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人形机器人二次开发:用工具链升级与生态赋能破解商业化难题

时间:2025-11-27 16:09
近期,国内多家人形机器人企业纷纷发力,推出面向二次开发的工具型平台,试图在激烈的市场竞争中开辟新的赛道。从北京人形机器人创新中心到宇树科技、智元机器人,各家企业不约而同地将目光投向了开发工具与生态建

近期,国内多家仿人机器人企业纷纷发力,推出了针对二次开发的工具型平台,试图在激烈的市场竞争中开辟新的赛道。从北京人形机器人创新中心到宇树科技、智元机器人,各家企业不约而同地将目光投向了开发工具与生态建设,期望通过更灵活、更开放的解决方案,提升产品的市场适应性和商业价值。

在深圳福田的康明斯发动机工厂,北京人形机器人创新中心的两款仿人机器人“天工”和“天轴2.0”正在无人生产线上执行上下料任务。北京人形具身智能部门负责人车正平透露,在实际部署中发现,不同岗位对机器人的感知与控制能力要求差异显著,标准化方案难以满足所有场景需求。“用户需要能自定义开发和部署的工具,而不是仅依赖复用的开发流程。”他指出,这促使团队开发了具身智能平台“慧思开物”SDK,涵盖大脑、小脑及技能调用工具链,支持快速二次开发。

与传统的端到端视觉语言动作模型(VLA)不同,“慧思开物”采用了分层架构。车正平解释,端到端VLA虽然能理解指令,但动作执行可能存在偏差,尤其在流水线装配等高节拍场景中,缺乏空间约束和力控反馈的建模会导致机器人作业不稳定。“例如,机器人可能理解‘把零件放进托盘’的指令,但因模型误差,实际放置时会歪斜或碰撞,影响生产线效率。”为此,平台通过视觉语言模型(VLM)与世界模型的协作,实现“理解-规划-执行”的闭环。VLM部署在云端,负责指令解析和任务规划;世界模型则模拟物理环境,提供反馈以优化策略,形成“自我校正”能力。

这种分层设计虽带来结构化优势,但也面临误差传导风险。一位VLA算法工程师指出,每层模型的微小误差可能在后续环节指数级放大。“例如,工件位置识别偏差1%,经过多轮路径规划和控制迭代后,机械臂在毫米级任务中可能出现明显偏移。”为解决这一问题,车正平强调,开放的数据接口和开发生态至关重要,它们是机器人持续学习、适应复杂环境的基础。

其他企业也在加速布局开发工具。11月6日,宇树科技发布全身遥操作平台,支持人类通过设备远程控制G1机器人完成洗碗、整理衣物、拳击对练等复杂动作。深圳某机器人公司高管Eddie(化名)认为,这一平台不仅提升了控制灵活性,还可能为宇树积累大规模、高保真的人类动作数据,加速AI模型闭环。他指出,当前仿人机器人行业同质化竞争加剧,“各家硬件差距缩小,用户选择需新理由,开发工具成为差异化关键”。

智元机器人则瞄准了租赁商等非技术用户。10月底,其推出0代码、0门槛的“灵创平台”,允许用户通过图形化界面自定义机器人运动表现和“人设”。一位租赁商透露,此前让机器人跳一支三分钟的舞蹈,需第三方团队编程,成本高达两三万元;而灵创平台通过预置模板和拖拽式操作,大幅降低了使用门槛。智元机器人合伙人姜青松表示,平台采用付费机制,将原本属于第三方团队的收益转化为企业自身收入。

Eddie分析,平台建设虽前期投入大、周期长,需搭建算法框架、维护内容生态,但一旦形成规模效应,回报将十分可观。“收益不仅来自软件订阅或功能付费,更在于用户粘性的提升。企业卖出一台机器人只是开始,能否被持续使用、被更多开发者落地应用,才是更大考验。”

车正平进一步指出,北京人形的“慧思开物”平台源于对应用落地痛点的洞察。“不同作业环境、机械接口和任务节拍差异巨大,标准化算法难以直接落地,完全定制成本又过高。若平台能解决‘最后一公里’问题,支持用户快速二次开发或集成新模块,将显著增强机器人市场竞争力。”他透露,商业化数据对资本运作至关重要,而平台化工具正是获取这些数据的关键。

在这场由开发工具引发的新竞争中,技术迭代速度不再是唯一比拼点,构建可持续的机器人生态成为核心目标。Eddie总结:“谁能率先打通从开发到落地的闭环,谁就能在下一轮市场竞争中占据先机。”

来源:https://www.itbear.com.cn/html/2025-11/1017595.html
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