今天小編分享的互聯網經驗：機器人為什麼非得是人形的？，歡迎閱讀。
你是否也在期待能端茶倒水、做飯洗衣的保姆型機器人？
現實卻是，實驗室裡的機器人端杯水能灑半杯，取快遞能撞碎花瓶。國内某品牌發布會上給老人蓋被子的 " 貼心 " 機器人，被扒出是遠程操控的劇本表演；另一款号稱 " 全能家政 " 的產品，連馬桶圈都掀不起來。
國際頂級友商也好不到哪兒去。波士頓動力的 Atlas 解鎖了後空翻，進廚房卻能把燃氣灶按成碎屏模式；特斯拉的 Optimus 擰螺絲一絕，開冰箱門卻會卡住機械臂。
養老是民眾對機器人最大的期待。日本早稻田大學研發多年的養老機器人 AIREC，最新成果是顫巍巍扶老人走三步，造價卻夠請個護工幹十年以上。
更讓人絕望的是，多任務處理宛如災難現場：炒菜時接到拿藥指令，能把炒鍋扣進藥櫃裡。業内戲稱這種現象為 " 人工智障綜合症 "。
" 我們造的機器人現在最大的本事，就是在短視頻裡翻跟頭騙點贊！" 一位業内大佬直言不諱。
金沙江創投朱嘯虎也大潑冷水：" 你們商業化可能的客戶在哪裡？我感覺他們說的都是自己想象出來的客戶，誰會花十幾萬買一個機器人去幹這些活？"
在扭秧歌與翻跟頭帶來的新奇感消退之後，各界對人形機器人寄予更高期待，但大都落空了。資本市場上，相關板塊也進入調整期。
大家開始反思，機器人還能進入家庭嗎？如果當下不能，為什麼非得執着于人形？
人形并非當下最優解
家務勞動被認為是技術含量不高的低端體力活，但對機器人來說卻正好相反。
目前的機器人，可以說是 " 單項技能猛如虎，組合操作菜成狗 "，奔跑、倒立、擰螺絲、搬東西，單個功能完成度很好，但若讓它端茶遞水，買東西，取快遞，這種綜合性功能，目前全球都沒有做得好的。
去年底，波士頓動力創始人馬克 · 雷伯特在參加钛媒體 2024 T-EDGE 創新大會時說，機器人進家庭是最後一步，至少還需 10 年。
今年 3 月，智元合夥人姚卯青則在與钛媒體獨家對話中說，人形機器人走進家庭還需 5 年左右時間。
既然進入家庭還早，機器人的應用場景，更多在工廠、物流和簡易模式的家務活。
新近切入機器人賽道的安克創新，在其機器人戰略中，将機器人本體分為三個階段和三種本體類型，分别是以掃地機器人、割草機器人為主的二維基礎型本體，以無人機和機器狗為主的三維移動型本體，以人形機器人為主的三維互動型本體。顯然，前兩個階段的機器人，都不是人形。
從移動的角度，兩足并非理想模式。人類直立行走，解放了雙手，是劃時代的巨大突破，但也付出了一定的代價。四條腿的哺乳動物，大多比人跑得快。博爾特别說跟獵豹、羚羊相比，随便一只阿貓阿狗都跑不過。
後來人類發明了汽車、飛機、輪船，在速度上反超所有動物。從原理來看，平面上輪子優于四足，四足優于兩足；流體空間（水或空氣）中，螺旋槳驅動最快；不平的地面則是履帶為優，這是坦克至今在軍事上不可替代的原因。
在這輪人形機器人浪潮之前，日本、德國等制造業大國，已有機器人進入工廠。它們的工業機器人更多是使用輪式移動底盤 + 機械臂的結構，而非雙足結構。
原因很簡單，雙足行走能耗高達輪式系統的 3 — 5 倍，波士頓動力 Atlas 續航僅 1 小時；且穩定性遠低于履帶或輪式結構。
即使從進入家庭的角度考慮，現階段機器人也不需要是人形的。業内人士稱，從實用角度看，輪式底盤加機械臂更為靠譜，機械臂還可以分别采用負重臂和靈巧手，粗活細活分離；再加上不同家務的任務模塊，通過軟體在線更新，就能成為具備一定實用價值的智能終端。
德國 Robody 機器人已證明，輪式底盤 + 可換裝機械臂（洗地 / 抓取 / 護理模塊），成本直降 60% 且故障率減半。
另一個思路是暫時不追求通用，而致力于場景化精進。如澳大利亞 Abi 機器人專注老人情緒陪伴，日本 AIREC 機器人專攻卧床翻身；德國研發出藥盒智能分裝系統，誤差率僅 0.03%；日本還搞出 " 機械外骨骼坐便器 "，能幫失能老人自主如廁。這些 " 單點突破 " 的產品反而更容易打開細分市場。
拟人化設計背後的情感訴求
盡管存在工程效率低、雙足行走能耗高、手部自由度不達标等諸多局限，從行業專家到普羅大眾，人們仍對人形機器人有着偏愛和執念。
一個很有誘惑性的說法是，人類世界是人根據自己的需要設計成現在這個樣子的，人形是最方便與世界對接的形态。
人類社會的物理環境，如樓梯高度、門把手位置、工具尺寸等，均基于人體工程學設計。人形機器人無需大規模改造現有設施即可直接使用。
如果靈巧手的自由度達标，人形機器人在使用标準工具（如螺絲刀、鍵盤）、乘坐電梯、駕駛車輛（無需改造座椅和踏板）等方面，均具備操作上的便利性。
空間适應性同理。在狹窄的家庭走廊或工業流水線中靈活移動，完成需要彎腰、攀爬等動作的任務，例如汽車安全帶檢測之類，人形機器人可以順利适配。
目前，特斯拉 Optimus 在上海工廠完成電池分揀、螺栓擰緊等任務，可以直接操作标準扳手；優必選 Walker S 在汽車流水線檢測安全帶插孔，均驗證了形态适配的價值。
雖然當下工業機器人不需要做成人形，但如果考慮到具身智能的發展，能讓人形機器人從專才變通才，适應更多場景的話，從現在開始着手推動人形機器人的迭代更新，未嘗不是深謀遠慮之舉。
其實，将機器人做成人形，還有超越功能層面的情感訴求。拟人化設計符合人類社交本能，人形設計讓人類感覺更親切，容易促進互動，產生情緒價值。這在家庭服務或醫療場景很重要。
阿裡雲創始人王堅在參加钛媒體 2024 T-EDGE 創新大會時說，當我們希望一個機器人看着像人的時候，我們的潛意識實際上是希望和它交流的。
如果兩個機器人功能差不多，連智能也一致，顯然，人形機器人在家庭場景更能得到認同。
設想一下，當你老了，你會希望提供陪護服務的是一位有着開朗笑容和柔性電子皮膚的美女管家，還是一台閃着金屬光澤的冰冷機器？
從這個角度而言，人形很有可能是機器人的終極款，家庭則是其最大的應用場景。
人形機器人的隐藏任務
就當下而言，業界和資本市場對人形機器人的最大诟病，就是沒什麼實際用處，不過是大号的玩具。
這種看法不能說沒有道理，但很難解釋馬斯克在人形機器人上的布局。
馬斯克對人形機器人領網域的高調布局，是推動這輪全球機器人熱潮的核心引擎之一。他宣稱特斯拉現在是一家 AI 公司，而特斯拉機器人與特斯拉汽車共用一套 AI 系統。業界有人認為，智能汽車只是馬斯克的過渡階段，機器人才是特斯拉的目标。
馬斯克為其機器人設定的首個應用場景是工廠體力勞動。如前所述，實現這個目标，并不需要将機器人設計為人形。而馬斯克堅持用人形，背後自然是另有考慮。
人形機器人幹不好家務活，除了硬體層面需要不斷精進，更重要的障礙是缺乏物理世界的數據。如果機器人的終極版是人形，那麼從現在就得開始用人形來采集數據。
現在互聯網上的數據基本已經被大模型采用殆盡。去年下半年業内一度讨論 " 預訓練撞牆 " 現象，争議 scaling law 是否失效，其本質原因可能就是當時已經用光了人類在互聯網上的數據。
但物理世界的數據，遠大于互聯網上的數據。對人形機器人這個 AI 來說，缺的就是這一塊。
以晾衣服這個簡單的家務活來說，從洗衣機裡面取出洗好的衣服，分揀後用晾衣架在陽台上挂好，人來幹的話分分鍾搞定。
但對機器人來說，怎麼分辨牛仔褲和裙子，用什麼力度展開絲綢睡衣和純棉内褲，用什麼動作将不同衣服挂上晾衣架，都是缺失的數據。
純内容型的 AI 可以光靠互聯網數據 + 模拟訓練，下場幹活的人形機器人還需要補采物理世界的數據。
當馬斯克說要用 10 萬台機器人進入工廠的時候，别只以為它們是要用來代替工人幹活的，其實現階段更重要的任務可能是采集數據。
有投資圈人士據此認為，機器人可以看成是跟光模塊、GPU 等一樣屬于 AI 大模型的資本開支。這也為資本市場的炒作提供了一個新的邏輯：前五年是 AGI 的資本開支（類似于 GPU），後五年又有可能產生服務于 C 端的超級爆款。
形态之争終将消解于技術進化。當機器人的通用智能足以理解 " 為什麼魚頭要朝向主賓 "，人形便不再是選擇，而是必然。（本文首發于钛媒體 App，作者｜胡潤峰，編輯｜劉洋雪）
