會扭秧歌的人形機器人，還替代不了你

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黃仁勛在國際消費類電子產品展覽會（CES）2025舞臺舉起具身A I的火炬，特斯拉C E O馬斯克則預言2040年機器人數量將超過全球人類?；ㄆ煦y行的預測模型更直接，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。

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。

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”。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。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。

“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。

某機構投資者坦言：“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。”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。

現階段的機器人產品，若放在手機行業，連功能機時代都未抵達，不過是能玩“貪吃蛇”的小靈通。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——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，或完成繁瑣的家務勞動。

技術局限導致人形機器人應用場景的收窄?！?024人形機器人產業鏈白皮書》顯示，全國60%的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。

最新調研報告指出，目前，人形機器人的技術拐點仍不明朗，距離真正“上崗”尚有漫漫長路。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。

階段性的勝利也是勝利

剝開資本泡沫的外殼，具身智能行業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，產品主要流向科研機構的數據采集及實驗室開發場景。數據預計，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。

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。就像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。

盡管如此，價格仍是阻礙商業化的一大因素——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，就像幼兒通過觀察認知世界，機器人需要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，僅“倒牛奶”的動作就需近百組高質數據，采集成本高達10余元每條。

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。