人人都知道未來已來，但沒人能說清未來究竟何時落地。比起跟著風口狂熱，或許我們更應該沉下心來，相信機器人革命的真正“奇點”不在某一刻。無論是爆款視頻里的機器人表演前空翻或后空翻，還是震撼性產品的橫空出世，都在一點點拼湊出人類未來的圖景。

當《我，機器人》描繪的未來逐漸撕下科幻標簽，智能管家安撫獨居老人、機器交警維持城市運轉、醫療手術依靠機械臂運作——這些曾在銀幕上演的想象，正化作機器人實驗室里的現實。

2025年的春風，裹挾著名為“具身智能”的科技預言席卷全球。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛在CES 2025舞臺舉起具身AI的火炬，特斯拉CEO馬斯克則預言2040年機器人數量將超過全球人類。花旗銀行的預測模型更直接，其認為2050年全球人形機器人將形成7萬億美元的市場規模，接近當前蘋果和英偉達兩大科技巨頭的總市值。

機器人在科技展會上表演復雜的舞蹈動作，展示人工智能的多樣應用。（圖 / 圖蟲創意）

資本市場的狂歡聲中，中國機器人產業率先上演了最具煙火氣的突圍。

2025年央視春晚，一群機器人身披東北花棉襖，把手絹轉得虎虎生風，在嗩吶聲中完成高難度的秧歌舞步。這場視覺奇觀瞬間點燃消費級機器人市場的引信——有媒體統計，截至2025年2月，國內人形機器人整機廠商突破80家；中國信息通信研究院數據則顯示，人工智能核心產業鏈相關企業超4000家。

巨大的風口讓全行業沸騰，每家機器人企業都仿佛隨時“飛起來的豬”。高管的日程表以小時為單位排至一個月后；市場部門上演著一天只睡兩個半小時的“007”工作制；企業郵箱里收到的需求也千奇百怪——從商場導購到養老陪護，甚至有人提議讓機器人去寺廟敲木魚。

然而，烈火烹油之后，具身智能目前還端不上更好的菜。

（圖/《2025春節聯歡晚會》截圖）

那些穿著花棉襖扭秧歌、在短視頻里表演后空翻的機器人，面對堆滿雜物的衣柜仍會陷入死機，連番茄炒蛋的火候都難以掌控——人人都知道未來已來，但沒人能說清未來究竟何時落地。此時，或許你可以寬慰自己：放輕松，機器人暫時還不能取代人類。

“造人”競賽

2022年10月，特斯拉AI Day現場，馬斯克站在渾身纏繞裸露線束的Optimus原型機旁，向世界展示這個笨拙揮手的機械生命體。

盡管Optimus的舞蹈動作略顯僵硬，偶發“帕金森式”的機器震顫，但這場人類史上首次人形機器人無系繩舞臺秀依然震撼全場。當機器人完成最后一個定格動作時，掌聲中混雜著倒抽冷氣的驚嘆。

“人形機器人終將成為人類史上規模最大的產品類別。”馬斯克隨后的宣言猶如投入深潭的巨石。彼時，距離全球首臺人形機器人Wabot-1問世已過去49年，行業歷經數次泡沫破裂，正深陷低谷——產業鏈成熟度不足，消費者不愿為笨重的“鐵疙瘩”買單，資本寒冬更令從業者舉步維艱。

“整個圈子都彌漫著悲觀情緒。”宇樹科技創始人王興興在后來的采訪中坦言，自己最初面對雙足機器人研發提議時，也曾擺手拒絕。

（圖/《機械姬》）

轉機在人工智能的黎明中悄然降臨。

2022年，ChatGPT橫空出世，掀起全球AI“軍備競賽”。科技巨頭們苦尋AI落地場景，亟待找到大模型觸達物理世界的“實體接口”。宛如干柴遇見烈火，人形機器人承載了這輪技術革命的終極期待，并被冠以充滿未來感的稱謂——“具身智能”。

早在1950年，數學家阿蘭·圖靈就在其論文《計算機器與智能》中埋下具身智能的思想火種。但不同于早期機器人依賴程序預設的機械式運作，第三波AI浪潮帶來的變革更具顛覆性——就像電影《機械姬》演繹的那樣，機器人開始具備自主決策與動態交互能力。

（圖/《機械姬》）

“上一代機器人公司本質是自動化設備制造商，他們的產品更像一個聽從指令的木偶，每個動作都需要程序員預先編碼。”機器人工程師奧華向《新周刊》指出關鍵差異，“新世代的機器人正在構建‘大腦+小腦+軀體’三位一體的技術范式。”

具體而言，AI大模型作為“大腦”，使機器人能精準解析“請把咖啡放在離筆記本30厘米處”這類復雜指令；具身“小腦”系統負責運動控制，確保動作精準可控；高精度機械臂與仿生關節構成的“身體”，則將算法指令轉化為毫米級操作。

當兩臺Figure AI的人形機器人Helix能配合默契地將食物放入冰箱，市場似乎看到了具身智能融入日常生活的可能性和商業延展空間。“就像初代iPhone提供的技術基座，具身智能正在創造全新的AI生態平臺。”互聯網專家張書樂如此評價其戰略價值。

在國內，圍繞機器人的大戰已然打響——宇樹科技在半年內完成從官宣研發到推出9.9萬元迭代款Unitree G1的閃電戰；優必選Walker S系列機器人接入文心大模型后，在汽車質檢線創下99%識別準確率；華為、阿里乃至小鵬等跨界玩家紛紛入場，掀起“造人”競賽。

接下來的故事似乎可以預見，只需等待大模型發展成熟、接入接口，具身智能機器人的發展將會有質的飛躍，以至于有人認為2025年將是人形機器人的量產之年。

“能跑能跳”≠“能干活”

當我們掀開華麗幕布，顯露的卻是骨感現實。

行業內外對技術邊界的認知存在巨大鴻溝。某機構投資者向《新周刊》坦言：“（比如）有人宣稱3年內普及家政機器人，這就像要求8歲孩童扛起百斤重擔。”在他看來，當前具身智能的真實水平，更接近于運動神經發育遲緩的少年——大腦算力僅能處理簡單指令，軀體協調性仍未達標。

“具身智能離真正的‘智能’還差著十萬八千里。”深圳某機器人企業負責人的評價更辛辣。這位負責人認為，現階段的機器人產品，如同10年前的大疆“精靈”系列航拍飛行器，價格過萬元卻常“炸機”。“若放在手機行業，機器人連功能機時代都未抵達，不過是能玩‘貪吃蛇’的小靈通。”

（圖/《我，機器人》）

小鵬汽車CEO何小鵬的觀點同樣直接：“目前所有機器人都在L2階段徘徊，相當于自動駕駛里的‘輔助級’。”

簡單來說，現階段的人形機器人還在“能跑能跳”的邊緣試探，遠不到談論“干活”的階段。

切菜時掌握不了力度和分寸、刮胡子會劃傷皮膚、整理收納更是頻頻“錯位”……機器人的自由度是一個巨大挑戰。高盛研報顯示，宇樹科技的H1機器人僅擁有19個自由度（DoF，表示一個物體在空間中可以獨立移動或旋轉的方式數量），面對復雜、精細任務時力不從心，更別說像熟練工人般組裝零件，或完成煩瑣的家務勞動。正如奧華所說：“人形機器人行業當下解決的僅僅是小腦負責協調的肢體問題。”

（圖/《機器管家》）

技術局限導致人形機器人應用場景的收窄。《2024人形機器人產業鏈白皮書》顯示，全國60%機器人企業扎堆在工業、質檢、家庭服務等同質化賽道。

相應的體驗也難言理想：比如在嘈雜的銀行大廳環境中，人形機器人的語音識別技術常出現誤判，影響體驗；炒菜機器人無法像人類廚師那樣，通過觀察和經驗判斷食材的新鮮度、熟度等細節。

高盛分析師Jacqueline Du團隊的最新調研報告指出，目前，人形機器人的技術拐點仍不明朗，距離人形機器人真正“上崗”尚有漫漫長路。其預計，至少在未來2—3年內，人形機器人很難達到與人類工人相同的工作效率。而出現具有實際意義的應用要在5—10年之后。

相比之下，行業確實過于狂熱。廠商熱衷通過制作人形機器人“打拳、翻跟頭”的爆款短視頻取悅投資者，卻與真實應用場景嚴重脫節。當泡沫退去后，究竟留下了多少實際價值？

“奇點”前夜的跋涉

具身智能行業需要一場祛魅。

剝開資本泡沫的外殼，C端市場仍困在概念驗證階段，距離真正的消費革命尚有鴻溝。以宇樹科技為例，此前其年出貨量僅維持在數百臺的規模，售出的機器人產品主要流向科研機構的數據采集及實驗室開發場景。

即便憑借春晚舞臺實現破圈效應，行業仍深陷“技術秀場”與商業落地的割裂之中。高盛預計，到2027年和2032年，全球人形機器人的出貨量將分別達到7.6萬臺和50.2萬臺。這一增長速度低于市場預期，表明機器人技術的商業化進程可能比許多人預期的要慢。

“機器人進‘家門’，關鍵在于找到消費剛需。”產業分析師張書樂對《新周刊》分析道，“機器人到底能幫我們做什么？如果售價萬元的機器人僅能跳舞迎賓，那么它本質上仍是高級玩具。”他以兩輪電動車的發展軌跡舉例：當行業將成本壓縮至萬元內，并開發出接送孩童、看護老人等剛需場景，才真正打開了C端市場。

在此情形下，差異化場景探索成為破局方向。比如在化工、特高壓等高風險場景中，用機器人替代人類進行高危作業。而在業內看來，工業場景仍會是最快實現機器人規模化應用的主戰場。

2025 年 2 月 28 日，第三屆北京人工智能產業創新發展大會在國家會議中心二期舉行。宇樹、夸父、天工、天鶴等知名機器人企業的“尖兒貨”齊聚一堂，展示自己的“絕活”。（圖 /IC photo）

“汽車制造等標準化場景中，模塊化機器人正逐步替代傳統機械臂。”機器人從業者方木說。此前，特斯拉Optimus雖宣布了2025年量產的目標，但其2萬美元定價明顯超出普通家庭的承受范圍，幾乎肯定會先在工業場景落地。

盡管如此，價格仍是阻礙商業化的一大因素。

某頭部機器人企業負責人向《新周刊》透露，雖然其產品的工人替代效率已從去年的30%提升至50%，零件中的90%也實現了國產化替換迭代，成本問題卻依舊突出——要知道，今天的機器人成本已從10年前的每臺300萬元砍至“腳踝價”，但單臺設備售價（約50萬元）仍等同于工廠熟練工人2年的薪資。

除此之外，機器人的量產也面臨多重卡點。

“構建機器人智能的‘大腦’面臨數據荒，”機器人從業者方木向《新周刊》解釋，“就像幼兒通過觀察認知世界，機器人需真實場景數據積累感知。”但這類數據既稀缺又昂貴，以上海人工智能實驗室為例，雖突破全球首個泛化地形站立算法，卻受困于訓練數據——僅“倒牛奶”動作就需近百組高質數據，采集成本高達10余元每條。

（圖/《機器管家》）

科技的發展需要時間，人類掌握直立行走、熟練控制四肢耗費百萬年，自動駕駛從概念提出到準L4階段跨越百年，機器人行業同樣如是。斯坦福實驗室在發布人形機器人成果時特意附上的失敗集錦視頻，恰是對當前技術成熟度的清晰注解。

站在技術長河的維度觀察，或許我們更需理解：階段性的勝利也是勝利。機器人革命的真正“奇點”不在某一刻。無論是爆款視頻里機器人表演前空翻或后空翻，還是震撼性產品的橫空出世，都在一點點拼湊出人類未來的圖景。

（文中奧華、方木為化名）

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