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　　中国工程院院士谭建荣指出，未来智能化的人型机器人，需具备感觉要素、运动要素与思考要素。根据智能机器人的技术发展方向，可分成基于场景识别智能化的单机自主机器人、基于互联互通集成化的多机协同机器人、基于人机交互拟人化的人机共融机器人。但在研发过程，智能化机器人仍需解决基于视觉的环境三维感知识别技术、多源多通道传感异构数据融合技术、基于环境理解的全局精准定位技术、多机协同的集群化交互与控制技术、大数据驱动的故障诊断深度学习与多模式融合学习技术、多约束下机器人运动路径规划技术、多任务自适应协同的群智决策技术、产品知识图谱与知识网络构建技术等多重关键技术。

　　他透露，今年以来人型机器人股权投资之所以持续火热，一个重要因素是创投资本认为今年人形机器人也将取得一系列突破：一是技术融合的提速，比如大模型与机器人控制系统的深度整合、多模态交互能力的显著提升、核心算法的自主创新能力增强等；二是人形机器人应用场景的深化，包括垂直领域解决方案标准化、商业化应用加速落地、新型应用场景不断涌现等；三是人型机器人产业链协同效应增强，包括上下游企业深度协作、核心部件国产化进程提速、产业生态体系逐步完善等。

　　张刚透露，围绕人型机器人“感知”领域的股权投资，他考察了多家相关初创企业，发现不同传感模式各有利弊。比如视觉传感能识别物体、环境与姿态，可以开展导航与物体检测，但无法直接感知接触与压力，在遮挡或近距离操作时精度不足；力控传感可以令人型机器人更具平衡力与安全性，但它缺乏精确的表面力学信息，无法感知与物体之间的微小触感；运动传感也能检测人型机器人的运动状态并保持其平衡，但无法提供局部接触的信息、手部或身体外力。因此，越来越多股权投资机构都将投资目光转向“触觉传感”领域，后者在给人型机器人提供直接的接触力与压力反馈同时，还能实现精确的力控与操作，增强人型机器人的安全性。

　　“影响我们在人型机器人触觉传感领域股权投资的最大挑战，是触觉传感器的技术路线众多，没人能精准预测谁能笑到最后。”张刚告诉记者。当前人型机器人触觉传感器的技术类型包括压阻式、电容式、压电式、光学与霍尔效应等，谁能最终脱颖而出，主要取决于初创企业能否实现全维度曲面集成、三维力矢量感知、多物理模态集成等技术突破以解决传统感知的局限、研发全新复合传感材料提升接触稳定性与抓取成功率、以及构建深度学习触觉识别与多模态感知数据融合的算法，实现感知精度大幅提升。

　　浙江浙银汇金资产管理有限公司总经理范志敏向记者透露，通过与东莞市新一代人工智能产业技术研究院、杭州市智能制造产业协会等机构合作搭建“AI+机器人”生态，他们正持续深化与政府部门、科研机构及产业方的协同效应，破解人形机器人产业链及应用场景所存在的“产业链分散，国际化布局受阻”、“应用场景模糊，落地困难”、“成本高企，商业化受限”、“产品力不足，恶性竞争”等挑战，赋能相关上市公司产业升级，助力具身智能产业更好发展。

　　一位长期聚焦工业场景具身智能应用的人士向记者透露，工业制造场景存在“数据不能出厂”、“自动化程度高”、“数据孤岛效应大”（设备独立工作以及工序间数据互不流通）、“工序工艺流程多”、“良率要求高”等特点，这都给人型机器人在工业场景应用带来不小的麻烦。由于数据不能出厂，人型机器人只能先运往厂房进行反复测试，自动化程度高又令人型机器人的替代效应存疑，工序工艺流程多令人型机器人难以胜任生产工作等，这都导致制造企业的买单意愿下降。