1月29日，工信部、教育部、科技部、交通運輸部、文旅部、國務院國資委、中國科學院等7部門正式發布《工業和信息化部等七部門關于推動未來產業創新發展的實施意見》（下文簡稱：《意見》）。
《意見》提出：到2025年，我國未來產業技術創新、產業培育、安全治理等全面發展，部分領域達到國際先進水平，產業規模穩步提升。建設一批未來產業孵化器和先導區，突破百項前沿關鍵核心技術，形成百項標志性產品，初步形成符合我國實際的未來產業發展模式。
到2027年，未來產業綜合實力顯著提升，部分領域實現全球引領。關鍵核心技術取得重大突破，一批新技術、新產品、新業態、新模式得到普遍應用，形成可持續發展的長效機制，成為世界未來產業重要策源地。
《意見》重點任務提到：打造標志性產品，做強未來高端裝備。其中，寫在第一位的就是人形機器人。
對于人形機器人，《意見》具體表示，要突破機器人高轉矩密度伺服電機、高動態運動規劃與控制、仿生感知與認知、智能靈巧手、電子皮膚等核心技術，重點推進智能制造、家庭服務、特殊環境作業等領域產品的研制及應用。
《人形機器人創新發展指導意見》中，也強調了要在“大腦”、“小腦”、“肢體”等一批關鍵技術取得突破。其中，“大腦”與大模型、自主決策、行為控制相關，“小腦”則主要指運動控制系統。
“肢體”關鍵技術具體可分為“上肢”“下肢”“軀干”關鍵技術，“上肢”技術是指與機械臂、靈巧手、雙手控制、手眼控制等相關的技術；“下肢”技術是指與仿生關節、仿生腿足、行走控制、足眼控制等相關的技術；“軀干”技術涉及機構系統、材料系統、動力系統、感知系統的控制與運行。
國家政策決定行業發展方向。這些意見的提出，一定程度上也給人形機器人產業化指明了方向。
人形機器人與工業機器人的底層邏輯不同。工業機器人只看重靈活，自動化技術是核心競爭點，而人形機器人看重的是與人交互的能力，人工智能是最核心的競爭點。
比如特斯拉，其在電動汽車自動駕駛領域積累了強大的FSD算法算力優勢，可以直接將FSD純視覺＋深度學習神經網絡嫁接到人形機器人上，利用自動駕駛積累數據，為人形機器人的算法訓練，加速提高機器人的各種運動能力。
用機器人代替人工作，一直是人類的夢想。過去幾十年間，靈巧的工業機械臂已經成為黑燈工廠的主角，源源不斷為人類生產著電器、汽車、智能手機等各類產品。在居家場景下，掃地機器人今年的普及也讓很多家庭告別了掃地和拖地這兩項體力活，送餐機器人也很好地解決了在酒店點外賣送到房間的問題。顯然，這些單一場景機器人在成本方面擁有更大的優勢，在生產效率和服務質量上面也可以逐步+去提高。
那么我們為什么還要耗費巨大的人力物力去研究人形機器人呢？
從某種角度上來說，上述這些只適用于單一場景的專項機器人，其實并不能稱之為機器人。他們無論如何發展都超不出機器的范疇，最多只能稱之為比較智能的機器。
他們只為人類解決某一方面的問題，不具備通用性，更不具備與人進行高級交流的能力。
而目前來看，AI加人形機器人的融合是可以同時滿足通用性和高級交互能力的最終形態，有望超越機器范疇，成為介于機器和人類之間的新物種。
我們所處的人類世界是由人創造，為人服務，一切產品都是為了讓人操作而設計。在這樣一個現實的物理世界中，只有人形機器人可以做到無縫融入，或者稱之為“接管”。
接管這個詞可能有些驚悚，好像有人形機器人會完全取代人類的意思，但人形機器人不會完全取代人類，只是會逐漸取代更多的低價值重復性體力勞動。
當前，新一輪科技革命和產業變革加速演進，重大前沿技術、顛覆性技術持續涌現，科技創新和產業發展融合不斷加深，催生出元宇宙、人形機器人、腦機接口、量子信息等新產業發展方向，大力培育未來產業已成為引領科技進步、帶動產業升級、開辟新賽道、塑造新質生產力的戰略選擇。我國具備工業體系完整、產業規模龐大、應用場景豐富等綜合優勢，為未來產業發展提供了豐厚的土壤，期待國產品牌能夠乘風破浪，闖出自己的向往。
