人形机器人是未来产业的新赛道，是培育发展新质生产力的重要方向。工业生产制造场景因环境固定、操作简单，已成为人形机器人首个大规模应用的“试验田”。
工业化人形机器人是指旨在替代或协助人类，在工业环境中（如制造工厂、物流仓库、危险区域）执行复杂、非结构化任务的双足或多足仿人机器人。与传统工业机器人（如机械臂、AGV小车）不同，它们的关键特征在于“人形”和“环境适应性”。笔者从专利视角对相关技术进行分析，以期为产业高质量发展提供决策参考。
相关专利申请量快速增长
当前，人形机器人正经历从概念验证到应用落地的技术拐点，全球专利申请量呈现持续增长态势。作为一个涉及多领域交叉融合的技术，人形机器人各技术分支的专利申请量变化趋势有着不同的特点。
从该领域专利申请态势来看，由于核心零部件与工业机器人存在通用性，技术储备相对丰富，而实现高智能化的技术壁垒较高，大脑技术专利申请量相对较少，但随着人工智能技术的突破，专利申请量快速攀升。中国、日本、美国、韩国、德国是该领域全球主要技术来源国，其中我国从2015年开始，相关专利申请量快速增长，已成为该领域全球专利申请的重要力量。
从《专利合作条约》（PCT）申请量占比来看，大脑智能感知以及小脑基于学习的 PCT申请占比较高，与产业发展的技术痛点相吻合。其中，美国在智能感知、运动控制和传感器技术上的专利申请活跃。
对比国内外的专利申请来看，我国在“核心零部件”“大脑”“本体”方面专利申请量上均呈现快速赶超的态势。广东、北京、江苏、浙江、上海等省市人形机器人申请量排名靠前。对于人形机器人产业而言，其发展既需要下游产业的旺盛需求进行驱动，又需要传统工业机器人产业提供一定的技术基础。京津冀、长三角、珠三角等地区既具备发达的制造业，又具备成熟的工业机器人产业链，为工业化人形机器人产业的发展提供了良好土壤。
我国该领域专利申请量排名前十的申请人中，高校/研究院所占据5席，分别是清华大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京理工大学、之江实验室，具备较好的研发基础储备。此外，工业机器人行业、信息技术行业以及传统制造业也均有重要申请人出现。人形机器人产业是当前的热点投资领域，呈现多元化发展趋势。
关键技术分支存在差异
“大脑”承担着类似于人类大脑的认知和决策功能，包括智能感知和分析决策两部分。根据工业化应用场景，将智能感知分为环境感知、目标识别和缺陷检测。其中，环境感知技术随着传感器采集数据的水平和计算设备的计算能力的不断完善，模型和算法逐渐成为改进的主要方式。目标识别技术按照特定目标识别到目前复杂场景识别进行演进，对于识别物体的特征信息的要求逐步降低。缺陷检测技术逐步演进为检测算法的改进，专利技术储备较为完善，相关专利技术虽并未直接记载用于工业化人形机器人，但相关技术的迁移难度较低。
“小脑”负责接收大脑的指令，执行精细的运动控制任务。运动控制技术正从传统的确定模型逐步向基于学习转变。随着人工智能技术的快速发展，2016年该领域专利申请量开始快速增长，基于学习的控制方法有着良好的适应性，成为国内外主机厂商研究的热点。从专利的场景分布来看，搬运场景是当前主流应用场景。同时，搬运场景负载高、动作范围大，对稳定性和灵活性要求更高。
“本体”是人形机器人硬件基本载体，主要包括上肢、下肢、一体化关节和灵巧手。其中上下肢技术都已进入一个相对稳定的优化期。一体化关节作为连接上下肢与实现复杂动作的核心部件，不仅要求具有极高的集成度与紧凑性，还需确保在长时间、高强度的工作环境下保持高精度、高效率及低噪音运行，是加速产业落地的关键所在。在一体化关节方面，国内的申请人较为分散，主要由高校和机器人企业构成。
“核心零部件”方面，人形机器人核心零部件种类众多，通用性高，按照功能类型主要分为驱动系统、传动机构以及传感反馈装置三大类型。驱动系统作为工业机器人的运动基础，经过多年的发展与完善，目前已相对成熟，各大厂商与研究机构在这一领域的专利申请态势趋于平缓。相比之下，传动机构作为连接驱动源与执行端的桥梁，直接影响到人形机器人的运动灵活性与精准度。其中行星滚柱丝杠是人形机器人双腿双臂驱动的特有驱动部件，也是保证高负载的重要因素，国内技术储备少、国产渗透率低。
推进人形机器人产业集聚
在笔者看来，发展工业化人形机器人应发挥专利导航在工业化人形机器人产业体系构建中各环节的决策支撑作用，赋能工业化人形机器人产业高质量发展。一是统筹推进人形机器人区域布局和产业集聚，二是加快推进人形机器人在更多工业化场景落地应用。
在关键核心技术方面，笔者建议，应突出跨技术领域融合创新，完善构建以企业为主体、市场为导向的知识产权高质量创造机制。一是加强产学研合作，推动机器人、人工智能、新材料等企业跨领域合作，开展技术应用联合攻关；二是强化关键核心技术攻关，鼓励高校院所、国家级创新平台、新型研发机构与企业共建核心技术研发平台，着力破解人形机器人大规模落地工业化应用的关键技术难题；三是加强高价值专利培育布局，针对优势企业的重点产品和研发项目开展专利导航，提升研发创新效率，制定专利布局策略。此外，优化专利审查资源要素供给，加快该领域高价值专利的布局进程。
在知识产权风险防控体系和标准体系建设方面，笔者建议，加强促进专利、技术和标准融合创新，护航产业链安全发展。一是建立健全知识产权风险防控体系；二是加快工业化人形机器人标准体系建设，一方面研判可标准化的专利技术，促进标准高水平制定，另一方面关注标准参与方，提前研判相关风险，保障我国工业化人形机器人产业发展安全和抗风险能力。（国家知识产权局专利分析普及推广项目工业化人形机器人课题组）
（编辑：刘珊）
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