ayx爱游戏官网入口:探针前沿科技专题：Humanoid研发周期仅为一年的人形机器人

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　　Humanoid的产品对比其他人性机器人巨头企业并未展示出特别的差异点，但其极快的研发、落地速度向整个行业证明了一件事：如果具身智能的底层技术不出现突破，整个行业将出现大量“后来居上”的新竞争对手，进入同质化竞争阶段

　　英国Humanoid 机器人公司，其法定实体为 SKL Robotics Ltd.，于 2024 年 5 月 在伦敦正式成立，仅仅一年就推出了他们的首款人形机器人HMND 01 Alpha，首度亮相时它还是轮式底盘，四个月后已经换上双腿，向世界展示了具身领域的英国速度。Humanoid 的定位是通用的人形机器人公司，总部设在英国伦敦，在美国马萨诸塞州剑桥和加拿大不列颠哥伦比亚省本拿比设立了工程办公室。

　　Artem Sokolov 是英国人形机器人公司 Humanoid 的创始人兼首席执行官，他出生于俄罗斯珠宝制造世家，2010 年代接手家族企业 Sokolov Jewelry 后，通过激进扩张和数字化改造将其打造为估值超 10 亿美元的欧洲最大珠宝集团之一，年收入逾 10 亿美元，并于2021 年荣获 Ernst & Young 年度企业家奖。亲眼目睹祖父母和数千名工人在流水线上度过单调一生，Artem 立下使命：用机器人彻底解放人类脱离重复、危险和低价值劳动。2024 年 5 月，他在伦敦创立Humanoid，亲自投入5000万美元种子资金，仅用7个月就推出英国首款商业化通用人形机器人 HMND 01 Alpha，2026 年将发布双足版 Beta。他同时是风险投资机构 SKL.vc 和 Golden Falcon Capital 的创始合伙人，曾投资 40 余家科技公司并多次成功退出。凭借在制造、供应链、团队管理和大规模运营领域的深厚积累，他将特斯拉式的极致速度、苹果式的产品思维与波士顿动力级别的工程人才结合，带领175人团队（来自 Tesla、Apple、Boston Dynamics、Nvidia 等）在一年内成为欧洲成长最快的人形机器人公司。Artem 常说“速度决定一切，世界是为人类设计的，所以机器人必须是人形的”，他坚信 Humanoid 将率先实现真正可规模商用的通用人形机器人，先从工业和物流切入，再进入家庭，最终让人类只做创造性工作。

　　Jochen Rudat是Humanoid的联合发起人兼首席技术官（CTO），专注于软件架构和视觉语言模型（VLM）开发，他是公司KinetIQ框架的核心设计师，该框架赋能HMND 01机器人进行端到端感知和物体操纵。Jochen拥有Google和Nvidia的研发背景，擅长将生成式AI与物理机器人融合，推动公司从Alpha轮式原型向2026年Beta双足版本迭代。他领导的创新包括实时数据飞轮，用于提升机器人自主决策能力，针对零售和物流场景优化。Jochen相信，英国的学术与创业生态将使Humanoid引领全球人形机器人浪潮，他致力于构建低总拥有成本（TCO）的系统，实现从实验室到商业部署的飞跃。

　　公司主要依赖创始人Artem Sokolov的自有资金和早期内部投资。截至2025年12月，公司尚未公布任何外部风险投资轮次或机构融资公告，而是通过创始人主导的种子资金驱动快速迭代和发展。具体而言，Artem Sokolov个人投资了5000万美元作为创始资本，这笔资金支持了公司从零到一的构建，包括组建超过130人的精英团队（来自Tesla、Apple、Boston Dynamics和Nvidia等）、推出HMND 01 Alpha轮式原型，并在一年内启动商业测试和POC（概念验证）项目。

　　Humanoid最显著的技术壁垒之一是其惊人的研发和迭代速度，这使其能够在极短的时间内从概念走向可工作的原型机，远超行业平均水平。

　　Humanoid的首款产品 HMND 01 Alpha（轮式版本） 从概念到正式发布仅用了7个月的时间。这一速度在人形机器人领域是前所未有的。Humanoid之所以能实现如此快速的开发，主要得益于其 “第二行动者优势”，即利用团队成员在其他领先机器人公司的经验，避免了早期研发中的许多“昂贵错误”，从而跳过了耗时的基础研究阶段。公司创始人强调，他们的目标不是无休止的实验，而是快速将机器人投入实际应用。这种对速度和执行的极致追求，使其能够迅速响应市场需求，并在竞争中抢占先机。

　　在轮式机器人取得成功后，Humanoid 更进一步，在仅仅 5 个月内就开发出了其双足版本——HMND 01 Alpha Bipedal。这一成就再次刷新了行业记录，双足机器人的开发难度远高于轮式机器人，尤其是在实现稳定、动态的行走方面。Humanoid 通过高度优化的数字设计和以仿真为主导的训练方法，成功地将虚拟原型和物理机器之间的差距降至最小，从而大大缩短了开发周期。

　　Humanoid 的核心竞争力在于其先进的AI训练和仿真技术，这使得机器人能够在极短时间之内掌握复杂的技能，并具备强大的环境适应能力。

　　Humanoid在其机器人训练中大量运用了强化学习技术，智能体通过与环境的交互，根据获得的奖励或惩罚来学习最优行为策略。Humanoid 的一个重大突破是，其双足机器人 Alpha 在最终组装完成后仅48小时内就学会了稳定行走。这一成就的背后，是公司在仿真环境中进行了长达5250 万秒（相当于近 19 个月）的常规运动训练，然后将训练好的模型数据直接上传到物理机器人上。这种在仿真中进行大规模、高效率的数据训练，再将知识迁移到现实世界的“Sim-to-Real” 方法，极大地加速了机器人的学习过程。

　　为了实现高效的仿真训练，Humanoid 与NVIDIA 展开了深度合作，使用了其先进的 Isaac Sim 仿真平台，NVIDIA Isaac Sim 是一个基于Omniverse构建的机器人仿真平台，能够在高保真度的虚拟环境中开发、测试和训练 AI 驱动的机器人。该平台支持导入 URDF、MJCF 等通用机器人格式，并利用 GPU 加速的物理引擎（PhysX）进行精确的动态模拟。Humanoid 的工程师利用 Isaac Sim 及其配套的 Isaac Lab 框架，对机器人进行了大规模强化学习训练，生成了海量的运动数据。

　　Humanoid 双足机器人在 48 小时内实现稳定行走，是其技术实力的集中体现，这一突破的重点是其高效的仿真到现实的迁移能力。在仿真环境中，机器人经过了 3.2 百万秒的训练，并加入了最小的随机化（minimal randomization）来模拟现实世界的微小不确定性。最终，机器人不仅仅可以实现直线和曲线行走，还能完成原地转身、侧步、蹲下、跳跃、奔跑等高难度动作，并能承受高达350 牛顿的外部推力，展现出卓越的自平衡和抗干扰能力。

　　Humanoid自研的 AI 框架——KinetIQ。该框架集成了VLA模型，赋予机器人强大的感知、理解和执行能力。

　　基于KinetIQ 框架，Humanoid 的机器人具备了端到端的推理能力和全面的环境感知能力。机器人头部配备了360 度 RGB 摄像头、深度传感器和麦克风阵列，能够全方位地感知周围环境。这些多模态传感器收集到的信息被输入到VLA 模型中，模型通过端到端的推理，直接输出机器人的行动指令。这种设计避免了传统机器人系统中复杂的、分模块的感知-规划-控制流程，使得机器人的反应更加迅速和智能。此外，KinetIQ 框架将机器人在实际在做的工作中收集的数据会不断反馈到模型中，用于持续优化和迭代，从而不断的提高机器人的性能和适应能力。

　　HMND 01 系列机器人的硬件采用了模块化设计，允许根据不同的应用场景和客户的真实需求，灵活地更换或配置不同的部件。例如，机器人的上半身和下半身可以独立配置，既能够使用轮式底盘，也能够使用双足底盘。此外，机器人的末端执行器（end-effectors）也能够准确的通过任务需求来做更换，既可以是高自由度的五指灵巧手，也可以是简单的平行夹爪，以适应不一样的抓取和操作需求。

　　Humanoid 公司目前推出了两款核心产品：HMND 01 Alpha（轮式版本） 和 HMND 01 Alpha Bipedal（双足版本），这两款机器人共享了大部分硬件和软件架构，特别是上半身的设计，但在移动方式上不一样，以适应不一样的应用场景。

　　HMND 01 Alpha是Humanoid推出的首款产品，定位为一款面向工业应用的移动操作平台。其设计初衷是解决物流、仓储和制造业中都会存在的劳动力短缺问题，以及员工长期从事重复性、高强度体力劳动所带来的健康风险。创始人阿尔乔姆·索科洛夫在扩展其家族制造业业务时，亲眼目睹了这些工作对员工（包括他的祖父母）造成的身心负担，这促使他决心开发能够替代人类完成这些任务的机器人。因此，HMND 01 Alpha 被设计用于执行物料搬运、分拣、包装、机器上下料等任务。

　　在轮式版本取得成功的基础上，Humanoid推出了HMND 01 Alpha Bipedal，即双足版本，这款机器人的定位是面向更复杂、非结构化的环境，并最终实现进入家庭服务的目标。与轮式机器人相比，双足机器人能够上下楼梯、跨越障碍物，更好地适应为人类设计的、充满台阶和不平坦地面的环境。Humanoid计划在2026-2027年让机器人能够独立完成80%的工业任务，并在2027年底实现完全自主操作。最终目标是到2031年，将这些机器人部署到家庭中，处理日常家务，如打扫卫生、整理物品，甚至提供陪伴，以缓解老年人的孤独感。

　　HMND 01 Alpha Bipedal 在保持与轮式版本相似上半身设计的同时，其下半身采用了先进的双足行路机构。以下是其主要技术参数：

　　Humanoid的机器人，特别是 HMND 01 Alpha 轮式版本，其首要应用领域便是工业制造和物流。

　　在制造业，特别是汽车和电子行业，生产线上常常需要工人进行机器的上下料和零部件的装配。这些工作不仅单调重复，而且有几率存在一定的安全风险。Humanoid的机器人能替代人工完成这些任务，例如将原材料送入加工设施，或者将加工好的零件取出。其高精度的操作能力使其可以胜任一些精细的装配工作。通过与现有的生产设备做集成，机器人能实现生产流程的自动化，提高生产效率和产品质量的稳定性。此外，机器人的使用还能将工人从潜在的危险环境中解放出来，改善工作环境的安全性。

　　在电商和零售行业，订单履行的速度和准确性是核心竞争力之一，Humanoid 的机器人能在仓储管理中发挥及其重要的作用，例如进行库存盘点、货物上架和订单拣选。机器人能利用其视觉系统扫描货架上的条形码或二维码，快速完成库存盘点，并将数据实时同步到管理系统中。在订单拣选环节，机器人能根据订单信息，自主导航到指定位置，准确地抓取商品，并将其放入打包箱中。

　　除了工业领域，Humanoid 的机器人也开始探索在零售和服务行业的应用，这些场景对机器人的交互能力和环境适应性提出了更高的要求。

　　在大型超市或商场，商品补货和库存盘点是耗时耗力的工作，HMND 01 机器人能在营业时间内或闭店后，自主地在货架间移动，检查商品库存水平，并将缺货信息发送给后台系统或直接从仓库取货进行补架。

　　人形机器人因其亲和的外形，在客户服务和引导方面具有天然优势。HMND 01 机器人能被部署在机场、商场、博物馆等公共场所，为顾客提供信息咨询、路线引导等服务。其集成的语音交互系统使其能够用多种语言与顾客进行自然对话，回答问题。例如，机器人能引导顾客找到特定的商店或洗手间，或者介绍展品的背景信息。这种应用不仅能提升服务效率，还能为顾客带来新颖、有趣的互动体验。

　　随着全球人口老龄化趋势的加剧，医疗保健和养老护理领域对辅助机器人的需求日渐增长。Humanoid 的双足机器人凭借其灵活性和操作能力，有望在这一领域发挥及其重要的作用。例如，机器人能协助护士或护工完成一些基础的护理工作，如帮助病人移动、递送药品、整理床铺等。在养老护理方面，机器人能陪伴独居老人，提醒他们按时服药，甚至在紧急状况下呼叫救援。

　　Humanoid 的最终愿景是让机器人进入每个家庭，处理日常家务，如打扫卫生、整理物品、烹饪、洗衣等 。这将把人们从繁琐的家务劳动中解放出来，让他们有更多的时间陪伴家人、发展兴趣爱好或从事其他有意义的活动。虽然实现这一目标仍面临诸多技术挑战，但随着 AI 和机器人技术的慢慢的提升，通用家庭服务机器人正从科幻走向现实。Humanoid 的双足机器人平台，正是朝着这个宏伟目标迈出的关键一步。

　　为了验证其机器人在真实工业环境中的性能和实用性，Humanoid 与全球领先的汽车零部件制造商舍弗勒集团（Schaeffler）展开了战略合作，共同进行概念验证（POC）项目。舍弗勒在生产的全部过程中面临着大量重复性、高精度的物料处理任务，这些任务对自动化解决方案有着迫切的需求，此次合作旨在测试Humanoid 的 HMND 01 机器人能否胜任这些复杂的工业任务，并评估其在提高生产效率、降低人力成本方面的潜力。

　　5.4.2 机器人执行“料箱拣选” (Bin Picking) 任务返回搜狐，查看更加多