機器人開始進工廠：為什么難成優秀員工 | 海斌訪談

“機器狗會不會追壞人？現在的機器狗肯定不會，這就不是一項預設的任務?！?月10日，智元酷拓董事兼首席運營官邱恒對第一財經記者表示。

現在四足機器人已經應用于倉庫巡邏、電力線路巡檢等場景。邱恒提到的這個案例，揭示了機器人面臨的現況：它們已經能執行預先規劃的特定任務，但智能化水平還不足以使其自主完成一些工作，還遠不足以成為優秀的員工。

4月10日，兩家機器人公司同時公布新技術進展。智元酷拓推出新一代四足機器人，靈初智能則發布大模型Psi-R2與Psi-W0，并開源首批1000小時人類手部操作數據集。中國科技企業快步推進創新，但這些企業的管理層也指向共同難題：高質量數據的稀缺，阻礙了機器人“大腦”的發育。

“真機數據一定很難Scale-Up”

對于固定路線的巡邏任務，四足機器人已經游刃有余。

四足機器人在巡檢過程中，如果遇到人員闖入倉庫，可以臉部掃描并識別人員是否合法。如果非法的話，它可以語音警告，同時把照片或視頻信息發送到云端，發送給安保公司進一步處理。

目前四足機器人只有中國企業在大規模地研發和制造。據IDC報告，2024年全球四足機器狗市場出貨量約2萬臺。中國廠商憑借性價比和規?；芰χ厮芰水a業格局，宇樹科技和云深處的市場份額分別為32.4%、18.9%，排名第三的美國企業波士頓動力份額12.2%。

“巡邏巡檢、定點拍照，這是單步固定流程?！鼻窈阏f。實際作業場景，是有自主規劃、實時異常處理需要的，但機器人還不能自主地去追擊盜竊犯?！斑@就不是一項預設的任務。要追壞人，肯定無法先把路線設好，無法讓壞人按照路線跑?！?/p>

智元酷拓是智元集團旗下的子公司，專注于四足機器人開發。就人形機器人而言，宇樹科技與智元是中國出貨量排名靠前的企業。

人形機器人以站立作業為主，移動為輔。比如在工廠的工位上的人形機器人，工作主要由手臂來完成；四足機器人則以移動為主，手臂作業為輔，它更適合移動及較長距離的搬運工作。

中國企業已經把人形機器人送上了春晚舞臺，送到了手機生產線做物料箱的搬運，但人形機器人和四足機器人當下面臨相似的境況。

“機器人按照什么樣的路線去走，這是提前編程編好的。如果沒有提前編程設計，讓機器人獨立完成任務，比如給它一個指令，把某個東西送到某個地方，它以前沒做過，要自己看地形往哪走，判斷哪里要上臺階，哪里要拐個彎。目前能做到這種能力的公司還不存在?！鼻窈阏f。

中國有成熟的制造業基礎，因此機器人的硬件能力容易補齊。雖然現在機器人的執行器、靈巧手等部件還有待完善，但隨著時間的推移，硬件會更加成熟。

“大腦”能力的突破則更難。

所謂機器人“大腦”，是業界形象的表述，它指的是掌管機器人智能的模塊。相對應的，小腦一般指掌管人形機器人運動的模塊。

“大腦”的發育需要好的環境，就如嬰兒需要在真實環境中認知世界。但現在機器人“大腦”的培育所需的高質量數據有限。

“我還是認同，最終智能其實來源于數據?！膘`初智能聯合創始人陳源培在4月10日的一場直播中表示。

當晚，靈初智能推出大模型Psi-R2和Psi-W0，以及總規模近10萬小時的人類手部操作數據集，并開源了1000小時的數據。靈初智能這些數據是依靠人類佩戴高性能手套，在實際作業場景中采集而來。這有別于操作機器人采集的數據。

互聯網上存在大量的語言、視頻類數據，它們成為大語言模型的燃料。而機器人的操作、運動方面的數據保存得非常少。而且，什么是可行的數據發展路徑，業界也搖擺不定。

“最早的時候，大家都是用真機數據，直接拿機器人去采采采。后面發現，真機數據的樣本效率太低了，所以又用了仿真數據。但是仿真又會有Sim2Real（模型從模擬域遷移到真實域時，由于數據分布不一致而產生的性能退化）的問題，所以現在大家又回到了真機。”陳源培表示，“但在有限的時間里，真機數據是一定很難Scale-Up（批量擴展）的。我們的解決方案就是（采集）人類數據”。

在工廠里進化

“雖然看得到一些東西，但是我覺得具身智能還沒有到GPT-3的時候?！标愒磁啾硎尽?/p>

GPT-3是OpenAI于2020年推出的參數為1750億的大模型，它的出現令科技界看到了大語言模型的智慧曙光。

在大語言模型，縮放定律（Scaling Law）已經證明了有效性：模型性能會隨著模型規模、數據量和算力的增加而改變。高質量數據的稀缺，阻礙了縮放定律在機器人領域發揮作用。

“我對于機器人的商業化，是比較有信心的。但是對于機器人技術的進展是偏保守的?！标愒磁啾硎?，雖然技術瓶頸會突破，但是進度不會像大家想象的一下子就達到非常高的地步。

這意味著在相當長時間里，機器人都難以進化出令人滿意的智力。不管是四足還是人形，機器人現在能完成的是部分特定任務，而不能指望它變成一個通才。

這也是為什么眾多機器人公司選擇在行業場景，而非家庭場景里落地。

“我們的選擇很簡單，不會上來就做家庭場景，因為家庭產品的功能需求太多了。比如機器人擦桌子，碰到一張紙巾，要把它扔到垃圾桶里；碰到一個手機，就不能扔垃圾桶里，而需要把它放到旁邊?！标愒磁啾硎荆`初智能更傾向于先在一些工業場景里尋找機會，“我認為家庭場景短期內肯定是進不去的”。

智元、宇樹科技等也有類似的考量。

“我們暫時沒有計劃做To C應用?！鼻窈銓τ浾哒f。智元的人形與四足機器人，選擇應用場景的時候有相似的邏輯?，F在四足機器人已經在做安防巡邏、工業巡檢、消防等。“先ToB再ToC，原因是跟技術成熟度有關系的。行業應用環境比較限定，業務容易閉環。但一旦到了人和家庭中，面對多元化的環境，它需要的智能更加復雜。我們想先把電網干好，把煤礦干好，把安防干好，然后再看要不要去家里面干活。”

相對于其他國家，中國這樣體量龐大，場景多元化的經濟體有獨特優勢。那些已經有一技之長的機器人，不難找到施展的空間。比如宇樹科技在2025年已經出貨了5500臺人形機器人，近3萬臺四足機器人。智元在今年初，也已經累計下線了萬臺人形機器人，部分機器人已經在手機產線上打工了。

一家研究機構的分析師此前對記者表示，現在一些整機廠商短期會交付一些工業場景的人形機器人，但仍需觀察這些機器人落地后的真實反饋，比如效率提升、下游客戶對于經濟性的考量，以及試用3-6個月之后，同一個客戶是否重復購買。

這些進入制造業流水線的機器人，會向開發企業反饋它們所遇到的問題。手臂操作精度不夠以至于出現偏差，電池管理不善以至于頻繁死機，這些都會時不時發生，但故障是機器人在工廠里進化迭代的最好起點。更重要的是，倉庫和變電站里巡邏的四足機器人，生產線上組裝手機的人形機器人，會收集和反饋寶貴的真實世界數據，從而幫助機器人大腦的發育。

“一旦有了智能化大腦，舊場景也會有新范式。以前單純做工業巡檢、數據采集的機器人，將會變成設備診斷專家；遙控探路的機器人，就會變成應急的尖兵”邱恒表示。

機器人還處于非常早期的階段，整個市場的滲透率連1%都沒到。邱恒認為，四足機器人比人形機器人更簡單一些，隨著智能提升，成本下降，它會比人形機器人更早實現商業閉環。