人形機器人應用廣泛，機遇與挑戰并存。人形機器人，是指具有人的形態和功能的機器人。隨著行業不斷發展，具備高度仿人外形、強大的感知能 力以及智能決策和學習能力的人形機器人有望廣泛進入各種生態場景，如工業自動化、醫療康復、服務與零售、危險救援、家庭服務、教育科研等。 隨著資本和人才不斷涌入、機器人控制和AI技術快速迭代，人形機器人產業日新月異，但從大規模商業化落地角度來看，人形機器人產業在技術、 經濟、社會等方面仍然面臨諸多挑戰。

準確的復雜運動控制技術是人形機器人得以廣泛應用的基礎。人形機器人運動控制是指對機器人進行準確控制，使其能夠模擬和執行人類的各種動 作和運動。這種控制不僅包括對機器人關節的準確控制，還包括對機器人整體運動軌跡的規劃和控制，以確保機器人能夠完成復雜的任務，為機器 人在實際應用中的廣泛發展奠定基礎。

基于模型的控制和基于學習的控制方法相輔相成，助力人形機器人運控迭代升J。在軟件算法層面，人形機器人的運動控制可以分為基于模型的控 制和數據驅動控制，每種控制方法都有其d特的優勢，能夠解決不同的控制問題。1）基于模型的控制：具有高可解釋性等d特優勢，但其主要依賴 于準確的建模和手動參數調整，這使得在多剛體規劃和控制中優化變得復雜。2）基于學習的控制：是指利用數據驅動技術使機器人能夠從經驗中學 習運動策略。基于學習的方法特別適用于傳統模型可能難以捕捉與未結構化或不可預測地形互動復雜性的環境。二者相結合的混合控制方式則通過 數學模型提供基礎控制框架，利用數據驅動方法增強適應性和魯棒性，兼顧了控制精度和適應性，大大提高了人形機器人的運動和作業能力。

頭部企業運控表現亮眼，多環節有望受益。以特斯拉Optimus、宇樹G1及波士頓動力Atlas等為代表的人形機器人產品由于硬件方案的差異化，各自 擅長的領域有所差異，但均展現出了優秀的運控能力。一般而言，涉及運動控制相關的軟件算法開發是由機器人主機廠自研完成。運動控制相關硬 件本體（如控制器、執行器、傳感器等）的開發分工差異則較大，自研或采購第三方供應商的形式均有。另外，涉及到機器人訓練相關的硬件，如動捕設備、遙操設備、仿真軟件工具，多為第三方供應商或開源平臺提供。

附件：人形機器人運動控制:制約商業化落地進程的關鍵環節,確保機器人能夠完成復雜的任務,進入各種生態場景