春晚后，宇树机器人是2026产品经理的下一个IPhone

2026年春晚之后，其中最亮点的节目就是榆树机器人G1型号的节目了。这里面展现了武术录入之后通过AI模型训练与机器学习完成的最终效果。

即使动作与所在空间是固定的，也展示了G1这样的终端设备通过增添与改装比如灵巧手、外部肢体等配件，就可以达到使用外部物体、不伤害人类等效果。

作为空间计算产品经理，我相信产品经理将相信2026年机器人正在成为下一个iPhone，人类的下一个终端设备势必会从手机过渡到MR眼镜最终过渡到机器人和脑机接口上。

从这一次春晚，可以看到目前宇树科技的机器人还是有4个难点没有解决，使用比较成熟的技术来保证春晚表演项目的落地。

1.保守方案：激光雷达空间扫描与建模

这一点在vision Pro上也可以使用，通过激光雷达完成空间建模，这个技术成熟并且精准度高，在物理空间中，依赖算法少，但缺点就是数据量太大，同时器件容易老化，极度要求算力。

并且激光雷达扫描的物理空间，这类数据是没有办法去做AI模型训练的，所以你可以看到春晚结束之后，机器都在疯狂散热，因为配置新的激光雷达让机器人的算力达到了天花板。

所以在疯狂散热，避免烧掉主办。

这就像让一个过时的游戏主机强行去运行最新的3A大作，电脑主机温度过高可能会宕机。

2.人机协同的算法修正和大模型没有关系

利用机器学习，通过激光雷达与动作捕捉技术，在虚拟拟人训练采集了真实动作数据，让机器人完成相同动作，但是在实际物理空间里，总是会有位置偏移，所以可以看到一些细节，机器人在空翻之后脚掌没有踩对位置，即使机器人没有倒，也会突然疯狂的收脚到固定位置。

从这里可以看到虽然是使用没有大模型的学习办法，但是却保证了演出要求的固定位置与尽可能高的卡节奏要求，所以动态捕捉成了这个演出实现的背后底座技术，而不是通用模型。

这里的人机协同不仅是机器人，也要和人类武术演员协同，可以知道自己匹配的这一台机器（模型），对应的算法如何。

理论上说是每一个和武术演员同台的机器人，背后跑的都是单独的一个算法模型，这就像我们做脑机接口一样，一个范式对应一个人，而当把脑机接口设备放在一个新的人佩戴之后，即使是相同范式，也需要单独校准与开始训练，才能得到新的个体人数据。

如下是机器人与脑机接口的相同人机协同算法修正

3.没有走马斯克的视觉模型，只是激光雷达硬件堆积

从通用性的角度考虑，马斯克的擎天柱机器人就是汇聚了自动化驾驶通用模型来建设拟人类的机器人，通过视觉画面来让AI模型建模与推理，达到通用性的工作。

而宇树科技为了春晚的舞台效果，毕竟是一次性的舞台在一个固定的空间里做固定的动作，考虑有限时间与技术成本里，显然是激光雷达硬件堆积来好。

比较遗憾的是，站在技术通用性与成本上来说，这个舞台一旦装修了或者不在了，机器人就无法通用了，自然演出效果就没了，因为不具备通用性，甚至是想放在其他舞台上做同样的节目，都需要算法再次训练，才能达到。

只能说这一次是对机器人硬件的测试，通过这个舞台让团队把硬件设备的各类运行环境测试，得到最好的测试反馈。

比如刚刚提到的灵巧手与新激光雷达的配置，让机器算力运行几乎在满载情况下，来测试其峰值计算下的温度、电池、关节灵活度、系统响应等异常情况的排查。

4.MR眼镜是机器人最好的遥控器与过渡

通用机器人的模型估计要等到世界模型可以生成到达到99%没有幻觉才能够真正的给机器人使用，因为真实世界的每一个地面、墙面、空间都是固定的尺寸，稍微一点距离误差，就可能跌入悬崖或者越出边界。

还不说外科手术这些危险的医疗场景。

所以最好的机器人自主操作，在目前最近的5年内，一定是要有人工监督与人工干预方式，而能够达到这样的监督与远程干预唯一的设备就是MR眼镜。

而不是遥控器或者手机，毕竟手机无法拍摄空间视频与第一视角。

空间的视觉通过MR眼镜，1:1的把人的空间数据传输给机器人，再来进行信号操作，实现所谓的远程操作。并且每一次操作都是可以用的空间数据，再次用来作为机器人通用模型的训练。

如下是MR眼镜、机器人、以及通用AGI模型的三者关系

2026年产品经理的iPhone时刻：机器人与MR眼镜

在春晚结束之后，我还在朋友圈看到一些老外还以为是最新的AI模型生成的，所以从机器人的应用场景能力上，中国科技已经遥遥领先，至少在马斯克的擎天柱机器人通用模型没有出来之前，这一点几乎可以在“表面上”把很多外行的欺骗了，让别人觉得非常厉害。

毕竟很多动作都是人类做不到的。

这一定会继续催生机器人的产业链快速发展，在写这篇文章的时候机器人的订单新闻就开始爆火了，但实际上机器人要融入在人类社会中产生商业价值，才能够走得远，这就必须要MR眼镜，也就是空间计算的产品经理，才能够完成机器人的普适性。

通过开发空间计算的App，来完成机器人的人类干预与监督，才能够真正的实现机器人融入生活中，并且加速机器人通用AI模型的训练，产生商业化价值

也只有第一视角的MR眼镜才是空间数据的最佳性价比的采集方案，而不是要一边拿激光雷达，一边还要去拿眼球追踪一边还要拿手势追踪等等。

毕竟这些在MR眼镜里都是现成的传感器与接口，开发者调用与训练成本都非常快，数据标准也好。

2026年值得关注的哪些MR眼镜：谷歌与安卓系列生态

在2026年，我认为作为空间计算产品经理，我带着团队在关注几个分类，分别有AndroidXR与vision OS、以及国产空间操作系统的MR眼镜设备。

AndroidXR平台

vivo Vision 探索版

XREAL project aura

Galaxy XR

TCL 雷鸟

vision OS平台

Apple vision Pro

Apple AI glasses

Meta horizon 平台

Meta rayban display

quest 4 （即将上市）

其他平台

Spectacle （国内没有上市）

国产空间操作平台基于移动安卓定制

乐奇ROKID YodaOS-Master

阿里夸克S1

PICO OS

2026年空间计算产品经理元年

当然从开发者成本来说，现在要想尽快可以商业化，显然是寻找主流的操作系统，不仅用户多，同时用户迁移成本也最低，而Apple的vision OS与谷歌的AndroidXR显然是最好的。

有了MR眼镜，才能说更快的视线机器人通用，不过机器人不是马上以通用模型出现，而是以半通用加人工干预的方式来完成生活中的各类场景，这就像曾经的手机是小灵通革命到诺基亚的智能手机再到iPhone时刻。

这是需要不断过渡的。

2026年，空间计算的产品经理将和AI模型越来越火，宇树科技将成为手机，但是缺乏操作系统

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