人型机器人，是指具有人类外形和动作能力的机器人，它们可以模仿人类的行为和表情，甚至可以与人类进行交流和协作。在科幻电影和小说中，人型机器人常常出现在未来的战场上，或者作为战士，或者作为救援者，或者作为间谍和破坏者。那么，在现实中，人型机器人是否真的能够参与到战争中去呢？它们会给战争带来什么样的影响呢？它们是战场上的杀手还是救星呢？一、人型机器人的优势人型机器人有许多优势，使得它们在战场上具有一定的竞争力。首先，人型机器人可以适应各种复杂的地形和环境，比如山地、沙漠、森林、城市等，它们可以在这些地方进行侦察、攻击、防御、运输等任务。其次，人型机器人可以承受高强度的物理和心理压力，不会感到疲劳、恐惧、痛苦等情绪，也不会受到道德、法律、伦理等约束，它们可以执行一些高风险、高难度、高残酷的任务，比如突入敌阵、自杀式攻击、屠杀平民等。再次，人型机器人可以与其他无人系统和有人系统进行协同作战，利用信息技术和人工智能技术，实现数据共享和决策支持，提高作战效率和效果。最后，人型机器人可以节省军事资源和成本，减少伤亡和损失，保护士兵的生命安全和身心健康。二、人型机器人的挑战尽管人型机器人有许多优势，但是它们也面临着一些挑战，限制了它们在战场上的发挥。首先，人型机器人的技术水平还不够成熟和稳定，它们可能出现故障、失控、被干扰、被破坏等问题，影响作战效能和安全性。其次，人型机器人的法律地位和责任归属还不明确和统一，它们可能引发一些道德、法律、伦理等方面的争议和纠纷，比如是否应该给予它们权利和义务？是否应该对它们进行监督和管制？如果它们造成了伤害和损失，谁应该承担责任？再次，人型机器人的使用可能改变战争的本质和规则，导致一些不可预见和不可控制的后果，比如是否会降低发动战争的门槛和成本？是否会增加战争的规模和残酷性？是否会破坏人类的尊严和价值？最后，人型机器人的存在可能影响人类的心理和社会，引发一些恐惧、厌恶、反感、敌意等情绪，甚至引发一些暴力和反抗的行为，比如是否会威胁人类的地位和优势？是否会削弱人类的信任和团结？是否会引发人类与机器人之间的冲突和战争？三、人型机器人的未来综上所述，人型机器人是一种具有巨大潜力和挑战的军事技术，它们在战场上可能是杀手也可能是救星，取决于它们的技术水平、使用方式、管理制度等多方面因素。因此，我们应该积极探索和发展人型机器人的技术，同时也应该建立和完善人型机器人的法律规范、道德准则、监督机制等，以确保它们能够为人类服务，而不是危害人类。我们应该把握好人型机器人的机遇和风险，让它们成为战争中的救星，而不是杀手。道阻且长，行则将至，行而不辍，未来可期军事领域爱好者,活力创作者}

以下内容来源于专家原汁原味交流，如有冒犯还请联系。开门见山 直接上干货 人形机器人量产痛点1.手部和腿部硬件集成难度大，需要更高的损失峰值功率和驱动能力2.腿部行走算法稳定性难以保证，学术界未出现真正意义上的类人走行算法3.手部精细化感知难度大，涉及到手的21-26个自由度4.双臂协同、混合智能操控和避让等算法难度大，需要高维度的规划5.躯干和双臂、腿部结合后，全身控制的算法难度大，涉及到复合剂的技术其中硬件方面最难的是手部和腿部，而软件方面则涉及到多种算法的维度问题。各个机器人厂家在开发时会有不同的侧重点，有的追求最新的技术，有的则涉猎多个方面。Q：人形机器人中量产的痛点在哪几个方面？A：目前人形机器人的痛点主要集中在硬件方面，特别是手和腿部分。手部集成大量电机和驱动器，且手部的精细化感知也是一个挑战。而腿部相当于有3+1+3个自由度，甚至是7个，腿部的驱动器需要选择的损失峰值功率要比较高，且行走的稳定步态算法也是非常难的。Q：人形机器人的硬件方面有哪些难点？A：人形机器人的硬件方面的难点主要在手和腿部分。手部集成大量电机和驱动器，且手部的精细化感知也是一个挑战。而腿部相当于有3+1+3个自由度，甚至是7个，腿部的驱动器需要选择的损失峰值功率要比较高，且行走的稳定步态算法也是非常难的。Q：人形机器人的软件层面上有哪些算法难点？A：人形机器人的软件层面上的算法难点主要在腿和手部分，其中腿部的算法门槛较高，需要稳定的步态算法。手部的算法较为简单，但想要实现精细化操作也是相当难的。另外，双臂协同和全身控制等复合算法也是难点。视觉算法虽然有一定突破，但仍存在难点。Q：国内人形机器人的硬件零部件情况如何？A：国内外的机器人厂家都在研发人形机器人的核心技术，不同的厂家侧重点不同，有的是追求最新技术，涉猎各个领域，有的专门做某个领域。在硬件方面，国内还需要进一步发展一拖几的驱动器和易托级的驱动器等技术。Q：人形机器人的硬件方面有哪些关键技术和国内外的差距？A：从硬件角度来看，人形机器人的关键技术主要分为驱动和感知两部分。在驱动方面，关节的运动能力是核心，需要一个好的驱动器来控制关节的运动，驱动器相当于整个关节的心脏，这块国内外还有一定差距，国外有很多知名的驱动器厂商，如马克松等，国内也有一些厂商在尝试。在感知方面，机器人需要通过传感器来感知周围环境，这一块国内外差距不大。至于具体的硬件技术，可以分为驱动和感知两部分，例如电机、减速机、行星齿轮等，在这些方面国内外的差距正在逐渐缩小。Q：驱动器和电机是什么关系？国内有哪些做得比较好的公司，未来哪些公司有望在人形机器人领域取得成功？A：驱动器和电机是密切相关的，电机提供一个气垫，驱动器通过放大电压减小电压、放大电流减小电流来控制电机的转动，难点在于驱动器要以一个很高的频率去驱动电机，控制它的精准的电压和电流，这块国内外还有一定差距。目前国内有一些企业在尝试，但是驱动器这块还是比较有难度的。至于未来哪些公司有望在人形机器人领域取得成功，可以将人形机器人分为通用人工智能和专用的高级自动化两种路线，目前专用的高级自动化已经有了很多实际应用场景，如城市高楼幕墙清洁机器人、扫地机器人等，国内也有很多企业在这方面进行研发和应用。而通用人工智能这块非常难，需要解决开放世界的问题，目前还没有一个企业能够完全实现。Q：国内能否供应驱动器等硬件部分？A：我觉得有些做电机的企业可以去做，比如布科、汇川等。但是由于机器人的关节太多，不同类型的机器人需要匹配不同的驱动器，所以大企业步子迈得不是特别大，他们现在是兼顾市场和机器人的需求，可能会考虑到机器人上用的一些小型化的市场，也考虑到通用的一些电机架上用的一些东西。Q：关于成本问题，一个机器人需要用多少个电机、减速器、驱动器等硬件部件，国产和进口的价格分别是多少？A：一个机器人大概需要30到40个关节，每个关节的成本大概是5000元左右，其中包括电机、减速器和驱动器等硬件部分。电机的价位在1000元到5000元之间，平均大约是2000元，而减速器的价位平均大约是1000元。对于大规模生产，成本可能会降低1/3或者1/2。此外，还有一些传感器需要配备，比如力传感器，每个关节最好可以配一个一维的类传感器，大约在几百元左右。Q：一维传感器的生产企业都能做出来吗？现在做力传感器的企业都做得比较简单吗？A：一维传感器都能做出来，但是现在大家的供应链很多都不是供给机器人的，像异常传感器是一个模拟量，它出来要用数字采集，数字采集模块接口会变得很大，现在很多厂家在把数字采集模块做一个小型化，提升到力传感器中。这是一个发展方向。Q：现在国内哪些企业做得比较好？和海外相比，国内的企业存在哪些差距或者壁垒？A：国外做得比较好的有Adi公司、API公司和RobertIQ等；国内做得比较好的有宇力科技、坤维科技和海博森等。但是一些老的企业想要往机器领域转型，他们通信的那一块还没做得很好，可能比较大，在机器人上可能不是非常好用。而像坤维、宇力等企业在这方面考虑得会多一点，做得稍微精细化一点，程度会好一点。Q：国内哪些类型的公司可能愿意投资机器人产业？A：目前可能还没有很多上市公司会愿意介入，因为很多供应链还没有放量，也没有专门给机器人的产品链或一系列产品。但是随着市场的放量，大的公司肯定会愿意介入。此外，我更倾向于中国慢慢出现很多小而精的公司，类似于德国的发展方向，在世界上是非常多的。所以这些小公司在科创板上市或者其他路径上的发展可能更具发展潜力。Q：人形机器人的零部件中，视觉传感器的数量和价格大概是多少？A：人形机器人需要的视觉传感器数量视具体方案而定，大概需要一个深度相机和2-3个激光雷达，以及一些普通的相机。整体成本大概在1万到2万块钱左右。视觉传感器在人形机器人和AGV小车在视觉方面的差距不大，因为它们都是机器人，整体成本上差不多。Q：在国内机器人行业中，哪些公司被公认为是相对比较好的？A：海康威视是比较明显的国内龙头公司，中小的公司可能像奥比中光等等，还有罗伯萨斯等等，但是它们好像不是在国内上市的。Q：如果现在的一个机器人的成本和未来去展望的话，如果那种几十万上百万台的机器人的批量采购生产下成本可以降到什么样的情况？A：现在可以做到20万的硬件成本，但是要考虑到硬件采购、前期研发和算法的成本，整个成本应该在20万到40万之间。Q：有一些比较硬的零部件如驱动器、传感器、电机、4杠机齿轮箱的成本会不会随着量产批量采购而降低？A：是的，大批量采购的情况下，这些零部件的成本会随之降低。Q：做机器人时，是硬件和算法的协同作用才能产生好的效果吗？A：是的，好的硬件和算法才能产生好的效果。Q：在制造机器人时，有哪些方面需要考虑？A：需要考虑从硬件选型、总体方案、驱动力的大小功率驱动能力、减速机的减速比、加工材料的材料的轻重、柔度等等方面。Q：手部的机器人有两种驱动方式，一种是一个手指一个电机，另一种是一个电机去驱动几个手指，这两种方式有什么优缺点？A：第一种方式每个关节相当于它还是把关节做成一体化了，驱动器只是从这个关节，单关节的表现能力会好一点；第二种方式可以用一些县区的方式，或者说一些写史论去传动，电机的电力的排布会更加灵活，但对驱动器的整个设计也非常难，因为它可能要驱动整个手部的20多个电机。这两种方式的选择取决于应用场景。Q：做一个手大概需要多少成本？A：一个简单的手大概需要5000元左右的成本，而6个自由度的手可能会更贵。Q：手部机器人的成本包括什么？在市场采购空心变电机的价格是多少？A：手部机器人的成本主要包括电机、驱动器、编码器、减速器等部分。从电机到驱动、各个编码器、减速器，其中最大的成本是驱动器。采购空心变电机的价格大概在3000~4000元左右。Q：手部机器人的壁垒在哪里？为什么技术壁垒这么高？A：手部机器人的壁垒在于整个手的设计，虽然手的三个部件并不是很贵，但是要整个设计成一个手，让它又能精细化操控，这个壁垒相当高。同时，还有一些新技术的应用，比如电子皮肤等，如果有公司能把电子皮肤都加在手上，技术壁垒就更高了。Q：电子皮肤的应用前景如何？有哪些公司在应用这项技术？A：电子皮肤的应用前景比较遥远，也有可能近几年能突破。目前已经有一些协作机器人应用了电子皮肤，比如阅江机器人等。创业公司松果体机器人也在研发手部模块中加入了传感器，但是大多数团队还是局限于科研范畴。关于长效恒信技术，有些团队正在使用石墨烯作为一种全向同性的手的感知，能够感知表面的推拉等细节。Q：是否有尝试改善升级行星减速器，替换斜坡减速器达到降本目的的技术路径可行吗？如果可行，单个减速器的单价能降多少？谢谢。A：我觉得这个路径可能不是很可行，因为斜坡跟行星减速它还是有本质的区别的。如果使用行星减速器，为了达到较大的减速比，可能需要使用多级减速，这样器件就要做得很小，而这会导致其传动负载较低，故障率更高。想要避免这些问题，就需要在材料和工艺等方面花费更多功夫。而斜坡减速器则是专门针对于低速大幅场景的，有其本质优势。斜坡的加工精度要求比较高，但随着技术的不断进步，其成本也会降低。至于单个减速器的单价能降多少，这需要考虑多个因素，如使用环境、材料、工艺等，具体情况还需具体分析。Q：人形机器人未来的应用市场会在哪些领域？如果要放量，哪些驱动因素会驱动这种产品放量？谢谢。A：人形机器人的未来应用领域主要有两个，一个是通用人工智能，另一个是专用的高级动画。从这两个方面去考虑的话，通用人工智能的路线可能会像无人驾驶车辆一样，主要应用在展示展览或者陪伴服务等领域。因为目前的语音交互技术还不够成熟，所以更多的应用在陪伴服务方面。而从专用的高级自动化方向去考虑，比如代替人类劳动、完成复杂的巡检等任务，这些领域的应用可能会更加成功。此外，人形机器人的应用还受制于其硬件和软件技术的发展程度、成本等因素。Q：特斯拉区分了线性和旋转关节，用的也是不同的搭配，只能这样搭配吗？这两个关节有哪个难度更高，哪个难度低吗？成本上来看，他们大概是一个一个什么样的比例？A：特斯拉的线性和旋转关节的搭配需要根据整体设计和需求来确定，不一定只能这样搭配。从人的肢体运动规律来看，肩关节的活动速度相对较慢，但力矩较大，而肘关节的速度则需要时快时慢，但也需要有较大的力矩。因此，使用哪种关节需要根据具体需求来选择，还需要考虑减速比、检测速度等因素，以及电机的能力等配合因素。至于难度和成本方面，硬件的壁垒长期来看是更高的，因为它涉及到一个迭代和生命周期的迭代，还需要保证可靠性稳定性和可维护性，整体的服务质量需要保证。而软件方面，一旦突破会快速下降，但刚出来时价值量会较高。Q：关于行星杠和滚珠丝杠的问题，特斯拉的关节里有没有需要用行星的关节？A：可能减速比配比的问题在这里，有的地方需要用到新兴市场，有一方它可能比更大，或者有的地方可能就是滚就死了。比如在肩关节处需要用斜坡的减速仪，但在腕关节处需要很快的运动速度和应用速度，但负载需求会小一点，应用现金的滚珠丝杠。这取决于整个产品设计师的思路和需求。目前还处于制造最好的硬件来服务于算法的开发人员阶段，降本阶段可能还未到来。Q：关于力矩传感器，有哪些关节是非常重要，需要使用六维的？A：在特斯拉身上可能有14个线性关节，需要根据整体产品设计师的需求和算法开发人员的要求来选择。在科研领域，有些人认为某些传感器可能可以不用。例如，在电机上绑定传感器时，可以通过电流反馈测量电机的力，但这个方法不够准确，人们试图通过各种算法来提高准确度，包括使用双编码器和双面玩具等来估算电机力。这取决于产品设计师和算法开发人员需要多高的精度和感知能力。Q：是否可以先使用最好的硬件，等到算法成熟后再降低一些硬件的精度？A：是的，这取决于产品设计师的需求和算法开发人员的要求。在科研领域中，有些人试图提高传感器的准确度，包括采用双编码器和双面玩具等方法。这取决于产品设计师和算法开发人员需要多高的精度和感知能力。目前还处于制造最好的硬件来服务于算法的开发人员阶段，降本阶段可能还未到来。谢谢大家 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