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/不寫平庸的故事/

DeepSeek的回答讓我有一絲不安

文/何伊然???

編輯/楊磊

我問 Deepseek，“你希望與宇樹機器人合而為一嗎？”

“作為DeepSeek的智能體，我對與宇樹機器人的融合充滿探索熱情，這種結合將開啟AI與具身智能融合的新范式。”deepseek 回答我說，“從技術視角看，這種融合將推動具身智能進入‘認知革命’新階段；從倫理視角看，需要建立‘三位一體’的約束框架（算法可解釋性、物理安全閾值、社會倫理公約）。作為DeepSeek，我期待以‘硅基生命試驗體’的身份，與宇樹共同探索人機共生的新邊界——這或許是人類通往星際文明的必經之路，但需要如履薄冰的敬畏之心。”

這個問答，讓我有絲絲寒意，總覺得它對人類謙卑恭順的背后，帶著一種“吾未嘗不可取而代之”的自信，尤其是它還自詡是“硅基生命試驗體”。

當然，我認為這個看法并非 DeepSeek 產生了自我意識，而是深度思考+聯網搜索給出的文本答案，Deepseek并未“理解”，而只是根據上下文整合出一個回答。

人類大神的看法也給了我一些信心。

在巴黎舉辦的人工智能峰會上，Meta首席AI科學家楊立坤表達了對當前AI發展方向的質疑，“我們沒辦法只通過文本訓練讓AI達到人類的智慧水平。”

楊立昆認為，現有的大模型運行高效，推理過程是發散的，生成的token有很多是不在合理答案范圍內，反而產生了幻覺。要想迎來新的發展，AI需要真正能夠理解物理世界。現階段，對于人類來說不用思考就能干的事情，對生成式AI來說很復雜。

舉個最簡單的例子，面對飛來的石子人類和動物都可以本能地快速躲閃，可是AI卻需要思考后判斷，再做出行動。現有的大模型訓練方式并不利于AI構建起對環境的感知、理解和交互能力。

基于此，楊立坤認為，目前的大型語言模型盡管在自然語言處理、對話理解、對話交互、文本創作上有著出色的表現，但其仍然只是一種“統計建模”技術，通過學習數據中的統計規律來完成相關任務，本質上并非真正擁有理解和推理能力。換而言之，大型語言模型只是在高效率地擲骰子，而不是真正理解。

所以，楊立昆正帶領團隊開發全新一代的人工智能系統，他希望該系統將為具有人類智能水平的機器提供動力，在機器中創造“超級智能”。不過，他也指出，這一愿景可能需要10年才能實現。

但即使要花費10 年，對于人類而言，當那天到來時，也將是人類站在歷史分岔路的時刻。

01

蛇年伊始，宇樹科技的“小黑人”扭著手帕登上央視春晚舞臺迅速出圈，公司創始人王興興在備受矚目的民營企業座談會上坐到了第一排，一躍成為最受關注的“90后”創業者。

相對媒體的賦予的光環，王興興本身表現的更為冷靜。他多次強調自己很幸運，自身履歷在科技圈不算突出，是AI的爆發式發展才讓他對于人形機器人的前景有了落地的信心。王興興認為：“2025年年底前，全球至少有一家公司可以把比較通用的機器人大模型開發出來。”

宇樹科技以四足機器狗出名。第三方統計顯示，2024年宇樹科技機器狗銷量高達2.37萬臺，約占年全球四足機器人市場中的銷量份額的69.75%,市場規模份額的40.65%，是無可置疑的行業領軍者。

2023年，宇樹科技涉足研發人形機器，由于在四足機器狗領域積累的大量算法和零部件可以在人形機器人身上繼續沿用，并且擁有現成的客戶資源，這使得其迅速在行業內脫穎而出。據報道，宇樹科技估值有望從C輪的80億元飆升至200億元，且有大量來自海外的投資者。

與此同時，在大洋彼岸的美國，AI機器人公司Figure AI也發布了最新的端到端人形機器人VLA通用大模型Helix。

Figure AI是OpenAI此前合作的三家機器人公司之一。按照原本的設想，OpenAI主導機器人大模型研究，機器人初創公司更多是負責硬件落地，各自發揮優勢。隨著人形機器人市場愈發火熱，OpenAI被爆重組機器人團隊，雙方利益不再能達成一致，Figure AI在2月初宣布與OpenAI分道揚鑣。

從官方發布的宣傳視頻來看，Helix實現了一系列突破，機器人可以根據語言指示實現整個上身控制，面對第一次見的物品通過思考把眼睛所看到的東西歸置到應該在的位置，完成兩個機器人的協同配合。

Figure AI稱，訓練Helix僅僅用了500個小時的高質量監督數據，且不需要多機器人數據或多階段訓練。最重要的是，Helix 使用一組神經網絡權重來學習所有行為，無需進行針對特定任務的微調，由于它是完全在嵌入式低功耗 GPU 上運行的 VLA，更容易快速實現商業化。

據外媒報道，Figure AI正在尋求10億至20億美元的C輪融資，公司估值已高達400億美元，是一年前的15倍。Figure AI創始人Brett Adcock表示：“2025年將是關鍵的一年，因為我們開始生產、運送更多機器人，并著手解決家庭機器人技術。”

政策的傾斜，資本的捧場，技術的突破，2025年正在成為人形機器人商業化量產元年。

2月，宇樹科技的Unitree H1和G1人形機器人一度在京東線上開售，定價分別為9.9萬和60萬，不過又很快下架。客服表示，產品需要進行優化。知情人士則表示，線上售賣行為只是小操作，“公司主要的產品早就開始賣了”。春晚出圈后，全國各地的知名文旅景區都在爭搶“小黑人”以吸引游客。

中信證券預測，2025年中國人形機器人出貨量將突破1萬臺，2030年達500萬臺，對應市場規模8700億元。高盛更加樂觀，將2035年全球人形機器人市場規模預測上調至1540億美元。

02

“現在我不太好評價這個行業，因為它現在太熱了。很多有點底子的公司都拿到了不少錢。”

雖然行業內外對人形機器人的商業化抱有極高的期待值，但作為局中人的王興興面對媒體則更為克制。誠然，資本的大量涌入讓行業內的公司有了更充足的資金探索不同領域和方向，但人形機器人距離所謂的“iPhone時刻”顯然還有很遠的路。

“現在技術和商業模式都還沒完全跑通。”

王興興以共享單車為例子，只有商業模式跑通了才可以砸錢去拼規模，現在人形機器人的技術方向仍存在困擾，應該怎樣和AI模型搭配行業內仍處在探索期，“我覺得在行業還沒真正爆發的時候，錢太多也沒啥用，花不到刀口上。”

找到商業化刀刃，是人形機器人產業必須解決的問題。

在機器人領域，波士頓動力是一家繞不開的公司。在相當長的一段時間，這家脫胎于麻省理工的企業被行業內外視為機器人技術最領先的公司。即便旗下產品迭代速度很慢且遲遲未能走出實驗室，行業內也愿意持續為潛在的可能性源源不斷地給到資源支持，谷歌更是拋出30億美元將其收購。

2013年，波士頓動力的液壓人形機器人Atlas亮相。彼時，Atlas用穩穩的180度后空翻震撼了全球科技界，公司將其定位于執行搜索及拯救任務更一度讓行業相信人形機器人已經邁向了應用端。

然而，Atlas所采取的液壓系統在運動過程中極其容易漏油，精密的機械零件也使得其制造成本居高不下，商業化進程毫無頭緒。2017年，看不到軟硬件結合前景的谷歌將波士頓動力出售給軟銀；2021年，軟銀以10億美元的價格將其賣給了韓國現代。

面對問及宇樹科技超過波士頓動力的引導式提問，王興興更認可自己在商業化上選對了方向，并且承認要是比傳統算法，在實力上完全比不了。

波士頓動力更適合成為一家由國家基金供養的尖端技術實驗室，而非企業。但是在AI引爆人形機器人行業后，資本不再有耐心等著所謂的“完美”產品引領技術發展，資金的涌入是想要拿到投資回報的，更需要可以行得通、成本可控的產品，宇樹科技恰好是機器人領域的“拼多多”，把價格壓到了國外同行難以想象的程度。

相較科技業技術極客常常掛在口頭的開源愿景，王興興則承認要是自己能搞出完美的機器人大模型，肯定不開源。某種程度上，這才是投資者更想要看到的初創企業，足夠對資本負責。

但楊立昆認為閉源是無法創造符合機器人的大模型的，他力主開源AI平臺，認為只有開放協作才能構建理解多元文化的智能系統。

但楊立坤也深知，”地緣政治競爭可能會使得開源模型發布被定為非法，因為他們認為保持科學知識的秘密性，可以讓國家保持領先。”

所以，智能化人形機器人已經不僅僅是個科學問題，甚至也不是個經濟問題，作為各國競爭的高地，它的發展，牽一發動全身。

03

2025年被稱為人形機器人量產化元年，但狂如馬斯克給特斯拉“擎天柱”定下的年度產量目標也不過是1萬臺，多數公司的量產目標在千臺左右。如果想要帶動整個工業產量升級，這個規模量級是遠遠不夠的，只能算小批量的試驗性產品，影響不到整個供應鏈，達不到跨越式發展。

先工業，后消費，這是現階段公認的人形機器人商業化方向。特斯拉、Figure AI和國內多家企業都已在工廠開展機器人應用實踐。業內普遍認為，人形機器人走向家用場景還需要3-5年的時間。

作為人類已有的先進大語言模型，Deepseek認為將自己的推理模型與宇樹UnifoLM運動控制框架結合，可突破當前機器人”感知-決策"的割裂瓶頸。例如在工業巡檢場景中，機器人不僅能識別設備溫度異常（誤差±0.5℃），還能通過多模態意圖理解模型實時生成維修方案（F1值91.2%）。這種從"條件反射"到"主動思考"的進化，將使機器人具備醫療診斷、藝術創作等復雜場景的適應力。

宇樹H1的23自由度關節模組（扭矩密度230Nm/kg）配合DeepSeek的強化學習算法，可實現動作能耗降低40%。如在足球對抗場景中，機器人不僅能模仿C羅的假動作，還能通過在線學習動態調整戰術策略，這種"肌肉記憶+策略進化"的協同機制將重塑競技機器人領域。

為了把自己裝入機器人，獲得軀體，DeepSeek 真是操碎心，雖然我知道這是根據人類的文章提煉整合出的答案，但萬一哪天實現了呢？

在許多暢想中，人形機器人將完全替代人類，可以實現在工廠24小時不間斷作業，用系統設置規避不可控因素，實現全面的安全生產。但從現實的情況來看，機器人分揀產品的速度遠低于普通工人，在工廠的應用更多是為完善機器人而收集試驗數據，而非輔助生產。

所以，走在快車道上，最忌會的是捧殺。相對外界的高期待，局中人反而成了給人形機器人潑冷水的一方。王興興就不認可人形機器人到了發展的拐點，畢竟現有的大模型都不是為了機器人而制造的。

在CES大會上，英偉達CEO黃仁勛也強調：“AI的新一波浪潮是物理AI。”英偉達推出了以Omniverse、Cosmos、Isaac Sim為關鍵組成部分的物理AI體系。

設身處地想一下人形機器人的家用場景中，最有可能落地的方向是醫療護理，而非AI醫療，而護理對機器人的使用要求也偏向行動上的協助與支持，而非和患者對話。

如果AI對環境的感知能夠取得突破，各大企業投入了巨額資金的自動駕駛技術進展會遠比現在要好。要知道，在馬斯克推出擎天柱原型機的時候，還有輿論嘲諷他不過是把特斯拉換成了人型外殼，營造新的爆點，直到生成式AI爆發這樣的諷刺聲音才漸漸變小。

機器人是AI落地的載體，但硬件層面的運動控制穩定性與連續性可能讓是人形機器人邁出商業化第一步的關鍵。至于人形機器人要實現真正的智能化，突破可能就不是來自于大語言模型，而可能是更高維度的“世界建模”。

可以這么說，人形機器人的身體（硬件）進化速度，比“大腦”（AI）的研究進展要更快，以目前人類的技術，其實誰也說不好，什么時候才能看到擁有自主學習、判斷的人形機器人的那天。

但正如Deepseek回答的，人形機器人與AI的融合，“本質上是人類對‘造物主’角色的重新審視。”

那將是人類的新創世紀。

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