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墨奇智能黄青虬:机器人能力发展已进入长程任务阶段,终局是全人形但不必一步到位

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“长程任务的最大难点在于系统的稳定性。哪怕每个模块的成功率做到99%,叠加之后失败率也是极高的。”

在2026世界机器人大会(WRC)期间,具身智能企业墨奇智能联合创始人兼CTO黄青虬在接受澎湃新闻等媒体采访时表示,机器人能力发展已经进入新阶段,从单个的原子动作变成任务组合,也就是长程任务。

在他看来,如果单个模块的失败率是1%,当多个动作连续组合后,整体成功率会快速下降。一个完整的长程任务可能包含几十个动作,因此对硬件、软件和算法的可靠性提出了更高要求。


黄青虬在接受澎湃新闻等媒体采访。澎湃新闻记者 秦盛 摄

1994年出生的黄青虬是华为第二届“天才少年”,并曾在华为担任自动驾驶AI部门负责人。在本次大会上,成立仅半年的墨奇智能首次在国内亮相,公开展示了具身智能模型架构MoRA,并推出面向家庭长程任务的MORPHI KINO轮式机器人。现场,机器人自主完成了一段长达15分钟、跨区域、多步骤的家庭任务。

黄青虬表示,长程任务的展示也是为了体现公司的机器人在硬件、算法、软件的可靠性上已经有新的突破。

而在机器人形态上,黄青虬认为,具身智能最终仍将走向“全人形”。

“物理世界是为人类打造的,人形肯定能够最大程度适配我们的物理环境。”他说。如果不采用人形,就需要对现有物理环境进行改造,而基础设施改造周期较长,相比之下,提升机器人自身的智能和适应能力可能是更现实的路径。

但他并不认为行业需要一开始就做出完整人形机器人。

在他看来,双足稳定、五指灵巧手等都属于高难度问题,如果一开始同时解决所有问题,很容易陷入复杂的技术挑战。因此,短期可以在人形基础上“做减法”:暂时不解决双足问题,可以采用轮式底盘;暂时无法解决五指灵巧手,也可以先用夹爪完成大部分工作。

黄青虬特别强调,这种简化应该尽可能建立在人形基础之上,而不是设计完全不同的异形机器人。

原因在于数据的可复用性。目前具身智能数据的重要来源之一是模仿人类行为,如果未来积累了大量全人形数据,就有可能通过裁剪将其用于轮式机器人或夹爪机器人;而完全异形的机器人则可能面临数据难以复用的问题。

“短期可以在人形基础上做裁剪,但终局形态是全人形。”他说。


MORPHI KINO轮式机器人取水补货

对于越来越多大厂和大模型公司进入具身智能行业,黄青虬认为,激烈竞争是高速发展行业的正常现象。无论自动驾驶还是大模型,都经历过从“百团大战”到大浪淘沙的过程。

但他认为,行业需要警惕的是同质化竞争。“有一定的竞争是好事,但可能在这个竞争的过程中,我们要有一些自己的坚持,能够去做一些差异化的竞争。”

与此同时,他也直言,当前具身智能行业确实存在一定泡沫,“现在落地产生的价值还远远跟不上各家具身公司的估值”。

不过在他看来,对于具身智能这样一个长周期、大赛道的行业,早期存在一定泡沫并非完全是坏事,资本和人才的大量进入也可能加速技术迭代。

从单个动作到长程任务,从完整人形到阶段性的“做减法”,黄青虬的判断背后,也是具身智能产业正在面对的一个现实问题:机器人不仅要证明自己“能做”,更要证明自己能够稳定、连续地把事情做完。

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