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_NEWSDATE: 2025-04-10 | News by: 盐财经 | 有0人参与评论 | _FONTSIZE: _FONT_SMALL _FONT_MEDIUM _FONT_LARGE
业内人士把这一波的“投资热”归为天时地利的结果。一是大模型让人们看到了AI驱动机器人的可能性。二是随着中国制造这些年的发展，人形机器人的关节模组、骨骼以及外壳的硬件制造能力大有提升，越来越多零部件趋向于标品化。
为何市场如此火热？江苏机器人企业云幕智造的董事长贺亮，给盐财经补充了一个新的视角：“对于所有的人形机器人企业来讲，今年是最为关键的一年，是车企、大厂等正式下场之前，（创业公司）最后风平浪静的一年。”
紧迫感随之而来，贺亮形容，进入2025年后，他几乎每天都要接待好几拨来访人员，“接待占满了（我）白天的日程”，里面包括意向客户、政府人员、企业以及来访游学团队。
网友在社交媒体上展示参观宇树科技
忙碌换来了公司迅猛的进展。今年，他的公司在苏州市太仓市的办公地，由原先的一栋楼扩张到了四栋楼，外加一个工厂，同时在武汉、无锡等地筹备设立分公司。与之匹配的是，公司员工从原先的30人增加到80人，随着新一轮融资落地，今年预计扩充至150人。
避不开的瓶颈
行业起飞固然让人感到兴奋。不过，第一批购入人形机器人的消费者，如张璐和王晨星，都承认“不如预期”。
张璐表示，目前的灵犀X1需要遥控器遥控，与所谓的智能还差得有点远；续航时间也短，充电一次，续航只有2小时。
王晨星也感到有些失望。他发现，机器人目前的性能仍不够稳定，可靠性较低。“稍微走走路，它就摔坏了。”机器人公司原本连售后服务都没有，但经过协商，对方答应帮他维修。“维修了，第二天又摔跤了。只要走路就容易摔，（它）还把塑料外壳都摔破了。”
业内人士都承认，虽然机器人行业迎来如沐春风的好时机，但许多技术瓶颈在现阶段无法得到解决。最核心的问题是机器人通用性，更专业的术语叫“泛化性”。简单来说，不是像机械臂仅完成固定的单一任务，机器人只有同时完成多项任务，才能代表其智能性的跨越。
近年来，随着AI大模型的爆火，机器人行业倾向于使用AI大模型驱动的方式，让机器人实现通用性。这便是具身智能概念的由来。
业内的一个典型标杆，是特斯拉造的人形机器人Optimus。“马斯克们”相信，采用端到端的技术，通过给机器人喂大量的数据，结合其自研AI大模型，可训练出能完成多种任务的通用型机器人。
但无论在学术圈还是产业界，对AI驱动的方式能否给机器人带来通用性，仍无法给出100%的肯定答案。“我们目前是对这个方向有信仰，相信这么做（指AI驱动）能成。但最终能不能实现，目前还不好判断。”孔博说。
一个公认的难题是数据。
以DeepSeek、ChatGPT为代表的AI大模型，是通过投喂大量公开论文以及互联网信息等数据，暴力美学般训练出有通用性的AI应用。但对于拥有实体的机器人而言，要把物理世界的状况都以数据方式投喂给它，难度很大，成本也十分高昂。
“描述现实世界的模型还没出现。”孔博告诉盐财经，“一旦涉及物理世界，因素就很多了，比如要考虑地球的重力、摩擦和阻力。”
对于人类而言，认识现实世界是从小通过各类感官习得，自然而然的事情。但对机器人来说，在现实世界需要量化和建构的因素太多了。孔博举例，如果让机器人洗碗，怎么让它知道洗洁精有没有冲干净？如果让机器人倒水，人类听声音、凭借经验就能知道水满了，但你要怎么告诉机器人水满了？- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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