混沌大学 04-21
人形机器人跌倒在赛道?还是让整个赛道跌倒?
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2025 年春日的北京亦庄,一场特殊的马拉松赛事引发全网热议:20 支人形机器人队伍参赛,最终仅 6 支完赛,完赛率 30%。

机器人跌倒、换电、关节过热等 " 翻车 " 场景,让公众从短视频里的 " 炫酷幻想 " 跌回现实:原来,那些能跳舞、翻跟头的 " 钢铁舞者 ",在真实复杂的开放场景中,竟如此脆弱。

业界难免疑惑,是人形机器人跌倒在马拉松赛道?还是整个人形机器人赛道就此跌倒?

哲科思维往往是集体群嘲中的一丝冷静,如果用善友教授的创新理论来看,这场看似 " 失败 " 的赛事,恰恰是行业第二曲线的关键一役。

这些看似狼狈的 " 跌倒 ",实则是产业进化的必经之路。

正如汽车诞生初期跑不过马车,却预示着交通革命的前夜。

对于创业者,这是 AI 的黎明,机会近在眼前;对于普通人,这是一次预见未来生活的窗口。

这场只有30% 完赛率的机器人马拉松并不是闹剧,而是意味着:新一波赚钱机会,终于来了。

这将是一个千亿级别的赚钱机会。

人形机器人跌倒在赛道?还是让整个赛道跌倒?

这场马拉松在大众眼里,仿佛只是场娱乐活动。

当人类选手在赛道上肆意挥洒汗水时,20 支机器人队伍却交出了一份 " 惨不忍睹 " 的答卷:仅有 6 支队伍完赛,完赛率 30%。

天工 Ultra 在 17 公里处意外摔倒,宇树 G1 刚起跑就 " 躺平 ",更有机器人因关节过热、电池续航不足等问题中途退赛。

首先,赛事组委会刻意选择了一条 " 反套路 " 赛道:21.0975 公里的路程中,包含 14 个急转弯(≥ 90 °)、9 ° 陡坡、石板路、草地等复杂地形,甚至还有雨后湿滑路面的 " 随机挑战 "。

这让习惯了实验室平整地面的机器人瞬间 " 水土不服 "。

冠军天工 Ultra 虽以 2 小时 40 分 42 秒完赛,却全程依赖人类领跑员的视觉导航,每 5 公里就需更换一次电池。

亚军松延动力 N2 的 " 脚踝 " 因高强度冲击多次松动,工程师不得不现场拧螺丝加固;更有机器人在转弯时因路径规划失误直接撞向护栏,上演现实版 " 机械碰瓷 "。

这些 " 翻车 " 场景并非偶然,而是现有技术体系的必然显现。

这与大众的印象形成鲜明对比:春晚舞台上,机器人能优雅地扔手绢、跳街舞;短视频里,它们能完成后空翻、俯卧撑等 " 高难度动作 "。

这些场景都有一个共同特征:预先编程的固定动作,在可控环境下的 " 确定性表演 "。

而马拉松则将机器人推入了一个充满不确定性的开放世界:动态障碍物、复杂地形、实时决策需求,每一项都是对现有技术栈的降维打击。

所以,人形机器人赛道陷入 " 表演经济 " 怪圈了吗?

先不要经验地判断,接下来,让我们以善友教授在《第一性原理》中提到的 " 公理化思维 " 去探究这场赛事的本质和底层逻辑。

人形机器人的泡沫本质

我们尝试从 " 公理化思维 " 去解读这场比赛。

所谓的公理化思维,就是人类在生活和工作中,以公理或者第一性原理为根基,运用逻辑思维去推理,并建立理性思维体系的一种思维方式。

人形机器人产业的第一性原理,藏在其与人类的本质差异中:人类通过数百万年进化形成的 " 三维环境感知 "、" 以双手构建的完美工具 "、" 人类能量管理 " 三大系统,正是机器人难以逾越的技术高山。

马拉松赛事如同一个放大镜,将这三大底层瓶颈暴露无遗:

三维环境感知 VS" 小脑 " 发育不全

天工 Ultra 在转弯时的踉跄,本质是对三维环境的感知与决策缺陷。它无法像人类一样通过视觉、听觉、本体感觉的融合判断路径,只能依赖预设的 GPS 坐标和人类领跑员的二维码识别,一旦遇到突发情况(如行人横穿)就会 " 大脑死机 "。

以双手构建的完美工具VS执行端的 " 肌肉萎缩 "

春晚机器人的 " 扔手绢 " 实为吸附原理,而非真正的抓取动作。当松延动力 N2 需要在跑步中调整平衡时,其刚性关节无法像人类肌腱一样自适应缓冲,只能依靠外置跑鞋和加固螺丝勉强支撑,暴露了力控系统的原始状态。

人类能量管理VS动力系统的 " 心脏衰竭 "

参赛机器人平均每 5 公里换电一次,关节电机因长时间高负荷运转频繁过热,本质是电池能量密度与硬件抗疲劳设计的双重短板。人类运动员通过肌肉储能和体温调节能持续运动数小时,而机器人却被困在 " 续航焦虑 " 中无法自拔。

以上瓶颈,我们很容易认为是机器人产业需要需要突破的创新点。传统创新往往是在现有技术曲线上的渐进式改良(如提升关节精度、优化电池续航),但善友教授的 " 第二曲线创新 " 理论告诉我们:当第一曲线接近极限点时,唯有跳出原有系统,在新的维度建立第二曲线,才能实现非连续增长。

创业者需要从 " 为表演而研发 " 转向 " 为解决真实问题而创新 ",需要从实验室的 " 确定性场景 " 迈向现实世界的 " 不确定性战场 "。

第二曲线创新:从"表演经济 ""真实场景"的非连续跨越

人形机器人必须要跳出 " 表演经济 ",去寻找真实场景,才有真正的商业化机会。

当前人形机器人的主要落地场景:展会迎宾、活动表演、短视频营销。

不过,这本质上是 " 注意力经济 " 的衍生品。混沌君认为:企业通过炫酷动作吸引资本和公众眼球,会有三大致命缺陷:

1、需求伪命题:展会迎宾机器人的核心价值是 " 新奇感 ",而非实际功能。当新鲜感消退,客户会发现它既不能提升效率,也无法降低成本,最终沦为 " 科技摆件 "。

2、技术失真:为了在短时间内呈现效果,企业往往采用 " 杂技式研发 ":聚焦单一高难度动作(如后空翻),忽视底层系统的稳定性。这种 " 单点突破 " 无法形成技术壁垒,更难以迁移到真实场景。

3、生态孤岛:表演型机器人与产业生态脱节,既不连接供应链,也不服务终端用户,无法形成商业闭环。朱啸虎的 " 泡沫论 " 正是对这种现象的警示:当资本褪去,裸泳者终将暴露。

而第二曲线的本质,是用第一曲线的 " 弃子 " 开拓新市场。

在我看来,人形机器人的三大底层瓶颈,恰恰是真实场景的核心需求:

1、工业巡检与柔性制造:比亚迪、吉利等车企面临多品种小批量生产需求,传统工业机器人难以适应频繁换线。优必选 WalkerS 已进入车企 " 实训 ",其类人手臂能完成拧螺丝、插拔线束等精细操作,解决了自动化产线的 " 最后一公里 " 问题。创业者可聚焦特定工序(如汽车总装、3C 产品检测),开发专用人形机器人。

2、灾害救援与高危环境:神农机器人的风扇助力设计虽在马拉松中 " 翻车 ",但其应急救灾的初衷值得肯定。在地震废墟、核污染区等场景,人形机器人的双足移动能力能通过复杂地形,配合灵巧双手完成破拆、搜救等任务。关键是解决可靠性问题——如软通天汇的防爆机器人,通过材料结构优化,实现了在易燃易爆环境下的稳定作业。

3、家庭陪护与服务:中国 60 岁以上人口已达 2.6 亿,失能老人护理需求迫切。宇树科技 H1 的低价策略(9.9 万元)打开了家庭市场的想象空间:它能完成扶老人起身、递送物品等基础动作,未来随着力控技术进步,还可扩展至喂饭、洗澡等精细护理。创业者需突破 " 人形执念 ",优先解决实用性(如续航 8 小时以上)和安全性(防摔倒算法)。

如果从这三点来说,创业者的生态位选择可就多了,无论是上游核心部件还是中游工具平台亦或是下游场景解决方案,对于创业者都有 " 不可替代性 " 的优势。

先说上游核心部件:关节电机(如绿的谐波的高扭矩密度电机)、传感器(如苏州敏芯的 MEMS 惯性传感器)、芯片(如地平线征程 6 的机器人专用芯片),这些领域技术壁垒高,国产化率低,毛利可达 50% 以上。

再说中游工具平台:仿真训练平台(如腾讯 Robotics Simulator)、开发框架(如微软 ROS for Humans)、检测认证机构(如 SGS 的机器人可靠性测试),解决企业研发效率问题,形成 " 卖水者 " 商业模式。

最后说下游场景解决方案:针对特定行业(如物流仓储、医疗康复)的集成方案,例如将人形机器人与 AGV 小车结合,开发 " 最后 100 米 " 配送机器人,解决仓储到用户的末端配送难题。

在这些成熟的产业生态中,成功的创业者往往能够聚焦 " 不可替代性环节,去开拓千亿市场。

比如:工业的 " 新工人 ",既可以适配多品种小批量生产的人形机器人,解决 3C 产品组装、汽车内饰安装等 " 非标工序 " 自动化问题,又能去从事高危作业,替代人类从事危险任务,还能从事农业植保:丘陵山区的果树修剪、采摘机器人,解决老龄化导致的农业劳动力短缺问题。

工业的 " 新工人 "一定是个千亿市场。

回归到 ToC层面呢?

无论是老人陪护还是儿童教育又或者智能家务,都是非常性感的创业领域,参考扫地机器人的普及路径便能得知:这是一个多么大的机会市场。

抓住创新浪潮的关键行动

李善友教授在《第二曲线创新》中强调:真正的机会,藏在现有体系的 " 缺陷 " 里,躲在大众认知的 " 偏见 " 后。

这场 30% 完赛率的机器人马拉松,不是终点,而是产业 " 奇点 " 的前夜。

它让我们看清:人形机器人的第一性原理,是对人类身体机能的系统性模仿;其第二曲线,始于跳出 " 表演 " 的勇气,成于解决真实问题的决心。

对于创业者,行动指南清晰而有力:

我们需要回归第一性原理:不要沉迷于表面的 " 炫酷动作 ",放弃对 " 人形完美 " 的执念,聚焦工业巡检、家庭陪护等真实场景,通过跨界融合(自动驾驶 + 大模型)创造新价值。

不仅对于创业者,对于普通人来说,这也是一个最好的时代:我们既是技术进步的受益者,也是新生态的共建者。关注人机协作技能,参与数据标注、运维服务等新兴职业,就能在产业升级中抓住红利。

完赛率 30% 不是失败,而是创新的起跑线。那些在‘跌倒’中看清本质的人,终将在第二曲线的拐点,遇见属于自己的商业奇迹。

当人工智能产业的 " 马拉松 " 真正开始,你,准备好了吗?

参考资料:

1.《这场马拉松的惊喜,不只奔跑那么简单》| 央视新闻

2.《一场完赛率只有 30% 的机器人马拉松》| 吴晓波频道

3.《这届机器人马拉松把我看傻了!》| 钛媒体

4.《机器人半马的意义》| 华见

5.《人形机器人的 " 马拉松 " 才刚开始》| 虎嗅 APP

6.《一场热度空前的马拉松,人形机器人在祛魅还是加速?》| 数智前线

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