專家稱目前人形機器人安全性還不夠：無法和人類共同工作_風聞

在2025年北京機器人大會的聚光燈下，一場關於人形機器人發展瓶頸的討論正引發行業深刻反思。中科雲谷科技有限公司總經理曾光在演講中拋出一個關鍵論斷：當前人形機器人的安全性尚未達到與人類協同作業的標準，這一觀點得到了宇樹科技創始人王興興的呼應。兩位行業領軍者的分析揭示了人形機器人商業化落地面臨的雙重挑戰——安全體系的構建與具身智能的突破，這些發現為正處於爆發前夜的機器人產業提供了重要的技術校準座標。

曾光以工廠場景為例進行深度剖析：人類工人需要掌握生產計劃、工藝路線、物料定位等系統性知識，同時要具備對突發狀況的應急判斷能力。而現階段的機器人雖然能完成預設動作，但在動態環境中的安全決策機制仍存在顯著缺陷。某汽車製造企業的測試數據顯示，當產線突發物料散落時，傳統工業機器人會因視覺識別延遲導致0.3秒的制動滯後，這個時間差足以造成協作工人的擦碰傷害。更復雜的是，機器人缺乏對人類行為意圖的預判能力，在清華大學人機交互實驗室的測試中，當人類突然改變運動軌跡時，機器人避障系統的誤判率仍高達17%。

這種安全瓶頸源於多維度的技術短板。在硬件層面，現有力覺傳感器的靈敏度尚不能模擬人類皮膚對接觸力的精確感知，日本川崎重工最新發布的觸覺系統顯示，其壓力識別精度仍比人類手指差兩個數量級。軟件系統方面，波士頓動力Atlas機器人的運動控制算法負責人曾透露，其雙足機器人在不平整地面的摔倒概率仍維持在5%左右。這些數據表明，要實現真正的人機共融，需要構建包含環境感知、意圖識別、風險預測在內的全棧式安全體系。

王興興提出的"臨界點"理論為行業發展描繪了具身智能的終極目標——機器人應像人類一樣理解並適應陌生環境。這個看似簡單的場景背後，需要突破三大技術壁壘：多模態感知融合、場景化知識遷移和即時決策能力。OpenAI的最新研究報告顯示，其開發的機器人模型在整理陌生房間的任務中，因物體識別錯誤導致的動作失敗率仍高達40%。微軟亞洲研究院的實驗則表明，當前最先進的視覺-語言模型在理解"把水遞給穿紅色襯衫的觀眾"這類指令時，準確率僅為62%。

值得關注的是，王興興預測的1-5年突破窗口期與全球技術進展高度吻合。英偉達最新發布的機器人專用芯片Thor，其算力已達到人類大腦視覺處理區域的1/10；同時，谷歌DeepMind開發的RT-2模型已能實現有限的環境常識推理。這些技術進步正在加速臨界點的到來，但正如王興興強調的，從實驗室突破到商業落地仍需跨越工程化實現的鴻溝。MIT機器人實驗室的評估報告指出，即使算法達到理想狀態，要將響應延遲控制在200毫秒的安全閾值內，仍需至少18個月的硬件優化週期。

面對技術瓶頸，全球產業生態正在形成突破合力。國際標準化組織（ISO）於2025年6月發佈的新版機器人安全標準（ISO/TS 15066-2025）首次將"人機共融場景風險評估"納入強制條款，要求機器人必須具備動態風險分級應對能力。中國電子技術標準化研究院同期推出的認證體系，則特別強調了對突發狀況的應急響應測試。這些標準變化正在倒逼技術創新，例如新松機器人最新研發的協作系統就集成了三級安全防護機制，包括毫米波雷達預檢測、電子皮膚接觸感知和AI風險預測模型。

在商業模式層面，漸進式落地策略成為行業共識。特斯拉Optimus團隊選擇先在倉儲物流領域應用半自主機器人，通過限定環境積累安全數據；而豐田則聚焦家庭場景，開發具有強制降速功能的護理機器人。這種分場景突破的策略，與曾光強調的"機器人需要像人類工人一樣接受場景化培訓"的理念不謀而合。市場研究機構ABI預測，到2028年，具備有限協作能力的專業場景機器人市場規模將率先突破千億美元，為全面人機共融奠定產業化基礎。

技術突破之外，人機協作還面臨更深層的倫理挑戰。北京大學人機共融倫理研究中心2025年發佈的調查報告顯示，68%的受訪者對與機器人近距離協作持謹慎態度，主要擔憂集中在突發狀況下的責任認定問題。這種社會心理直接影響着安全標準的制定方向——歐盟最新立法草案要求人形機器人必須配備"可追溯決策日誌"，這又對機器人的計算架構提出了新要求。

機器人大會期間展示的某款護理機器人引發熱議：當它檢測到老人跌倒時，會先進行語音確認再實施攙扶，這種設計雖然降低了誤操作風險，卻導致響應時間延長1.5秒。這個案例典型反映了安全設計中效益與風險的權衡困境。中國科學院自動化研究所專家指出，未來需要建立動態安全閾值體系，不同應用場景採用差異化的安全標準，這將成為推動技術落地的重要突破口。

站在2025年的技術節點回望，人形機器人正處在從實驗室走向產業化的關鍵轉折期。正如曾光和王興興所強調的，安全性與智能化的雙重突破不僅是技術課題，更是包含標準建設、倫理考量、社會接受度在內的系統工程。當機器人真正能夠理解"遞水"這個簡單動作背後包含的空間關係、社交禮儀和安全邊界時，人機共融的時代才會真正到來。在此之前，行業需要保持技術突破的耐心與安全底線的堅守，這或許是人形機器人發展浪潮中最珍貴的理性聲音。