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本期要點：人形機器人，為啥不看好

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，人形機器人確實非常火熱，相關概念股漲勢如虹，同時融資潮持續升溫，各種新玩家也在積極入場。

比如，初創人形機器人公司Figure AI融資15億美元，谷歌也參與了人形機器人初創公司Apptronik 3.5億美元的融資。Meta更是新建了一個團隊，并聘請了Cruise的前CEO馬克·惠滕（Marc Whitten）來領導人形機器人的開發。當然，中國的人形機器人產業也是進展迅速，令人欣喜。

Figure AI的機器人

但是，作為一個長期關注機器人領域的投資人，我卻一直不看好人形機器人這個發展方向。最近又有不少朋友問我，判斷是否發生了變化。那么，今天的文章就來好好聊聊。

很多人認為，養老或病人護理會是人形機器人的最大市場。去年10月，我們曾去日本參觀了養老產業。日本的機器人產業比較發達，且一直在積極推進機器人在養老場景中的使用。但可惜的是，雖然我們在現場也看到了機器人，卻并沒有看到有人在用。

斯坦福大學的實驗也表明，雖然人形機器人在測試中任務完成率高達90%以上，但在真實養老的應用中，完成率卻驟降至32.8%。所以，機器人可以上春晚、在聚光燈下跳舞，讓人驚艷，但其實它們也就只能跳跳舞了。

那么，問題究竟出在哪呢？我們認為，關鍵在于產業界長期混淆了自動化（Automation）與自主化（Autonomous）這兩個概念。自動化依賴預設的環境與固定的任務流程，而自主化則需應對現實世界的復雜性與不確定性。前者是機器人技術發展的初級階段，而后者是實現機器人應用和商業化的前提。

就像自動駕駛汽車，如果只能按照預設的路線和速度行駛，那么它就只能在封閉的道路或特定的場景中發揮作用。但現在，自動駕駛汽車已經進入真實生活，因為它們已經具備了足夠強的自主化能力，能夠實時感知周圍的交通狀況、天氣變化等因素，并根據這些因素做出相應的決策。

目前，大家覺得機器人技術高超，是因為這些機器人的自動化程度高，動作敏捷且控制非常精準。比如波士頓動力Atlas機器人可以快速越過3米的障礙物，特斯拉的Optimus機器人可以在發布會上給客人抓取甜點，宇樹機器人可以跳絲滑的舞蹈。

但波士頓動力商業化屢屢受挫，特斯拉Optimus機器人仍然只能在工廠里“散散步”。原因就在于，就像曾經的自動駕駛汽車只能在封閉道路上測試，現在機器人的自主化不足，無法適應復雜多變的現實場景。

比如，在養老院中，機器人應當至少可以扶住要跌倒的老人。但這就需要機器人能做零點幾秒內判斷出老人要跌倒的趨勢，并立刻以正確的方向、速度和力度做出相關行為。

這要求機器人具備極強的感知能力，能夠實時、精準地獲取周圍環境的信息，同時還要有極強的決策能力，能夠根據感知到的信息迅速做出正確的判斷和行動。

在感知方面，機器人多模態技術還需要有重大突破。目前，機器人多使用視覺識別，比如特斯拉Optimus是通過BEV+Transformer架構進行感知并生成行動策略。但真實情況下，機器人至少應當要能綜合分析人的動作、語言和表情，否則只能在安靜的環境里通過清晰的語音與人協作。

在決策方面，現有的決策系統多基于規則引擎，難以應對突發情況。 盡管現在很多機器人可以基于強化學習機制進行訓練，但這只能縮短訓練周期至數十個小時，且訓練完成后只能完成確定性任務。以至于哪怕換了個地板，很多人形機器人都可能走不好路了。

在執行方面，機器人也面臨很大困難。比如當前還缺乏良好的皮膚級觸覺傳感器，機器人就很難控制好力度，導致動作失誤。可是，這方面進展緩慢，因為大量的資金和研發人員都被用于讓人形機器人會走會跳了。

總之，目前技術還遠不足以支持人形機器人自主執行任務。

而且，退一步講，哪怕未來技術有重大突破，人形機器人也是最難輔助人的一類機器人。現在它們自己站穩都很麻煩，更不用說老人摔倒的情景極其隨機，人形機器人很難在自己站穩的前提下把人扶住。相比之下，輪式的、四足式的機器人就不用太考慮自己站不穩的問題，應用起來就方便得多了。

由于自主化很難達到商業化的程度，人形機器人的應用場景非常有限，前景大概率還是很黯淡。未來或許會有什么變數，但有多少投資人和公司敢拍著胸脯說，自己一定能熬到曙光來臨的那天呢？

人形機器人公司總不能只靠機器人給人類表演跳舞來賺錢吧，不能總是AI大模型在寫詩畫畫，AI機器人在散步和跳舞，而人類還得自己干家務吧。那我們發展AI的意義到底在哪？

所以，我曾反復強調，機器臂和機器手才是可見范圍內更具有實際前景的領域，感知、決策、執行的相關技術在機器臂和機器手上的應用會更快，而它們也擁有更確定的商業化場景。無論是工業生產、醫療手術還是家庭服務，機器臂和機器手都能發揮重要作用。

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以上就是今天的內容，王煜全要聞評論，我們明天見。

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