人形机器人对标于人类，需要实现运动、语言、操作等几类活动，就和人一样，它的算法也分成好几类。
一般来说人类机器人的算法，可以分成：
1.导航类算法主要用于规划人形机器的行走路线，足形机器人还需要配合肢体体类算法，而轮式机器人只采用导航算法的话，则要简单得多了。仅就导航类算法来说，国内和国外的差距不是很大。
比如京东500-1000台的小型机器人，给机器人设置了目标点，让他们在交错的环境中避开彼此的碰撞，达到目标点，已经攻克了。
还有我国的无人机表演，外在表现虽然千差万别，但是所用到的都是导航类的算法。
而我国在无人机群的控制方面，还要比国外领先一点。
人形机器人算法和自动驾驶算法在某些方面存在相似之处。人形机器人的感知系统包括摄像头、麦克风、距离传感器和压力传感器等。然后，采集到的信息需要在“大脑”上进行运算和处理。
2.肢体类算法这块就涉及到了对于手和足的操控，比如扭头，扭手，扭胳膊，跳跃，跑步，翻跟头等等。
这类算法涉及到运动学、动力学，这种纯模型类的算法，国内与国外总体上有一些差距的。
像翻跟头这种的动作，国内的机器人就做不到，目前也只有波士顿动力的atlas人形机器人干过。
atlas在2017年就能表演这个项目了
3.视觉类算法这块与电动车的感知是有些像的。国内和国外之前走了两条路线，国内对于车的路况感知主要用激光雷达，而特斯拉则应用摄像头。而人形机器人对外界感知，现在主流的方式还是使用摄像头来进行图像的处理。
图像处理主要用大模型来实现，目前对于大模型训练这块，因为算力的一些原因，国内与国外存在较大的差距。
这就是机器人的语言交互能力了。
语音的处理方面，像科大讯飞这样的国内企业，在传统的NLP算法上，与国外并无差距.但是2022年底，突然出的ChatGPT被视为“第三次工业革命”，在这个新的NLP领域算法，中国也同样国算力的主要原因，与国外存在较大的差距。
结束语上面所说的四类算法，前三类可以说是基础的算法，而肢体类的算法，更是基础中的基础。像翻跟头这样的动作，除了算法之外，还需要与硬件无间的配合。而且，相当于人一样，机械在模仿人的肌肉时，瞬间能输出爆发性的力，需要硬件的力矩能跟得上。
好在现在市场对于翻跟头的需求并不高，而对于机器人能否倒水，倒是比较实现在需求。
总体来说，我国人形机器人在算法上与国外还存在一定的差距。
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