冰火两重天，人形机器人腾飞没有时间表

Yanfang Li
4天前
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人形机器人腾飞没有时间表可以替代人类的通用机器人在哪里？

在电影中，在表演节目中，它们频频现身，但回到现实，却离走进千家万户还有很大距离。几十年来，机器人研究员一直被一个难题困扰：造出机器人不难，但想让它在现实世界中自主完成各种日常任务，却是一个难题。

机器人可以复刻抖音舞蹈，但现实世界充满各种不同的路况，有湿滑的台阶，还有来往的车辆和行人，复杂变换的场景，机器人难以应付。

大语言模型很强，但它们缺乏具身智能，就像一个人，即使读遍所有航海书籍，却从未踏足海边，无法一展所长，可以描述风浪的形态，但不知道如何掌舵、如何操控船帆。

难题：缩小现实与技术的差距

机器人专家肯・戈德堡（Ken Goldberg）表示：“有些人觉得，我们可以从人类视频中获取数据，比如从YouTube上获取。但事实证明，如果只是让机器人观察人类做事的画面，根本无法掌握动作的细节，而且从二维图像还原成三维动作，难度极大。”

这就是现实与技术的差距。人工智能专家杨立昆认为：“四年时间里，一个孩子接收的视觉数据量，是最大规模大语言模型的50倍。”孩子在具身体验中成长，而训练人工智能系统的庞大数据只不过是杯水车薪。

如何解决这一问题？机器人专家尝试两种方案：

第一种是示教法，研究人员利用虚拟现实技术，控制机械臂，记录正确操作范式，教机器人如何完成动作。

第二种是仿真训练法，在虚拟环境中完成训练，速度比现实快几千倍。不过仿真训练有一个问题，难以跨越“现实鸿沟”。有的任务，在仿真环境中可以轻易完成，但到了现实世界可能面临重重阻碍。现实有地面摩擦力、物体有柔软度、光线色彩有变化等，这些都可能影响机器人性能。

对于今天的机器人，专家本吉・霍尔森（Benjie Holson）有些失望，他建议举办“人形机器人奥运会”，比赛项目包括整理T恤、使用宠物拾便袋、把手上的花生酱清理干净。

机器人有些类似无人驾驶汽车。整个行业耗费了海量的驾驶数据和训练优化，才达到如今的自动化水平，而人形机器人的难度远超自动驾驶，家庭、户外、工地等环境可比高速公路复杂多了。

目前的人形机器人大多在明确受限的环境中工作，比如工厂、仓库、医院、人行道，而且专精少量任务。优必选的Walker S2能在生产线上搬运重物，还能自主更换电池；宇树人形机器人能拳击、空翻、搬运物品，但还不能承担“全能家用帮手”。

通用机器人突围竞赛

对于人形机器人，国外风投比国内更加谨慎。风险投资家莫达尔・阿拉维（Modar Alaoui）认为，机器人技术太复杂、资本投入过高，而且现在的机器人实际能力不太够。

阿拉维并不是外行，他是“人形机器人峰会”的创始人。不久前，他召集2000名业内人士参会，大家除了展示前沿技术，更重要的是探讨如何加速新兴产业发展。

阿拉维指出，许多人认为人形机器人或者其它形态的机器人会成为常态，但大家都不知道这一天什么时候到来。

迪斯尼根据《冰雪奇缘》角色开发雪宝机器人，它可以自主行走，明年将在香港和巴黎迪斯尼乐园巡游。虽然雪宝能行走，但它并不是通用机器人。

Haptica Robotics公司首席执行官科西玛・迪帕斯基耶（Cosima du Pasquier）认为：“人形机器人领域需要攻克的难关实在太多，还有大量研究难题亟待解决。”

麦肯锡统计显示，目前全球约有50家企业各自筹集至少1亿美元用于人形机器人研发，当中中国占了20家，北美15家，中美占据主导地位。

麦肯锡合伙人阿尼・凯尔卡尔（Ani Kelkar）认为，中国占据领先地位，在各种场合，中国宇树科技的产品出镜率最高，部分原因是性价比足够高，美国研究人员会采购产品测试自己的软件。

大语言模型的发展为人形机器人带来发展良机，结合计算机视觉技术，搭载VLA模型的机器人能够更好地理解环境。

对于人形机器人，美国政府还没有什么大动作。美国有一个机器人协会，它成立于1974年，协会负责人透露，他们正在游说美国政府制定更有力的国家战略，推动本土机器人技术发展，包括人形机器人和其他类型的机器人。

美国自动化推进协会（Association for Advancing Automation）主席杰夫・伯恩斯坦表示：“我们拥有雄厚的技术实力，也具备顶尖的人工智能专业知识。因此，谁将成为这一领域的最终领导者，有待观察。但就目前而言，中国在人形机器人领域无疑拥有更强劲的发展势头。”

畅想未来：未来25年内规模达汽车两倍

到底什么时候人形机器人才能真正通用？今年3月，英伟达CEO黄仁勋向记者表示：“人形机器人走进生活不是五年后的事，而是近几年就能实现的目标。”

9月份，机器人专家罗德尼・布鲁克斯（Rodney Brooks）则在文章中表示：“即便只研发出具备基础灵活性的人形机器人，要实现商业化盈利，也需要十年以上的时间。”他甚至建议，人类应与行走的全尺寸人形机器人保持至少3米的距离。

俄勒冈州立大学机器人研究员、Haptica Robotics联合创始人乔纳森·赫斯特（Jonathan Hurst）认为：“人类与世界互动时，肢体动作具有很强的顺应性，还会持续与周围环境产生接触。这一点对商用机器人来说难度极高。传统机器人大多是位置控制型设备，它们擅长数控加工或点焊等任务，但并不适用于装配、物体操控，也不擅长在非结构化空间内移动。”