小米人形机器人CyberOne上肢关节电机，是小米自研了一枚重量仅为500g，额定输出扭矩高达30N·m的高效电机，保证了上肢灵活性；髋关节主要电机瞬时峰值扭矩可达300N·m，配合自研的人形双足控制算法，行走姿态更加平稳。

　　小米的人形机器人CyberOne更多的采用了以高性能、小型化电机为主的干系统，迎合了新能源时代下智能汽车从湿系统逐步替换成干系统的大趋势。从整机来讲，应用需要降低成本，这依赖核心硬件——零部件的成本的降低，同时还要提高其可靠性。

　　所幸的是，关于硬件方面，我国在生产制造、迭代速度、成本等多方面都更具优势，基于全世界最高效、最庞大的供应链体系，人形机器人硬件制造是我国的强项。

　　4月在京举办的人形机器人产业大会上，上百家企业携最新产品亮相，展示出产业链生态的优势，越来越多人形机器人产品涌现出来，必然将反向推动人形机器人核心零部件迎来一波迭代升级。

　　2、软件

　　人形机器人的制造，仅靠硬件的研发，远远不够，软件也必须跟进。不可否认，当前所推出的人形机器人，动作缓慢略显笨拙，或无面部表情，或有也显得僵硬，这是由于软件的发展仍处于初期，整体技术有待突破。

　　软件技术包括复杂的运动建模和控制问题，有三条技术路线，一个是从机理出发，对整机进行运动学和动力学的建模，然后进行设计，进行规划控制；第二种是特斯拉展示的人的运动映射到机器人上面；第三个机理模型需要依赖模型的准确性，对于复杂环境的适应需要人的介入。

　　第一种，通过强化学习生成各种动作，然后用它的基本步态，来融合形成环境的适应性，能够自动选择步态的组合；特斯拉应用的是第二种技术路线，亮点是神经网络完全端到端训练：输入视频，输出控制。

　　这类似于特斯拉自动驾驶FSD V12开发中的神经网络训练 —— 处理所有输入信号，输出驾驶决策，直接复用其电动车成熟的视觉系统，FSD是特斯拉的自动驾驶解决方案，也是特斯拉人形机器人的“大脑”。

　　小米人形机器人CyberOne搭载自研Mi-Sense深度视觉模组，做到对环境的全面理解，多模态结合的推理和交互，拥有完整的三维空间感知能力。

　　目前，各种技术路线都有突破，但作业对象的适应性、环境的适应性还是非常的有限的。如何把机器人环境、任务融合起来发展，如何把技术路线打通，依然需要我们去探索。

　　运动控制是非常重要的基础，首要的问题是人形机器人系统的不稳定，稳定控制很难，能够到一个真实的环境里面适应各种环境的扰动，保持稳定性以及作业的准确性，这都是它的难点。

　　国家创新发展意见中要求，对软件的要求是突破仿生感知与认知、智能灵巧手、电子皮肤等核心技术，一些人形机器人的设计重点聚焦在与人类实现互动，拥有面部识别、语音合成和自然语言处理等功能，能够参与同人类的对话并理解人类情感。

　　近日的一则消息令人鼓舞，中科大90后博士成功研发出人形情感交互机器人，拥有高度仿真的面部表情和触感，能够与人类进行自然的对话和互动。技术要点是通过部署30个电机驱动器，驱动柔性面部，结合人工智能算法去模拟真人的面部表情，呈现出真实自然的表情。

　　毫无疑问，人工智能技术的发展可以帮助人形机器人更准确地理解人类语言，听懂人的指令，识别环境信息，并做出更合理的决策和行动。

　　目前的人工智能正在迈向通用智能的路上，人工智能驱动的人形机器人极大地提高了通用性，克服了编程人形机器人的专属性，不是只能干一件事情，而是能够在多种场景中执行任务。

　　就人工智能技术本身来说，我国与西方差距并不大，在算力芯片上稍有不足。近日传出阿里云去年推出的新一代HPN7.0架构，极有可能取代此前谷歌提出的Jupiter架构，成为下一代AI网络架构标准，作为AI基础设施关键底层技术，将大大有利于中国大模型发展及应用落地。

　　这一消息，对人形机器人技术来说，有两点启示，一是为人形机器人利用人工智能技术提供了方便；二是在国际科技巨头们竞相角力中，中国企业能够占据了先机，必须占据先机。

　　目前，真正把大模型部署到人形机器人上面，还是有很多的局限性。现在的大模型依然靠数据，有一定的泛化能力，还是需要优化，如何把大模型融合到机器人里面，实现真正能够作业的具身智能，还是需要研究探索。

　　未来几年，人工智能将成为其发展驱动力，人工智能技术正在一日千里地迈向通用人工智能突破的关键节点，人形机器人也在以非常规的加速度发展，现在可以说，是人形机器人大模型AI技术突破临界点。

　　人形机器人公司“加速进化”认为，构建壁垒的不在大脑、小脑、本体，而是操作系统和计算单元，未来的机器人一定要有自己的计算单元，即SoC芯片。另一方面是操作系统，机器人在未来肯定会有对应的系统和开发工具，这样其他开发者才能在上面搞二次开发。

　　人形运控产品壁垒极高，求解涉及大量物理数学原理，运控算法复杂，自研构型稀缺，开发难，软件工程复杂度也很高，解耦难度大，挑战诸多。

　　3、通用性

　　这里还要谈到人形机器人的通用性问题。人形机器人更强调类人的形态，这种类人的形态使得它更加适应建设的环境，并且能够有更好的人机交互感受，进一步说就是在作业上有更强的通用性和适用性。

　　人形机器人的通用性可以无缝替换人类所从事的一些工作，专用机器人有更强的负载、更精准的节拍，但无法直接实现无缝替换，也就是说在各种环境里面执行各种任务，这对它的智能性提出了更高的要求，所以说，通用性也是人形机器人发展的一个重要目标。

　　为此，要聚焦通用机器人底层技术，不断攻克核心零部件 (执行、感知) 能力瓶颈，让机器人技术真正通用化、普及化。在人形机器人研发上，小米坚持开源开放，为超过116家科研院所、高校、机构提供全套的开源平台。人形机器人正在迈进通用机器人的关键时间点，期待国产人形机器人能够引领“具身智能”时代的到来。

　　为了便于叙述，我们把人形机器人的技术分为硬件与软件，真实的情况是二者是融合的，通过小脑做出动作，通过大脑进行决策，实现复杂环境当中操作多种机器设备的通用性。

　　技术突破的方式以应用来迁移，通过整机来带动整个生态的发展，包括部件、整机系统里的大脑、小脑以及我们要去支持这些研究开发研制的供应链和工具链。