你可能在Tesla的活动视频里见过那个白色人形机器人——递饮料、扔垃圾，偶尔还会摔个屁股墩，这就是Tesla的Optimus。
大佬的预言，和研究者的质疑
Elon Musk不止一次高调宣称，Optimus会是Tesla甚至史上最大的产品，今年7月对股东说它最终会有人类乃至超人类的灵巧度，2027年底能面向公众销售，单台成本仅2万美元，能完成所有人类劳动，从搬运金属片到叠衣服全搞定。不止他一个人吹哨：Andreessen Horowitz联合创始人Marc Andreessen说机器人会成为“地球史上最大产业”；Nvidia CEO Jensen Huang今年年初在达沃斯称，人形机器人今年就能达到人类水平。Morgan Stanley更给出数字：2050年人形机器人数量将近10亿，市场规模超5万亿美元。
但打脸的质疑也来自AI界的权威。同样在今年达沃斯，被称为AI教父之一的Yann LeCun直言：“所有做人形机器人的公司，没有一家知道怎么让这些机器人变得有用。”Agility Robotics的联合创始人兼首席机器人官Jonathan Hurst补充：“做人形外观太容易了，难的是让机器像人一样动态、物理性地移动。”
现在的机器人，能做些什么？
Google DeepMind的ALOHA2是当前最接近“聪明”的机器人之一。它不算人形，就是两个机械臂、钳子和几个摄像头组成的工作台设备，用来测试DeepMind最先进的机器人模型Gemini Robotics。用Gemini控制时，ALOHA2成了半通用型机器人，能按训练时的示例完成任务——比如装午餐：用两个钳子把白面包放进保鲜袋，封好；把葡萄放进特百惠盒子，盖好；再把所有东西放进午餐盒，拉上拉链。虽然午餐卖相一般，但能完成这套流程，已经比三年前的机器人进步了不止一点。
这种进步，很大程度来自AI对“机器人政策”的优化：让通用机器人能感知周边环境、规划移动路径、正确执行任务。
真正的突破，还差什么？
现在的分歧核心是：生成式AI带来的语言、图像处理能力，能不能直接套用到机器人身上？研究者普遍不乐观。因为语言和图像是规则化的，而物理世界的变量是无限的——要让机器人应对现实里的各种突发状况，光靠现有AI不够，还需要让机器拥有类似人类的物理直觉，这是目前技术还没搞定的。
现在的人形机器人，大多停留在演示阶段，而非实用场景。反而是非人形的机器人，比如ALOHA2，已经在实验室里推进着更扎实的进步。但问题也来了：如果不用人形，机器人真的能做到通用吗？
这些关于机器人的争议，其实藏着一个值得思考的点：我们是不是太痴迷人形机器人的噱头，而忽略了那些默默在非人形领域推进的、更可能落地的技术？毕竟，真正改变生活的，可能不是那个会跳舞的白色机器人，而是某天悄悄帮你完成打包任务的机械臂。那下一个真正进入普通人生活的机器人，会是什么样子？
素材来源：MIT Tech Review AI · AI情报、具身智能、科研前沿
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本文由 WeValue 情报引擎基于公开报道整理改写
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