作為AI落地物理世界的重要載體，在資本持續(xù)涌入的同時(shí) ，人形機(jī)器人存在泡沫的討論聲也持續(xù)不斷。
針對(duì)商業(yè)化落地現(xiàn)狀與爭(zhēng)議、人才培養(yǎng)等等公眾關(guān)心的話題 ，在由搜狐主辦的2025搜狐科技年度論壇上，清華大學(xué)自動(dòng)化系研究員、機(jī)器人控制實(shí)驗(yàn)室主任趙明國(guó) ，樂(lè)聚機(jī)器人創(chuàng)始人兼CEO常琳 ，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員 、靈寶CASBOT創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)張正濤 、宇樹(shù)科技副總經(jīng)理王啟舟從各自的視角分享了不同看法。
常琳稱，人形機(jī)器人是否存在泡沫取決于其是否有用 ，能否解決生產(chǎn)生活中的問(wèn)題、創(chuàng)造價(jià)值 ，亦莊馬拉松將機(jī)器人拉到現(xiàn)實(shí)是其走進(jìn)大眾的必經(jīng)之路，這一核心問(wèn)題無(wú)需回避 。
趙明國(guó)認(rèn)為 ，人形機(jī)器人發(fā)展需長(zhǎng)期積累 ，類比自動(dòng)駕駛需要20 年周期，保守估計(jì)也至少要10 年 ?！肮姴灰心敲锤叩念A(yù)期 ，明天機(jī)器人可以走進(jìn)家庭 ，像買(mǎi)電視機(jī) 、冰箱一樣，這些活動(dòng)需要對(duì)齊。”
張正濤從學(xué)科交叉 、產(chǎn)業(yè)落地等方面介紹了他的觀點(diǎn) 。他認(rèn)為，人形機(jī)器人是一個(gè)多學(xué)科交叉產(chǎn)生的大裝置 ，這是它的價(jià)值牽引 。
產(chǎn)業(yè)落地上 ，張正濤表示，產(chǎn)業(yè)對(duì)人形機(jī)器人態(tài)度開(kāi)放 ，當(dāng)前整機(jī)自主決策能力不足 ，需通過(guò)遙操、手眼協(xié)作與傳統(tǒng)視覺(jué)伺服控制結(jié)合。隨著數(shù)據(jù)積累，未來(lái)1-3 年該領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生質(zhì)變 ，且實(shí)現(xiàn)質(zhì)變的形態(tài)不一定是雙足 ，類人形或輪臂式機(jī)器人也可能成為突破方向 。
王啟舟則表示，宇樹(shù)從早期無(wú)客戶僅面向高校研發(fā) ，到如今在電力 、化工等領(lǐng)域應(yīng)用 ，用九年時(shí)間證明了自己 。
談及資本情緒與融資環(huán)境的變化，常琳和張正濤均感受到顯著轉(zhuǎn)折。常琳指出 ，從 2022 年國(guó)家將人形機(jī)器人定位為“繼 PC 、智能手機(jī)、新能源汽車后的下一代顛覆性產(chǎn)品”后 ，政策支持力度持續(xù)加碼，地方政府將其視為拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈的制高點(diǎn)，各地爭(zhēng)先恐后布局 。
當(dāng)談到人形機(jī)器人的人才培養(yǎng)時(shí) ，趙明國(guó)和王啟舟分別從學(xué)術(shù)視角和產(chǎn)業(yè)視角分享了各自的觀點(diǎn) 。
王啟舟透露 ，“王興興總前幾天在一個(gè)會(huì)議上說(shuō)到宇樹(shù)非常缺人，各方面都缺。一開(kāi)始我們討論過(guò) ，人形機(jī)器人因?yàn)槭墙徊鎸W(xué)科 ，包括本體，包括AI ，包括感知 ，甚至一些前沿的新材料各種領(lǐng)域，都需要去投入人去研發(fā) ，讓它達(dá)到比較好的狀態(tài) 。 ”
他表示 ，宇樹(shù)這么多年一直比較偏好有一些動(dòng)手能力，更愿意去做一些新的技術(shù)嘗試 、學(xué)習(xí) 、研發(fā) ，甚至能夠去動(dòng)手參加一些比賽的人才 。
趙明國(guó)認(rèn)為 ，人形機(jī)器人領(lǐng)域的爆發(fā)以AI為背景，具身智能成為重要方向，中國(guó)在這方面具有顯著人才優(yōu)勢(shì) ，全球機(jī)器人領(lǐng)域70%的研究人才為華人 ，做具身智能卷得最厲害的也是以華人為主。
此外，他還提到 ，國(guó)內(nèi)低成本機(jī)器人平臺(tái)（如宇樹(shù)產(chǎn)品）更形成 “無(wú)限開(kāi)火權(quán) ” 的試錯(cuò)優(yōu)勢(shì) ，降低實(shí)驗(yàn)門(mén)檻，加速人才培養(yǎng)。
但他也指出 ，國(guó)內(nèi)存在“不太會(huì)做0到1”的問(wèn)題 ，偏向“1到10 ”的跟隨式創(chuàng)新，在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等底層技術(shù)和通用AGI的深度思考層面缺乏原創(chuàng)性突破 ，需加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究 。
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