未来智造局｜“四肢发达”但“手脑薄弱” 人形机器人发展迈向深水区

转自：新华财经

新华财经上海7月5日电（记者杜康）2026年，全球具身智能产业迈入量产交付的关键窗口期。多家头部企业加速推进规模化生产，商业化破局初现曙光。业内普遍认为，尽管距离真正的大规模落地仍有较长路径，但产业角逐的“发令枪”已然打响。

在这轮热潮中，“人形”无疑是最受瞩目的机器人形态。不过，中国机电一体化技术应用协会会长曲道奎认为，当前需要厘清的是，具身智能并不等同于人形机器人，后者仅仅是前者的一个分支。“具身智能一定会繁衍出全新的机器人家族，绝非简单地拷贝现有生物形态。”

曲道奎还表示，人形机器人从实验室走向真实场景，正在面临更深层次的考验，运动能力之外，精密操作与自主决策能力仍待突破，产业化落地需跨越“手脑”鸿沟。

破除“人形执念”不应让构型绑架功能

随着技术突破与资本涌入同频共振，人形机器人产业正稳步跨越“死亡谷”，进入小规模量产与场景验证期。2025年国内人形机器人出货量达约1.8万台，同比增长650%。今年6月，智元机器人第1.5万台具身机器人下线，距离突破万台量产节点不足3个月。

早在2000年，曲道奎就带领中科院沈阳自动化所机器人研究团队创办新松机器人，推动机器人技术从实验室走向市场化应用，正因为长期置身机器人产业化一线，他对当前具身智能热潮保持着冷静的判断。在他看来，具身智能虽然已成为未来产业培育的重要方向，但若将其与人形机器人直接画等号，容易陷入“只见树木，不见森林”的局限。

“只要具备‘感知-认知与决策-执行与控制’的闭环架构，并能在与外部环境交互中持续优化行为，就属于具身智能。”曲道奎表示，除“人形”外，无人驾驶、无人机、无人艇以及各类特种系统，均在具身智能的版图内。人形机器人只是这一进程中的一类，绝非终极形态。

一直以来，业内盛行一种观点：机器人必须具备“人形”，才能无缝融入现实环境，直接复用人类现有的工具与空间。对此，曲道奎以“洗衣机”为例指出，人类的生活习惯受制于特定历史时期的技术局限，而科技创新的本质，恰恰是对传统的颠覆与重塑。

“过去人类洗衣服习惯手搓，难度大、效率低。如果顺着‘仿人’思路，难道我们要造一个长着双手的机器人去搓衣服？事实上，真正颠覆洗衣流程、解放双手的是洗衣机的发明。”曲道奎表示，“先进的技术手段，绝不该被用来保护或固化落后的工艺。”

遵循相同的逻辑，机器人的核心价值并非简单“平替”人类，而是拓展人类的能力边界与生存空间，成为“超人类”的存在。例如，特种机器人能深入高空与深海，洁净机器人能服务于芯片制造等人类无法直接涉足的极端场景。这些应用的意义不在于长得像不像人，而在于能否完成人类无法胜任的任务。

“人形是一个极佳的研发创新平台，涉及复杂的控制与平衡技术；但作为一款商业化产品，并非一定是最优的形态。”曲道奎表示，具身智能的产业化路径不应被单一形态束缚，“我们决不能让构型绑架功能。”在广阔的生产作业场景中，轮式、机械臂、复合机器人或专用装备，往往比人形更稳定、高效，也更贴近真实的商业需求。

人形机器人“四肢发达”但“手脑薄弱” 进厂打工仍待时日

从商业化路径看，曲道奎表示，当前国内人形机器人的应用仍集中于科研、展示及数据采集，物流分拣有望较快落地。下一步，工业领域中结构化程度较高、精度要求有限的场景或将率先破局。但他也坦言，具身智能真正成规模地进入工厂和家庭，还需要时间。

在曲道奎看来，近几年机器人运动能力确实取得明显进步，行走、奔跑、跳跃、保持平衡等能力均有提升；与此同时，受益于自然语言理解、语音识别、大模型和视觉技术发展，机器人的交互能力也有所增强。但这并不意味其已具备大规模进厂打工的条件，当前的具身智能技术框架仍呈现出明显的“执行控制强，感知与大脑弱”的失衡特征。

其中，感知层负责视觉、触觉、力觉等环境信息获取，帮助机器人建立对物理世界的理解；认知决策层涉及VLA模型、世界模型等算法，用于构建机器人的“大脑”；执行控制层则依托伺服电机、精密减速器和力控算法，将决策转化为动作。曲道奎表示，当前人形机器人的突出进展主要集中在执行控制层，尤其是运动控制能力，但在更复杂的灵巧操作方面，机器人仍然相对薄弱。

“人形机器人进展较快的是运动能力和部分交互能力，但真正制约产业化的精密操作能力和思考决策能力，也就是手、脑功能，反而进展相对较慢。”曲道奎表示，人类社会中70%以上的工作需要手来配合完成。

在他看来，手的复杂度和难度远高于腿。人的灵巧操作不仅依赖手部结构本身，还依赖触觉、力反馈以及毫秒级甚至更快的实时响应。“一个人拿起手机、穿针引线、抓取不同形状的物体，很多动作看似简单，却涉及复杂的感知和反馈机制。对机器人而言，这些恰恰是尚未完全突破的难题。”

“大脑”问题同样没有解决。曲道奎认为，大模型是现阶段人工智能发展中的有效方法之一，但机器人要真正进入复杂场景，还需要具备对任务的理解、学习、规划和决策能力。“目前机器人并未真正具备自主完成任务的能力，很多动作完成依然需要依靠遥控操作。”

除了技术瓶颈，横亘在实验室与生产线之间的，还有一道“工业级容错率”的高墙。在工厂里，机器人面临的核心考题不仅仅是“能不能动”，更是极致的效率、稳定与安全要求。“工业生产讲究节拍与连续作业，容错率是以‘年’为单位计算的。机器人不能仅靠一次完美的动作演示，更要在长周期的高强度运行中保持绝对的可靠。”

供应链成熟度也与产业发展阶段密切相关。曲道奎表示，中国在机器人生产制造和供应链组织方面具有较强基础。当前人形机器人不少零部件仍处于定制化状态，标准化程度有限，本质上是因为产品形态、尺寸、规格和应用场景尚未最终稳定。只有当产品逐步定型，供应链标准化才会真正加速。

编辑：林郑宏