摘要：人形机器人可以推动更智能的自动化，降低成本，并提高人类劳动力的生产率。然而，如果公司在投资前没有提出正确的问题，引入人形机器人可能会成本高昂且适得其反。人形机器人的广泛应用之路充满挑战。技术障碍依然存在，包括硬件集成、能量存储、安全以及人机协作的复杂性。围绕人

受生成式人工智能、机电一体化和仿真技术进步的推动，通用人形机器人的快速发展可能会重塑各个行业的劳动力格局。与那些为特定任务、通常是在受控工业环境中建造的机器人不同，通用人形机器人将能够执行多种不同任务，从制造车间到医院和酒店，无需进行大幅重新配置或重新编程。它们类人的外形使其适合为人类设计的环境，并且能比许多公司预期的更快地与人协作。

人形机器人技术的最新进展并非源于单一的技术飞跃，而是更经济实惠且先进的硬件与软件融合的结果。主要参与者正在大力投资，以推动人形机器人的大规模部署。例如，英伟达的GR00T蓝图为广泛的人形机器人模型进行模拟训练。特斯拉的擎天柱据称在其工厂中承担组装和实时库存管理任务，最早可能在2026年对外推出。

我们的研究和项目表明，人形机器人可以推动更智能的自动化，降低成本，并提高人类劳动力的生产率。制造人形机器人的成本正在下降——近年来下降了40%——并且随着生产规模的扩大，成本还将继续降低。到2032年，每台机器人的成本预计将从约5.8万美元降至2万美元。训练人形机器人也变得更加高效，这在降低其成本方面发挥了重要作用。例如，虽然机器人通常需要约500小时的数据来掌握一项新技能（比如叠衣服），但Figure AI的新型视觉-语言-动作（VLA）模型Helix能在相同时间内掌握多项任务。

成本的下降和兴趣的增长正推动风险资本投资激增。如今，全球有超过160家人形机器人制造商，其中中国有60 多家，美国有30 多家，欧洲有40 多家。展望未来，一些分析师预测，到2040年，人形机器人的年出货量可能达到800万台，这表明人形机器人可能会迅速被采用并产生重大影响。

然而，如果公司在投资前没有提出正确的问题，引入人形机器人可能会成本高昂且适得其反。人形机器人的广泛应用之路充满挑战。技术障碍依然存在，包括硬件集成、能量存储、安全以及人机协作的复杂性。围绕人工智能使用和未来工作的伦理担忧进一步增加了复杂性。

企业高管如何确定是否应该投资人形机器人呢？我们提出了他们应该问的五个问题。

1. 人形机器人在我们的业务中能扮演什么角色？

首先，企业高管必须评估人形机器人在其运营中可以承担的具体角色。有两个基本问题可指导这一评估：人形机器人在哪些方面能比传统工业机器人更有效地完成任务？人形机器人在哪些地方能比人创造更大的价值？

人形机器人适用于需要类似人类移动能力且空间限制复杂的环境，以及需要类似人类灵巧性和决策能力的任务。在制造业、医疗保健和零售业中，人形机器人已经在复杂空间中运行，以传统机器人无法做到的方式与人协作。

它们已经在三个领域证明了自身价值：

· 制造与仓储

在工业环境中，人形机器人可以解决劳动力短缺问题，并执行容易导致受伤的任务。埃森哲在2024年对亚洲、欧洲和美国核心制造业中心的552名工厂经理进行的一项调查显示，58%的大型工厂受访者认为，到2040年人形机器人将成为一种具有成本效益的装配标准。这些观点因地区而异，印度63%、中国65%、日本72%的经理认为人形机器人对制造装配线有价值，而美国为35%，欧洲为21%。

汽车行业的早期采用者已经看到了积极成果。几家中国汽车制造商在其车身车间使用人形机器人实现了近100%的自动化。蔚来汽车仅用十几名工人操作300台机器人，每小时可生产20 辆汽车。宝马在其斯巴达堡工厂部署Figure 02人形机器人，效率提高了400%。舍弗勒投资了Agility Robotics，并计划到2030年在其全球100家工厂部署其Digit人形机器人，以实现体力要求高、重复或危险任务的自动化。

在中国，电动汽车公司不仅使用人形机器人，还自行制造。广汽集团开发了GoMate，这是一款在其生产线上为汽车安装电线的机器人。该公司计划到2026年实现GoMate的大规模生产，以便部署在工厂和仓库中。同样，电动汽车初创公司蔚来，也组建了自己的内部研发团队，为同样目的制造人形机器人。

· 护理

人形机器人为日益增长的护理需求提供了解决方案，特别是针对老年人和有特殊需求的人群。社交人形机器人可以处理诸如检查生命体征、给药和清洁等日常任务。它们还经过复杂行为模式的训练，以实现富有同理心的互动。

例如，机器人公司Aldebaran开发的NAO人形机器人在澳大利亚默里桥高中用于帮助自闭症儿童，在那里它们帮助学生发展科学、瑜伽、信息技术和社交技能。儿童尺寸的人形机器人KASPAR正在临床环境中进行测试，以培养儿童的社交和沟通技能。NAO和KASPAR在为自闭症谱系儿童提供治疗辅助方面都取得了积极成果，有助于社交互动和沟通技能的发展。

· 客户服务

即使在零售和酒店等面向客户的行业，人形机器人也可能被证明具有极高价值，特别是对于那些对专业技能要求较低、被认为单调、危险或重复的任务，人形机器人应用潜力最大。由于这些任务对体力有要求，且其他非人形和功能的人工智能增强技术无法满足，食品准备、服务和销售等岗位尤其可能采用人形机器人。

在中国和日本，人形机器人调酒师、服务员和客房服务人员正变得越来越受欢迎。在东京的海茵娜酒店，机器人与人类一起为酒店工作，能用日语、韩语、中文和英语与顾客互动。

2. 我们对人形机器人的投资回报率如何？

对人形机器人的投资需要进行全面的成本效益分析。这不仅应考虑直接成本，如购买价格、集成费用和培训成本，还应考虑间接成本，包括配置机器人以及让团队准备好与机器人协同工作所花费的时间。

虽然引入人形机器人的成本对一些公司来说可能过高，但机器人即服务（RaaS）提供了一种更具成本效益和可扩展性的选择，可以降低进入门槛。RaaS减轻了大额前期投资的财务负担，使公司能够逐步部署人形机器人。它还将对软件更新的担忧降至最低，并使公司更容易保持在机器人技术的前沿。

3. 如何有效地将人形机器人整合到我们现有的流程和系统中？

将人形机器人仅用于优化单一孤立的任务是一种浪费。它们应该有助于简化和自动化更广泛的组织流程。例如，当人形机器人在仓库中将物体从一个点运输到另一个点时，部署它的真正目标应该是提升整个物料搬运过程。

企业高管必须确保人形机器人能与人员以及其他机器人和机器顺利协作。这种整合可提高效率，并实现灵活的任务分配。通过将人形机器人集成到人工智能驱动的智能流程中，它们可以动态调整流程步骤并实时重新分配资源。

Agility Robotics与亚马逊的合作就是这种方法的一个例子。Agility Robotics的Digit人形机器人可以在为人类工人建造的仓库过道和货架系统中通行。这些机器人目前在亚马逊的部分仓库协助搬运货箱回收工作，在库存挑选后搬运空货箱。这个成功的试点项目表明，人形机器人可以融入其他仓库运营，并与亚马逊的信息技术基础设施进行交互。亚马逊预计在不久的将来，能够重新利用Digit机器人并让它们承担除货箱搬运之外的任务，如拆解托盘和卸载卡车。

4. 我们如何确保人员与人形机器人之间的安全协作？

考虑在员工身边部署人形机器人的公司需要培养人机协作的文化。企业高管应该研究并采用新兴的最佳实践来整合人形机器人，这些实践对员工是透明的，并且包括严格的安全验证。

强化工作场所安全和生产力，将人形机器人定位为有益且无威胁的资源，这一点不容置疑。为实现这一目标，他们必须确保就人形机器人的角色和能力进行透明、积极的沟通。此外，公司应部署设计直观、易于接近的机器人，有意识地避免 “恐怖谷效应”，即因机器人过于像人而引起的不适感。

Figure AI就是这种方法的典范。其人形安全促进中心应用了严格的安全验证框架，以确认其人形机器人不会对人造成身体伤害。该公司还与美国职业安全与健康管理局认可的实验室合作，根据既定行业标准对机器人电池系统、安全控制和电气元件进行认证。

Figure AI通过透明沟通进一步强调其对安全的承诺。它持续提供产品安全更新，清晰概述测试协议，并坦诚报告成功与挫折。这种开放性确保安全始终被置于首位，培养员工的信心和信任。

5. 我们将如何训练人形机器人在现实环境中运行？

在物理环境中训练人形机器人面临重大挑战：成本高昂、难以扩展，并且受到安全风险和磨损的限制。数字孪生在两个关键领域提供了解决方案。首先，它们允许开发人员在人形机器人制造之前，对机器人组件和系统的功能和准确性进行虚拟测试。其次，人形机器人可以在模拟环境中学习现实世界的物理原理，确保在与人员一起部署时能够平稳运行。

借助数字孪生，人形机器人在其整个生命周期中都可以被监测和优化，以确保其持续高效运行。制造和物流公司已经采用数字孪生技术来跟踪机器人性能、防止停机，并确保人类和机器人团队之间更顺畅的协调。

工作的未来已来

人形机器人不再是遥远的愿景——它们将迅速成为劳动力的重要组成部分。我们相信，人形机器人可以为公司开启新的增长，提高效率，并增强创新能力。

对于考虑采用人形机器人的企业高管来说，成功取决于对业务和劳动力的价值、硬件和培训所需的投资、深思熟虑的整合以及有效的人机协作。提出并回答我们上面列出的五个问题，有助于领导者朝着探索将人形机器人整合到业务中迈出正确的步伐，迈向一个由人工智能驱动、人形机器人融入的未来工作模式，在那里自动化与人的创造力协同工作，塑造未来的劳动力。

关键词：#AI

亚当·伯登（Adam Burden）、克里斯蒂安·苏什（Christian Souche）、施鲁蒂·沙利尼（Shruti Shalini）、阿尔帕娜·杜比（Alpana Dubey）| 文

亚当·伯登是埃森哲全球创新负责人兼首席软件工程师。克里斯蒂安·苏什是埃森哲创新部机器人技术负责人。施鲁蒂·沙利尼是埃森哲高级主管兼创新研究负责人。阿尔帕娜·杜比是埃森哲实验室创新研究首席总监。

豆包 | 译 周强 | 编校

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来源：哈佛商业评论