## 机器人的时代逻辑

现在人人都在讨论AI，但经过这一季专栏，我们越来越清楚地看到，哪怕AGI今年就实现，大多数人的生活也不会有太大改变，而且也不至于造成大规模结构性失业。这是因为人仍然需要做各种「微决策」[1]。就算AI的智能再强，它也不了解你现场的微妙情况，它也不能完全替你做主，它只是一个生活在虚拟空间里的智能助手而已。

但如果人形机器人的技术突破了，那可就是另一个故事了。因为人形机器人真的可以完全替代很多工作。

而人形机器人正在加速到来。也许五年之内，我们就能看到通用机器人进入家庭。

到时候你会意识到，我们此刻经历的AI革命，只不过是剧情正式展开前的一段小铺垫。机器人将极为深刻地影响我们的生活，重塑社会结构，甚至重构地缘政治格局。

机器人的逻辑和现在AI的逻辑非常不同，这对中国提出了全新的机遇和挑战。这一讲咱们推演一番。

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机器人时代正在到来的最重要证据，就是几个主要玩家已经在玩真的了。现在美国在人形机器人领域有三个最大的玩家 ——

第一个是特斯拉的 Optimus，中文名叫擎天柱。

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马斯克对Optimus的最终设想是一个几乎无所不能的通用机器人：它可以帮你做家务、遛狗、买菜、端茶倒水；也可以陪伴你、做你的朋友、老师、照顾小孩、照护老人；还可以在工厂里当工人。

马斯克去年说特斯拉准备在2025年量产5000台Optimus。我还听到一个更极端的说法是今年要出货2万台。

数字暂且不论，关键是特斯拉已经大量投入Optimus的训练。用真人一对一操控，手把手教机器人做各种动作。我听到私下的说法，一台机器人每天学习和积累数据的成本是200美元，操控它的工人工资是每天400美元，也就是说每台机器人每天的训练成本就是600美元。

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那如果是几百、几千台机器人同时训练，这是巨大的投入 —— 但也意味着巨大的领先优势。

第二个玩家是Figure AI。这家公司是2022年成立的，今年刚刚推出第二代人形机器人，叫 Figure 02。

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Figure 原本是跟 OpenAI 合作，今年自己取得了重大突破，就选择单干了。它自己搞了个完整的“操作系统”，是一个视觉-语言-行动模型，叫Helix，2月刚发布。Helix模仿人的大脑，搞了个系统1和系统2：系统1负责低层次运动控制，只有8000万个参数；系统2是高层次推理和决策模块，有70亿参数。

Figure 02 的机械手有16个自由度，而你要知道一个真人的手大概也就20多个自由度。它单臂可以举起25公斤重量，电池续航10小时，步行速度每秒1.2米。它已经在美国南卡罗来纳州的宝马汽车工厂试点上岗，尽管只是象征性的。

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Figure 在今年3月启动了一个大规模制造计划，正在加州建设一个能年产1.2万台机器人的工厂 —— 而这个工厂要实现让机器人帮着生产机器人。它还准备今年年底之前启动面向家庭环境的测试。Figure目前融资充足，可以说是特斯拉最有潜力的竞争对手。

第三家是Agility Robotics。

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这家的技术比较一般，手上没有多少自由度，但却是最早实现双足机器人商业化的公司。它的强项是搬运物品，并且已经在物流中心正式上岗干活儿了。这家也建了自己的工厂，最大年产能可达一万台。

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这些都不是你在CES展上看到的那些探索性、实验性的机器人玩家。而据我片面的观察，目前中国的机器人玩家还属于后者。技术成熟度暂且不论，现在最大问题是生产规模都非常小。如果你每年只生产几百台，还停留在遥控测试甚至教育用途，你还没有正式上场。

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Figure 02 目前的水平，据说是如果在仓库里做搬运工，搬运效率已经超过了人类平均水平。

当然目前特斯拉和Figure的造价都比较贵，一台机器人需要十几万美元。不过马斯克估计，量产之后，机器人的成本应该是汽车成本的一半左右，最终零售价可能是两三万美元一台。

那就意味着它将进入千家万户，它将代替人去工厂上班。

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我不知道现在敢不敢说前方已经没有障碍，我们可以肯定训练机器人有很多难点。而这些难点也决定了机器人产业的竞争格局，必定和当前AI领域非常不同。

AI大语言模型需要巨量的算力，现在动辄需要十亿美元的资金才有资格参赛 —— 但好处是主要原理是公开的，有的模型直接开源，训练语料是标准化的。可以说只要你足够有钱足够聪明，攒一家AI公司、拥有自己的大语言模型是可行的：你不需要从GPT-3.5开始追，你可以直接从当前最高水平起步，你有一定的后发优势。

但机器人可不是这样。数据不是现成的，你不是说拿些书籍、网页文章投喂就行，你必须在真实世界亲自参加训练。而且数据不是标准化的。你需要视觉、触觉、力矩、扭矩、关节反馈等等复杂信息，是高度多模态、同步、实时的。

这就像自动驾驶一样，你不可能让车读一读教科书就学会自己开。你必须让它上路实地积累。但机器人比汽车复杂得多，它要完成多种类型的任务，每个任务的环境、物品、动作都不一样……

所以现在各家训练机器人的方式，都是雇真人直接操控，在各种场景下手把手地教。

而因为各家的硬件结构、传感器布局、控制系统都不一样，一家的训练数据并不能直接卖给另一家用。那么就必须每家公司各自采集自己的数据。

这就意味着，那些像特斯拉这样，早期进场、资金雄厚、愿意大规模投入训练的玩家，会获得一个决定性的领先优势。

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当然，也有一些办法在努力降低机器人训练的门槛。比如已经有人在做公开的联合数据集，让大家都可以上传人类第一视角的视频，记录人手做的各种动作。Google DeepMind 似乎开发了一些方法，把普通视频中的动作转化为三维信息，能让机器人直接“看视频”学习。

我理解这个局面是这样的 ——

最底层的“手感”，也就是「物理引擎」—— 比如怎么走路、怎么抓东西、怎么拿螺丝刀拧螺丝、怎么掂起锅、怎么翻炒 —— 这些基础你只能靠自己在现场训练才能学会，没有近路。

但只要你把底层技能都练好了，有了物理引擎，也就是系统1到位了，后面的高层动作，则是可以在虚拟环境中训练的，甚至看视频也行。

简单说就是如果你的机器人已经能熟练地做出中餐里的各种动作，那你让它再具体学川菜、学面点、学西餐就比较容易了。

这里还有大量其他的挑战：软件和硬件之间的耦合，零件的磨合，异常状态的处理，比如遇到温度过高时如何控制，对各种突发情况的应对机制……所有这些都没有近路可抄，必须在实地反复试验、迭代才行。

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有个著名的抱怨是：“我希望AI帮我做家务，这样我就可以搞艺术；结果现在AI出来了，它先学会了搞艺术，我还得继续做家务。”为什么会这样？因为人的身体是数百万年演化的结果，我们基本上一出生就知道怎么跟物理世界打交道：做动作、用工具、应对空间变化是我们的本能；而机器人的神经网络，却是必须从零开始学起，它对物理世界没有天生的直觉。

但只要机器人突破这层直觉，有了物理引擎，能够灵活自如地完成各种下意识的动作 —— 我认为几年内一定会实现 —— 那它就可以迅速掌握几乎所有的蓝领工作技能。

为啥呢？因为蓝领工作的特点是边界清晰、目标单一、重复性强。

比如厨师的任务就是炒菜。他每天炒很多盘菜，但每一种菜的做法都是相似的：控制火候、加配料、翻炒时机……面对的无非就是柴米油盐，菜炒出来达不达标很容易检验。

蓝领工作和外部的互动边界是稳定的，没有那么多复杂的变量。简单说，这里没有什么「微决策」。

所以机器人完全可以用“看录像”的方式去习得各种技能。或者有些技能如果看不明白，还可以由专门的公司帮着人类师傅把它们制作成3D的动作指南，作为技能包APP上架销售 —— 比如你可以给你家机器人下载一个“做川菜”的技能，或者“开直升飞机”的技能，甚至“格斗”技能。

这就带来了一个新的逻辑：AI首先真正替代的不是白领工作，而是蓝领工作。

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白领的工作的目标函数是模糊的，情境是复杂的，边界条件是无限的。

比如你写一封商业邮件，AI可以帮你确保格式和语法正确，但是它不可能完全了解你这个特定业务背后的企业文化、公司政治、内部权力关系、收件人的情绪、哪些话可以说、哪些话不能说等等，那些都需要你做微决策。

AI或许能把程序员的效率提高10倍，但最终还是人类程序员决定这个代码写给谁、符合哪些要求、考虑哪个风险。产品经理和咨询师的工作没有标准答案，伦理、道德、场面话、眼神交流，这些都是现场博弈的产物。这不是说“对”或“错”，而是“好”或“不够好”之间的灰度判断，做到什么程度才叫好，是你的微决策。

说到底，白领工作很多时候是协调和判断，而不是单纯的信息处理。AI或许可以帮你做大部分动作，但终究不能100%替代你。

但机器人将是极其优秀的蓝领工人。比如人类装配员把一个螺丝拧到位需要两秒钟，现在波士顿动力和Figure 在实验平台上已经实现了让机器人在0.7秒内完成相同操作。未来的机器人可以做很多人类工人做不出来的动作。

它们不但做得更快更准，而且它们不会累，不用上厕所，不需要医疗保险，没有工会，没有加班工资……甚至它们工作的“薪水”仅仅就是电费，低于每小时1美元。

我让o3做了一番推演，它给我画了下面两条曲线 ——

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黄色曲线代表白领工作，起步很快，初期自动化程度就很高，但上限也就60%左右。即使到了2040年，你每周还是得上两天班。

对比之下，蓝领工作的曲线起步很慢，因为机器人一开始确实什么都干不了。但一旦突破物理引擎这个瓶颈，自动化程度就会陡然上升。到2040年，蓝领工作的自动化程度将会超过80%。

不是线性的成长，这是先慢热，再爆发。一开始人们什么都感受不到，但是等感受到什么的时候，机器人已经席卷世界了。

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我们可以想想这对中国意味着什么。

未来十几年内，机器人一定可以替代生产线上的工人。那么如果现在还有哪个公司认为自己的优势在于“工人工资便宜”“工人福利待遇低”，就必然被历史潮流抛弃。

现在还有一些地区让学生在初中毕业时就分流，只有一半学生可以上普通高中，另一半必须去上中专，说要培养产业工人 —— 这是非常不负责任的政策。

就算没有机器人，制造业吸纳就业的能力也早就在逐年下降。今天的世界不是工人的世界，未来的世界更不是。

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其实中国现在有一个巨大的优势，那就是中国已经占据了机器人产业链的大头。我们前面说的那几个美国机器人大玩家，目前的关键零部件都依赖中国供应。

比如说机器人整个驱动链，包括谐波减速器之类的核心组件，中国占了40%的市场份额，日本大概占30%。机器人最关键的伺服电机和扭矩电机，中国制造几乎垄断，市场占有率超过90%。机器人的电池模组，目前是中国和韩国处于领先地位。

那些电机的灵魂是一块永磁体，这个永磁体必须要用到稀土，而这些稀土目前是由中国主导的。这就是为什么中美贸易谈判中，稀土供应始终是一个关键筹码。

在一个更理想的世界中，中美本来是互补关系：你提供资金、智能技术和英伟达芯片，我解决硬件、生产、训练和测试，这个组合能让全世界最快用上机器人。

但现实是中美正在走向脱钩。中国想要芯片自主，美国也想要电机和稀土自主。现在包括特斯拉在内的几家美国公司都在努力完全在美国生产机器人，并且向巴西、澳大利亚和越南等地寻求稀土。但我们可以估计，那不会很快完成。

至少未来三五年内，中国可以拿机器人跟美国谈。

而机器人是中国绝对不能输的项目。如果十几年内机器人大规模替代蓝领工人，却不是中国先做出来的，对中国制造就是一个巨大的打击。

现在中国处在一个非常微妙的位置：在机器人训练和量产方面落后美国半个身位，但在机器人零部件生产上则领先美国一个身位。

这个局面，特别适合有一家中国公司站出来，投入巨资，豪赌一把，像特斯拉那样搞大规模真人一对一训练。

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注释

[1] 微决策时代

### 💡 精华要点
- 1.机器人的发展是爆发式的。一旦突破物理引擎这个瓶颈，机器人就会迅速掌握几乎所有蓝领工作技能，并在未来10-20年内大规模替代蓝领工作，而不是缓慢地逐步取代。
- 2.机器人首先替代的不是白领工作，而是蓝领工作。因为蓝领工作边界清晰、目标单一、重复性强，没有太多微决策，而白领工作需要更多的协调、判断和复杂情境处理。
- 3.中国在机器人领域的优势在产业链的零部件生产上。这个局面特别适合有一家中国公司站出来，投入巨资，像特斯拉那样搞大规模真人一对一训练。
