人形机器人商用爆发之前，最大的挑战仍是活下来

界面新闻记者 | 陆柯言界面新闻编辑 | 文姝琪

一旦有了通用模型，甚至完全不需要和机器人交流，只要给他布置一个任务，看一张照片，或者敲一个数字，它就能够在工厂拧螺丝，或者在家洗衣做饭，为人类世界真正创造价值。如果今天有人把AI机器人的通用模型做出来，找我们定制人形机器人，我可以保证年底之前就能完成，做10万个都行。”但通用模型到底要怎么做？它是模仿学习、强化学习、多模态数据处理、模型架构、仿真环境、泛化能力等一系列方法与技术的集合。许多机器人从业者的共识是，光靠目前的虚拟数据投喂方式是远远不够的，机器人迫切地需要落地，与物理世界发生更多交互，做更多实物训练，才能够更理解人类世界的运作方式。另一个需要解决、但甚少被提及的问题是安全性。一个最简单的例子，人形机器人会搬运重物，但却并不能100%保证它不会用重物伤害人，这需要更准确的环境识别能力和判断力。此外，目前业内也缺乏人形机器人安全风险把控的相关法规。

但由于量产挑战和机器人能力限制，多数人形机器人目前还只能在工厂进行质检和搬运的工作实训，并未进入真正的生产环节。不过，谭旻说道，人形机器人商业化还没有走0走到1，而实训是从0走到0.1的过程，它完成了商业化的验证，也是当前最重要的一步。具身智能是物理世界跟AI的结合，一旦大模型接入物理世界，就需要面临包括安全问题、机器问题、机械问题、故障问题在内的各种问题，难度会大很多倍。并且，在他看来，绝大多数应用场景并不需要人形机器人，因此他旗下的创新工场也并未投资过相关公司。从业者们对人形机器人的难度当然也有认知。大部分从业者的共同看法是，只要能创造价值，现阶段机器人的形态并没有那么重要。它可以是双足、可以是移动轮盘、也可以是四足的机器狗。以宇树科技为例，目前公司出货量最大的产品仍是机器狗，它们同样能在电力巡检等场景发挥效用。医院场景的擎朗消毒机器人和医疗配送机器人等。它们只需要解决特定场景的特定需求，也因为生产并不复杂，能够更快速地上岗工作。

这可能会是相当长的一段时间内，机器人企业的共同认知：赚钱才是最要紧的事。在人形机器人真正迎来商用爆发之前，他们最大的挑战仍然是活下来。