宇樹即將IPO，F(xiàn)igure甩毛巾動作驚艷！但當(dāng)前99%的做法都錯了

抓住風(fēng)口

本期要點：機器人究竟該怎么用？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

自春晚機器人武打節(jié)目出圈以來，機器人幾乎獲得了全民關(guān)注。

從宇樹機器人在春晚以及大街小巷跳舞，火爆大江南北，到Figure AI機器人在甩毛巾視頻中，動作流暢、節(jié)奏自然，甚至帶有明顯的人類習(xí)慣性細(xì)節(jié)，讓人感慨機器人的動作竟能如此逼真。

Figure AI的機器人演示視頻

再到最近，3月20日，宇樹科技科創(chuàng)板IPO正式被受理，擬募資42億元。其業(yè)績也非常亮眼，2025年營收達17億元，同比增長超3倍，凈利潤高達6億元，同比增長超六倍。

這些數(shù)據(jù)似乎在告訴市場，人形機器人可以賣得動。

另一邊，機器人背后的模型也在快速推進。

3月10日，機器人公司Rhoda AI一出道就完成了4.5億美元A輪融資。他們試圖讓機器人直接從互聯(lián)網(wǎng)視頻學(xué)習(xí)動作，從而繞過復(fù)雜的數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練流程，直接完成各項工作。

此外，近期也開始有公司專門去做機器人數(shù)據(jù)集了。

如前段時間，初創(chuàng)公司Ropedia推出了一個包含1000萬條交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，它記錄的不是簡單的視頻，而是動作、空間關(guān)系以及行為帶來的結(jié)果，目的是解決機器人缺乏真實經(jīng)驗數(shù)據(jù)的問題，給機器人提供“做過這件事”的經(jīng)驗，而不只是“看過這件事”。

這些信息疊加在一起，讓人感覺機器人行業(yè)在硬件、模型、數(shù)據(jù)三個方向同時加速，似乎通用機器人真的要來了——不久后，它就可以走進工廠和家庭，開始替代人類完成各種復(fù)雜工作。

但在我們看來，現(xiàn)在機器人最大的進展都是集中在模仿人類做出的動作，吸引了市場和產(chǎn)業(yè)的注意力，卻讓大家忽略了真正重要的事情。

誤會

首先，我們要強調(diào)的是，動作像人不等同于能力接近于人。這是當(dāng)前整個市場最容易產(chǎn)生的一個誤判。

我們曾反復(fù)論證過，現(xiàn)在機器人的能力只是“能做出各種動作”，而市場需要的關(guān)鍵能力是“應(yīng)該做什么動作”，并合理地規(guī)劃動作，這取決于對環(huán)境和任務(wù)的理解。

一個人能完成一項任務(wù)，不只是因為做出了某個動作，更是因為他知道在什么環(huán)境下、用什么方式、以什么力度去做出這個動作，并在過程中不斷根據(jù)反饋進行調(diào)整。也就是說，人類的動作，是理解之后的輸出，是認(rèn)知驅(qū)動的結(jié)果，而不是簡單的復(fù)現(xiàn)動作。

今天的機器人，恰恰只是在復(fù)現(xiàn)人的動作。

當(dāng)前的進展主要集中在兩件事上：通過大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)或人的示范學(xué)習(xí)動作，再通過在虛擬仿真環(huán)境中進行強化學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化控制器的參數(shù)，提升動作的穩(wěn)定性和成功率。

這和ChatGPT等大語言模型的演進非常類似，只不過ChatGPT通過海量文本學(xué)會像人一樣說話，而機器人通過視頻學(xué)會像人一樣行動。

于是，我們看到越來越多的機器人行為極其像人。

但別忘了，無論如何，機器人還是在模仿，可它們顯然不知道為什么要這樣做。

例如Figure AI的機器人甩毛巾的動作是很逼真，但它只是復(fù)現(xiàn)了從人類那學(xué)來的一個固定軌跡。一旦毛巾變厚變長，或是變濕，它很可能就無法完成任務(wù)。因為它并不理解“甩”這個動作的目的，也很難像人類那樣有手感，也就是瞬間能根據(jù)重量、慣性和反饋去調(diào)整力度。

在現(xiàn)有的技術(shù)基礎(chǔ)上，我們得給機器人示范每一類毛巾該怎么甩，但這顯然不太現(xiàn)實。而且如果機器人理解不了背后的規(guī)律，示范再多也沒有意義。

那么，如果機器人只會邯鄲學(xué)步，它們又能有多大作用？

也正因為如此，我們會看到，機器人大多是在“展示”，比如跳舞、打拳、翻跟頭，或是在家具擺放整齊有序的家里干活，并沒有真正變得可用。視頻是越來越驚艷，能穩(wěn)定跑在真實業(yè)務(wù)里的案例依然不多。

真機會

不過，聽完前面的分析，你也別完全悲觀地覺得，機器人就無用武之地。

我們常說，應(yīng)當(dāng)看清技術(shù)的能力邊界，從而更理性地理解技術(shù)的發(fā)展階段，并將技術(shù)落地于合理且有商業(yè)價值的場景之中。

每一輪技術(shù)突破，早期都伴隨著能力被高估、發(fā)展路徑被誤判，但真正能夠落地的，往往是那些尊重邊界、順勢而為的應(yīng)用方式。

因此，我們想指出的是，未來機器人的機會不在于更像人，而在更可控。

既然機器人很難理解陌生且復(fù)雜開放的環(huán)境，那與其等待機器人能完全應(yīng)對復(fù)雜世界，不如反過來思考，能不能讓它們在確定的環(huán)境中先把活干起來。

這樣，答案也就清晰了：當(dāng)前機器人產(chǎn)業(yè)真正可行的方向，并不是去一味追求開發(fā)可以適應(yīng)一切的通用能力，而是把現(xiàn)有機器人放入那些環(huán)境穩(wěn)定、任務(wù)明確、變量可控的場景，做一些力所能及的事情。

如果你覺得這個邏輯有些保守，我們可以回頭看一看另一個高度相似的技術(shù)——自動駕駛。

2004年到2007年，美國國防高級研究計劃局（DARPA）曾舉辦過一系列自動駕駛挑戰(zhàn)賽，以求推動技術(shù)的發(fā)展。但早期參賽的車輛表現(xiàn)非常笨拙，連最基本的自動行駛都難以穩(wěn)定完成。

當(dāng)時人們也分裂為兩個極端，一方認(rèn)為自動駕駛一無是處，另一方則認(rèn)為自動駕駛汽車將很快替代所有司機。

當(dāng)然現(xiàn)在，我們已經(jīng)看到，真正發(fā)生的是第三情況。從輔助駕駛，再到今天的Robotaxi，都已經(jīng)開啟了商業(yè)化。你會發(fā)現(xiàn)，自動駕駛技術(shù)的落地，靠的不是通用，而是針對其發(fā)展水平找到應(yīng)用場景。

所以，機器人領(lǐng)域真正值得挖掘的，是那些有潛力落地的場景。

一方面，這些場景應(yīng)當(dāng)和機器人的技術(shù)匹配，也就是邊界清晰、干擾因素少，任務(wù)明確且可拆解，而不是簡單的一句“幫我收拾一下房間”，典型例子就是倉儲分揀和危險區(qū)域的巡檢。

不過，同時，另一方面，這些場景還要有較大容量，最好還要有高利潤空間。

因為哪怕一個場景再和機器人適配，但需求低頻、規(guī)模有限，或者已經(jīng)有更低成本的替代方案存在，那么這個場景也很難真正支撐機器人的大規(guī)模應(yīng)用和不斷研發(fā)。

就像現(xiàn)在的表演市場，是典型的低頻需求；而倉儲物流場景，又有更好和更便宜的替代設(shè)備，留給人形機器人的空間并不大。

可見，在現(xiàn)實世界中，真正同時滿足這么多條件的場景并不多。

這也提醒我們，機器人產(chǎn)業(yè)接下來真正的發(fā)展重點在于“找場景”。

這確實不容易，需要密集的試錯，并持續(xù)打磨產(chǎn)品、積累數(shù)據(jù)，從而建立服務(wù)能力。但誰率先跑通商業(yè)模型，就有可能利用標(biāo)準(zhǔn)化和復(fù)制能力實現(xiàn)迅速擴張，并擁有遠超后來者的先發(fā)優(yōu)勢。

比如云跡機器人公司，就是優(yōu)先找到了酒店送物這個清晰的場景，從而建立了領(lǐng)先優(yōu)勢，并在去年成功上市的。

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