## 488｜周日荐文：《当机器开始思考》，3张图梳理人形机器人百年发展史

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又到了周日荐书环节。今天要给大家推荐的是《第一财经》第五期的重磅专题文章，标题是《当机器开始思考》。这组文章的核心内容，聚焦的是今年备受关注的人形机器人领域。

在阅读这组专题文章时，你会发现里面有多重视角：有从业者的亲身经历，有投资人的独到见解，还有上下游企业的观点，以及专家学者的分析。透过这组文章，相信你会对当前国内外人形机器人的发展现状有一个清晰的认识。

除此之外，这个专题还有一个亮点：它用三张图梳理了人形机器人的百年发展史。

从20世纪20年代捷克作家首次使用“Robot”这个词开始，到2025年英伟达发布首个开源人形机器人基础模型，这几张图以时间轴的方式，系统呈现了人形机器人技术的关键节点和发展脉络。

仅凭这三张图，就足以让你对人形机器人这一领域，有一个宏观、清晰的历史视角。如果你有电脑大屏，强烈推荐你用网页版放大来看，绝对值得。

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正如这期专题开篇说的，过去人类制造的机器人种类繁多，但是否具备思考能力是另一回事。在2023年之前，没有一家机器人公司敢宣称他们的机器人能够思考，他们最多强调机器人能像人类一样说话，或者跑跳能力比人类更强。

然而，2023年之后，情况开始发生变化。从美国到中国，涌现出一大批初创公司，纷纷提出要为机器人构建大脑。甚至连苹果公司的设计师也开始思考，机器人究竟应该设计成什么形态？与人类相处时，机器人应该主动还是被动响应需求？

如今你会发现，人形机器人虽然还没有真正进入千家万户，但在短视频平台和各类讨论中，已经成了一个热门话题。

有人认为，机器人，尤其是人形机器人，目前其实并没有太大实际价值——因为没人能说清楚，花几十万买一台回家，到底能做什么。

甚至在一些视频里，我们看到机器人轻松拿起一个鸡蛋，但在真实场景中，这种操作可能10次里只有3次成功，剩下的7次鸡蛋都摔在地上了。只不过，在拍摄演示视频时，那些失败的镜头不会被剪进去。

当然，也有很多技术乐观主义者持不同看法，他们更相信AI的潜力与未来。在他们看来，真正的突破不是单靠硬件本身，而是把越来越强大的AI模型加载进机器人的“大脑”，让机器人不仅能够看图说话，还能理解人类的意图，进而执行更复杂的动作操作。

在阅读这组报道时，有几个点让我特别有收获。

首先是关于机器人投资趋势的部分，《第一财经》做了一个非常精妙的总结：“从下半身向上半身转移。”

这句话的意思是，上一轮机器人发展的主线，主要集中在“下半身”——也就是搬运能力。机器人被广泛应用于酒店送餐、清洁、仓储物流等场景，任务是把物品从一个地方搬到另一个地方。

这些机器人多工作在相对封闭的环境中，智能化程度不高，但胜在确定性强：比如能把餐送到房间门口，或者把货物准确运到卡车上。

然而，随着AI的爆发，机器人领域出现了一个新的趋势，就是它在更多去研究物理世界的迭代，强调大脑软件的重要性。类似于“具身智能”这样的陌生名词，都在强调为机器人大脑寻找一个合适的身体，以促进大脑的进化。这反映了不同阶段，机器人研发的重点也不同。

首个明确提出为人形机器人升级大脑的人就是马斯克。他曾将电动车比作“带轮子的机器人”。虽然人形机器人跟自动驾驶技术有相通之处，但二者面对的场景截然不同。汽车主要在道路上行驶，理想状态下只需要控制油门、刹车和方向盘就可以了。而人形机器人要应对的是人类日常生活中的各种复杂场景，这对机器人大脑的通用性提出了更高的要求。

2022年12月，DeepMind公司率先开源了机器人模型RT1，首次将大模型应用在了机器人身上。在模型的控制下，机器人成功完成了抓取物体、开关抽屉等700多项复杂操作，准确率高达97%。这意味着机器人终于突破了单一重复任务的局限，拥有了通用型大脑。

然而，这个成就背后是巨大的技术挑战和金钱时间的消耗，因为谷歌团队收集了13万条机器人运行的真实数据，并以此为基础才训练出RT1机器人模型。

另一方面，机器人目前只能完成经过训练的任务。一旦任务超出数据集范围，就像考题超纲了一样，机器人可能会不知所措。不过，这个领域仍在持续进步。谷歌在2023年发布的第二代模型就取得了特别大的进展。当时研究人员给机器人下达了一个特别有挑战性的指令：“（从玩偶中）抓取已灭绝的动物”。

当时，机器人接到指令后，立刻伸出机械臂，在一堆玩偶中仔细挑选，最终抓住了恐龙。这个举动意味着什么？意味着新一代机器人具备了推理能力——它需要理解“已灭绝动物”是什么概念，然后通过思考找到了正确答案。这也标志着机器人从单纯执行指令，迈向了自主思考的新阶段。

回到真实数据这个话题。让AI理解世界，让机器人结合大模型，它的难度远不止于大模型本身。关键在于，机器人需要跟真实世界互动，这就需要获取更多、更复杂的数据，而数据采集本身就是一个巨大的挑战。

举个例子，我的朋友唐沐研发了一款很受欢迎的咖啡机器人，可以完成自动拉花等一系列精细化操作。但它获取数据的方式不是通过大模型的文字指令，而是通过摄像头实时监控，观察人类咖啡师的工作流程。只有积累足够多的实际操作数据，它才能完成复杂的咖啡制作工序。

智元机器人公司的首席科学家罗剑岚在接受采访时指出，目前大模型或多模态模型生成的结果，准确率仅在60%-70%之间。虽然这个准确率在日常对话聊天中影响不大，但在现实世界的机器人应用中，这样的准确率显然是不够的。

因为机器人的每一次失误，都可能带来严重的物理后果。试想，如果一台机器人在10次尝试中，有5次把咖啡泼在自己脸上，或者在清理桌面时，把餐具和手机一并扔进了垃圾桶，这样的场景谁能接受？

所以，机器人必须具备极高的准确率。而要达到这个目标，关键在于获取高质量的数据进行进一步训练——这已经成为整个行业面临的重大挑战。互联网数据只是冰山一角，更多来自真实场景的数据，还需要依靠人工辅助收集。

以智元机器人为例，他们在2024年9月启动了国内首个数据采集工厂。这座工厂占地4000平方米，精心布置了商超、家庭和工厂等多种场景。数百名数据采集员通过遥控设备，手把手指导机器人工作。比如，当工作人员拿起设备扫描商品时，机器人也要在旁边学习如何完成拿起商品、扫描、装袋、递给客户等一系列动作。整个过程耗时约一分钟，这就是一条有效数据。

一台机器人一天可以采集150条数据，但仅仅是学习扫码这个动作，就需要累计上万条数据。你可以这么理解，这个4000平方米的工厂，生产的唯一产品就是数据，并且是让机器人可以去学习的数据。

正如智元联合创始人彭志辉所说：“有多少数据，就有多少智能。海量的免费文本数据催生了大模型，但要让机器人真正融入现实世界，还需要更多真实场景下的高质量数据。自动驾驶汽车在路上行驶时，可以轻松获取大量数据。然而，对机器人来说，并没有现成的、免费且高质量的数据可用。所以，未来智元必须依靠数据工厂，每周去生成至少50万条数据。”

对于AI来说，文本数据的获取相对容易。然而，当前的大模型仍面临数据不足的瓶颈。对于机器人而言，现实交互的数据需求更大，有效积累也更加困难。试想，要让机器人学会日常生活中的炒鸡蛋动作，需要收集多少个人的炒鸡蛋视频并进行模仿才能掌握这一技能。即使学会了这个动作，如果让它转而进行其他任务，如炒苦瓜，可能又需要重新训练。

数据量的限制，迫使所有从事人形机器人研究的公司开始探索新的技术路线。例如，把通用的机器人AI拆解成两个小模型：一个负责理解需求和规划，另一个负责执行和操控。

在这次的专题文章中，不少投资者和创业者都提到，要想真正实现可行的人形机器人，必须在现有的模型架构和算法上取得突破。目前，这个领域仍处于从0到1的初级阶段，还没达到真正的突破点。

接下来，这组专题文章介绍了一些让人印象深刻的案例。包含国内外的人形机器人，在家庭场景或者其他场景里是如何运作的？文章还提到了苹果这家公司是如何定义下一代机器人的。

要知道苹果并没有涉足人形机器人领域，而是推出了一款有趣的台灯机器人。这款台灯除了提供照明功能外，还能根据环境自动调整灯光，充当投影仪，甚至提醒用户喝水。它的特别之处在于能够通过扭动来表达情绪。例如，在无法完成任务时，它会伸长机械臂尝试数次，最终点头道歉，并摇头表示沮丧。如果你询问天气，它会先转头看向窗外，然后配合肢体动作与你交流。这些功能并非提供确切的实用价值，而是提供了优雅的情绪价值。

在苹果看来，机器人是否像人并不重要。他们的设计思路体现了对用户需求的不同理解，把机器人形态分为拟人化、动物化和类电气化。他们的洞察是，人们真正需要的并不是另一个像人一样的机器，而是能够无缝融入生活、提供情绪价值的智能伴侣。基于这个理念，他们首次实验选择了台灯外形设计，灵感源自皮克斯的经典动画短片《顽皮跳跳灯》。

当然了，把机器人设计成台灯形状并非苹果首创。早在2017年，以色列的一家初创公司就推出了一款专为老年人设计的陪伴型台灯机器人。这款机器人不仅能主动提醒老人服药，还能与老人聊天，并引导他们进行认知训练小练习。它的肢体动作也更加拟人化。

除了苹果，文章还介绍了日本的一家机器人公司。他们设计的机器人外形酷似一只毛茸茸的考拉，可以挂在包上作为装饰。它没有摄像头和屏幕，功能也非常简单：当有人靠近时，它会扭着毛茸茸的身子，转过头去遮住脸，表现出害羞；挂在包上走动时，它会环顾四周，表现出好奇。尽管功能不多，但它从容可爱，能引起用户的情感共鸣。

这篇报道虽然以人形机器人的思考为主题，但整体上是科普性质的，并没有太多硬核的专业冷门知识，建议大家从开卷有益的角度去了解一下这个话题。

以后你身边再有人跟你讨论人形机器人时，你肯定能分辨出哪些是当前已经实现的技术，哪些只是夸夸其谈吹牛而已。我把这期杂志的海报放在文稿里了，感兴趣的话，可以找来看看。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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