海外人形機器人市場分析

海外人形機器人市場分析1.特斯拉：由人類打造、為人類服務(wù)的機器人1.1.后人工智能時代機器人將取代人類進行重復(fù)性勞動Optimus定位為解放勞動力，可替代4億崗位。特斯拉的人形機器人項目Optimus（擎天柱）最早于2021年AIDay上公布（早期名稱為TeslaBot），定位為解放勞動力的通用型機器人。人形機器人作為模仿人類的擬態(tài)物，相比機械臂等傳統(tǒng)機器人，能無縫在眾多場景替代人類工作。馬斯克表示，在后人工智能時代機器人將取代人類進行重復(fù)性勞動，生產(chǎn)力充足的前景下可行的經(jīng)濟模式是政府實行全民補貼，而體力勞動將成為個人的選擇。根據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，2022年全球勞動人口約34.3億人，勞動力人口已呈現(xiàn)下降趨勢，據(jù)麥肯錫報告預(yù)測，到2030年全球約4億人的崗位將會被自動化機器人替代，即11.7%的勞動者會被機器人所取代。以O(shè)ptimus單價2萬美元計算，長期全球人形機器人市場天花板達8萬億美元，是一個龐大的藍海市場。高自由度結(jié)構(gòu)與精細控制初步具備實用性。目前Optimus原型機身高約172cm，體重約57kg，力量能單手舉起一架鋼琴。其身體共有28個自由度（下一代預(yù)計超過200個自由度），采用了更加靈活的彈簧負載設(shè)計與6種類型執(zhí)行器，關(guān)節(jié)采用仿生學關(guān)節(jié)設(shè)計，模擬人類關(guān)節(jié)與肌腱形態(tài)，手部是Optimus最大亮點，采用人體工程學設(shè)計，擁有11個自由度（下一代預(yù)期27個），相比之下工業(yè)機器人全身一般僅有4到6個自由度。特斯拉已于演示視頻中展示了精細手部動作，在Dojo超算的支持下Optimus利用動作捕捉對人類活動方式進行學習，可抓取雜物，力道控制精細，甚至不會打碎雞蛋。根據(jù)特斯拉介紹，Optimus已經(jīng)在特斯拉弗里蒙特工廠試驗簡單工作，如移動零件或用扳手將螺栓固定在汽車上。1.2.自動駕駛的終極形態(tài)，F(xiàn)SD自動駕駛-超算-機器人三位一體人形機器人是自動駕駛技術(shù)的終極形態(tài)。自動駕駛的本質(zhì)就是有輪子的機器人，特斯拉已經(jīng)打通了FSD軟件（完全自動駕駛）和機器人的底層模塊，特斯拉在FSD上的積累將使得人形機器人全面受益。特斯拉將FSD從其汽車轉(zhuǎn)移到了機器人，并經(jīng)過調(diào)整以適應(yīng)機器人的身體和不同的工作環(huán)境。特斯拉主要通過對人進行真實世界任務(wù)的運動捕捉，如提起物體、行走等，然后使用反向運動學技術(shù)讓Optimus重復(fù)這些動作，同時應(yīng)用了在線動作適應(yīng)技術(shù)，使這些任務(wù)更加靈活，并能根據(jù)環(huán)境進行調(diào)整。同時由于采用了相同的FSD系統(tǒng)，機器人可直接復(fù)用電動車成熟的視覺系統(tǒng)，由于特斯拉決定采用同樣的攝像頭方案，而不是LIDAR傳感器，因此可直接移植到人形機器人上。自動駕駛為機器人搭建技術(shù)框架。機器人的反饋機制本質(zhì)上是與自動駕駛相同的架構(gòu)，即感知層-決策層-執(zhí)行層。特斯拉在汽車上使用自研的HW硬件與FSD軟件，而機器人的感知層和決策層可直接復(fù)用自動駕駛技術(shù)，特斯拉基于Transformer的BEV方案結(jié)合時序隊列與OccupancyNetwork，實現(xiàn)包含空間和時間的4D感知，即使在純視覺方案下仍能實現(xiàn)高效的環(huán)境感知。在決策層上，模型訓練階段的數(shù)據(jù)標注和模擬環(huán)境同樣可復(fù)用于機器人上，因此Optimus能在立項僅一年就拿出展示機型，遠快于其他人形機器人廠商，軟件層面上只需要更多優(yōu)質(zhì)的訓練數(shù)據(jù)積累就能快速提高運動能力。Dojo超算——云端訓練AI的基石。超級計算機Dojo基于特斯拉自研的7nmD1芯片，具備采集、訓練和進化的能力，能夠更理想的采集道路交通標識、生物形象、路面情況等信息。該芯片將354個獨立處理器封裝在一起，產(chǎn)生362TFLOPS的計算和440MB的內(nèi)部靜態(tài)隨機存取存儲器存儲。在保持完全可編程性的同時，DOJO強調(diào)資源分配和極高帶寬的互連，使其能夠從小型系統(tǒng)一直擴展到exaFLOP超級計算機。在產(chǎn)品形態(tài)上，Dojo的最終落地單位是名為ExaPOD的超級計算集群，它集成了3000顆D1芯片，包含120個訓練瓦片，最終能夠?qū)崿F(xiàn)高達1.1EFlops的BF16/CFP8峰值算力。2023年7月特斯拉Dojo正式投產(chǎn)，預(yù)期到2024年2月，特斯拉算力規(guī)模將進入全球前五，2024年10月總規(guī)模將達到100Exa-Flops，相當于30萬塊英偉達A100顯卡的算力總和。Dojo超算為機器人提供最強AI大腦。超級計算機Dojo被特斯拉稱為PureLearningMachine（純學習機器），特斯拉FSD芯片最大的優(yōu)勢就是只有一個客戶，而Dojo也是同樣的設(shè)計思路，它是一種專為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練而生的可拓展系統(tǒng)。傳統(tǒng)CPU和GPU都不是為機器學習而設(shè)計的，在Dojo之前的超級計算機主要由專業(yè)的計算機設(shè)備制造商研發(fā)、集中在國家級實驗室，主要用途在中長期天氣預(yù)報、油氣勘探、物理模擬、量子力學等超大型計算應(yīng)用場景；相比之下，Dojo的應(yīng)用場景主要是以視頻和圖像數(shù)據(jù)訓練AI，專為自動駕駛和機器人訓練使用。原本在A100陣列上需要進行一周的自動駕駛學習任務(wù)，在Dojo上可能只需要2至3天就能完成，而人形機器人由于高自由度以及四肢協(xié)作，訓練數(shù)據(jù)體量遠大于自動駕駛，根據(jù)特斯拉數(shù)據(jù)顯示，在同樣的成本之下，Dojo超級計算機相比英偉達A100能夠?qū)崿F(xiàn)4倍的性能、能耗比提升1.3倍。技術(shù)整合帶來人形機器人奇點。Optimus采用了與Tesla車輛相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE鏈接和音頻交流，其系統(tǒng)軟硬件的安全性保障也正在不斷提升，通過量產(chǎn)與技術(shù)發(fā)展控制制造成本，而軟件復(fù)用汽車FSD系統(tǒng)、算力調(diào)用Dojo超算，在規(guī)?；a(chǎn)后預(yù)計遠期成本遠低于一輛汽車。Optimus的版本迭代十分之快，會遠超汽車等產(chǎn)品，自2021年AIDay公布一年后已改進到第二代，在2023年5月的股東大會演示視頻上第二代人形Optimus已能流暢行走。據(jù)證券時報，馬斯克在2022AIDay上透露，Optimus有望在3-5年間量產(chǎn)上市，預(yù)期產(chǎn)量可以達到數(shù)百萬臺，預(yù)估Optimus機器人穩(wěn)定生產(chǎn)后的價格將達到2萬美元以下。1.3.未來展望：仍在等待GPT時刻的到來機器人領(lǐng)域仍在等待著“大腦”的進化。GPT模型的自然語言處理已經(jīng)匯聚了自回歸變換器+下一個詞預(yù)測+強化學習高級特征的“配方”。然而，對于人形機器人的技術(shù)而言，還沒有算法能夠達到同樣的效果。目前Optimus可期待的應(yīng)用場景還是重復(fù)性的小場景工作，因為FSD模型無法對未知信息進行預(yù)測，近日特斯拉Optimus的官方推特賬號上傳了新的演示視頻，Optimus能夠僅依靠視覺來對物體進行分類，還能完成難度更大的瑜伽動作，采用了類似于特斯拉自動駕駛技術(shù)FSD12的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制：視頻輸入，控制輸出，并由此來控制各個部件和關(guān)節(jié)的移動。谷歌Deepmind已在測試多模態(tài)模型RT-2控制機器人，內(nèi)嵌120億參數(shù)PaLM-E模型以及550億參數(shù)PaLI-X模型的RT-2在陌生任務(wù)中的平均準確率相比RT-1翻倍，達到62%。如果行業(yè)能打造出“RobotGPT”的基座模型，實現(xiàn)零樣本或少樣本學習，則能在更復(fù)雜乃至陌生的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)人形機器人的智能涌現(xiàn)。Optimus初步落地可期，應(yīng)用想象力擴大。根據(jù)馬斯克發(fā)言，Optimus預(yù)計將于今年11月進行行走測試，之后在生產(chǎn)穩(wěn)定后開始加速，明年進入工廠測試實際工作。此外，Optimus的核心硬件模塊化同樣有巨大的應(yīng)用潛力，透過將Neuralink腦機接口植入物與機器人手臂或腿結(jié)合，可構(gòu)成優(yōu)秀的假肢，為被截肢的人提供一個優(yōu)秀的機器人身體，可能只需要6萬美元。2.波士頓動力：機器人領(lǐng)域的頂尖實驗室2.1.最強動態(tài)性能的跑酷機器人Atlas機器人領(lǐng)域三十年積累，造就最靈活人形機器人。波士頓動力（BostonDynamics）由麻省理工學院副教授馬克·雷波特于1992年創(chuàng)立，最初的機器人是為美軍研制的大狗（BigDog）機器人，可在廢墟、泥地、雪地、水中行走，奠定了Atlas運動能力的基礎(chǔ)。波士頓動力目前最先進的機器人Atlas身高1.5米，體重80kg，速度1.5m/s，依靠28個液壓執(zhí)行器實現(xiàn)各種高難度運動，足部踝關(guān)節(jié)由兩個直線執(zhí)行器并聯(lián)驅(qū)動，髖關(guān)節(jié)和手臂多是伺服擺動缸。Atlas不僅擁有卓越的物理機動性，更因其高級的控制系統(tǒng)和算法而獨立于眾，多次在演示中展現(xiàn)出近乎超乎人類的運動與平衡能力。2.2.創(chuàng)新硬件與算法沉淀，Atlas實現(xiàn)卓越運動性能Atlas以高性能電液驅(qū)動系統(tǒng)、復(fù)雜的AI算法和多模態(tài)視覺感知實現(xiàn)優(yōu)異運動性能：強大運動性能得益于獨特液壓驅(qū)動。不同于多數(shù)機器人采用電驅(qū)，Atlas為了獲得最強的機動性采用液壓伺服驅(qū)動，具有高負載驅(qū)動特性，即使是高難度動作如后空翻等依然能平穩(wěn)落地。Atlas機器人全身有28個自由度，在多個液壓關(guān)節(jié)與算法的協(xié)調(diào)配合下，Atlas已經(jīng)可以熟練的完成垂直起跳、跨越障礙、后空翻，甚至完成整套的舞蹈以及手腳都參與的跑酷功能。離線模板與在線精細控制構(gòu)成獨特運動算法。Atlas的離線軌跡庫模板包含了眾多預(yù)設(shè)的最優(yōu)運動方案，會向決策層MPC（模型預(yù)測控制）提示最佳的解決方案選擇，此后MPC利用機器人的動力學模型來預(yù)測其未來的動作。這種控制器的核心工作機制是優(yōu)化計算，確定機器人當前應(yīng)該進行的最優(yōu)動作，從而隨著時間的推移產(chǎn)生最佳行為。當遇到如環(huán)境改變、腳滑等實時因素時，MPC會調(diào)整機器人的發(fā)力、姿勢和動作的發(fā)生時機來適應(yīng)。此外，MPC還能跨行為邊界預(yù)測下一步的行動，例如知悉跳躍后要進行后空翻，它便會自動創(chuàng)建行為之間的過渡，確保動作連貫。在MPC3.0版本中，Atlas已能主動使用參數(shù)已知的工具，在官方演示視頻中Atlas用木板搭了一座橋通過障礙。TOF+預(yù)設(shè)地圖構(gòu)成Atlas的“眼睛”。在感知層，Atlas使用TOF深度相機每秒生成15幀的環(huán)境點云，這些點云基于大規(guī)模的測距集合。它的感知軟件采用多平面分割算法從點云中提取平面，并將此信息輸入到映射系統(tǒng)中，為Atlas構(gòu)建通過相機看到的各種對象的模型。當Atlas執(zhí)行擴展的跑酷行為時，波士頓動力的研發(fā)團隊為其提供了一張高級地圖，指明了它應(yīng)該前往的地方和沿途應(yīng)該執(zhí)行的動作。盡管這張地圖并不完全與真實路線的幾何形狀匹配，但它提供了障礙模板和注釋動作的近似描述，Atlas則利用這些稀疏信息進行導航，并用實時感知數(shù)據(jù)來填補細節(jié)。2.3.從機械狗Spot開始，商業(yè)化前路漫長機械狗Spot率先開啟商業(yè)化之路。Spot是波士頓動力2015年2月發(fā)布的四足機器人，身高僅一米有余。SpotMini是Spot機器人的更加小型且防水的版本，加上機器臂重量29.5kg，一次充電可以跑90分鐘，相比波士頓動力其他液壓結(jié)構(gòu)驅(qū)動的機器人，SpotMini是純電動的，因此是波士頓動力最安靜的機器人之一，搭配多種傳感器，可以完成各項復(fù)雜的動作以及巡航，如無人區(qū)巡邏、尋找氣體泄露、公園安保等。SpotMini是公司商業(yè)化探索的第一步，于2020年6月開始公開發(fā)售，每只定價74,500美元，折合人民幣超過50萬元。Spotmini整體的設(shè)計以高集成度、高任務(wù)作業(yè)能力為主，繼承了波士頓動力其他機器人的高運動能力，最優(yōu)異的性能就是樓梯攀爬，其采用全視覺方案構(gòu)建全局地圖，進一步選擇合適的落足點避開臺階邊緣以及不安全的落足區(qū)域。難以降本量產(chǎn)約束商業(yè)化落地。波士頓動力從學術(shù)領(lǐng)域?qū)嶒炇艺Q生，因此機器人的設(shè)計多是不計成本以性能為導向，早期為美國國防高級研究計劃局承包項目，由于商業(yè)化進程不及預(yù)期，被谷歌收購后又經(jīng)歷兩度易主，2017年6月軟銀接手、2021年6月由現(xiàn)代汽車接管。根據(jù)AnalyticsIndia雜志，專家估計Atlas單臺成本至少為15萬美元（折合人民幣109萬元），即使是更有“性價比”的Spot機械狗，公司表示截至2023年6月售出超過1,000臺。盡管Spot在市場中獲得了一定的反響，但相較于Atlas等高端產(chǎn)品的技術(shù)潛力，其商業(yè)化進程仍顯緩慢，多次易主的波士頓動力，在向商業(yè)市場推出產(chǎn)品的道路上還有很長的路。3.1XTechnologies：開啟AI具身智能革命3.1.OpenAI領(lǐng)投，機器人使命是與人類并肩工作AI與人形機器人結(jié)合，打造與人類協(xié)同的勞動力。1XTechnologies于2014年成立，是一家工程和人形機器人公司，使命是創(chuàng)造與人類并肩工作的通用機器人，以滿足全球的勞動力需求。公司今年完成了2350萬美元的A2輪融資，由OpenAI創(chuàng)投基金領(lǐng)投，其他投資者包括老虎環(huán)球基金和一個由Sandwater、AllianceVentures和SkagerakCapital等挪威投資者組成的財團。公司表示將利用這筆資金來加大即將推出的雙足機器人模型NEO的產(chǎn)量，同時擴大其在挪威和北美的首款商用機器人EVE的生產(chǎn)規(guī)模。3.2.從Eve到Neo，具身智能雛形顯現(xiàn)以人類為靈感，運動馬達實現(xiàn)突破。1XTechnologies不僅僅讓機器人模擬人類的形態(tài)，更重要的是，挖掘了人類自身獨特的運動機制，并突破性地轉(zhuǎn)化為Revo1運動馬達，其擁有世界上扭矩與重量比最高的直驅(qū)伺服，專為低齒輪比機器人設(shè)計，并搭配能模仿有機肌肉運動的靈活機械，實現(xiàn)靈敏高效的運動能力。根據(jù)公開專利，Revo1執(zhí)行器使用了名為哈爾巴赫陣列的特殊磁鐵排列方式，使得電機更緊湊、輕巧，同時能產(chǎn)生高扭矩，Revo1的扭矩-重量比是市面上發(fā)動機的四倍，非常適合用于人形直驅(qū)機器人。哈爾巴赫陣列的設(shè)計使得磁場更有效地指向轉(zhuǎn)動軸，同時通過調(diào)整磁鐵的厚度，防止在高溫高扭矩運行時磁鐵的退磁現(xiàn)象，從而保證電機的性能和穩(wěn)定性。拳頭產(chǎn)品EVE逐步實現(xiàn)商業(yè)化。1XTechnologies目前的旗艦產(chǎn)品是名為EVE的類人機器人，EVE擁有兩臂、兩眼和四輪底盤，可以像人類一樣與其環(huán)境進行交互，在各種環(huán)境中執(zhí)行多種任務(wù)，如巡邏、監(jiān)控、搬運等，適合在勞動力短缺的市場中使用。由于人形機器人活動復(fù)雜，還未能實現(xiàn)完全由AI托管，EVE采用AI與人工結(jié)合的方式控制，但一位操作員可同時操控一組多臺EVE機器人。2022年，公司首次取得商業(yè)突破，簽署了至少140臺EVE機器人的分銷合同，為美國商業(yè)場所提供安保服務(wù)。雙足機器人NEO初步具備具身智能特征。NEO是1XTechnologies正在研發(fā)的雙足人形機器人，它完全按人類的外形和運動方式設(shè)計：NEO有頭、軀干、手臂和腿，會走路、抓東西，并通過面部表情溝通。NEO的特點是其安全第一的設(shè)計思路，確保了其柔軟且有機的機械結(jié)構(gòu)，使得與人類互動更加安全。NEO的高精度運動基于模仿人類肌肉模式而設(shè)計，使其能夠如同人類一樣行走、抓取物品并與環(huán)境互動。其AI設(shè)計使其能夠自然地與用戶交流，目前，NEO不僅可以自然準確地穿門、爬樓梯，在OpenAI的軟件加持下有望完成更多高難度任務(wù)以及完整的無人操作體驗。3.3.與OpenAI合作共贏，將大模型帶進現(xiàn)實世界OpenAI技術(shù)全面賦能人形機器人。1XTechnologies與OpenAI的合作不只是簡單的技術(shù)共享，而是在探索將前沿的理論AI技術(shù)與現(xiàn)實的機械結(jié)合，有望創(chuàng)建一個真正能與現(xiàn)實世界互動的智能實體。公司正利用OpenAI的技術(shù)提升他們的機器人智能程度，如通過OpenAIGym訓練機器人進行自主導航和避障，使用OpenAIROS實現(xiàn)與機器人操作系統(tǒng)（ROS）的通信，以及借助GPT模型使機器人理解并執(zhí)行自然語言命令。未來，他們還可能采納OpenAI的DALL-E和CLIP等技術(shù)，使機器人有生成和解析圖像的能力。GPT模型若能針對人形機器人進行優(yōu)化，真正構(gòu)成具身智能大腦，使機器人能夠更好地理解和適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境，更高效地解決問題，并具備更靈活的行為能力。人形機器人與AI互相成就。OpenAI可借鑒1XTechnologies的機器人技術(shù)，來提升其AI系統(tǒng)的物理交互能力。目前，OpenAI的AI系統(tǒng)主要是在虛擬環(huán)境中運行，如OpenAIGym、Universe和Procgen。雖然這些環(huán)境可以模擬一些真實世界的場景和任務(wù)，但仍然無法完全復(fù)制物理世界的復(fù)雜性和不確定性。如果OpenAI能夠?qū)⑵銩I系統(tǒng)部署到1XTechnologies的機器人上，那么它就可以讓其AI系統(tǒng)在真實世界中學習和適應(yīng)，從而增強其泛化能力和魯棒性。4.Apollo：始于人類、賦予人類4.1.以探索宇宙為愿景的機器人與NASA深度合作，長期目標為機器人探索宇宙。誕生于德克薩斯大學奧斯丁分校的初創(chuàng)公司Apptronik于8月公布了其最新的人形機器人Apollo（阿波羅）。Apollo體現(xiàn)了人的外形特征，高1.7米，重72.6kg，擁有25公斤的舉重能力，電機驅(qū)動的Apollo體現(xiàn)了安全性的考量，將在與人共同工作的環(huán)境中展現(xiàn)其優(yōu)勢。Apollo的短期目標是輔助物流領(lǐng)域，解決供應(yīng)鏈中因人力短缺所帶來的挑戰(zhàn)，但它的夢想遠不止于此，Apptronik的創(chuàng)始團隊在2012年至2013年的DARPA機器人挑戰(zhàn)賽期間為NASA機器人Valkyrie工作，根據(jù)IOTWorldToday，公司此后也與NASA進行深度合作，公司對Apollo的長期愿景即是將其用于太空探索，助力人類登陸月球、火星及更遠的天體。定位為機器人領(lǐng)域的“iPhone”。Apollo的目標是像iPhone一樣，成為機器人領(lǐng)域的通用開發(fā)平臺，使開發(fā)伙伴能夠擴展Apptronik的解決方案，并將數(shù)字世界擴展到物理世界，與人們一同工作，完成他們不想做的工作。在通用框架的基礎(chǔ)上，合作伙伴可將Apollo的應(yīng)用范圍從物流和制造業(yè)擴展到建筑、石油和天然氣、電子等行業(yè)，乃至零售、送貨上門、老人護理等與人類更密切接觸的領(lǐng)域。在設(shè)計上，Apollo多部件采用模塊化設(shè)計，如腿部可更換為固定樁，以及電池支持熱插拔設(shè)計，以解決人形機器人續(xù)航痛點。4.2.擬人形態(tài)與技術(shù)結(jié)合以人為本，專注安全性。Apptronik的團隊在近十年構(gòu)建了超過10種獨特的機器人，外骨骼方面的研究提供了重要的安全背景知識，而工業(yè)機械臂的開發(fā)則在保持經(jīng)濟性的同時提高了有效載荷，最終凝結(jié)成為Apollo，專為在人類設(shè)計的環(huán)境中與人類一同工作而構(gòu)建的人形機器人。Apollo不僅尺寸接近人類，并且擁有獨特的力控架構(gòu)，保證了它在人周圍的安全操作，Apollo與傳統(tǒng)的工業(yè)機器人相比更像是一種協(xié)作機器人。早在研發(fā)外骨骼時，Apptronik就為其配備了6軸力傳感器、力敏感袖帶、空氣冷卻的系列彈性執(zhí)行器模塊來確保機械系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，而Apollo在智能程度上更勝，會利用其視覺感知和力度感應(yīng)，當人類靠近機器人時減速，如果人類靠得太近，Apollo會停下來。如果Apollo被絆倒，它會進入安全模式“蜷縮”身體，以減少對機器人自身和周圍環(huán)境的損害。性能和成本引導設(shè)計，長期價格將與汽車相當。Apollo的核心是執(zhí)行器，公司稱為“機器人肌肉”。人類體內(nèi)有大約300塊肌肉，Apollo經(jīng)過簡化，系統(tǒng)內(nèi)部有大約30個不同的肌肉群，滿足基本的動作和活動。Apollo的設(shè)計思路從第一性原理出發(fā)，為了使每個關(guān)節(jié)完美配合，使用線性和旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器控制整個系統(tǒng)，同時執(zhí)行器的設(shè)計著重考慮了成本問題，新執(zhí)行器比以往機型少了約1/3的組件，同時組裝時間也縮短到1/3。公司CEO預(yù)計人形機器人要打開市場，成本需控制在5萬美元內(nèi)，售價應(yīng)當與汽車相當。4.3.朝向月球進發(fā)精細控制還有進一步提升空間。Apollo的研發(fā)重心更多放在安全性和“更像人”上，公司CEO表示，不認為手部的靈活性是人形機器人的核心技術(shù)壁壘，后續(xù)可能考慮和其他公司合作研發(fā)手部。在Apollo的測試版本上，使用了更簡單的手部執(zhí)行器，公司認為初期研發(fā)重心應(yīng)當專注于達成類人形態(tài)，但同時也在手腕處保留了模塊化接口，長期可與其他公司合作進行精細手部的獨立研發(fā)。Apollo目前僅限于只需要粗略操控的工作，Apptronik計劃首先將Apollo部署到倉庫中，來移動紙箱、籃子等，這些任務(wù)主要在于移動，而不需要完全靈巧的手和腕部。目標月球乃至更遠的地方。作為與NASA深度合作的機器人公司，Apptronik的長期目標是將Apollo用于太空探索。它們可以用來在宇航員到達之前建造和測試為人類設(shè)計的環(huán)境–例如月球和火星棲息地。而人形機器人要進入太空，挑戰(zhàn)無疑會更大，Apollo需要更強的自主性、更高的穩(wěn)定性和更佳的靈活性來適應(yīng)外太空的環(huán)境。5.AgilityRobotics：從學術(shù)到實用，領(lǐng)跑倉儲機器人領(lǐng)域5.1.實用主義與尖端科技結(jié)合：商用倉儲機器人Digit學術(shù)研究起家，推出倉儲用人形機器人。AgilityRobotics成立于2015年，其根源可以追溯到2000年代初，其創(chuàng)始人DamionShelton和JonathanHurst畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學機器人專業(yè)，兩人聯(lián)合創(chuàng)建了公司。Agility的兩款主要機器人ATRIAS和Cassie由俄勒岡州立大學的動態(tài)機器人實驗室于2009年至2016年開發(fā)，并授權(quán)給Agility進行商業(yè)化。ATRIAS機器人不僅展示了復(fù)雜地形的行走能力，還突破了傳統(tǒng)的雙足機器人設(shè)計框架，其能夠在隨機變換的障礙地形中行走，完美跨越障礙。而在ATRIAS基礎(chǔ)上開發(fā)的Cassie機器人則注重技術(shù)與應(yīng)用的結(jié)合，不再只是科研展示，而是真正意義上的實用機器人。需求引導設(shè)計，實現(xiàn)真正實用倉儲機器人。Digit在Cassie的基礎(chǔ)上升級推出，它能夠?qū)崿F(xiàn)崎嶇地形穿越，越過障礙物，具有穩(wěn)健的步行和跑步步態(tài)、感知能力，可在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中實現(xiàn)爬樓梯和自主導航，以及操縱手臂執(zhí)行基本任務(wù)。Digit二代參數(shù)與技術(shù)進一步升級，足部設(shè)計優(yōu)化使其在非常柔軟的表面（比如沙子）上提高性能。除此之外，在Digitv1中，感知系統(tǒng)是隨著時間的推移而逐漸增加的，以供開發(fā)使用。而在Digitv2中，所有