近日，全球最大的科技盛會——國際消費電子展（CES）在拉斯維加斯落下帷幕。
作為全球科技創新的閱兵場，CES一直號稱消費電子“春晚”，其參展的技術和產品幾乎預告了接下來一年的科技行業風向。
CES已有57年歷史。本次展會更是匯集了來自世界各地的頂尖科技企業，其中包括谷歌、亞馬遜、微軟、索尼、三星等科技巨頭，以及奔馳、本田、現代、VinFast、博世、大陸等整車及零部件廠商。
超13萬觀眾參展，更有超4000家展商展示了他們在AI、汽車、機器人等領域的最新成果，其中來自中國的企業多達1000多家。
下面，小編就和大家一起看看CES上出現了哪些機器人。
九號公司在展會上舉辦了主題為“Beyond Limitation”的新品發布會。現場，九號公司發布了全新一代賽格威智能割草機器人Segway Navimow i系列，以及全新出行品類E-bike（電助力自行車）產品Segway Xafari和Segway Xyber，標志著九號公司正式進入該領域，形成了更加完整的智能出行產品矩陣。此外，九號公司還分享了電動平衡車、電動滑板車、ORV（全地形車）、移動儲能等領域取得的新進展。
知名服務機器人品牌科沃斯展示了多款清潔類的產品，多功能清潔一體機科沃斯地寶X2 COMBO擁有獨家雙管集塵系統，3.2L的大容量能讓垃圾清理周期延長到90天，三個月清理一次。產品手持吸塵器部分，具有重量輕、噪音低的優勢，還配備了扁頭刷、縫隙刷、除螨刷、手持地刷，可應對各種不同的復雜場景。
追覓科技帶來了其割草機器人A1，產品告別了繁瑣的插桿布線，開箱即用，真正實現雙手解放。同時，機器人搭載了Dreame自研的OmniSense™3D超感系統，集成了建圖、定位、避障等多重功能于一身。
宇樹科技攜多款消費/科研級、行業級高性能通用足式/人形機器人與解決方案隆重亮相。Unitree H1通用人形擁有先進動力系統和穩定步態，適應復雜地形和環境。重量僅47kg，關節極限扭矩360N·m，全球近似規格最高動力性能。H1核心零部件包括伺服電機、減速器和控制器等，均為自研自產。
開普勒探索攜其首款人形機器人亮相。其人形機器人身高178cm，體重85kg，智能靈巧手共有12個自由度，全身多達40個關節自由度，具備復雜地形行走、智能規避障礙、手部靈活操控、強力負重搬運、手眼協同操作、智能交互溝通等功能。其動力系統采用與特斯拉“擎天柱”相同的行星滾柱絲杠執行器和旋轉型執行器技術路線，而且全身自由度、手部操控靈活度手眼協同、視覺感知識別等都可以和“擎天柱”媲美。
來自上海的外骨骼機器人傲鯊智能，攜自研第四代款可穿戴外骨骼機器人黑科技現場亮相本次CES 2024展。此次，傲鯊智能帶來了BES-HV腰部外骨骼機器人包含腰部控制系統、下肢控制系統和總控集成系統組成，為用戶的大腿與腰部進行智能化電助力。產品自研了運動控制卡與配套驅動單元。為企業重體力崗位，減輕工人勞動負擔50%以上，減少數工人流失，提升生產效率提供有力保障。
機器臂研發商睿爾曼智能攜帶超輕量仿人機械臂相關生態產品參展。此次展出的超輕量仿人機械臂、大健康機器人、雙臂復合機器人等產品是公司在人工智能領域的重要突破，它們不僅擁有與人類手臂相似的外觀、尺寸，更具備強大的功能和廣泛的應用場景。
還有水下機器人深之藍重磅回歸，打造了一個兼具科技潮流與互動體驗的視覺盛宴，呈現了最前沿的水下智能科技及設備應用。其重點推介了行業突破性產品BlueNexus系列泳池清潔機器人，觀眾可通過模擬泳池環境現場感受BlueNexus開創性的Geoguru全池建圖規劃導航技術。
另外，還有三星發布的形狀更為扁平的Ballie新版本，召之即來，能與其它智能設備交互，投影，拍攝家里寵物照片；LG推出的憨態可掬的智能家居雙足機器人，可通過語音和圖像識別與人類互動，根據檢測到的情緒播放音樂或者監控寵物；美國機器人創企Embodied專為5-10歲兒童打造了教育機器人Moxie AI；家庭護理科技公司Lymow展示了首款無邊界智能割草機器人Lymow One；法國公司Enchanted Tools受動漫啟發做成的的物流機器人Mirokai；法國Capsix Robotics公司創建的按摩大師iYU機器人……
與2023年CES展會上電動汽車奪人眼球不同，AI是本屆CES的絕對主角。
AI大模型的加速發展，正在托起一個又一個新興行業，其中通用機器人更是今年的主場。北航機器人研究所名譽所長王田苗在一次演講中表示：AI與機器人融入未來制造將是必然大趨勢。
在規劃方面，AI有望幫助解決不確定性問題，而這需要常識性知識模型、傳感器實時信息、算力迭代計算、人機交互指導。大模型既可以學習顯性可表達的知識，又可以學習不可表達的隱性知識。
在設計方面，AI有望幫助機器人等產品超越用戶預期體驗，減少同質化競爭。
在靈活度方面，AI有望幫助機器人實現從封閉場景走向開放場景，通過實時傳感器信息與感知大模型匹配，或者通過人機交互實現多模態信息融合，從而自適應完成相應的任務。
