具身智能（Embodied AI）强调智能体通过身体与环境的动态交互来学习和进化，而人形机器人作为具身智能的典型载体，其技术挑战贯穿感知-决策-执行全链路，需同时解决“类人运动能力”“环境适应能力”和“智能决策能力”三大核心问题。以下从技术维度梳理其关键难点：

一、运动控制：类人灵活性与稳定性的平衡

人形机器人需在复杂环境中实现双足/多足稳定运动，并支持精细操作，其运动控制的难度远超轮式或四足机器人，核心挑战包括：

1. 动态平衡与抗干扰：双足支撑面小，需通过实时调整重心（如零力矩点ZMP控制、模型预测控制MPC）维持平衡。但面对外部冲击（如被推搡）、非结构化地形（台阶、碎石）或突发任务（急停、转向）时，传统基于预定义步态的控制易失效，需结合全身动力学（Whole-Body Control, WBC）和在线优化算法，在毫秒级内计算关节力矩。
2. 多关节协调与柔顺性：人形机器人通常有20-50个自由度（如Atlas有28个），需协调手臂、躯干、腿部的运动以完成复杂动作（如搬运、攀爬）。传统刚性控制易导致机械损伤，需引入力-位混合控制（如阻抗控制、导纳控制），模拟人类肌肉的弹性特性，实现与环境的柔顺交互。
3. 高动态运动能力：跳跃、奔跑、后空翻等动作需瞬间输出大扭矩，对执行器的功率密度（如电机+减速器+驱动器）提出极高要求。目前工业级伺服电机（如Maxon）虽精度高，但功率密度（<0.5kW/kg）远低于生物肌肉（约0.5-1kW/kg），且高速运动时易发热，限制持续作业时间。

二、环境感知与理解：从“看到”到“理解”的跨越

具身智能要求机器人通过多模态传感器（视觉、力觉、触觉、IMU等）主动探索环境，并基于物理常识做出判断，难点在于：

1. 多模态信息融合：单一传感器（如摄像头）易受光照、遮挡影响，需融合激光雷达（LiDAR）、深度相机、力传感器等数据，构建实时稠密地图（如TSDF、NeRF）。但多源数据的时空对齐（如IMU与视觉的同步）、噪声抑制（如动态物体的点云过滤）仍是技术瓶颈。
2. 非结构化环境理解：现实场景（如家庭、工厂）充满未知物体（形状/材质/位置不固定），需通过开放集识别（Open-Set Recognition）和语义分割理解场景。例如，识别“可推动的椅子”与“易碎的花瓶”，需结合几何特征（如接触面）和视觉特征（如材质纹理），但现有模型在长尾分布（罕见物体）下泛化能力不足。
3. 动态场景预测：需实时跟踪移动目标（如行人、滚动的球）并预测其轨迹，以规划安全路径。传统方法（如卡尔曼滤波）对非线性运动（如突然变向）效果有限，而基于深度学习的预测（如LSTM、Transformer）需大量标注数据，且难以处理“意图未知”的场景（如人类下一步要开门还是坐下）。

三、智能决策：从“程序执行”到“自主进化”的突破

具身智能的核心是**“在真实环境中通过交互学习”**，但人形机器人因物理约束（如碰撞风险、能耗限制），需解决“试错成本”与“学习效率”的矛盾：

1. 小样本/无监督学习：真实环境中无法像仿真（如MuJoCo、Isaac Sim）那样无限试错，需通过**模仿学习（Imitation Learning）或少样本强化学习（Few-Shot RL）**从少量人类示范中快速掌握技能（如端茶、叠衣服）。但人类动作的复杂性（如手指微操）导致示范数据难以采集，且“示教-复现”的误差累积可能导致任务失败。
2. 分层任务规划：复杂任务（如“整理房间”）需分解为“移动-抓取-放置”等子任务，并动态调整策略（如遇到障碍物时重新规划路径）。传统符号规划（如PDDL）依赖精确的环境模型，而数据驱动的端到端规划（如基于LLM的任务分解）缺乏可解释性，易出现“幻觉”（如错误判断物体位置）。
3. 物理常识与因果推理：机器人需理解“推杯子会倒”“提重物需弯腰”等物理规律，但现有AI模型（如视觉Transformer）仅能学习统计关联，缺乏对因果关系的显式建模。例如，看到“桌上有杯子和书”，需推理“拿书时可能碰倒杯子”，而非仅依赖历史数据中“拿书”与“碰倒杯子”的共现概率。

四、硬件与能源：轻量化、高负载与长续航的三角矛盾

人形机器人的硬件需同时满足高动态性能（如跳跃）、精细操作（如捏起鸡蛋）和长续航（如8小时工作），但现有技术难以兼顾：

1. 执行器设计：传统伺服电机+谐波减速器方案（如Kollmorgen）虽精度高，但重量大（单关节>1kg）、传动效率低（<80%）；而新型方案（如液压驱动、形状记忆合金）虽功率密度高（如液压可达1-2kW/kg），但存在漏油、控制复杂等问题。软体机器人（如气动人工肌肉）虽柔顺性好，但输出力不足，难以支撑全身运动。
2. 轻量化与强度平衡：人形机器人自重需控制在100kg以内（接近人类），但需承载自身重量+负载（如10-20kg），对结构材料（如碳纤维、钛合金）和拓扑优化设计提出极高要求。例如，腿部骨骼需承受数倍体重的冲击力，而臂部需轻量化以节省能量。
3. 能源管理：高动态运动（如奔跑）的瞬时功耗可达数千瓦，而锂电池的能量密度（约200Wh/kg）仅能支持1-2小时高强度作业。需结合能量回收技术（如制动时电机发电）、低功耗芯片（如Jetson Orin的15W TDP）和热管理（如液冷散热），但整体续航仍远不及人类（人类基础代谢约100W，可工作8小时）。

五、人机共融：安全、自然与个性化的挑战

人形机器人若进入家庭或服务场景，需与人类安全协作并自然交互，难点包括：

1. 安全力控：需通过力传感器（如六维力/力矩传感器）和皮肤触觉（如压阻阵列）实现“接触即停止”或“柔顺退让”，但现有力控精度（如0.1N级）难以满足精细操作（如穿针），且多接触点（如同时抓握两个物体）的力分配算法复杂。
2. 自然交互：需理解人类语言（如“把那个高的杯子递给我”）、手势（如指向）和表情（如皱眉表示不满），并生成符合社会规范的行为（如保持社交距离）。现有多模态大模型（如GPT-4V）虽能处理部分任务，但缺乏具身经验（如无法理解“重”的实际感受），导致交互生硬。
3. 个性化适应：不同用户的习惯（如左利手）、偏好（如物品摆放位置）需机器人通过长期交互学习，但需解决隐私保护（如记录用户行为数据）和持续学习（避免旧知识遗忘）问题。

总结：技术突破的关键方向

人形机器人的发展需跨学科融合，未来可能的突破点包括：

• 仿生设计：借鉴人类肌肉-骨骼系统的冗余性（如多关节协同缓冲冲击）和能量效率（如肌腱储能）；
• 仿真-现实迁移（Sim2Real）：通过高保真仿真（如数字孪生）预训练技能，再迁移到真实机器人；
• 神经形态计算：利用类脑芯片（如IBM TrueNorth）实现低功耗的实时决策；
• 通用智能框架：结合大语言模型（LLM）的推理能力与具身控制，提升任务泛化性。

尽管当前人形机器人仍处于“实验室阶段”，但随着上述技术的逐步突破，未来有望在工业、服务、医疗等领域实现规模化应用。