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Humanoid推出 HMND 01 Alpha 移动机械手

2025-09-19 10:05 性质:原创 作者:南山 来源:AGV网
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英国 Humanoid 公司近日发布其最新 Alpha 原型人形机器人 HMND 01,该机器人面向物流仓储与工业物料搬运场景,具备行走与操作能力,意在部分替代人类在重复、劳动强度大的任务。该发布吸引行...

英国 Humanoid 公司近日发布其最新 Alpha 原型人形机器人 HMND 01,该机器人面向物流仓储与工业物料搬运场景,具备行走与操作能力,意在部分替代人类在重复、劳动强度大的任务。该发布吸引行业关注,因为这是少数几个明确具备移动操作能力的通用型人形机器人的商业化尝试之一。

Humanoid 成立于 2024 年,总部位于英国伦敦,是一家专注于人形机器人与劳动自动化系统的创业公司。其产品 HMND 01 Alpha 型原型机高度约 175 厘米(5 英尺 9 英寸),自重约 70 千克(约 154 磅)。机器人的载重能力为 15 公斤(约 33 磅),行走速度最高可达 1.5 米/秒(约 5.4 公里/小时),在满电状态下平均运行时间可达 4 小时。

HMND 01 的设计具备较高自由度的机械结构,用于支持多种动作与操作任务。机器人拥有约 41 个自由度(41 DoF),并支持模块化的上半身/下半身结构与末端执行器配置,以适应不同的任务需求,比如货物搬运、拣选与包装、配件处理等任务。公司创始人兼 CEO Artem Sokolov 表示:“我们认为机器人与人类未来应并肩工作,而非互为替代;世界已为人类设计,机器人若能无缝融入现有环境,将大幅减少改造成本与部署壁垒。”

HMND 01 在自主行走与路径导航能力上也具备一定实力。其可以在封闭或半结构化内部物流环境中进行避障与导航,能够在狭窄路径中与人共存,完成复杂操作任务。Humanoid 公司指出,其机器人通过 AI 算法与机械设计协同,实现与人类相近的操作速度与可用性,并致力于模块化与标准化,以降低维护成本与提高可靠性。

这种机器人若能在物流 /仓储 /分销中心等环境中成功部署,其对物料搬运工作的影响十分显著。首先,在搬运频繁、拣选密度高、物体形状 /位置多变的场景中,HMND 01 可替代人工执行弯腰、伸手、上下货架等高体力负荷的动作,减少工伤与劳损问题。其次,在夜间、交替班次等人工成本较高或人工效率波动性的阶段,机器人可保持较稳定效率与持续作业能力。第三,通过模块化末端执行器与自由度高的机械臂设计,HMND 01 在处理非标准化包装、较轻货件或柔性材料时能比传统自动化设备更灵活。

但这类机器人目前仍处于原型 /早期测试阶段,全面商用尚有多重挑战。Humanoid 公司目前正计划进行 Alpha 原型机的两种平台验证:双足行走平台 (bipedal) 与轮式平台,以评估不同底盘在稳定性、轮式快速移动与空间适应性的权衡。 同时,在传感器遮挡、光照变化、地面不平等环境下的导航稳定性、操作精度仍需更多现实工况下的测试。

中叉网认为,对中国市场而言,HMND 01 类型的人形机器人在内部物流系统中具有较大潜在,尤其是在自动化仓库、电子商务分拣中心与零部件制造厂房中。中国许多仓库货架层数多、高度高、人工拾取/放置任务繁重,正是人形机器人若具备行走+操作能力的切入点。若能结合本土企业在视觉识别、导航 SLAM、本地化服务网与标准制造的优势,中国公司有望在此类通用人形机器人领域实现快步追赶。

HMND 01 Alpha 型原型代表人形机器人从设想走向具备实际动作能力的一步。其规格在载重、行走速度与自由度方面已有亮点,若能在可靠性与作业环境适应性上持续优化,将可能在物流与工业物料搬运的自动化变革中扮演重要角色。

英国Humanoid(运营主体为SKL Robotics Ltd.)是一家专注于工业人形机器人及Physical AI的机器人公司,由Artem Sokolov于2024年创立,总部位于伦敦,并在美国波士顿和加拿大温哥华设有办公室。公司现有超过200名工程师、研究人员和技术人员,核心目标是开发能够在制造、仓储和内部物流等真实工业环境中规模化部署的通用人形机器人。

Humanoid目前同时推进轮式和双足两条产品路线。其中,HMND 01 Alpha Wheeled是其商业化速度较快的平台,采用移动底盘与双机械臂结构,额定负载15公斤,平均运行时间约4小时,拥有29个自由度,重点面向箱体搬运、物料转运、生产物流等任务。公司认为,在平整的工厂和仓库环境中,轮式结构在稳定性、能耗和成本方面具有现实优势,而双足机器人则面向需要跨越台阶和复杂地形的应用。

Humanoid的另一核心技术是自研KinetIQ人工智能框架。该系统采用四层AI架构,建立在NVIDIA计算平台之上,用于机器人感知、技能学习、运动控制以及多机器人车队协调。KinetIQ及其强化学习体系KinetIQ Ascend的目标,是让机器人通过真实任务中的试错持续学习,而不是依赖工程师为每一个动作编写固定程序。

在商业化方面,Humanoid已经进入真实制造环境。公司与SAP及汽车零部件企业Martur Fompak完成生产物流概念验证,并与西门子推进工业现场Physical AI应用。2026年5月,Humanoid又与德国舍弗勒签署具有约束力的分阶段部署协议,计划从2026年底开始在德国工厂投入机器人,并在2032年前向舍弗勒全球工厂部署四位数规模的轮式人形机器人。双方采用RaaS机器人即服务模式,Humanoid负责设备、软件、维护、技术支持和持续性能管理;舍弗勒同时成为其关节执行器优选供应商。

资本方面,Humanoid于2026年7月完成1.52亿美元A轮融资,投后估值达到约13.5亿美元,成立仅两年便进入独角兽行列。与一些强调机器人展示能力的企业相比,Humanoid目前明显把战略重点放在制造业和内部物流的规模化部署、单位经济性以及持续运行可靠性上,是欧洲当前工业人形机器人领域发展速度较快的新锐企业之一。

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