“當下我們最值得推進、見效也比較快的一件事，就是優(yōu)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(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)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斗比賽時，動作比較機械、偏固定，所有動作均為提前采集。“比如我們采集了二十幾個動作，機器人對戰(zhàn)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(zhàn)性，也缺乏觀賞性。”他稱，當前優(yōu)化中，仍會先采集幾百個動作讓AI訓練，訓練完成后，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(zhàn)招式都不同，兩臺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，如果一臺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。

這對于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(zhí)行實操任務。”他表示。

宇樹科技創(chuàng)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(yè)現場的應用：基于西門子SIMOVE Fleet Manager智能調度平臺，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后的路徑規(guī)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(yè)場景的落地路徑。

王興興說，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(guī)模落地的關鍵瓶頸。“機器人并不是不會操作物體，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(huán)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，目前全球范圍內的仿真技術還不夠成熟，大多仍依靠真人采集數據進行訓練。而現實采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，搭建和采集成本過高。“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(yè)還沒有形成統一的最優(yōu)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(qū)總裁兼首席執(zhí)行官肖松對澎湃新聞表示，人形機器人執(zhí)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，承擔復雜精密工作，仍需5-10年的技術積累與生態(tài)共建。“這要求其技術性能滿足工業(yè)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(yè)場景，而不僅是解決少數預設問題。這背后依賴于訓練數據、仿真環(huán)境乃至整個生態(tài)的成熟。”他對澎湃新聞說道。