機器人不再是“演員” 王興興：機器人打工也要交税_風聞

“GPT時刻”只差臨門一腳？

作者／  IT時報****郝俊慧

編輯／  郝俊慧****孫妍

短短兩週內，從上海的世界人工智能大會到北京的世界機器人大會，人形機器人的熱潮席捲全國。

8月8日～12日，北人亦創國際會展中心再現“人從眾”景象，趕來看人形機器人表演的觀眾摩肩接踵，200多家企業、1500多件展品，50家整機人形機器人廠商同台飆戲：從仿生蜜蜂的靈活飛行，到人形機器人熟練疊衣、分揀貨物，再到核心零部件如高精度關節模組的亮相……

人形機器人越來越快地撕下了“大號遙控玩具”的標籤，開始比拼“幹實事”的落地能力，展台更是乾脆設置成養老院、商超、工廠流水線等不同場景。

展台不再是T台，機器人的身份開始從“演員”變成“打工人”。

變化背後，有幾個鮮明的信號。

廠商開始“標價”了。宇樹的R1人形機器人，標價3.99萬元；架子鼓機器人價格為25.9萬元；一個名叫“美膳獅2K”的機器人售價為49.8萬元……儘管這些機器人能否真正進入消費級市場還需存疑，但至少説明具身智能的關鍵零部件供應、製造工藝和組裝效率都有所突破，具備了規模化生產的條件。

宇樹R1人形機器人

訂單真有了。以前的展會上，機器人企業參展的目的大多隻是展示，而今年真有買家帶着採購單來了。官方數據顯示，大會期間共售出機器人及相關產品1.9萬台，銷售額超2億元，這説明B端市場開始認真考慮把機器人請回去上班。

場景不再是精心編排的秀，而是“原汁原味”的真實工作，這些機器人現場疊衣服、點膠、搬貨、分揀，儘管時延、精準度以及自主操作還是常常會有Bug，但比起半年前已有大幅提升，具身智能“智能湧現”的拐點或許會進一步加速到來。

產業鏈正在圍繞具身智能重塑。中國信通院發佈的《人形機器人產業發展研究報告（2024年）》預計，2045年後，我國在用人形機器人將超過1億台，整機市場規模可達約10萬億元級別。宇樹科技創始人王興興也表示，機器人產業上半年平均增速達50%～100%，中國企業佔全球出貨量的70%以上。高速發展的市場直接導致其他行業開始加速進入具身智能領域。激光雷達廠商從汽車向機器人轉移，禾賽JT128便搭載在機器狗上，汽車集團也紛紛入局，特斯拉早在多年前便開始打樣，國內車企亦步亦趨，廣汽集團便推出了GoMove輪椅機器人，具身智能或許是各家企業遠超汽車的“第二增長曲線”。

一旦跨界者入場，説明這條賽道已經嗅到了“大生意”的味道。

然而，要實現王興興提出的“機器人GPT時刻”——機器人能在陌生會場聽懂“把水帶給某位觀眾”的隨機指令並流暢完成任務——還有很長的路要走。這不僅要求AI具備更強大的泛化能力，也對硬件的可靠性和成本提出了更高要求。目前宇樹實驗室的測試數據顯示，現有模型在陌生環境執行“遞水”任務的成功率不足30%。

核心問題仍然是人形機器人負責運動控制的“小腦”和負責感知決策的“大腦”能力不足，而在發展路徑上，各家企業也不盡相同。

王興興認為，當前具身智能大模型的發展階段類似“GPT智能湧現前的2～3年”，基礎模型的泛化能力不足，採集數據並不是當前最重要的事，解決方案應該是“小樣本高泛化”範式：也即少量數據訓練高算法模型，非純數據驅動。

王興興所針對的應該是當前主流的VLA（視覺——語言——動作）模型，這是一種將視覺感知、自然語言理解與動作決策統一到同一框架的人工智能模型，需要大量預採集數據訓練，然後讓機器人學習後形成決策閉環。但他認為，數據採集的質量和數量都遠遠不夠，即便在VLA模型基礎上加入強化學習訓練，仍不夠用，模型本身還需要進一步升級和優化。

並不是所有企業都認同這個觀點。星海圖聯合創始人許華哲認為，模型不夠用的原因恰恰是因為數據不夠。沒有數據，模型能力永遠無法從59分突破到90分，數據決定了模型能力的下限和基礎。

大會上，機器人鋪牀卡殼、運動中斷，但能“意識到失敗”並嘗試新解法，這正是數據驅動閉環的亮點，也暴露了模型智能泛化的不足。

因此，谷歌剛剛發佈的世界模型Genie 3被不少人看好。它可以先生成虛擬物理世界，再驅動機器人動作。不同於OpenAI的Sora，Genie 3是第一個允許即時交互的世界模型。王興興認為，谷歌這條視頻生成技術路線的收斂速度和成功概率可能會比VLA模型更高。

如果Genie 3出現“GPT時刻”，或許意味着未來機器人可以先在虛擬工廠裏學會一切，然後再到真實世界“直接上崗”。

無論如何，樂觀者和謹慎者對於人形機器人進入家庭的時間估算，最遠都不超過10年：大模型、硬件迭代、產業鏈能力……這些制約因素儘管還面臨諸多挑戰，但沒有人懷疑，這些問題將很快會被解決。

只是，十年後機器人真能成為人類的夥伴嗎？事實上，和自動駕駛一樣，技術先行者的樂觀往往會在倫理和政策前碰壁。

當人形機器人從簡單的工具，進化到擁有強大運動能力和自主決策能力的具身智能體時，它需要回答的問題不再是“會不會壞”，而是“會不會犯錯”。

如果它採集了家庭成員的面部、聲音、健康數據，這些數據的存儲和使用是否安全？它在家中行動時，萬一與主人發生碰撞或造成損傷，責任算誰的？它是否會被黑客入侵，變成一台“被遠程操控的機器？”在法律上，我們需要重新定義“人形機器人造成的損害責任歸屬”；在政策上，要建立家庭級機器人的准入與備案制度；在倫理上，則必須明確它們在兒童、老人、卧病等弱勢人羣場景下的行為邊界。

王興興在這個問題上淺嘗輒止，他提出的“機器人打工也要交税”，本質上已經將其等同於和人一樣的勞動者。這種身份的認同，隨着機器人大規模進入勞動力市場，可能出現的社會結構、就業心態以及經濟形態的變化，都無法預知。

未來，進入工廠和家庭的不只是機器人，而是一道人機共存的倫理考題。屆時再談起人形機器人，我們關注的，或許不再是科技帶來的各種“哇喔”，而是它如何不會成為人類走向終點的句號。

排版／ 季嘉穎

圖片／ 宇樹  銀河通用機器人 谷歌  IT時報

來源／《IT時報》公眾號vittimes

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