從早稻田大學1972年研發的WABOT，到特斯拉2022年首秀的Optimus，人類科學家對人形機器人的研發走過了半個世紀。在這半個世紀裡，人形機器人的發展已經從本田ASIMO、波士頓動力Atlas代表的技術驗證期，過渡到了以特斯拉Optimus為代表的商業試水期，一個新的機器人時代正在開啟。
為此，至頂科技特別策劃推出《機器人新紀元》專題報道，旨在探尋全球機器人團隊的技術變遷和創新故事。
本篇為《機器人新紀元》專題報道第二篇深度文章。
作者 | 金旺
欄目 | 機器人新紀元
2011年2月25日，美國航天史上發生了一件不大不小的事兒，這一天，NASA位於休斯敦的喬韓森航天中心研發的人形機器人Robonaut 2迎來了它的第一次太空旅行。
人類歷史上第一個登上太空的宇航員人形機器人就此誕生。
宇航員人形機器人在太空中能做什麼工作？
NASA研究員曾在一篇公開發表的論文中指出，Robonaut的研發和設計，是為了執行宇航員在空間站中需要執行的所有任務。
這些任務既包括在太空中開展的例如觀察動植物生長的科學實驗，也包括空間站緊急維修等工作。
由於人類在太空失重環境中會導致肌肉萎縮，因而宇航員在太空中執行任務時間往往不能超過6個月，某種意義上而言，空間站是一個更適合靈巧型機器人的工作環境，機器人，終將成為航空航天科技發展史上的重要一環。
2015年，在航天五院工作的張銳和團隊一起完成了嫦娥五號某顆探月衛星項目後，當進行新的項目調研時，張銳意識到了宇航員人形機器人的挑戰性和重要性，於是，他向院裡提出建議：我們應該研發自己的宇航員人形機器人。
這一年，人形機器人依然是一項相當前沿的技術，尤其是宇航員人形機器人，我國當時還沒有任何相關國家級項目立項，因而也就沒有這方面的經費來支持相應科研院所的研究項目。
當時的張銳年輕氣盛，無法忍受這種「人有我無」的窘境，尤其還是在自己專業領域內。
於是，張銳決心出走創業，做中國的宇航員人形機器人，命運的車輪，就此開始轉動。
1、DARPA挑戰賽與機器人的至暗時刻
2015年6月5日，美國洛杉磯東部一個名為Ponoma的小鎮熱鬧非凡，一場名為DARPA Robotics Challenge（簡稱DRC）的機器人挑戰賽在這一天迎來了總決賽，全球最頂尖的機器人團隊紛紛湧入這一小鎮，準備在這裡大展拳腳。
作為全球機器人領域頂級賽事，這一年的DRC也是人形機器人技術一次階段性的成果總結和展示，因而吸引了不少來自全球各地的媒體和觀眾。
DRC比賽之初，也有幾個來自中國的機器人團隊報名參賽，但出於各種原因，最終都沒能出現在決賽現場，這導致中國機器人團隊失去了一個與全球機器人頂級團隊同台展示的機會。
不過，除了中國機器人產業，並沒有多少人關注這件事兒，大家都把注意力放到了這場賽事中的人形機器人上。
2015年的人形機器人，就這樣被展示在滿懷期待的世人面前，然而，人們在這場大賽上看到的卻是人形機器人的各種現場翻車事件。
現在回想起當時的場景，張銳依舊記憶猶新，「在上台階、過獨木橋、開門、上下車等基本動作中，這些人形機器人在現場不斷摔跟頭。」
當時的張銳剛剛涉足人形機器人領域，對人形機器人存在的問題還不甚了解，多年後，回想起當時的人形機器人，由於認為當時幾乎所有多數人形機器人都是基于波士頓動力的動力學模型人形機器人，在視覺空間計算方面下得功夫很少並不具備視覺傳感器和空間計算能力，感知與控制不精確、結合得不緊密，或許是機器人摔倒的主要原因。基於這種判斷，張銳後來提出了機器人「運動腦」，讓機器人不光形態仿人，行為、思維也要仿人。
例如在抓門把手時，機器人不知道抓沒抓到，只能通過扭轉門把手來嘗試，而如果沒有抓住門把手空轉的話，就會因為沒有受力支點而直接摔倒在地。
2015年的DRC將人形機器人最真實的一面展現在了世人面前，當時的人形機器人就像是一個丫丫學步的孩童，這擊碎了大眾對於人形機器人的幻想，再加上賽後媒體一邊倒的聲勢，整個人形機器人行業由此也迎來了至暗時刻。
「當時新聞發出來，對全世界造成了一定的誤導，」張銳告訴至頂網，「大家都開始覺得人形機器人沒什麼用，包括美國、歐洲不少原本在持續研究人形機器人的企業機構，在這一項目上投入的研發資源也開始減少。」
不過，在這一年創業做人形機器人的張銳，並沒有受到媒體報道的影響，在分析了這次大賽中的人形機器人後，他發現了兩個問題：
第一，大賽上的人形機器人已經具備了一定的自平衡能力，但是基於典型的路徑規划算法，並沒有加入力反饋和自平衡算法，在內部平衡系統上仍有很大的提升空間；
第二，大賽上的人形機器人都沒有視覺反饋資訊，不具備空間計算能力。
這兩個問題背後同樣是兩個機會，它們構成了張銳和他的團隊研發人形機器人的目標和初步設想，也讓他們從一開始就放棄了走波士頓動力的經典路線，堅定了他們要走出一條自己新路線的想法。
2、兩年三代機器人，對標本田阿西莫
和國內大多數機器人團隊不同的是，張銳創業之初就是奔著人形機器人去的，2015年，張銳一邊籌備團隊，一邊創立公司，一邊做著第一代人形機器人的整體規劃。
由於張銳本就是自動化專業出身，大學畢業後，又先後在北航機器人所、中科院自動化所、航天五院有過幾年從業經驗，因而早期核心技術團隊，大都出自這些原本就是國內機器人的頂級研究機構。
在研發第一代人形機器人之前，張銳是先對人形機器人進行了整體技術方案規劃，這對於先後在北航機器人所做過嵌入式技術、在中科院自動化所做過姿態算法和自平衡技術、在航天五院做過系統工程，已經訓練出很好的系統化思維的他來說，並沒有感覺很吃力，反而有些得心應手。
在做完整體技術方案規劃後，他又將這些技術一一拆解出來，以此來判斷，要完成自己的技術構想，還需要哪些專業人才。於是，張銳一邊這樣做著技術拆解，一邊進行人員招聘。
實際上，直到著手研發第一代人形機器人時，張銳的團隊也不到10人，不過，這對於當時的他們來說，還算夠用。
2015年的中國機器人市場，仍以工業機器人為主流，市面上還沒有什麼可以參考的人形機器人產品方案。因而，作為國內最早做人形機器人的團隊，張銳為鋼鐵人科技規劃的第一代產品只規劃了雙足，並沒有做雙臂和頭部。
張銳告訴至頂網，「人形機器人最關鍵的就是雙足，一般來講，看一個團隊的人形機器人是不是自己做的最直接的方法就是看他們第一代人形機器人是做的雙足，還是完整的人形機器人，如果第一代直接做了完整的人形機器人，很可能是貼牌或基於某個原型機做的改造。」
鋼鐵人科技第一代人形機器人在2016年3月正式面世，當時他們還為這個90cm高、擁有12個自由度的雙足機器人的腰部配備了一個30公斤的質塊，用以模擬上肢和頭部的重量，通過這一代機器人，張銳和他的團隊完成了雙足部分的技術驗證。
與此同時，第二代完整人形機器人的研發工作這時已經緊鑼密鼓地悄然展開，而在第二代人形機器人研發過程中，張銳有了一個大膽的技術構想。
2016年，軟銀計劃以320億美元收購ARM，英特爾開始在全球收購AI晶片團隊，深度學習剛剛爬上風口，如果放在幾年後來看，這一年稱得上是人工智慧初啟靈智的一年，但在當時，能夠給機器人提供算力的晶片，算力依然十分有限。
張銳在研發完第一代人形機器人時，就意識到了算力將會是接下來產品研發過程中不得不重點考慮的問題，如果再加上雙臂、加上更多自由度和功能設計的話，當時市面上主流處理器擁有的算力根本無法滿足人形機器人的系統性需求。
張銳當時認為，人形機器人需要兩套傳感系統，一套對內，一套對外：
對內的傳感系統，需要快速處理最底層的邏輯計算，需要有很強的實時性；
對外的傳感系統，需要具備強調的圖像處理能力。
基於這樣的設計思路，張銳在第二代人形機器人的自研控制器中，引入了雙處理器結構，實現了內外兩套傳感系統的獨立控制。
更為關鍵的是，在這一代人形機器人中，張銳還提升了核心零部件的自研占比，包括控制器、電機驅動器、姿態傳感器等零部件的自研比例，都在這一代機器人中得到了極大的提升。
如果核心零部件完全依靠外部採購，僅僅是控制器、減速器、伺服電機三大核心零部件，在機器人產品最終成本占比就高達70%，張銳告訴至頂網，「我們自創業以來就很關注核心零部件的自研，像控制器、姿態傳感器，國外好一點的一個就要大幾萬，核心零部件自研為我們省下了不少成本。」
據張銳透露，鋼鐵人科技人形機器人的早期外部採購硬體成本占比在40%左右，現在大約只占到30%左右。
雙處理器結構，再加上自研核心零部件，讓這代機器人不僅在成本上得到了很好的控制，也讓鋼鐵人科技的第二代人形機器人的自由度從12個增加到了26個，能夠實現雙足行走、上下台階等基本動作。
不過，這還不是鋼鐵人科技人形機器人的完整版本，真正鋼鐵人科技的完整版本，是在半年後發布的第三代人形機器人。
2017年8月，在WRC 2017上，鋼鐵人三代人形機器人同台展出，瞬間燃爆全場，鋼鐵人第三代人形機器人不僅在現場表演了行走、倒水、遞話筒、上下台階等動作能力，接待了兩位國家副總理，還在現場實現了連續一周的無故障表演。
「其實我們第三代人形機器人對標的是本田的阿西莫（ASIMO），當時阿西莫能實現的功能，我們已經都能實現。」張銳告訴至頂網，「而連續一周無故障表演，即便對於今天的人形機器人而言，依舊是一項很難達到的指標。」
3、在2017年做商業化
2018年6月28日，這一天，日本NHK電視台播報了一則重磅新聞：
日本本田公司於2000年立項的人形機器人ASIMO，已經停止研發工作，並解散了開發團隊。
本田ASIMO和波士頓動力Atlas齊名，作為全球人形機器人的頂級明星項目，一直受到全球矚目，ASIMO之於人形機器人，有堪比特斯拉之於電動汽車的影響力。
這一團隊的解散，震驚了整個行業，甚至讓不少人對人形機器人的價值和意義再次產生了懷疑。
ASIMO研發團隊的解散，同樣引起了張銳和他的團隊的關注，不過，張銳認為，這樣的調整，對於本田而言是一次回歸，而非撤退。
作為曾經對標本田ASIMO的人形機器人團隊，張銳曾專程到日本拜訪過本田ASIMO團隊，也了解到了ASIMO之於本田的意義。
原來，本田當初成立ASIMO團隊，是為了讓它代表本田公司最高技術，意在打造自身在產業中的高科技品牌形象——人形機器人都能做好，汽車自然也就不在話下，這樣也就能讓本田賣出更多汽車。
不過，本田還是把這件事兒想簡單了。
後來的事實證明，獨立出來這樣一個人形機器人團隊，由於在技術上沒有與其他產品團隊形成聯動，對於整個公司產生的實際價值極為有限，這也就導致了2018年ASIMO團隊的解散。
從某種意義上而言，ASIMO團隊並沒有解散，本田是將這些人分散到了其他部門中參與產品和設計工作，這樣就可以把人形機器人的技術復用到其他產品中。
張銳認為，這樣的思路更符合一個商業公司的商業邏輯。
實際上，鋼鐵人科技早在2017年完成第三代人形機器人研發，正式進入商業化時，就做出了和阿西莫同樣的選擇。
2017年年底，鋼鐵人科技進行了公司成立以來規模最大的一次組織架構調整，彼時，鋼鐵人科技前期搭建起來的研發團隊開始按技術分工分為硬體、軟體、控制、算法等團隊，這些團隊會根據項目需求，被抽調到不同商業化項目團隊中。
鋼鐵人科技的人形機器人，也自這一年開始，逐漸出現在了國內高校實驗室、科研院所中，與此同時，張銳也開始將在人形機器人研發過程中積累下來的技術復用到其它機器人產品中。
例如，機器人線控底盤。
2018年在與清華大學合作的國家課題中，鋼鐵人科技開始涉足線控底盤領域，在做這一項目時，張銳想到了德國的博世。
博世是全球線控底盤領域的巨頭公司，如今已經成為全球頂級的一級汽車供應商，想到國內也應該有一家這樣的線控底盤公司，張銳就將這條產品線一直延續了下來，如今已經成為鋼鐵人科技的一條現金流業務。
據張銳透露，今年鋼鐵人科技由於拿下了一個基於線控底盤的項目，項目金額達到億級，因而線控底盤業務在今年公司整體營收占比中將會過半。
而在人形機器人商業化項目中，讓張銳記憶最深的，則是在2019年中標的中國宇航員人形機器人項目。
4、第二項建議：定義統一通信網路
2019年8月27日，俄羅斯宇航局首個宇航員人形機器人進入太空，並開始在國際空間站中開展人形機器人的試驗工作，俄羅斯成為繼美國第二個將宇航員人形機器人送到了國際空間站中的國家。
也是在這一年，中國宇航員人形機器人項目正式立項，而這時，國內已經有了幾家技術實力還不錯的市場化人形機器人團隊，鋼鐵人科技就是其中一家。
2020年，國家航天局將研發宇航員人形機器人的任務交到了航天五院，航天五院最終選擇聯合國內有人形機器人經驗的團隊進行這一項目的技術攻關和產品研發，當時包括北航、清華、上海交大、國防科技大學、鋼鐵人科技、優必選科技等團隊都參與了這次技術方案論證。
由於是國家首個宇航員人形機器人科研項目，航天五院對機器人性能、艙外移動和艙外執行任務等功能做出嚴格要求，最終經過5輪技術方案論證，鋼鐵人科技成為獨家擔綱中國宇航員人形機器人這一項目的主力團隊。
就在四年前，張銳向所在單位航天五院提出做宇航員人形機器人建議時，或許不會想到，四年後的他，會通過一個市場化的技術團隊，來完成當時自己提出的這一產品構想。
過去四年裡，鋼鐵人科技人形機器人研發過程中的另一項技術突破，同樣源於四年前的一次「諫言」，也同樣成為拿下這次宇航員人形機器人項目的關鍵。
2015年，就在張銳「上書諫言」航天五院做宇航員人形機器人時，還提出了另一個構想——整改衛星通信系統，做一個統一的電腦網路拓撲結構。
當時的這一構想，同樣由於種種原因未能通過項目審批。
不過，在創業做人形機器人後，張銳沒有忘記當時自己的這一構想，從研發第一代人形機器人時，他就和團隊開始自己設計硬體接口，自己定義通信協議，並將所有通信接口和通信協議歸集到自研的控制器中，從而構建統一的拓撲結構。
在第一代人形機器人上進行整體拓撲結構歸一設計時，張銳只是借鑑之前在航天領域的科研經驗教訓，覺得這樣的設計有利於人形機器人系統的可控性和穩定性，當時兩年三代人形機器人的研發節奏，也讓他們無暇為這一技術取一個像樣的名字，直到在研發第三代人形機器人時，團隊進一步拓展了這一通信網路的邊界，這項技術才第一次有了自己的名字。
2017年1月，鋼鐵人科技第二代人形機器人問世，隨之而來的是第三代人形機器人設計規劃開始提上日程。
在做第三代人形機器人規劃時，一個尤為關鍵的核心技術指標，是機器人整機控制頻率的提升。
張銳發現，如果基於之前的通信技術方案，機器人的整機控制頻率也將會被限制在當時行業基本水平，為了避免這樣的結果，他向團隊提出，「我們要設計完全屬於自己的通信網路，讓機器人整機控制頻率能夠受我們自己的控制。」
完全定義一套硬體接口和通信接口協議規範，這樣的工作量是不可想像的，好在團隊自研發第一代人形機器人以來積累下的經驗，讓他們得以在這一年的第三代人形機器人上完成了整套通信網路的構建，也是在這一年，這套通信網路有了自己的名字——ARTNET。
時間撥回到2020年，這一年，在宇航員人形機器人項目競標時，同樣對通信系統提出了嚴格要求，而鋼鐵人科技是參與這一項目競標中通信系統設計最完備的人形機器人團隊。
張銳告訴至頂網，「實際上，這一年我受國家相關部門航天五院委託，起草了我們國家航天衛星系統的通信協議標準。」
5、機器人要智能化，但改變格局的不會是大模型
2023年，通用人工智慧大模型的出現，讓人形機器人市場再次興奮起來，尤其是大模型表現出的泛化能力，讓不少機器人團隊看到了人形機器人快速發展的希望。
鋼鐵人科技是在2022年的一個項目中接觸到的這類技術，也是從那時起，他們開始將強化學習技術應用到了機器人上。
不過，張銳並不認為大模型會對人形機器人產業帶來什麼顛覆性。
張銳認為，大模型要想在人形機器人上發揮出魔力，至少要滿足一個基礎：數學模型與物理模型之間的統一。
2018年，DeepMind推出了一個名為Control Suite的仿真套件，在這一仿真環境中，人形機器人可以跑步、跳躍、匍匐前進，可以完成各種人類想讓它完成的工作，然而即便是波士頓動力，也無法將這一仿真模型應用到人形機器人上。
其中問題，正是在於數學模型和物理模型無法實現統一。
仿真環境沒有約束條件，所有電機都被視為可以快速響應，所有關節都能跟上算法的規劃，不過，真實設備工作環境並非如此。
以減速器為例，每個減速器都有一個額定減速比（例如1:50），然而，減速器本身實際上是一個非線性設備，並不能100%以額定減速比進行工作，而這直接導致了最終人形機器人動作執行的精準度。
「這個問題直接限制了目前人形機器人大規模推廣應用，」張銳對此不無無奈，「即便是放到全球來看，現在依然沒有很好的解決辦法。」
因而，他認為大模型更多解決的是機器人的決策問題。
當下人工智慧大模型可以處理問題分為兩類：一類是語義分析，另一類是視覺識別。
鋼鐵人科技實際上早在2018年就開始研究機器人智能化的方向，視覺識別就是其中一個主要方向，當時的鋼鐵人科技組建了自己的空間計算團隊，開始研究三維空間計算相關技術，並在2021年研發出了基於視覺智能的示教系統和體感遙控系統。
張銳告訴至頂網，「我們原有的技術路線是先通過視覺實現環境感知，然後通過控制器決策如何執行動作，大模型剛好相反，是先讓機器人把一個物體抓起來，然後再通過感知系統辨別物體。」
他也指出，「即便大模型獲得再大的技術突破，可能到了人形機器人演示階段，仍然無法衝破仿真世界與真實世界之間存在多年的基礎材料科學築起的壁壘。」
基礎材料科學構築起的這道壁壘，也將會成為未來人形機器人軟硬體技術之間一道難以逾越的鴻溝。
不過，對於人形機器人，張銳也並非一個悲觀主義者，他有著自己的一套評判標準，他認為，人形機器人發展大致可以分為三個階段：
第一階段：原理樣機階段，大部分團隊的第一款人形機器人都處於原理樣機階段；
第二階段：控制階段，能夠讓人形機器人做一些諸如跑、跳、上下台階等動作的團隊處於這一階段；
第三階段：應用階段，能夠真正將人形機器人應用在實際場景中的團隊。
在張銳看來，全球已經進入應用階段的，目前只有三個團隊，「一個是美國宇航局，一個是俄羅斯宇航局，還有一個是我們。」
