热度依然在蔓延，DeepSeek＋机器人又能碰撞出怎样的火花？
机器人的发展趋势
机器人是一种以机械、电子技术、计算机软硬件以及神经科学等技术综合运用而设计制造出来的具有一定功能的自动机械系统。其发展历程可以追溯到20世纪50年代，从此发展迅速并不断地迭代，形成了一条“新旧变换”的发展轨迹。
机器人首先出现在20世纪50年代的英国，当时的机器人只是机械技术和控制技术的简单组合，用于自动操作简单的重复性的任务，该机器人通常是用摄像机和光学传感器来探测环境，并通过控制器和传动器等控制机械部件进行动作。
20世纪60年代，机器人技术得到了进一步发展，出现了比前一代机器人更先进的“可编程机器人”，该机器人可以编程以调整、操作和管理机器人自身，而且还有一定的自主性，能够根据外部环境变化而自行调整行动，在生产线中可以完成更复杂的任务。
到20世纪90年代，机器人技术已经发展到第三代，也就是智能机器人，它具有自主性、认知能力、避障能力和语言理解能力，可以实现人工智能。智能机器人的出现，使得机器人的应用范围大大增加，将机器人应用于各领域，如军事、航空航天、科学研究、服务机器人等，并迅速发展。
进入21世纪以来，机器人技术发展进入了第四代，即可塑性机器人，它具有更加灵活的机构结构，使机器人能够实现更好的动态效果，而且该机器人可以根据外部环境更好的调整行为，实现更加自主、智能的行动，实现更加智能化的服务。
从20世纪中叶到21世纪初，机器人技术从机械机器人一直发展至可塑性机器人，从简单的重复性动作到发展为具可视感知能力和复杂任务自主规划的智能机器人，机器人技术的发展可以看到，从机械到智能，从简单到复杂，从不自主到可自主的转变，它从一步步发展到今天出现的复合机器人技术，为传统机械机械技术的补充，为实现更加智能化的服务提供了可能。
相对来说，具身机器人由于多为功能性定制，价格会更高，但是数量可算。所以我们看到上市公司中，工业机器人业绩普遍一般，一来受限于技术水平，以及应用厂家喜欢国外产品，二来也是数量需求可算带来的。如果要带来丰厚的收益，大概率在人形机器中的标准化产品，硬件功能设计超前，有开发潜力，通过软件不断升级达到未来设计的功能，因为是标准化的产品，成本可控，随着规模增加，边际成本会下降，边际利润增加，最终成为工业巨头般的科技巨无霸。
没有大模型之前的人形机器人发展是如何的？
市场的回复是最有力的，有几个典型的例子：
ASIMO：本田开发的机器人，具备行走、跑步、上下楼梯等功能。而当特斯拉Optimus用汽车流水线思维把成本砍到2万美元，当波士顿动力Atlas靠开源算法迭代出空翻技能，本田还在为一场15分钟的演示砸钱——这种“贵族式研发”注定被市场淘汰。
QRIO：索尼开发的机器人，能跳舞、踢足球等。从未向消费者发布过。
NAO：Aldebaran Robotics开发的机器人，广泛用于教育和研究。
总的来说就是技术进步慢。比如波士顿动力，2020年第三次被出售，而且是3折价格出售。2017年软银以30亿美元从GOOGLE手里收购了波士顿动力，3年后的2020年，软银跟现代谈判，希望以10亿美元出售给现代汽车。这可能意味着机器人要进入新阶段了。
得益于开源和本地部署的能力，deepseek在人形机器人模型部署上，实现了突破。
DeepSeek重塑机器人？
机器人作为人工智能AGI的载体，有天然的优势。大模型需要大量数据训练，而机器人搭载了大量传感器，有大量的数据。DeepSeek重塑机器人主要在以下两个方面：
1）相比于其他大模型：DeepSeek 的出现，恰好击中了当前人形机器人的痛点，首当其冲的就是成本。
2）数据匮乏：数据匮乏更是整个行业共同面临的困境，甚至 OpenAI 四年前解散人形机器人团队就是因为数据极其匮乏的难题。
具体来讲，一方面人形机器人的研发和制造一直面临高昂的成本问题。传统的机器人技术依赖于复杂的机械结构、高精度传感器和定制化的硬件，导致单台机器人的成本动辄数十万甚至上百万美元。例如，刚才提到的波士顿动力的Atlas机器人虽然技术领先，但其高昂的成本限制了商业化应用。此外，早期的人形机器人如本田的ASIMO，尽管技术先进，但最终因成本过高而停止开发。
与此同时，DeepSeek通过优化算法和硬件设计，显著降低了人形机器人的制造成本。其核心优势在于：算法优化，通过高效的算法设计，减少了对高算力硬件的依赖，从而降低了硬件成本。另外，采用模块化的硬件和软件架构，使得机器人的生产和维护更加灵活和经济。
DeepSeek积极推动开源社区的发展，鼓励开发者共享算法和工具，进一步降低了研发成本。
DeepSeek的机器人平台在多个场景中展现了其性价比优势。例如，在物流仓储领域，DeepSeek的机器人能够以较低的成本实现货物的自动搬运和分拣，相比传统解决方案节省了30%以上的成本。这种低成本优势使得DeepSeek在商业化应用上更具竞争力。
另一方面，数据是训练大模型的核心资源，但人形机器人领域的数据极其匮乏。机器人需要处理复杂的物理交互和环境感知任务，而这些任务的多样性使得数据的收集和标注变得异常困难。OpenAI在四年前解散其人形机器人团队，主要原因之一就是数据匮乏。OpenAI曾尝试通过机器人收集数据，但由于数据量不足且质量不高，最终放弃了这一方向。
数据，同样是DeepSeek的难题。杭州网络安全巨头安恒信息推出业内首个“DeepSeek”版安全智能体。但业内人士直言DeepSeek的到来，并非网安行业的“GPT”时刻——安全大模型达到工业级应用还有不小距离，“落地”难的四大痛点仍难跨越：网络安全领域高质量数据集匮乏、大模型数据调参消耗资源过大、基于大模型生成答案的可信度不稳定、AI人才与安全领域人才专业知识不互通。
对我国人形机器人行业意味着什么？
2月底，小米、小鹏、蔚来等多家汽车产业链公司宣布切入“人形机器人”赛道。“目前正推进旗下CyberOne（铁大）在自家制造产线上的分阶段落地。”小米机器人团队宣布了人形机器人进展。CyberOne被官方定义为“全尺寸人形仿生机器人”，支持家庭护理、陪伴等多种场景。“100%会做人形机器人，但节奏不是现在。”理想汽车放出做人形机器人的消息。何小鹏此前透露，AI机器人小鹏Iron将搭载多块自研芯片支持端到端大模型，拥有15个可动自由度、支持触控反馈的拟态双手。有消息称，蔚来汽车已组建了一支约20人的团队，专门调研机器狗项目。
据不完全统计，全球已有18家车企接入人形机器人赛道。
DeepSeek的引入，可以说解锁了中国工厂的新体验。
中控技术作为第一大股东投资入股浙江人形机器人创新中心，联合人形机器人领域专家及高端人才，共同培育全行业场景下人形机器人方向的新业务、新技术，并在同年先后发布了首款全域自研人形机器人整机“领航者1号”和“领航者2号NAVIAI”。
目前，领航者2号NAVIAI及即将发布的第三代人形机器人已完成DeepSeek-R1测试，其深度推理和复杂逻辑分析能力为人形机器人提供了强大的技术支撑。未来，第三代人形机器人还将进一步接入DeepSeek的多模态模型Janus Pro，助力机器人实现自然的环境感知和人机交互，本年度将在某大型石化企业实验室的高风险作业场景落地应用。
DeepSeek 的出现，恰好击中了当前人形机器人的痛点——成本。科技巨头凭借雄厚财力占据优势，但对初创公司来说，算力成本是难以承受的负担。此外，数据匮乏更是行业难题，OpenAI 四年前解散人形机器人团队，正是因为数据不足。
DeepSeek 通过算法优化和硬件设计降低算力需求，同时利用多传感器融合和仿真平台解决数据问题，为人形机器人的发展提供了新路径。
