我们生活的世界,本质上是一个“为人定制”的系统。从矿泉水瓶的弧度、门把手的高度,到楼梯的踏步尺寸,几乎所有日常物品的设计逻辑都源于人类的身体结构和行为习惯。
拧开一瓶水看似简单,但其中包含抓握、旋转、控制流速等一连串精细动作——这些动作之所以自然,是因为它们匹配了人类的手部结构、肌肉控制和感知能力。
如果一个机器人不具备与人类相似的身体形态,它就很难无缝融入这个为人构建的环境。非人形机器人或许能在特定场景中高效工作,比如机械臂在工厂里精准焊接,但一旦进入家庭、办公室或公共场所,它们往往寸步难行。
因为这些空间不是为轮子、履带或机械钳设计的,而是为人腿、人手和人的行为逻辑预留的。正因如此,人形虽难,却是通向通用智能体的必经之路。
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人形机器人的开发难度极高。站立不稳、抓握无力、动作僵硬……这些都是早期人形机器人普遍面临的问题。
但难点恰恰也意味着价值。一旦突破了基础运动能力和感知系统的瓶颈,人形机器人就能直接复用人类上万年来积累的物理交互经验——无需重新设计环境,也无需为每个任务定制专用设备。
这就像人工智能的发展轨迹:在深度学习和大模型出现之前,人们普遍认为机器无法真正理解语言或模仿人类思维。
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早期中国机器人公司,如宇树科技,面临的现实选择很清晰:先解决“能不能动”,还是先追求“有没有脑子”?在ChatGPT尚未问世、自动驾驶技术尚不成熟的年代,通用人工智能还遥不可及。
因此,务实的做法是聚焦于本体能力——让机器人能走、能跑、能上下楼梯、能完成翻滚等复杂动作。
有人质疑宇树早期依赖遥控操作,认为这说明机器人缺乏自主性。但这种批评忽略了发展阶段的合理性。就像教小孩走路,一开始需要大人扶着;机器人要掌握动作,也需要从外部引导开始。
关键在于,它是否具备执行人类动作的物理基础。如果连基本动作都无法完成,再强的“大脑”也无用武之地。
更重要的是,精细操作远比表面看起来复杂。比如“握手”这个动作,不仅需要抬起手臂,还要感知对方手掌的位置、力度和角度,并实时调整自身动作以避免碰撞或失衡。
这种对微观空间的感知与控制,正是当前机器人技术最难攻克的领域之一,也是自动驾驶迟迟未能完全落地的核心原因。
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回看中国初代人形机器人公司的发展路径,很多人最初把它们当作“高级玩具”来投资。彼时没有大模型加持,也没有成熟的感知算法,市场对人形机器人的实用价值充满怀疑。
宇树早期推出四足机器人(如机器狗),既是技术验证,也是一种生存策略——至少能在教育、娱乐或科研场景中找到落脚点。
但正是这些看似“玩具化”的探索,为后续人形机器人的突破打下了坚实基础。电机控制、平衡算法、多关节协同……这些底层能力的积累,最终让人形机器人从科幻走向现实。
如今,随着AI大模型与具身智能的融合加速,人形机器人正从“能动”迈向“会想、会做、会适应”的新阶段。
人形并非炫技,而是一种战略选择。它直面现实世界的复杂性,以人类自身为模板,试图构建一个能真正融入我们生活、工作与社会的智能体。
这条路注定崎岖,但一旦走通,回报将是整个物理世界的数字化延伸。
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