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人形机器人小脑（运控）介绍

人形机器人“小脑”概念

人形机器人“小脑”：目前产业界对人形“小脑”的定义并没有形成统一共识，一般认为“小 脑”就是运动控制，即由软硬件构成，硬件包括控制器、驱动系统、编码器等，软件主要为部 署在硬件上的控制和感知算法等。人形运控与传统运控最大的区别在于：后者是根据已编程好 的轨迹去完成实时控制，而前者需要通过各种场景的实时判断来生成实时运动轨迹（即AI大模 型训练学习后，实时生成运控轨迹的指令），进而实现控制。

“小脑”的主要功能：与“大脑”主要负责环境感知和智能交互不同，“小脑”更多地关注于机器 人的运动控制和平衡调节，通过接收来自传感器（如视觉传感器、力觉传感器、触觉传感器等）的 信息，对这些信息进行处理和分析，进而指导机器人的运动。主要功能可以分为四类：运动执行、 协调运作、反馈调节和动态平衡。

人形机器人“小脑”的控制技术

包括三类：①模型控制（MPC）。基于精确的运动学和动力学模型，实现对机器人动作的精准控制， 适用于特定任务的自动化执行，即传统运控范畴。②强化学习。通过在复杂环境中的自主探索，学 习最优控制策略，显著提升了上肢和下肢在复杂任务中的效率、精度和适应性。③模仿学习。通过 模仿人类行为，减少对环境探索的依赖，利用人类行为数据训练智能体（动捕是关键，即数据获 取），显著提升任务执行能力。

人形机器人“小脑”案例

案例：目前业界基于强化学习和模仿学习已进行多种尝试，以美国Agility Robotics的Digit机器人 为例，其利用强化学习算法，通过在仿真环境中不断进行训练和优化，学习各种运动技能（行走、 奔跑、转弯、上下台阶）。在实际应用场景中，Digit机器人与亚马逊合作，负责仓库物流，能够根 据环境的变化和任务需求，自主规划路径，快速准确地完成物品的搬运和分拣。Digit在物流领域中 的成功应用，不仅提高物流效率，还降低人力成本，为物流行业的发展带来了新的解决方案。

人形机器人“小脑”面临的挑战

挑战：主要包括如何进一步提高AI模型在机器人控制中的实时性、鲁棒性和可解释性，以确保机器 人在复杂环境中的稳定运行和安全可靠。此外，如何将控制与感知、决策和规划更紧密地结合，构 建端到端的自主系统，亦是未来重要的研究方向。

小脑在垂直场景有望率先成熟， 小模型性价比凸显

人形机器人落地难度和市场规模：To C ＞To B

TO B有望率先落地和放量，原因：技术适配与需求刚性：B端客户，如工业、医疗、物流等需求明确且结构化，技术更易适配。例如，工厂 中的搬运、质检等任务对机器人的运动控制、环境感知能力要求较高，但场景相对封闭，无需复杂的人 机交互。To C场景家庭环境复杂多变，需要高度灵活性与自然交互能力。成本与价格敏感度：企业用户注重性价比，TO B产品量产万台后价格预计可降至20-30万元（以优必选机 器人为例），而C端对性能要求高，目前To C主流产品售价在9.9万元-65万元（以宇树科技机器人为例）。政策与法规支持：政策明确支持工业场景开放与标准化；To C场景下，隐私、安全等伦理问题尚未解决， 制约C端场景落地。

TO B场景下，开发统一的底层大模型难度大

机器人下肢：运动关节相对固定，更容易形成一个统一的模型，可以设置“不摔倒、走得快” 等作为奖励函数来强化学习。目前主流的下肢算法是英伟达的Issac Gim底层算法+强化学习。机器人上肢：属于精细运动范畴，尤其是灵巧手关节的控制，不同应用场景下运动轨迹的规 划千差万别，开发统一的底层大模型面临两大难题：①开发难度大，训练成本高，高能耗 以及在特定场景下的性能瓶颈等；②高质量的训练数据获取难。

难度①：上肢的底层运控算法

人形运控产业未来将由一次开发(一开)商和二次开发(二开)商两部分构成。一开企业如特斯 拉、华为、宇树等做人形运控算法的一次开发（即平台型通用机器人企业），类似于iOS之于 苹果，不同厂商硬件规格和方案不同，运控算法不兼容，因此运控产业是平台型企业的兵家 必争之地；二开企业是应用厂商，类似于APP应用开发商，在一开企业软硬件基础上，开发针 对特定应用场景的机器人（如针对教育、养老、消防、危化、矿山、电力、冶金等领域开发 机器人）。

难度②：数据采集

数据需求激增：在特斯拉2024年第四季度财报电话会上，马斯克指出，人形机器人所承担的 任务及用途，相较汽车自动驾驶而言复杂得多，大概有1000倍之多，所需的训练数据规模也 会随之扩大至10倍左右。数据现状难以支撑训练：目前可用于训练人形机器人的开源数据集，无论是在数量上还是规 模上都极为匮乏，难以支撑高效训练。

谁有望抢占小脑发展的制高点？

人形机器人运控重要环节的玩家

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