人形机器人：别再被跳舞视频骗了，这泡沫有点大

2024年4月，人形机器人"天工"在北京亦庄半程马拉松上亮相，不仅为选手加油，还冲过了终点线。北京人形机器人创新中心宣称实现了"全球首例纯电驱全尺寸人形机器人的拟人奔跑"。几个月后的世界机器人大会上，27款人形机器人集中展示，特斯拉 Optimus、波士顿动力 Atlas 等明星产品轮番登场，整个行业似乎进入狂欢状态。

然而，在各种炫酷视频和资本热捧的背后，投资人王煜全直言：别被跳舞机器人骗了，这只是资本泡沫。褪去聚光灯的热度，这些"科技烟花"虽然绽放时绚烂夺目，却离真正的落地实用还有很大距离。今天就基于行业观察，理性分析人形机器人产业的真实现状。

一、跳舞机器人：几百年前的老把戏穿了新马甲

先说说大家最爱看的那些视频。人形机器人上春晚跳舞、舞台上劈叉旋转、卡点机械舞——哇塞，好酷！

但投资人王煜全一针见血：这能力是最不重要的，几百年前就有了。记得八音盒吗？编好程序，自动演奏一首歌。那是自动化（automation）的老把戏了。

人形机器人为什么总给人“华而不实”的感觉？因为它的卖点是“像人一样，什么都能干”。听起来万能，但这是个大误区。回想PC市场：计算机号称万能，但真正拉动销量的，是Windows和Office。Windows统一硬件，Office提供基础办公功能。这俩占了80%的购买意愿，其他如玩游戏、发邮件，只是锦上添花。没有这个“头”（头部需求），长尾市场（零散需求）根本不存在。

亚马逊的“长尾理论”也一样：零散销量很大，但前提是头部销量稳。没有头，就没尾。应用到人形机器人：如果你说不出它的“头部需求”是什么，就麻烦了。大家容易想到的是护理老人——对吧？听起来完美：机器人帮洗澡、喂饭、聊天。但问题是，这个头部需求的技术，能满足吗？

二、技术三重门：感知、行动、交互，哪关都过不去

王煜全的方法论很务实：先看技术，再分析应用。咱们一步步拆解。

2.1 第一关：感知环境

护理需要机器人对环境有精准感知，对吧？目前行业最先进的是特斯拉：有FSD自动驾驶技术，能感知周围环境。听起来有道理，但实际是不一样的。

特斯拉的感知叫"occupancy network"（占据栅格网络）：用视觉识别物体，然后罩个三维立方体——这个空间被占了，车别撞上去。人也一样，罩个立方体，保持距离。

但是护理呢？你不能简单"罩个立方体"啊！胳膊在哪、腿在哪？胳膊能碰，腰不能掐，脸不能戳——细节多得要命。用occupancy network做服务，等于机器人看到老人就"别进三维空间"，那怎么护理？

于是行业提出了‘physical AI’（物理智能）的新概念，但这还处于早期。要实现更细腻的环境理解，依然面临基础技术的长坡厚雪。

2.2 第二关：行动能力。

分两类：自动化（automation）和自主化（autonomous）。

跳舞是自动化——编好程序，按部就班，几百年前的把戏。真正难的是自主化：根据环境变化自主决策行动。

最难适应的是柔性环境，比如叠衣服（连续形变物体）。我去机器人展，从不看跳舞，专看叠衣服——那才考验真功夫。但现在呢？大部分机器人叠衣服还磕磕巴巴的。第一关感知没过，第二关更别提。

2.3 第三关：智能交互（最要命的）

护理对象是人——典型的“autonomous agent”（自主行为体）。两个自主体互动，需要不只是物理AI，还得懂心理。

未来可能要发展"psychological AI"（心理AI）：猜对方想法、预判行为。人脑有"颞顶联合区"，天生知道别人想啥——不需要专门训练，但机器人没这功能。

老人要起床，人会本能垫枕头；机器人看行动轨迹，傻眼了。因为它没预判能力。这块差距有多大？亿万年进化固化在人脑里的能力，AI要从零实现。有些事对人容易，对机器超级难，人际互动就是典型——亿万年进化固化在大脑里，AI要实现？难上加难。

现阶段的人形机器人，还只能听懂指令，比如‘拿杯子’。但你要先把柜门打开、路径清空——不然一不小心，金属手臂一挥，玻璃柜门碎成渣，值不值？全是顾虑。所以，表面的“进步”都是自动化层面的——无感知、空场尬舞。最不重要，却被炒得最热。

三、产业迷思：为什么都在造"玩具"而非"工具"？

人形机器人现在像"皇帝的新装"：大家只能说好，不敢说不好。各种展会热闹非凡，但网友吐槽一针见血：像玩具，啥时候能成工具？

作为商业产品，关键看落地应用。汽车当年也被嘲笑跑不过马，但用途明确：长距离运输。从跟马车赛跑到真正上路，目标一直很清楚。

人形机器人跑马拉松、扛包运输——为什么不用汽车或轮式小车？有人说：为了走进千家万户，干人能干的事。大部分是手工活：叠衣服、照顾老人。但你看厂商把科研力量投在哪？全在两条腿上，让它跑得更快。

在市场不需要的方向砸巨资，这不是大问号吗？

王煜全的观点很犀利：要干人的活，不必长得像人。双手干活才是核心，腿只是运输工具——轮子就够了。工厂里机械臂早就在干活了：简单装配、拿饮料、摘草莓——应用场景一大堆。

正确路径应该是：先把双手能干的事做到极致，在不适合轮子的环境才考虑双足/四足。一步步迭代出来，而不是一开始就造得像人，就以为能落地。

四、投资泡沫：钱都花哪去了？

数据不会撒谎：全球人形机器人市场预计2025年达到数千亿规模，2024年相关融资超过数百亿人民币，但实际落地的商用产品？屈指可数。

护理机器人需求确实大（老龄化社会），但技术瓶颈卡得死死的。大把资金涌入，但多数还停留在"科技秀"阶段。投资逻辑出了问题：追求炫酷表演，而非实用价值。

特斯拉有FSD基础，但感知技术还不够。国内公司热闹，但多在自动化层面打转转。真正的技术突破，还在路上。

五、理性回归：从工具迭代，而非外形模仿

人形机器人绝对值得探索，作为技术方向没问题。但作为商业产品，别急着投大钱、赌赛道。

我们需要理性方法论：技术分析（三重门都过了吗？）、市场需求（头部应用场景在哪？）、产业格局（谁有真正的技术护城河？）、应用路径（从工具开始，还是从玩具开始？）。

这个时代，机会摆那儿了。抓住它，别被泡沫蒙眼。未来，人形机器人或许真能走进家，但前提是解决三重关，从工具迭代。否则，就继续尬舞吧——好看，但不实用。

希望更多人掌握这套分析框架，成为理性的"同行人"。在实践中验证，在迭代中成长。

这个时代，机会确实摆在那儿。人形机器人未来或许真能走进千家万户，但前提是要解决技术三重门，从实用工具开始迭代，而不是追求外形相似。否则，就继续在台上尬舞吧——好看，但不实用。

别被泡沫蒙了眼，理性投资，系统思考。未来属于那些真正解决问题的技术，而不是那些只会表演的"科技烟花"。