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（來源：21世紀經濟報道）

21世紀經濟報道記者 鄧浩 上海報道

人形機器人正在進入業務加速開拓期。

不久前，智元、宇樹拿下中國移動旗下公司1.2億元人形機器人採購訂單，數日後，優必選也中標超9千萬元機器人大單，刷新紀錄。

另一方面，行業風向標特斯拉的擎天柱被傳項目暫停。此前某特斯拉人士曾對記者表示，“應該是生產端還需要做一些調整。”

雖然人形機器人技術尚未收斂，但工業場景成爲當下業內公司不約而同的共識。衆多公司紛紛推出相應的產品，進入工廠實訓。

開普勒機器人是較早佈局工廠的業內玩家。公司4月曾發佈人形機器人K2“大黃蜂”在上汽通用汽車工廠中的實訓視頻，展示了頗爲絲滑的上崗質檢、巡航、搬運等工作表現。

爲何工廠能吸引諸多企業爭相落子？當前人形機器人真的可以替代藍領工人嗎？技術演進到什麼程度？穿過當前的資本市場熱浪，人形機器人大規模落地還需要克服哪些難點？

爲此，近日21世紀經濟報道前往開普勒機器人上海總部，獨家專訪了公司CEO胡德波，深入調研了當前人形機器人技術、業務的進展和痛點，以及工業場景下機器人佈局的經濟性和演進路徑等問題。

《21世紀經濟報道》（下稱《21世紀》）：公司目前的業務進展情況如何？

胡德波：目前正在啓動小批量量產，進行早期客戶訂單的交付。預計今年銷量100臺，明年目標1000臺，後年1萬臺，大概每年10倍的增速。現在下游行業的需求量其實非常大，因此這個目標並不算特別激進。更多還是取決於人形機器人的研發進展，如能穩定完成一些基本的任務，後期上量不會是大問題。從下游客戶來講，今年規劃的100臺，會有一部分是工業場景的落地測試項目，一部分進入到科研，另外一部分是數據採集場、展廳等。明年之後，工業場景佔比會越來越大。

《21世紀》：爲何堅定選擇工廠場景？

胡德波：我們主要的戰略方向就是瞄準工業場景的落地。因爲就人形機器人來說，工業非常適合作爲早期階段去切入。

首先，其場景比較結構化，而且很多都是封閉空間，對於泛化性的要求也沒有那麼高。比如家庭場景對泛化性和安全性的要求極高，現階段落地更加困難。

其次，工業場景的投資回報是非常清晰的，簡單來說，可以算得過來賬。

最後，現在人形機器人的演進，比較缺數據，因此，進入工業場景實際部署之後，可以和物理空間產生更多的交互，可以採集回來很多真機數據，使數據飛輪能夠轉起來。

工業場景的具身智能，其實類似於L2級智能輔助駕駛，相對比較可控，要求的數據量也不用非常多。

《21世紀》：人形機器人可以在工廠幹什麼工作？與現有工廠的設備又如何協調？

胡德波：目前工廠環境已經部署了相當多的自動化設備，但仍然有不少工位需要工人靈活操作，比如整車工廠的總裝車間仍然大量使用工人，即便在工業機器人用量很大的衝壓車間等，也存在用人的工位。比如，衝壓件到焊接臺的上下料，當前是由工人手動將衝壓件上料到焊接臺上，再由工業焊接機器人將多個衝壓件焊接到一起，之後由工人手動將其拿下來放到料架上，如果用傳統自動化手段去改造，成本會極其高。我們現在就在訓練人形機器人負責這個工位的工作，進行衝壓件的上下料。

實際上，在工業場景中，類似的工位有很多，散落在各處。而且對工人也並不友好，比如經常需要拿取重物、彎腰、舉升等，容易造成工傷。

未來比較理想的狀態是，人形機器人能夠一機多能，跨工位進行調度工作，這樣投資回報率會更高。

《21世紀》：對於工業場景的人形機器人，如何計算經濟性？

胡德波：假設一個人形機器人一天可以工作2個班次，一個班次可以替代單個工人70%~80%的勞動效率，那麼這個人形機器人就相當於幹了1.5個人的活。以長三角的普遍的用工成本來測算，一年的綜合用工成本在10萬元左右，這意味着單個人形機器人的勞動價值可以達到15萬元/年。

我們的人形機器人遠期目標是做到2萬美元/臺，讓客戶能夠在1~2年能夠收回成本，這對於不少工業客戶是可以接受的。目前如果部署在車廠的話，客戶支出的人工成本更高，如果批量部署成本在3萬美元/臺，投資回報也可以達標，我們已經比較接近這個成本水平了。

《21世紀》：相較於業內普遍50萬以上的單臺售價，開普勒的機器人爲何可以做到這個價格？

胡德波：之所以能夠把價格做到這麼低，首先是因爲我們進行了大量的自研，同時也得益於我們團隊強大的工程化和量產經驗，以及優秀的供應鏈資源。我們自研了比如直線關節、旋轉關節、靈巧手等高價值模組，由於早期供應鏈的不成熟，我們甚至自研了行星滾柱絲槓、電機、編碼器、控制板等核心零部件，當前整機自研比率在80%以上。

此外，我們也與一些上市公司的戰略合作伙伴進行聯合研發諸如驅動、傳感器等核心零部件，打造“硬件夢之隊”，從而提高了我們硬件的整體水準和性價比。我們作爲一家機器人鏈主型企業，對客戶需求和場景有深入的理解，從需求出發定義和設計人形機器人的整體架構，進而研發機器人關節等核心組件，確保本體系統具有強勁的幹活能力，再開發小腦和端側AI模型等全棧軟件，以滿足場景需求。與我們合作的這些零部件公司，在自己的領域深耕了幾十年，技術水平非常高，但需要補全對場景和機器人本體需求的洞察，以規劃在人形機器人上往哪些方向去優化設計、改進，因此雙方都有很強的合作意向。

《21世紀》：此前北京亦莊機器人半馬比賽，暴露出人形機器人現在還存在不少問題，比如穩定性和續航。開普勒的機器人爲何可以做到“充電一小時，工作八小時”？

胡德波：這是我們的獨特優勢，開普勒人形機器人的構型是面向工業場景設計，大量使用了行星滾柱絲槓的直線執行器，並使用了串並聯混合的仿生架構，可以帶來長續航的獨特優勢。

在機器人的大臂、小臂、大腿、小腿等位置，我們都是用了行星滾柱絲槓執行器，這種執行器帶有自鎖的特性，這意味着人形機器人在站立或對抗外部衝擊載荷的時候，只需要很小的電流，就可以保持穩定姿態，功耗非常低。比較而言，如果使用旋轉關節的話，就會一直需要保持大電流的輸出，所以耗電量就會很大。另外，這種執行器很大的特點是不管在高負載或者低負載的情況下，傳動效率都非常高，因此能量使用效率始終保持在很高的水平。

現在業內還有特斯拉的擎天柱、 Apptronik的Apollo、國內的小鵬Iron機器人也使用這種架構。但這種架構難度會比較高，因爲行星滾柱絲槓目前供應鏈還不成熟，外採成本高，自研難度大，同時這個架構的運動控制算法也會更難。所以，除了我們這幾家外，也有很多公司選擇簡單一些的構型，比如全旋轉關節，先切入一些諸如科研、展廳和表演等服務場景，走不同的技術路線。

《21世紀》：開普勒在具身智能的“智能”方面是如何做的？

胡德波：我們目前對於模型主要做兩方面工作，其一是運動智能，通過強化學習來訓練人形機器人走路；其二是操作智能，也就是大家通常講的具身操作，通過訓練端側小模型，瞄準工業做垂直場景的具身智能，當前模型的能力，可以讓人形機器人實現穩定的操作抓取，並擁有一定的泛化性。而在VLA和具身大模型方面，我們也在跟進前沿研究，並且與大模型公司開放合作。

下一階段，是針對特定的工作任務，比如搬運類作業任務，實現此類任務的泛化性，因爲不同的場景，料箱的大小、顏色、材質、重量、位置等等都會有不同，可以通過模型的泛化性去實現垂直場景的快速部署。在VLA等端到端大模型能滿足工業場景的使用要求之前，中間會有一個過渡狀態，就是人形機器人帶着預訓練模型到達現場，通過現場採集部分場景和任務數據，進行模型調優，實現快速的部署，也可以通過任務執行中的在線學習，進一步優化模型。

《21世紀》：就人形機器人行業來看，國內與海外差距大不大？

胡德波：目前海外跑的比較快的是特斯拉的擎天柱、Figure。其中馬斯克的技術細節沒有怎麼公開，從視頻來看擎天柱的工廠場景訓練可能還是走得最快的，Figure也在美國寶馬工廠進行訓練。另外，還有Agility，他們在亞馬遜進行料箱搬運試點應用，但還沒有進行規模化的商業化部署，成本和安全性是下一階段的重點考量。開普勒目前在國內的多家汽車主機廠進行不同工位的訓練，也在進行倉儲物流場景的工位訓練，國內和國外廠家整體都處在訓練和試點應用階段，差距不大。從機器人本體和運動控制的角度來看，國內廠家開始取得全球領先的位置，而在機器人的具身大腦方面，國外的研究會更前沿，國內在數據採集、訓練場方面進展非常快，具身大模型方面也有不少優秀的公司，國內外差距不大，都還在高速發展。

《21世紀》：從開普勒和行業角度來看，目前還有什麼核心卡點需要攻克？

胡德波：從目前行業情況來看，機器人本體和具身智能都有很大的發展空間。比如，針對工業場景，雖然有多家機器人公司在做，但機器人要滿足工業場景穩定可靠的要求，還有一定距離。比如本體要做到更精良、成本足夠低，要可量產、可部署、可維修，預計還需要2~3年纔會達到比較理想的狀態，但明年開始就會小批量落地，用不完美的版本，在使用中去迭代優化，最後達到成熟狀態。

而就具身智能來說，目前人形機器人的聰明程度還遠遠達不到全場景通用泛化的要求，機器人數據也非常缺乏，具身智能大模型的技術路線尚未收斂。但類似於自動駕駛從L2到L5的演進，具身智能會一直髮展完善，在這個過程中，可以沿途下蛋，利用已有的能力，比如L2的具身能力，就可以逐漸在工業裏使用起來，這個問題不大。

從我們角度來講，我們正在建立數據閉環的工業具身智能，通過數據採集、數據處理、模型訓練，結合預訓練的底座模型和現場的少量數據採集，實現垂直場景的泛化部署，把以往需要幾周的調試部署時間，縮短到幾天，甚至幾個小時，這是我們明年在具身智能方面的主要工作。而在機器人本體方面，我們即將啓動開模量產，從9月份開始發貨，期待與更多的客戶啓動合作，把機器人在各個場景用起來。

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