新闻 
人形不是终极答案,机器人如何真正完成演化?
人形不是终极答案,机器人如何真正完成演化?人形不是终极答案,机器人如何真正完成演化?
图源：Unsplash / Possessed Photography
撰文｜刘少山
● ● ●
过去一年里，我被问得最多的问题之一是：未来的机器人是否一定会走向人形？这一问题在科技界引发了大量讨论，其背后其实对应着两种截然不同的技术哲学，“创世论”与“进化论”。所谓“创世论”，是指只要把某一种机器人形态做到足够强大、足够全面，它最终就能解决所有类型的问题。在这种理念中，人形机器人被视为最接近“通用形态”的存在，因此许多公司试图通过不断增强一款人形机器人，让它承担从搬运、清洁到陪伴、护理的各种任务，仿佛在“创造”一个万能的技术生命体。
与之相对的“进化论”则认为，机器人应像自然界的生命一样，根据场景需求不断分化和演化为不同形态，没有任何一种形态是预设的终极答案，而是依靠大规模应用带来的数据、成本、效率和场景适配度来决定成败。从扫地机器人到仓储机械臂，从室内移动底盘到外骨骼，每一种形态都在市场竞争和现实约束中经历“物竞天择”：适应场景和经济性的形态得以规模化，不具备场景价值或成本优势的形态则自然会被淘汰。在具身智能逐步走向大规模应用的过程中，我个人更相信“进化论”的道路，它更符合商业规律、技术演化的真实路径，也更符合这个复杂世界的真实结构。
01
观点一：让一个机器人适应所有场景是线性进化，而多种形态并行演化才是指数级效率
如果从工程和商业的角度冷静审视，试图让单一机器人形态适应所有场景，几乎注定是一条线性且低效的演进路径。假设我们希望一台人形机器人同时胜任清洁、烹饪、护理、递物、整理等完全不同的任务，那么每新增一个场景，都意味着要额外构建一整套动作库、采集对应的数据、开发新的感知与决策模型，并通过大量安全与可靠性验证。这类能力扩展本质上是“串行累积”：每跨入一个新领域，都需要投入巨量工程资源，而且不同场景之间的技能迁移度有限，很难通过某一次突破带来整体能力的指数级跃迁。现实中，人形机器人在高自由度控制、精细力控和复杂视觉理解等方面仍存在大量技术难题，而在许多具体任务场景里，人形的结构优势并不明显，甚至不如专用机器人高效。这使得“让一台人形机器人包打天下”在实践中往往陷入缓慢的线性演进：可以做的事越来越多，但每迈出一步都成本高昂、周期漫长。
反观现实世界，许多机器人形态已经在各自垂直场景中实现了大规模应用，并沿着自己的赛道高速进化。以扫地机器人为例，经过十多年的发展，全球清洁机器人市场已经形成“数亿台级别”的保有量，仅头部厂商就累计出货数千万台。在这样的大规模基础上，导航、路径规划、避障、地面建模、缠绕处理等能力得到了持续优化，背后依托的是每天在真实家庭环境中产生的海量运行数据，而不是在实验室中“设计出完美通用形态”。外卖配送和园区/校园配送机器人在中国等地已较为常见，它们在复杂道路结构和高频任务调度中，快速积累了导航策略、传感器融合和异常场景处理的丰富经验。仓储物流中的机械臂与 AGV 系统，每天在电商和制造企业的仓库里执行上亿次抓取与搬运操作，形成了极其庞大的动作样本和失败样本，使得抓取策略、路径规划和系统鲁棒性在几年内实现了跨越式迭代。
从这个角度看，多种机器人形态在各自高频场景中并行演化，形成的是一种“生态式”的指数级能力增长。每一种形态都在自己最擅长、最高频的场景里快速迭代，通过真实世界持续反馈推动算法和系统不断优化，而并不需要等到某个“终极形态”完善之后再统一赋能。这种结构性的差异意味着，多形态并行演化比单形态通吃式通用化，更符合技术发展规律和商业规模化逻辑。即便未来不同形态之间会逐渐沉淀出一组“共性能力”，甚至在某些场景中自然收敛为类似人形的结构，那也应被视为规模化进化后的结果，而不是一开始就被写死在技术蓝图上的答案。具身智能真正的效率和活力，来自一个多物种、多路径的生态，而不是来自某个单一形态的极限强化。
[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
| 分享: |
| 注： | 在此页阅读全文 |
| 延伸阅读 |
推荐: