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英伟达、宇树、银河通用问答:未来10年机器人如何改变世界,机器人2035年

时间:2025-08-12 10:44 作者:落墨天涯

英伟达、宇树、银河通用问答:未来10年机器人如何改变世界,机器人2035年

在2025年的世界机器人大会(WRC)上,英伟达Omniverse与仿真模拟技术副总裁 Rev Lebaredian、宇树科技创始人王兴兴、银河通用创始人兼CTO王鹤罕见同框。

在一场媒体沟通会上,他们围绕物理AI、仿真、机器人平台与商业落地、合成数据与具身智能模型的产业化路径,展开了深入交流。

Rev Lebaredian首先抛出核心判断:过去三四十年,计算机和IT产业放大了各行各业的能力,但影响大多还停留在“信息空间”,也就是可以数字化的内容。互联网让计算机走进日常生活,并带来几十年的增长,但“IT行业的总规模约为5万亿美元”,相比全球超过100万亿美元的所有产业总量,只是小部分。他指出其他行业更大的价值在于触达物理世界的“原子”领域——交通、制造、物流、医疗等。

“而今天,随着人工智能的出现,我们终于有了让机器具备‘物理智能’的能力,可以把物理世界和信息世界真正连接起来。”他强调,这意味着计算机的力量将进入100万亿美元的物理世界市场,而机器人正是实现这一跃迁的桥梁。

在他看来,中国具备在这一跨越中脱颖而出的独特条件。比如,全球近一半的人工智能研究人员和开发者在中国,本土还拥有无可匹敌的电子制造能力,以及可供大规模部署和测试的庞大制造业基础。

谈到英伟达的角色,他指出,公司使命是打造专门针对“最难问题”的计算机,要推动机器人发展、物理AI落地,英伟达提出必须构建三类计算机:一是嵌入机器人本体的计算机,例如人形机器人搭载的Jetson Thor;二是AI工厂计算机,用于在部署前通过DGX、HGX系统处理海量数据、训练模型;三是仿真计算机,通过物理定律生成数据并提前测试机器人,测试速度可快于现实时间。

目前,宇树科技和银河通用等机器人企业都和英伟达进行了合作,比如银河通用的G1 Premium人形机器人,就是首批搭载NVIDIA Jetson Thor的人形机器人之一,在工业码垛、拆垛及物料箱搬运等复杂场景中展现出流畅性与作业速度。宇树科技则在其新型人形机器人R1上部署了英伟达全栈机器人技术,通过Isaac Sim高仿真平台优化运动与操控能力,并借助Isaac Lab系统实现快速策略迭代。

王兴兴表示:“某种意义上,我将人形机器人视为通用机器人的重要载体。”在人形机器人的设计上,他认为结构并不如想象中复杂,“本质上是由若干关节电机串联而成”,因此未来当通用AI成熟,“每个人都可以轻松制造一台人形机器人,就像今天人们可以购买电脑零部件组装一台电脑一样,未来若AI足够强大,对硬件的要求会越来越低。”

从宇树科技的产品历程看,去年,宇树推出一款售价约9.9万元人民币的人形机器人,其架构成为全球较为主流的设计。今年发布的新版本售价约3.9万元人民币,支持外观定制,“目前现货可供,预计量产在年底前完成。”王兴兴说道。

其他产品线上,宇树科技近期发布了A2机器狗,自重约37千克,持续负载可达30千克,空载续航可行驶20公里。同时,宇树科技重视机器人上肢和手部的研发,王兴兴介绍道:“目前已自主开发一款约20自由度的灵巧手,目标是让机器人真正能够执行日常任务,而不仅是完成展示性动作。希望在未来一到两年内实现自然交互,例如在没有预先适配的情况下,直接指令机器人去为某人倒水。”

王鹤则从具身智能的底层逻辑切入。他指出,通用机器人将成为下一个价值数万亿美元、数万亿元人民币市场的关键性、革命性产品。这种革命性产品背后包含多个核心要素,第一个是机器人的本体,第二是驱动它运转的具身智能模型。模型背后则是数据支撑,王鹤表示:“我们与英伟达一致认为,合成数据是推动具身智能快速落地的关键。目前,真实世界数据仅占我们训练数据的1%,其余99%均为合成数据。”

与此同时,银河通用和英伟达官宣了基于Isaac平台的下一代人形机器人项目,“目前银河通用为轮式形态,下一代将采用纯双足设计,基于OpenWBT_Isaac进行数据采集与遥控控制。无论在仿真环境还是现实环境,该平台可训练并部署多种任务能力,例如推车、拾取地面物体等。”王鹤说道。

他认为,在未来的十年,人形机器人的整个占比不会小,“我预计未来每三年人形机器人的产值会乘10,那么我们现在头部是卖1000台,三年后就是1万台,再三年后就是10万台,如果卖几十万元一台的话,就达到了1000亿元,超过了整个工业机械臂的总产值。”

王鹤进一步表示:“在未来10年,我们将看到的是一个能够超越当前所有工业机器人量的机器人市场。再往后10年,可能是超越汽车手机这个市场量的万亿市场,所以不能低估它,但也没有大家想的那么快。”

从现场交流来看,要让机器人真正走出实验室并规模化部署,既需要顶层算力与仿真能力构建技术底座,也需要成本可控且可量产的硬件工程,以及以合成数据驱动的大规模训练体系。正如王兴兴所言,“AI与机器人技术将像电力与蒸汽机的发明一样,使人类文明迈向新的高度。”

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