界面新闻编辑|文淑琪
8月底，北京亦庄再次迎来了一年一度的世界机器人大会（WRC）。今年的大会上，27台人形机器人成为绝对主角，让今年的机器人大会成为史上最火爆的一次。它们能跳舞、能背诗…… 、爬坡、搬东西、翻跟头，甚至走进生产车间，试图替代人工去做一些繁琐的工作。
借着具身智能的浪潮，人形机器人今年受到了前所未有的关注。具身智能是指具有物理躯体的智能实体通过与环境的交互而获得的智能。这种智能不仅包括计算和数据处理，还包括感知、理解和行动的能力。
人形机器人因其外形与人相似，下肢运动与上肢灵活度相似，被认为是具身智能的最佳载体。一度资本、人才、社会关注都涌入人形机器人行业，行业对人形机器人的期待机器人即将迎来它们的“第一次”时刻，大大提高生产和生活的效率。
然而如今备受瞩目的人形机器人商业化发展尚处于起步阶段，即便是走在商业化前沿的公司，采购方也大多为科研机构，年出货量仅几百台。当然科研场景也很重要，前期可以形成商业闭环。
不过，与外界对于人形机器人的炒作相比，从业者其实在思考一些更为实际的事情：如何让它做更多实际的事情、更快产生收益。
人形机器人之所以至今还未实现大规模商业化，是因为目前还缺乏适合人形机器人的通用模型。宇树科技创始人兼CEO王星星在接受界面新闻采访时表示，这样的模型还远远不够。大型语言模型只能解决机器人交互的一些功能，却无法让它真正“发挥作用”。
一旦我们有了通用模型，我们甚至不需要与机器人交流。只要给它一个任务，给它看一张照片，或者输入一个数字，它就能在工厂里拧螺丝，或者洗衣服并在家中做饭，真正为人类世界创造价值。
一旦通用模型的问题解决，量产就不会那么遥远。星尘智能CEO赖杰认为，供应链不一定缺乏量产能力，而是在量产之前没有动力去投入。形成完整的市场链条。王星星也提到：“如果今天有人做出一个人工智能机器人的通用模型，让我们去定制一个仿人机器人，我保证年底前一定能完成，我可以生产10万个。”
但如何创建一个通用模型？它是模仿学习、强化学习、多模态数据处理、模型架构、仿真环境和泛化能力等方法和技术的集合。许多机器人从业者的共识是，目前的虚拟数据单纯的喂食方式还远远不够，机器人亟待付诸实践，与物理世界进行更多互动，进行更多实战训练，才能更好地理解人类世界是如何运转的。
另一个需要解决但很少被提及的问题是安全性。最简单的例子是人形机器人可以搬运重物，但不能 100% 保证它不会用重物伤人。这就需要更准确的环境识别此外，目前行业内还缺少对人形机器人安全风险管控的相关法规。
工业被认为是人形机器人大规模部署最快的场景，许多汽车和家电制造商也表达了采购人形机器人的兴趣。在此次大会上，优必选展示了其S系列人形机器人对奥迪车辆进行检查。优必选首席品牌官谭敏介绍，其检查范围可覆盖车身360°及0.5米以下低空区域，可实现毫米级检查，准确率达99%。
但由于量产挑战和机器人能力限制，大部分人形机器人只能在工厂进行质检、搬运等训练，尚未进入真正量产阶段。不过谭敏表示，人形机器人的商业化之路还需进一步探索。机器人还没有从0到1，训练就是从0到0.1的过程，完成商业化验证，也是目前最重要的一步。
当然，也有声音对现阶段的类人机器人不看好。零一万事创始人李开复认为，具身智能是物理世界与人工智能的结合。一旦大型模型与人工智能连接起来，回归物理世界，会面临各种问题，包括安全问题、机器问题、机械问题、故障问题，难度会高出很多倍。另外，在他看来，大部分应用场景不需要人形机器人，所以他的创新工场尚未投资相关公司。
从业者当然知道人形机器人的难度。大多数从业者都认为，只要能创造价值，机器人的形态在现阶段并不那么重要。它可以是双足机器人，也可以是移动轮子，还是四足机器狗。以宇树科技为例，该公司出货量最大的产品依然是机器狗，它还能用于电力巡检等场景。
本次大会上，商业化发展迅速的机器人大多不是人形机器人，比如京东的智能配送车、库卡的重型机器人、清朗消毒机器人、医院场景的医用配送机器人等。只需要解决特定场景下的特定需求，而且由于制作并不复杂，所以能够比较快速的投入到工作中。
这或许是相当长一段时间内机器人公司的共识：赚钱才是最重要的。在人形机器人真正迎来商业爆发之前，它们面临的最大挑战依然是生存。
