2026-09-04

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在2025年8月的北京，一座瓜分旧奥运滑冰馆的场地里，各类机器人在激烈互动中展示才能，比赛刚刚落下帷幕。首届全球人形机器人运动会带来了巨大的热潮。同时，业界专家提到，预计到2040年，全球人形机器人数量将达到十亿台，马斯克对此表示赞同。这个目标初看似乎超现实再加上惊人，但随着深入思考，人们不禁开始认真审视这个时代。

要理解这样的预测，必须查看人形机器人当前的发展阶段。一个被广泛传播的示例是：一台声称靠人工智能自主操作的机器人正在进行家务活动，动作流畅且自然。实际上，这台名为Neo的机器人在表演时是由一位操控者远程控制，其背后的操作员恰好叫图灵。Neo来自初创公司1X，由伯恩特·伯尼奇创办。

根据伯尼奇的说明，Neo的运作主要依靠AI驱动，它接收视觉、触感等信息，并通过一个庞大的神经网络生成驱动电机的指令，进行平衡、行走和抓取等复杂动作。这与传统机器人一次性重复固定任务的模式大相径庭，基于AI的机器人理论上可以在动态环境中边实践边学习。这种能力被称为“物理AI”，其应用范围包括人形机器人、通用机器人和自动驾驶汽车。 球友会登录

通过电机、传感器和AI模型来解读周围世界的技术正在快速发展。数据和任务成功率之间存在明显的正相关关系：数据越充实、完成的任务数量越多，成功的可能性也就越高。AI的介入，彻底改变了机器人行业的准则，使得编写特定代码的需求减少，最终所有任务都转向数据驱动。

近年来，AI投资的激增使得无数企业纷纷转向这一领域，人形机器人项目也紧随其后。推动这一热潮的背后，是像英伟达创始人黄仁勋这样的科技领袖，他们强调，实现这样数量的人形机器人，需要物理AI作为支撑。英伟达不仅可以为机器人提供必需的芯片，还在训练大型模型的GPU上几乎垄断市场。人形机器人的真实世界模型与生成性AI共享技术基础，OpenAI、谷歌和特斯拉都在朝着将AI从虚拟转向现实的目标努力。

马斯克的预测实在大胆，曾大胆称特斯拉的Optimus机器人每年能带来兆级收入。然而，这样庞大的数字并不能直接构建供应链或塑造全球劳动力市场。要实现这一切，需要更多的工作。加州大学伯克利分校的专家肯·戈德堡提到，像ChatGPT这样的语言模型虽然聪明，但机器人则需执行具体的动作而非仅仅生成文本。机器人需要一系列图像和视频配合动作指令的支持，而这种物理经验至今尚未系统记录。 球友会登录

为了让机器人掌握如折叠衣物这类技能，必须拥有海量相关的数据。然而，单单是抓取一块布料而不损坏它，对机械手指来说就是一项挑战。关于关节的灵活性和施加力量的精细控制，依旧是未知的领域。为应对这些困难，各家公司正在努力收集数据。方法包括在虚拟环境中训练大量机器人、从YouTube等平台提取人类操作的相关视频，以及通过遥控操作来获取数据练习。

参与Neo演示的“图灵”便是在远程操控机器人的过程中进行数据采集。这一过程虽然乍看普通，但实际上却是当下机器人训练中最重要的一环。此外，1X还采用了一种“世界模型”方案，先模拟并预测机器人的下一步动作，再让真实机器人执行，并据此改进预测。戈德堡称这种强化循环为“飞轮”，即机器人在工作时采集数据，随后用于训练更大的模型，再返回实际应用。

谁将在这一领域赢得领先地位？答案并不在硅谷。这场盛会的成功引发了全球制造商针对力学、耐力和协作能力的大胆展示。参赛工程师与机器人面对面时感到不安，但随着互动增多，他们逐渐形成了一种合作的默契。比赛项目涵盖了拳击、足球到物料搬运，旨在将机器人带入真实环境。 球友会登录

国家层面的政策也对机器人的发展提供了支持。早在《中国制造2025》中，机器人就被列为发展重点，近年来政府也不断出台政策和设立产业基金，推动人形机器人等未来产业的发展。预计到2025年，中国将拥有超过150家机器人相关企业。