“连衣服都折不好！”多位新创技术长泼冷水，坦言人形机器人仍是昂贵玩具

尽管马斯克与黄仁勋高喊“机器人时代降临”，但在全球人形机器人峰会上，机器人公司的CEO们却集体泼冷水：从高昂的“安全成本”、技术不成熟、到缺乏训练数据，业界坦言现在的机器人连折衣服都还没学会，更别提真的在工厂或家庭里派上用场。

如果你深信马斯克说的“2030年遍地都是机器人管家”，来自矽谷第一线的声音或许会请你先去洗把脸、清醒一下。

辉达（Nvidia）创办人黄仁勋曾宣称，人类即将进入“万物皆可机器人化”的时代，华尔街的热钱也疯狂卷入这个赛道——仅在2025年，就有50亿美元的钜资砸进人形机器人产业。

然而日前在加州山景市（Mountain View）电脑历史博物馆（Computer History Museum）举行的“人形机器人峰会”（Humanoids Summit）上，许多本该在台上大吹大擂、兜售未来的CEO与技术长，竟然集体成为“吹哨者”，坦言现在的机器人“连折衣服都还没学好”，试图为人形机器人的热度降温。

从“机器仆人”到“昂贵的玩具”

Agility Robotics旗下的双足搬货机器人“Digit”，目前已成功打入亚马逊（Amazon）的物流仓库、以及德国汽车零件巨头舍弗勒（Schaeffler）的工厂，负责搬运货箱。但在维拉加普迪看来，能在封闭、受控的工厂环境里搬箱子，与制造一个能走进千家万户的“机器人管家”，中间依旧隔著一道难以跨越的技术鸿沟。

当分析师看著Digit的成功案例，开始撰写“机器人时代降临”的分析报告时，维拉加普迪却直言目前的技术太不可靠，无法执行复杂任务。想要一个能帮你倒咖啡、收快递甚至陪聊天的机器人？那不仅超出了当前的能力范围，更是一个危险的妄想。

2025年12月11日，在加州山景城举行的人形机器人高峰会上，由Weave Robotics公司制造的机器人正在展厅内折叠衣服。 （美联社）

2025年12月11日，在加州山景城举行的人形机器人高峰会上，一名女子在展场内与机器人互动。 （美联社）

新创公司Agility Robotics的技术长普拉斯·维拉加普迪（Pras Velagapudi）说：“我们一直在反思，重点不该只是造出一个『人形』的机器人，而是要造出一个真正『有用』的机器人。”

隐藏在“人形”背后的钜额成本

麦肯锡（McKinsey）合伙人阿尼·凯尔卡（Ani Kelkar）指出，“安装成本”是阻碍机器人普及的最大障碍。因为在部署机器人的总开销中，每100美元只有20美元花在机器人本体上，剩下的80美元，却是用来购买保护人类免受伤害的设备与系统。

理论上，无论是特斯拉（Tesla）身高173公分、重57公斤的 Optimus，或者宇树科技（Unitree）身高120公分、仅重35公斤的G1机器人，比起传统工厂里那些重达数吨的工业机械臂，应该要安全得多。但是当机器人拥有了双脚、能够自由移动时，挥舞机器双臂的不可预测性，也随之指数级上升。

凯尔卡说：“我们在YouTube上看到机器人折衣服的展示影片，就天真地以为家里马上就能有一个包办一切的机器仆人，这中间的跳跃太大了。” 

矽谷的“牛顿时刻”：生不逢时的早产儿？

Weave Robotics 的执行长、前苹果（Apple）工程师卡恩·多格鲁索兹（Kaan Dogrusoz）认为，目前的机器人热潮就像是当年的Apple Newton。

1990年代，苹果曾推出一款名为Newton的个人数位助理（PDA）。当时矽谷深信手持运算设备是个人科技设备的未来，炒作热度不亚于今日的AI。但Newton最终因为手写识别技术不成熟、售价过高而惨败收场。仅仅十年后，随著处理器与触控技术的大幅进步，让iPhone横空出世，这次也彻底改变了世界。

2025年12月11日，在加州山景城举行的人形机器人高峰会上，一名男子在展场内拍摄一个人形机器人。 （美联社）

“追求双足的人形机器人，就像是我们这个时代的Newton。”多格鲁索兹如是说。

这意味著方向是对的，但时间点错了——机器人技术尚未成熟到可以商业化的甜蜜点。Weave Robotics目前专注于制造“折衣服机器人”，这类产品已经在旧金山的一些自助洗衣店里找到了利基市场。但即使是这样的先行者，也认为过度鼓吹“技术已成熟”是一种不负责任的行为。

大数据的匮乏

在峰会现场，最荒谬也最真实的一幕，莫过于Gatlin Robotics的执行长艾萨克·库雷希（Isaac Qureshi）头戴虚拟实境（VR）装置，笨拙地操控著一台机器人原型机。他正在教导机器人如何擦洗一面砖墙：“我们会慢慢教它做更多事，从除尘、清理垃圾桶，一直到最后的终极目标——清洁马桶。”

这个情景其实揭示了人形机器人的另一个困境：训练数据的匮乏。

大型语言模型（LLM）之所以能爆发，是因为网络上有数兆字节的文本可供学习。但机器人需要的是“物理世界的数据”。为了让机器人学会人类的动作，初创公司不得不雇用人类戴著VR设备，一遍又一遍地模拟折衣服、擦桌子，甚至刷马桶的动作，再将这些数据“喂”给 AI。

这是一个极其缓慢且昂贵的过程。FEV Consulting的经理多米尼克·博默（Dominik Boemer）坦言，没有人知道从“学会折一件衬衫”到“能包办所有家务”，中间到底还需要多少训练量。

需要降温的机器人狂热

马斯克坚信特斯拉到2030能年产100万台Optimus；黄仁勋则在播客中信誓旦旦地说，驱动机器人的技术即将到位。支撑这些乐观预测的，是宏观经济的刚性需求——全球人口老龄化导致的劳动力短缺，以及各国政府渴望制造业回流的战略焦虑。此外，Figure AI最近发布的机器人慢跑影片，展示了惊人的仿生能力，确实让投资人热血沸腾。

但Persona AI 的执行长尼古拉斯·拉德福德（Nicolaus Radford）在主题演说中警告，对于讨论机器人的时间表和普及进度，必须有一种责任感。他的公司正在为造船厂制造焊接机器人——这是一种危险、肮脏且没人愿意做的工作，这才是机器人目前的归宿，而不是在豪宅里端茶递水。

2025年12月11日，在加州山景城举行的人形机器人高峰会上，一名男子在展场内与机器人握手。 （美联社）

最后，对于机器人可能沦为又一个科技泡沫的担忧，背后也隐藏著一个根本的哲学与工程问题：若单纯为了完成工作，机器人一定要长得像人吗？毕竟人类的身体结构其实充满了演化的妥协。我们容易跌倒，我们的手指虽然灵活但力量有限。RemBrain的技术长马克斯·贡恰罗夫（Max Goncharov）说：“我的观点是，我们过于执著于『人形』这个概念了。”

毕竟在工厂里，效率就是一切。一个拥有四只手、底部是轮子或轨道、手部是强力吸盘的机器人，绝对比一个模仿人类双腿行走、试图用机械手指抓取重物的机器人要高效得多。因此贡恰罗夫认为，人形机器人未来只会承担极小一部分的任务。制造包裹分拣机器人的Ambi Robotics的技术长杰夫·马勒（Jeff Mahler）也认为，人形机器人或许能解决一些特定的问题，但目前看来它的市场可能不会像大家想像的那么大。