抢先布局家政机器人“浙”样干

大力发展家政机器人，不仅可以有效满足部分养老服务需求，还能够有效拉动AI、机器人、医疗服务等多个产业高质量发展，形成良好的经济社会发展综合效益

随着新一轮人工智能蓬勃发展，人形机器人技术加速演进，情感识别和互动能力显著提高。其中，家政机器人以其能够在养老服务中提供智能监护、辅助生活和情感陪伴等多方面的功能作用，而备受关注。大力发展家政机器人，不仅可以有效满足部分养老服务需求，还能够有效拉动AI、机器人、医疗服务等多个产业高质量发展，形成良好的经济社会发展综合效益。

人形机器人发展进入抢滩布局的黄金机遇期

发展趋势：人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品

当前，人工智能正在迈向通用智能的路上，大模型展示出满足人类需求的交互能力。我国多家人形机器人企业的产品已经开始小批量生产和交付，一些人形机器人已经在工业制造场景及商用服务场景实现商业化落地。今年2月，国内人形机器人Walker S已开始在新能源汽车工厂中“实训”打工，实现了全球首例人形机器人在汽车工厂流水线与人类协作完成汽车装配及质量检查作业。

国内布局：人形机器人已成为新一轮产业科技革命的角逐焦点

从我国来看，人形机器人创新发展已形成顶层设计。2023年11月，工信部发布了《人形机器人创新发展指导意见》，首次以单独文件的形式对人形机器人发展做出规划部署，明确提出要发挥制造业门类齐全、应用场景丰富、市场规模庞大以及新型举国体制优势，加快推动我国人形机器人产业创新发展；今年1月，工信部、科技部等7部门发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，在重点任务部署中明确将人形机器人排在打造标志性产品、做强未来高端装备的第一位。

从各地来看，2023年以来，浙江及北京、上海、广东、安徽、山东等多个地方均通过针对性制定政策措施支持本地人形机器人产业发展。特别是在广东，已经初步形成人工智能产业发展集聚态势。广东全省共有人形机器人相关企业39家，居全国首位；其中，2023年深圳市机器人产业链总产值已达1797亿元。广东及深圳推动人工智能产业高质量发展、高水平应用的行动和举措非常具有对标借鉴意义。

技术进展：人形机器人在以非常规的加速度发展

随着大模型、智能算力等人工智能技术的不断进步，机器人在情感识别和互动方面的能力显著提高，极大地提升了机器人的智能化水平，拓展了机器人的应用场景。根据预测，2024年我国人形机器人市场规模将达到27.6亿元，2030年有望成长为千亿元市场，市场规模达1192.46亿元。其中，让更加智能化的家政机器人走入家庭，比过去有了更大的可能性。

总体来看，人形机器人尚处于产业化发展初期，预计随着人工智能技术突破通用人工智能的关键节点，将迎来前所未有的爆发式大发展。

浙江具备大力发展家政机器人的多重优势

人形机器人生产制造优势

浙江拥有宇树科技等人形机器人“头部企业”。早在2016年，宇树科技就公开零售高性能四足机器人，在机器人核心零部件、运动控制、机器人感知等综合领域具有卓越领先性。特别是今年5月13日，宇树科技发布了其第二款通用人形机器人产品——Unitree G1人形智能体，在人形机器人量产上迈出重要一步。Unitree G1基于深度强化学习和仿真训练，具有超越常人的灵活性，可进行高难度的动态动作，能够模拟人手的精准操作能力，轻松应对汽水瓶开启、焊接等精细作业，可广泛应用于综合领域。

智慧健康养老发展先行优势

浙江是国内较早探索实践智慧养老的地区之一，目前仅杭州地区就集聚了医惠科技、和仁科技、创业慧康科技等智慧健康养老企业30余家，具备智慧健康养老行业供给优势。同时，在机器人赋能智慧养老方面，杭州已率先实现落地。近期，杭州市临安区青山湖街道蒋杨社区的“邻里共富食堂”率先应用了一台炒菜机器人，为辖区老年人带来了助餐服务的新体验。

市场需求大应用场景优势

当前，浙江已经进入中度老龄化社会。且在“少子化老龄化”成为人口发展新常态背景下，浙江的老龄化将进入加速推进期，养老问题已经成为经济社会发展的重大问题。虽然近年来浙江养老服务体系建设已取得长足进步，但与养老服务的新形势新任务新需求相比，仍存在较大缺口。以杭州为例，截至2023年底，杭州市60岁以上的户籍老人已超过276万人，占户籍总人口的25%。而杭州共有养老机构250家，床位39544张；入住养老机构的老人超1.6万人，仅占老龄人口比例的0.58%。同时，受传统文化观念等因素影响，养老机构还面临入住率不高的问题，2023年底全国平均入住率为45.5%，杭州市仅为40%，表明老年人大部分选择通过“居家养老”的方式解决养老问题，对家政服务提出了巨大的需求；而养老服务专业护理人员的数量和素质显然无法满足这一需求，需要另辟蹊径，大力发展家政机器人，以此弥补家政服务人员匮乏的情况。

“破四关”，下好家政机器人产业发展“先手棋”

2024年是人形机器人发展的加速之年，也有望成为人形机器人量产元年。但总体来看，人形机器人尚在产业化初期，离家政机器人“飞入寻常百姓家”，预计仍有5—10年的路要走。当前仍面临着技术创新、产业培育、应用推广、基础设施等多重难关，关键是要提前谋划、超前布局，抢占新赛道，塑造新先机，为将发展机遇转化为发展优势下好“先手棋”、打好“主动仗”。

聚焦破除“技术研发关”，攻坚模型算法创新

强化人工智能模型支撑，聚焦提升视觉识别、情感识别、人机互动等家庭服务型机器人关键能力，开发并持续完善机器人通用人工智能大模型，突破大模型多模数据融合关键技术。支持杭州宇树科技依托机器人世界模型UnifoLM平台开放共创，促进形成“龙头平台企业＋海量应用开发者”共生共荣的生态，打造国内机器人大模型生态高地。发挥医疗健康前期积淀海量数据，加快健康养老小模型研发创新。

强化前瞻引领研究，以系统思维组织跨领域的交叉研究，发展能实时在真实物理世界中学习和交互的具身智能，布局博弈智能、脑机智能等前沿方向研发，前瞻布局类脑智能、光芯片、具身智能等颠覆性创新，做好未来技术储备。

加大金融财税支持力度，撬动更多社会资金投向人工智能前沿研究和技术攻关，引导投资机构提供长周期资金支持。推动大众小企业融通创新，支持人工智能领军企业牵头构建产业创新生态，推进开放创新合作。

聚焦破除“产业发展关”，补齐生产制造短板

完善产业链条，以深入实施数字经济创新提质“一号发展工程”为引领，充分发挥产业体系完备和数字经济先发优势，把人形机器人作为推进先进制造业基地建设的重要内容；坚持软硬协同，聚焦形成具备本土化打造机器人整机产品能力，补齐在机器人专用传感器、执行器、控制器及专用芯片、高能效专用动力组件等基础部组件上的短板；立足软件集成优势加快构建人形机器人高实时、高可靠、高智能的专用操作系统，开发面向各类场景的应用软件，建设完善人形机器人应用开发平台和工具包，探索“机器人即服务”的新模式。

创新产业集群，依托“万亩千亿”新产业平台、特色小镇建设基础，谋划创建一批人工智能产业集聚新平台、医疗健康特色小镇等平台载体。高度重视数字化智能化新趋势下新型产业组织网络建设，特别是以虚拟集聚新形态，创新产业组织形式和网络形态，增强产业关联强度、产业链韧性。

壮大企业梯队，聚焦提升企业主体创新能力，培育壮大以创新型领军企业为带动、专精特新“小巨人”企业为骨干、创新型中小企业为基础的人工智能企业梯队，鼓励人工智能企业以融合应用为导向，建设企业研发机构或牵头组建创新联合体。

聚焦破除“应用推广关”，创新政策支持机制

推进试点先行探索。机器人走进“千行百业”易，但走进“千家万户”难，主要原因是家庭服务标准化程度最低，面临更复杂的环境和灵活多元的人机交互需求，需要坚持长短结合，按照“标准化场景、半标准化场景、非标准化场景”依次有序推进，可先在政府机关和企事业单位开展相关试点，开放一批人机交互、机器服务的应用场景，促进算法与业务对接，推进“机器人＋家政服务”加速成熟、加快落地。

突出应用场景牵引。聚焦家政机器人在养老服务中的智能监护、辅助生活和情感陪伴等多方面需求，面向全社会征集应用场景需求、市场化项目需求和算力融合创新应用需求，并形成发布“三张清单”，构建创新突破、应用牵引、产业带动的良性循环。

着力降低应用成本。目前，成本仍是人形机器人成为大众化设备向家庭应用推广的障碍。购置一台机器人相当于买一辆家用汽车，杭州宇树科技人形机器人Unitree G1基础款价格9.9万元，已明显低于同类产品价格；国内多家人形机器人企业预计，未来市场成熟后，人形机器人售价可能在几万元到几十万元不等。降低人形机器人成本，一方面需要强化政策超前谋划储备，加大和创新政策支持力度，另一方面需要创新发展相关业态，如通过发展共享机器人、机器人长租赁等业态，加速应用推广。

聚焦破除“基础设施关”，加大智能算力布局

加强智能算力供给，根据市场需求优化算力结构，加快推动“万卡级”智能算力中心建设，引导重点园区和特色场景改造提升已建数据中心提供边缘计算能力，加快建设跨区域、多层次算力高速直连网络，夯实算力高质量传输基础支撑。

创新智能算力调度，充分发挥阿里云等基础和先发优势，实施智能算力资源上“云”行动，引导各类智能算力中心、零散智能算力服务器以云服务方式提供算力资源，依托公有云技术实现算力规模与资源利用“双提升”，探索基于公有云技术实现大模型训练和部署最优成本、最优效率的新路径、新模式。

加强高质量语料供给，依托“中国数谷”建设基础和杭州数据交易所等平台，率先出台构建高质量语料数据资源政策，明确语料库的标注标准，最大程度优化公共领域语料库数据资源，统合不存在内容和版权争议，推动高质量语料库资源的开放共享。发挥智慧医疗服务先行优势，加强专题语料库建设。

（作者单位：浙江省经济信息中心，本文系2024年度第一批杭州市社科规划后期资助课题，编号：24HQZZ05）