四川
机器人会调酒、能跑马拉松，也能叠衣服，但距离按指令同时胜任多种工作，仍有很长的路要走，尽管营销宣传常常给人相反印象。
这一差距在5月底的波士顿机器人峰会上表现得很明显。光鲜的宣传册描绘的是一种前景，而真正制造这些机器的人说的则是另一回事。企业家埃隆·马斯克很喜欢展示特斯拉“擎天柱”原型机，最近的一段视频里，这款机器人正以短步幅慢跑。由Figure AI开发的第三代机器人Figure 03，则可以独自整理和清扫客厅。
智元机器人和矩阵机器人表示，它们的机器人能够迎接来访者、端咖啡并带人参观，有些像《星球大战》中的礼仪机器人C-3PO。但现实要克制得多。你看到的大多数人形机器人，要么是远程操控的，要么只能沿着非常具体的路径完成特定任务。”为机器人制造摄像头的初创公司RealSense负责人克里斯·马蒂厄说。
换句话说，其中很多机器人要么由人拿着遥控设备操纵，要么只能反复执行某一项狭窄任务。以1X去年10月高调发布的机器人Neo为例。它当时被宣传为“全球首款面向消费者、旨在改变家庭生活的人形机器人”，但实际上是由一旁的人进行操控。不过，进步确实存在，而人工智能正推动这一进展。
传感器制造商瑞萨电子的威廉·冈崎说：“人工智能极大加快了这一增长。”一个主要障碍在于机器人的手。长期以来，这一直被视为机器人技术的“圣杯”，而如今已逐渐接近突破：机器人现在已经能够以细腻的力度完成抓握，一些传感器甚至可以识别自己是否接触到了人的皮肤。
这在很大程度上得益于一种新的人工智能模型，即视觉—语言—动作模型。这类模型把书面指令与摄像头实时看到的内容结合起来，使机器人能够把眼前所见与自己应当执行的动作对应起来。还有一种所谓“世界模型”的人工智能。它通过学习海量图像和视频，逐步具备预测现实世界下一步会发生什么的能力，比如一个物体在被挤压时会如何移动。
但能够“什么都做一点”的类人机器人，距离真正出现仍需数年时间。机器人零部件制造商宜鼎国际的丹尼尔·范说：“如果是通用型机器人，还需要更长时间。”
目前，已有不少人形机器人进入现实应用场景——例如波士顿动力的Atlas在现代汽车，Hexagon Robotics的AEON在宝马的一处场地——但这些都还属于试验，而不是最终产品。“在你真的让机器人去做你认为它能做的事情之前，你其实并不知道结果会怎样。”查理·肯普说。
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