態的成熟。” 他對澎湃新聞説道。 風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

*ST宇順

宇樹科技 CEO 王興興在西門子 RXD 大會上表示，未來六個月內將實現機器人任意動作生成和自主出招對打，強調這是當前最值得推進的項目。

宇樹科技 CEO：機器人任意動作生成、自主出招對打，六個月後可實現