作者 | 柴旭晨

编辑 | 周智宇

AI 离普罗大众的生活还有多远？将 " 智能 " 从网页对话框带到现实世界，或许人形机器人会成为那个关键角色。

在 9 月 19 日云栖大会，至顶科技 CEO 高飞、星动纪元创始人陈建宇、北大 - 银河通用具身智能联合实验室主任兼智源学者王鹤、宇树科技创始人王兴兴、逐际动力创始人张巍，共同探讨了人形机器催化 AI 落地普及的可能。

当前，随着多模态大模型在技术层面的 " 狂卷 "，AI 已经进入到 " 图灵时刻 "。高飞指出，这意味着 AI 生成的内容，已经让大家很难分辨是人还是 AI，但问题在于它距离真正的物理世界，还有距离。而当大模型与机器人发生 " 碰撞 "，是否将来有一天，机器与人类的能力也会极其趋同，完全改变日常生活？

这已不是科幻小说家天马行空的想象。在两月前的特斯拉股东大会上，马斯克直言人形机器人将成为工业主力，数量有望超越人类，预计达到 100 亿 -200 亿台。有了马斯克的站台，人形机器人迅速爆火。曾经坚称不会做人形机器人的宇树科技，如今也 " 一反常态 " 地冲刺入场。

" 三四年前有投资人问我们做不做人形机器人，我坚决反对。因为 2010 年我做小人形机器人时发现，一个机器人系统复杂到一定程度后，是非人力能维护的，那时人类的技术没办法驾驭 "。但当 5、6 年前 AI 重新崭露头角后，王兴兴发现，大模型让机器人软硬件的迭代速度超乎行业预期。

可以说，AI 让机器人进入蝶变拐点，机器人或许也会将 AI 拉入物理世界。

王兴兴认为，通用人形机器人算是目前大模型最好的落地载体，它可以解决 AI 落地场景的问题。张巍也直言，软件算法的通用性要靠大模型，机器人跟物理世界交互的通用性交互要靠人形机器人。

不过，距离机器人真正走入生活还有多远，这是行业一直在试图回答的问题。

在陈建宇看来，一两年内就能看到各个行业的早期试用者。但大规模应用、进入家庭还有很长一段距离。他解释称，大模型在工业场景渗透会更快，因为边界性很强做事情相对固定；而生活场景复杂得多，需要机器人有更强的泛化能力。

王鹤则表示，明年开始将会是人形机器人的商用元年。他预测未来 10 年内机器人的安全性可以达到进入家庭的标准；15 年内可能会产生千万乃至大千万级别的市场。

王兴兴认为，三年内全球范围内大概率会出现通用型的机器人 AI，到那时候只需要向机器人简单示范它就能学会掌握要领，整个行业将出现天翻地覆的变化。

显然，业内玩家对人机器人的落地都抱有乐观态度。王兴兴直言，" 跟过去 10 年不一样，现在整个机器人 AI 的人才、资金投入都是巨量，是几百倍甚至上千倍的 "。

不过，逐际动力创始人张巍则从另一维度指出，人形机器人赛道的产业发展是 " 事件驱动 "，" 它更要看 AI 技术的‘关键开关’什么时候能找到，而不是用具体时间衡量 "。并且他认为要避免过早做商业化，因为上一代 AI 和机器人落地过程中遇到了很多挑战，大家都调侃 " 人工智能等于智能不够靠人工 "，导致增加了很多部署和售后成本。

因此，寻找人形机器人真正普及的要素，变成了市场最关心的点。

陈建宇表示，人形机器人的技术可以分成 " 大脑 "、" 小脑 " 和 " 本体 " 三大块，他认为最关键的是 " 小脑 "，它是承接 " 大脑 " 思考来规划、调用硬件本体活的桥梁，" 缺了小脑机器人只能成为一个会思考的烂铁 "。

他指出，" 大脑 " 现在有超强的 AI 大模型，人形机器人的 " 小脑 " 相较其他部分反而是最薄弱、技术的不确定性最高，是限制机器人落地应用的鸿沟。

而王鹤最关心的是机器人上半身手眼脑的协调，他认为人形机器人要看泛化性的程度，是不是通向未来真正的通用；二是能不能跟人之间用自然语言沟通，实现 0 代码部署。最终通用机器人的目标，是在这两个能力上都能达到跟人一样的环境适应能力和任务的泛化性。

王兴兴对此表示认同，他希望有一个 AI 模型来统领机器人的操作和思考，只要给它看个视频或演示，就能完全能学会一个动作。因为目前大部分动作还是单个做训练的，这样的训练费时费力。

这意味着，将来在机器人领域的发展，也将经历了从 " 规则驱动 " 到 " 算法驱动 " 再到 " 数据驱动 " 的跃迁。这一步步的迭代正是生成式 AI，走向通用人工智能 AGI 的缩影。

" 毕竟我们的机器人需要在物理世界去交互、去做事情，去理解整个物理世界 "。陈建宇认为，无论是算法、模型、数据等层面都还需要我们探索 "。