超强AI大模型的横空出世，驱动着越来越多的科技企业朝着“万物+AI”的方向发力。而机器人，被视为AI的最佳载体，正在从过去十年的储备期迈向未来十年的黄金发展期，越来越多服务机器人解决方案将在垂直领域落地应用，从而打开又一个千亿级市场。

数据显示，2023年中国服务机器人市场规模达到约600.16亿元，近五年年均复合增长率达32.41%。而全球机器人市场规模预计将在未来10年内增长近10倍，到2030年全球机器人市场规模将达1600亿至2600亿美元。

在2024年第十四届松山湖中国IC创新高峰论坛的圆桌对话上，八位行业领袖从国产IC产业链的角度出发，共同探讨了智能机器人的现状与未来。

服务机器人的三条演进之路

根据中国GB/T 39405 2020标准，机器人可分为工业机器人、服务机器人、特种机器人三类。其中，服务机器人的应用场景复杂、与人交互密切、市场潜力巨大，对智能化升级最为迫切。

由此，业界常讨论服务机器人的三条演进道路：一是结合AI大模型，二是配备云端大脑，三是人形机器人。在本次圆桌论坛上，八位嘉宾也各抒己见，带来一场头脑风暴。

演进之路一：AI大模型+服务机器人

大模型的引入为机器人产业带来了革命性的变化。从RNN、LSTM到Transformer，再到BERT、GPT等大模型的成功应用，自然语言处理技术的进步为服务机器人的理解能力和交互体验带来了质的飞跃。

根据现场的投票结果显示，55%以上的从业者预测，大模型驱动的机器人将在3年内面世。

成都启英泰伦科技有限公司创始人、CEO何云鹏认为：“大模型对于服务机器人来说非常重要，特别是对于需要理解世界知识的通用服务机器人。但对于特定任务，可能不需要那么大的模型参数。我们应该基于应用需求，结合传统AI算法，来解决特定问题。”

乌镇智库理事长张晓东言简意赅地表达了他对大模型的看法：“有大模型即智慧，无大模型即智障”。他认为，大模型的出现极大地推动了智能的发展，并且大模型小型化、下沉到终端的趋势将使得大模型更加普及，如今的AI手机、AI PC就是最好的例证。

演进之路二：云端大脑

长久以来业界有一个讨论：为机器人打造云端大脑，就是把机器人的聪明大脑放到云端而不是终端，那么就可以无限扩充、实时更新，一个人就可以管理100台、1000台甚至更多的机器人。

对此讨论，现场的投票结果并不完全认可。有将近七成的从业者表示，利用5G技术，将服务机器人的“大脑”全放在云上是不可行的。

瑞芯微电子股份有限公司高级副总裁陈锋认为，服务机器人的大脑不能完全依赖云端。因为服务机器人需要实时从A点到B点移动，或是对周围环境感知后做出实时反应，网络中断将无法确保服务，所以本地智能和算力都不可或缺。

张晓东也同意这一观点，但从计算机发展历程的角度，他认为“从集中式到分布式是一个趋势，未来云端与边缘计算的民主化可能使得问题有新转机。”暗示了云端大脑的潜在可能性。

总体来说，机器人+云端大脑的做法，从应用优势上是顺理成章的，云端大脑可以提供强大的计算能力和存储空间。但真正的实现，必须要打破网络不稳定性、传输安全性等发展瓶颈。现阶段，本地智能和算力的结合将为服务机器人提供更为稳定和灵活的解决方案。

演进之路三：人形机器人

人形机器人作为具身智能的典型代表，其发展受到了业界的广泛关注。英伟达CEO黄仁勋在多个场合强调了具身智能的重要性，并预测人形机器人将成为未来主流产品，例如在ITF World 2023上，他指出，具身智能是人工智能的下一个浪潮，这种智能系统能够理解、推理并与物理世界互动。

那么，服务机器人是否一定要做成人形形态？现场71%的从业者认为，服务机器人可以根据不同的应用场景需求，做成不同的形态，包括但不限于：人形、动物、植物等等。

小米生态链研发总监张秀云认为：“所有研究人形机器人的从业者都有一个共同的观点——人是最高效的机体，但是我的观点比较极端，我认为人（形机体）是不如其他生物的能力强的。”一个最简单的例子，爬壁时人形机体（两手两脚）就没有蜘蛛形（8只脚）有效。服务机器人不一定要人形，但人形机器人可提供更自然、更亲切的交互体验，可能因为共情和感情的原因，更容易被人类接受。

神顶科技（南京）有限公司董事长、CEO袁帝文提到，人形机器人的发展与大模型的进步紧密相关，因为它们能够更好地模拟人类的活动和视角，在数据采集与人形机器人发展中扮演关键角色。例如2020年之前资本市场对于仿生（人形）机器人十分排斥，但在大模型出来之后，情况大大改变。

“现在人形机器人的发展，反而是大模型在推动。很多大模型公司都积极和人形机器人合作做数据采集。”袁帝文补充道，“人已经可以做很多事情，所以机器人如何达到人的水平，要从人的视角做训练，机器人行业需要这样的大模型。”

深圳市亿境虚拟现实技术有限公司总经理石庆也认为，服务机器人不一定要具备人形形态，但人形设计有助于机器人更好地融入人类社会和家庭环境。以马斯克近期发布的一段机器人影像为例，都是通过训练师戴着VR头盔做动作，机器人学习之所以用数字孪生的方式训练，就是希望机器人更像人，反之如果训练蜘蛛（形机器人），那么应用场景就不太适合家庭，亲密程度上会打折。

三年内可量产的消费类机器人TOP3

清洁机器人是当前应用范围最广、销量最大的服务机器人，除此之外，服务机器人最有希望在哪些领域实现大面积采用？

现场的投票结果依序是：娱乐机器人（16.67%）、儿童教育陪伴机器人（15.91%）、儿童玩具机器人（13.64%）、老人看护陪伴机器人（12.12%）、烹饪机器人（9.09%）、宠物看管机器人（9.09%）、智能管家机器人（8.33%）、康复机器人（6.82%）、家庭安防机器人（6.82%）等。

总体来看，To C泛娱乐产品始终站在产业量产的风口；而与儿童和老人相关的陪护型服务机器人前景不可小觑。

中国半导体行业协会IC设计分会副理事长，芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民特别强调AI玩伴的潜力，在儿童教育方面，三岁看大，七岁看老，早期教育是养成学习习惯的黄金时期，AI玩伴机器人不仅能够成为孩子的好伙伴，还能通过数据分析帮助家长更好地了解和培养孩子。

同时，他提及烹饪、老人照护、康复机器人以及娱乐机器人的市场需求，指出综合功能的机器人具有广阔空间。

机器人终端需要怎样的芯片？

这首先要思考，智能机器人的需求或痛点是什么。可归纳为以下五点：

• 超复杂电机控制：机器人关节数在30-50个以上；
• 超多传感接入：机器人需要接入越来越多的传感器；
• 灵巧外观设计：机器人朝向更加小型化发展，空间受限；
• 带宽时延：以太网方案1G以上网络升级是一大挑战，时延、丢包率均较高；
• 通信标准：多种协议并存、不统一。

可见，机器人所需要的芯片不是单独的一、两款，它需要整个系统的协调与运作。

何云鹏表示：“既然说TA是机器人，就可以类比人类，需要大脑、四肢、小脑以及更多的感官。所以从任务上划分，它需要可以和人类建立交互，去得到一些指标和任务，还需要分解成行为的规划，这些就是大脑的工作。小脑是负责行动的控制，这包括机器的行为控制以及紧急避障等工作。”

“此外，机器人还需要诸多的感知系统，这意味着机器人需要具备感知的芯片。在实际制作的时候，我们或许会把感知的芯片和大脑芯片放置在一起，方便两者的交互与处理，此外我们还需要大脑的生成式大模型去辅助处理。除了一些的类脑芯片也离不开一些传统芯片的作用包括MCU等。”何云鹏补充道。

鹏瞰集成电路（杭州）有限公司产品市场副总裁王伟提出了一个创新的想法，使用光纤（TS-PON解决方案）作为机器人的通信网络。他认为，通过一根光纤承载所有电气总线业务，提供了一种高带宽、低时延、抗干扰的通信方式，有望成为服务机器人通信网络的升级方向。

亿道这几年也关注AR/VR赛道，与机器人行业有着较高的契合度。石庆认为，光纤通信在机器人的通信网络中有巨大的潜力。它可以解决机器人关节间的通信问题，具有抗干扰和高带宽的优势。

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