步入苏州追觅科技的展厅，四周陈列着吸尘器和扫地机等招牌产品，摆在正中的却是一个和普通男子体型相仿的机器人，以及一只摇头摆尾地和访客互动的机器狗。
这家以扫地机器人闻名的独角兽企业，今年3月推出第二代仿生机器狗和通用人形机器人。追觅创始人兼首席执行官俞浩告诉《联合早报》，公司计划在年内量产1000台机器人，投放到线下门店担任迎宾员。
随着人工智能（AI）和运动控制系统技术快速发展，人形机器人正成为科技领域最新的火热赛道。美国电动车巨头特斯拉7月底宣布，明年把自主品牌机器人投入工厂进行实用性测试。而包括追觅在内的多家中国公司，已准备在此之前抢跑。
位于上海的傅利叶智能，7月初刚发布通用人形机器人GR-1，并计划在今年底量产发售。公司联合创始人许德宏受访时指出，目前大部分实验室机器人仍是弓着足行走，而拥有40个关节的GR-1，已能完全直立行走。
许德宏说：“看过特斯拉发布的机器人视频后，发现我们的机器人走得更好，便决定抢先发布，以便吸引更多资源和人才。”
无独有偶，俞浩也在看过特斯拉机器人视频后，研判追觅机器人在关节马达等驱动器上的进展比特斯拉更快，应用场景也更丰富。“泡咖啡、整理衣物、铺床等，都是我们在拓展的应用场景。”
早在1970年代，日本早稻田大学就开发出第一台人形机器人，但它们多年来只被应用在特定领域。随着AI技术日臻成熟，近年来谷歌、亚马逊等科技巨头相继进场，特斯拉更是凭借其强大软件实力和供应链能力，短短两年里就成为人形机器人市场头部玩家。
今年来ChatGPT等大语言模型AI的普及，极大降低了AI应用成本，使得人形机器人可以被应用在更多领域。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋5月时直言，AI下一个浪潮将是具身智能。管理咨询公司麦肯锡则预测，到2030年，全球有多达8亿人的工作岗位可能被自动化机器人取代。
面对庞大的潜在市场，百度和小米等中国科技巨头近年来纷纷入局人形机器人，腾讯投资的优必选更在今年赴港上市，冲刺“人形机器人第一股”。招股书显示，截至2022年9月底，优必选已累计售出约50万台机器人。
新加坡南洋理工大学机械与宇航工程学院副教授谢明受访时研判，中国人形机器人水平近年来快速提升，目前在全球仅次于美国和日本。如果不受外界干预，中国机器人可在两三年后跃居世界第一。
然而，中国机器人在核心元件技术仍与国际头部厂商有明显差距。谢明举例，目前先进传感器和控制器由日本主导，芯片则主要来自美国和欧洲。如果美国联合盟友加大对华出口限制，中国需要一段时间才能重建供应链，这将大大拖慢机器人产业发展步伐。
苏州大学机电工程学院院长孙立宁今年4月也在公开论坛指出，关键基础性技术是制约中国机器人产业发展的瓶颈问题，高端减速器、电机伺服、控制器、专用AI芯片等技术难题亟待攻克，产业链韧性有待增强，创新链与协同创新体系须进一步完善。
许德宏介绍，傅利叶机器人的电机、传感器和控制系统都由内部独立研发，这得益于公司多年来从事康复机器人研发打下的基础，以及中国市场的“大”和“快”。
中国多年来占据全球工业机器人市场半壁江山，供餐饮住宿场所使用的服务机器人也在快速发展。据中国电子学会统计，中国机器人市场规模在去年突破1000亿元人民币（186亿新元）大关，其中约五成为工业机器人，服务机器人和特种机器人占比分别为37%和13%。
2017年到中国创业前，许德宏曾在新加坡高校担任研究人员，并先后就职于多家跨国公司。他直言：“在新加坡做研发，每一步都要做到100分，才能往前推进。在中国市场做到80分就可以发布，之后再慢慢改进，这使得很多技术在中国能够快速落地。”
新加坡管理大学计算与信息系统学院副教授朱飞达受访时分析，中国为人形机器人提供更大市场，让人形机器人得以应用在服务、医疗等更多不同场景，更激烈的竞争也有助于带动行业加速发展。
朱飞达同时指出，随着科技迭代，人形机器人的核心竞争力已经从运动能力转化到AI，而美国在这一领域的主导优势明显。“人形机器人是人工智能最终的形式，谁的‘大脑’更发达，就能在这条赛道上跑得更远。”
谢明也认为，中国在产品创新方面拥有巨大优势，但理论创新和技术创新仍是短板。他预计中国与美日之间的硬件差距会随时间推移减小，但软件方面还将大幅落后。“如果中国尽早加大在软件开发和软件人才教育方面投资，与先进国家的差距有望在10年内缩小。”
和智能手机相比，人形机器人对小尺寸的先进制程芯片需求不高，中国业者因而受美国芯片出口管制影响不大。但《华尔街日报》报道，美国商务部正考虑对出口到中国的AI芯片实施新限制，以进一步削弱中国AI发展。
许德宏坦言，中美科技战加剧是业者不愿看到，但也无法阻止的趋势。为此，傅利叶在2018年成立海外事业部，“我们能做的，就是通过合作把技术带向国际，让更多高校和机构在不同场景应用我们的机器人，帮助我们加快技术发展。”
俞浩则认为，在没有一方掌握成熟技术的前提下，美国的封锁并不是追觅面对的最主要挑战。“我们今天共同面对未知的世界，谁都有可能在这里失败。大家都在同步探索，考验的是我们智力的极限和对应用场景的探索。”
