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人形机器人距离大规模应用仍需数年至数十年

近年人形机器人虽频现惊人演示,但专家指出其距离真正的商业化部署仍存在根本性瓶颈。2024年10月,特斯拉Optimus机器人在活动上展示调酒能力,但该任务实际通过远程遥操作完成,现有软件尚不足以独立完成1。同样,2026年2月Unitree在春晚的人机协同舞蹈表演虽引人瞩目,但舞蹈能力并不代表实际工作胜任力1。

机器人在关键能力上的局限性更为明显。Physical Intelligence虽成功演示10项操纵任务,但学会翻袜子一项需要176次训练示范、耗时约8小时数据积累,成功率仅52%,完成时间是人类的4至10倍1。硬件方面,Unitree G1机器人过热问题依然严峻:一年前每工作5分钟需冷却30分钟至1小时,即使改进后仍需5至15分钟工作配10分钟冷却1。此外,由Benjie Holson提出的第二批操纵挑战任务(包括铺床、钉钉子、轻轻接住鸡蛋等)自7个月前发布以来,尚未有任何解决方案宣布1。

业界预期显示技术突破周期漫长。机器人专家Rodney Brooks表示,"我很少见到从实验室演示到部署的新技术少于十年的"1。自动驾驶技术的发展历程印证了这一观点:2015年时业界预期数年内完成,但十年后Waymo仍仅在11个城市有限部署,远未达早期预期1。虽然Generalist等模型宣称能从单一人类演示完成新任务,Skild AI的S1模型声称能从单个视频演示完成长达10分钟的新任务,但这些前沿进展距离规模化应用仍有距离1。


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