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造人形机器人的公司自己先泼冷水:行业存在过度炒作现象

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2025-12-29 21:34:17

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来源于php中文网

原创

12月29日消息,据《华尔街日报》报道,数十亿美元正加速涌入人形机器人初创企业,资本热切押注该产业即将实现规模化落地——类人机器人或将陆续进入仓库、工厂乃至普通家庭的客厅。

造人形机器人的公司自己先泼冷水:行业存在过度炒作现象

然而,不少一线企业掌舵者却主动为市场“泼冷水”。他们坦言,尽管技术迭代明显提速,但当前人形机器人所引发的舆论热潮已明显脱离现实进展;在真正具备大规模替代人类劳动力的能力之前,其仍需跨越多重尚未攻克的技术鸿沟。

“我们真正的课题,从来不是‘能否造出人形机器人’,而是‘能否造出能稳定执行实际任务的人形机器人’。”Agility Robotics首席技术官普拉什·维拉加普迪指出。

目前,该公司已有数百台Digit机器人投入商用,客户涵盖亚马逊及汽车零部件巨头舍弗勒。这些机器人已在真实仓储环境中承担起物品识别、抓取与跨区域搬运等标准化作业。

随着Digit等机型逐步锚定垂直场景,部分行业观察者开始预判:人形机器人产业化浪潮或已悄然启动。

但维拉加普迪态度审慎。他强调:“让机器人在仓库里搬箱子,和让它成为全天候看护老人、料理家务的家庭管家,是两个量级的技术命题——当前系统的鲁棒性与任务泛化能力,尚不足以支撑后者落地。

安全成本亦成关键掣肘。麦肯锡合伙人阿尼·凯尔卡尔援引一项面向企业决策层的调研指出:部署门槛高,是阻碍机器人普及的首要障碍。他透露,“每100美元机器人项目投入中,仅约20美元用于采购本体设备,其余80%均流向配套防护系统、环境改造及人机协同安全冗余设计。”

理论上,人形机器人因结构轻量化、运动速度可控,本可降低传统工业机械臂所需的重型围栏与急停装置。例如,特斯拉Optimus身高约1.73米、体重56.7千克;宇树科技G1则更紧凑,身高1.2米、体重34.9千克。

但凯尔卡尔提醒:“愿景与现实之间,横亘着一道深谷。我们不能因为看到一段机器人叠衣服或擦桌子的演示视频,就断言它已准备好接管整个家庭服务生态。”

近期,全球规模最大的人形机器人专项盛会——人形机器人峰会在美国加州山景城举行。会上,新锐公司Gatlin Robotics CEO艾萨克·库雷希戴上VR头显,远程操控一台办公清洁机器人原型机进行砖墙擦拭测试。

作为该机器人的研发方,库雷希全程跟随设备移动,实时校准动作精度。“我们的路径很清晰:先教会它除尘、清洁台面、清空垃圾桶,最终目标是完成马桶清洁——这正是我们定义的核心能力边界。”他说。

峰会现场,多位创业者不约而同呼吁理性降温。

“当下确实汇聚了顶尖人才与突破性技术,但这些成果尚未凝结为功能明确、交付可靠的成熟产品。”Weave Robotics创始人卡恩·多格鲁索兹表示。这位前苹果工程师将当前人形机器人比作上世纪90年代的牛顿掌上电脑——概念超前、生态未立、商业闭环缺失,最终黯然退场;而十年后,iPhone以全新范式重塑移动终端,印证了技术蛰伏期的价值。

“全双足人形机器人,就是我们这个时代的牛顿。”多格鲁索兹直言。

Weave Robotics正推进叠衣机器人商业化,目前已在旧金山多家自助洗衣店部署。即便如此,团队仍警惕“技术已成熟”的误判风险。

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造人形机器人的公司自己先泼冷水:行业存在过度炒作现象

“我们必须以负责任的态度,向市场传递真实的技术节奏与产业化路径。”Persona AI CEO尼科劳斯·拉德福德在主旨演讲中强调。

他指出,现阶段人形机器人仅在极少数结构化场景中展现实用价值,如物流分拣、产线搬运等重复性高、容错性强的任务。其公司正为某造船厂定制焊接机器人——该岗位因高危、缺工长期困扰行业,自动化需求迫切;而家用机器人管家,则远未达市场化临界点。

这种务实甚至略带悲观的行业共识,与科技巨头的激进预期形成鲜明对照。

埃隆·马斯克预言人形机器人需求将“永无止境”,并设定特斯拉2030年年产百万台Optimus的目标;英伟达CEO黄仁勋则宣称,人类正站在“万物皆可机器人化”的奇点之上。“驱动人形机器人的AI模型、算力基建与感知执行硬件均已呼之欲出。”他在今年1月播客中表示。

支撑上述乐观判断的,是三重趋势共振:全球数据中心建设狂潮持续喂养AI大模型训练;多国老龄化加剧倒逼劳动力替代方案;各国政策层面将机器人列为制造业回流与产业升级的战略支点。

叠加电池能量密度提升、电机响应精度增强等硬件进步,机器人拟人化运动能力显著跃升。本月初,Figure AI最新发布的慢跑视频中,其人形机器人步态协调性已高度逼近人类自然行走。

麦肯锡数据显示,2025年人形机器人赛道融资额已达约50亿美元,覆盖数十家初创企业。

FEV咨询预测,至2035年全球在役人形机器人或达百万台量级。但制约爆发的核心瓶颈,在于高质量、多场景、真世界训练数据的严重短缺。多数企业仍依赖“人类遥操+VR映射”方式人工标注动作,或构建高保真3D仿真环境加速学习——然而,尚无统一标准可衡量:机器人需经历多少小时训练,才能从“会叠一件衬衫”进化为“可处理整套家务流程”的通用助手。

Ambi Robotics首席技术官杰夫·马勒总结道:“人形机器人确能解决特定痛点,但短期内,其市场规模大概率远低于市场普遍预期。”

更深层的拷问仍在持续:我们是否必须执着于“人形”?

人类形态暗藏先天缺陷——重心高易倾覆,仿生手难以复刻皮肤触觉与微力反馈,工程师至今无法让机械手指像人类一样凭直觉调节握力。部分技术派主张:未来机器人不该是人类复刻,而应是功能重构——例如配备四只协作手臂、采用真空吸附夹具替代五指灵巧手。

“我们对‘人形’的执念,可能正在拖慢真正的效率革命。”RemBrain CTO马克斯·冈察洛夫直言,“在工厂里,决定价值的是单位时间产出,而非外形是否像人。”

他进一步指出:“未来人形机器人在工业场景中所能覆盖的任务比例,恐怕将非常有限。”

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