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本期要点：什么样的机器人才靠谱？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
上周五，机器人公司1X发布了第二代家用机器人NEO Gamma。而且，他们的商业化野心也很大，要在2025年底进入全球10万个家庭。
1X在宣传策略上也下足了功夫，他们发布了一条精心制作的视频，迅速在全球范围内引发了广泛关注。这条视频并没有深入解释NEO Gamma的性能参数，而是展现了它的一些功能，如煮咖啡、打扫卫生、擦玻璃等等。
有意思的是，完成工作后，NEO Gamma居然没有去充电，而是坐在沙发上“休息”。显然，对于机器人来说，这样的“休息”方式并无实际必要，毕竟它站着不动就行了，坐下去后还得费劲站起来。
可想而知，这一情节是1X为视频传播特意设计的，通过调动人们的情绪来增强广告效果。网友们确实对机器人表现出极大的惊叹和好奇，甚至很多人还对NEO Gamma产生了共情，觉得它好孤独。
NEO Gamma无疑是人形机器人宣传领域的一个重要里程碑，但这也充分暴露了这一领域技术实质进展的匮乏。
所谓“外行看热闹，内行看门道”。首先，一个不容忽视的事实是，1X在宣传中刻意避开了操作柔性物体（如衣服、绳子）和与人的复杂互动这两个技术深水区。这从侧面表明，1X仍然没有突破当前人形机器人的两大核心缺陷——触觉反馈的滞后性与实时决策的缺失。
人类手部的灵活性，是建立在触觉与视觉的闭环反馈之上。我们叠衣服时，手指一旦接触衣物，皮肤就能快速感知温度、纹理与柔性特质，并结合自身动作与视觉信息预判衣物的未来形变，实时调整手指力度与运动轨迹，以达到自己想要的效果。
然而，对于机器人而言，操作柔性物体一直是难以逾越的技术障碍。这种连5岁孩子都能轻松完成的任务，却需要机器人具备极高的智能和实时感知、反馈、预判能力，以实现对柔性物体的充分掌控。斯坦福大学机器人实验室的测试就表明，现有人形机器人在叠T恤这样的简单衣物的任务中的成功率仅为60%左右，耗时更是人类的5倍以上。
其中的原因与AI大模型的Scaling Law有异曲同工之处。
首先，当前机器人的训练数据主要集中在与刚性物体的交互上，缺乏关于布料、绳索等柔性物体的动态形变和互动数据。
其次，机器人的算力有限，无法做到对形变的连续分析和预测，导致在操作物品时经常需要暂停动作，等待视觉系统重新建模物体状态，再进行下一步动作。这使得机器人的动作显出一种“分段式”僵硬，也就无法丝滑地操作柔性物体。
更重要的是，当前机器人领域也确实还没有像自动驾驶那样进行大规模的模型训练，决策系统主要基于规则引擎，导致机器人对复杂事物的处理能力有限。
所以，在视频中，我们看到了NEO Gamma会端水壶、清理地面、擦玻璃，甚至还看到它搬脏衣篓，但看不到它把衣服放进洗衣机、或是叠衣服和收拾衣柜等情景。
更重要的是，我们强调过，真正的机器人是自主行为体，但当他们的交互对象是另一个自主行为体—人类时，他们必须要学会了解对方自主行为的规律、并预判对方的行为。人类大脑中有镜像神经元、有了解对方意图的神经区域，很容易预判对方的行为，和对方深度互动。但对机器人而言，对人类行为的了解和预判是一个尚未涉足的领域，自然不可能和人深度互动。
举例来说，人和人碰杯，会知道把杯子放到对方伸手能够到的距离和高度，需要通过对方的身高、臂长来预判对方酒杯会到达的空间，这对每个人都轻而易举，但机器人就难以做到。更不用说扶起或者抱起老人这种对方重心可能随时变化的行动了。
当然，上述问题，是所有机器人包括机器手、机器臂共同面临的挑战，并不仅仅针对人形机器人。但人形机器人想要进入千家万户，这无疑是必须接受的挑战。我们曾反复强调的人形机器人的问题，目前来看，1X公司也没能给出满意的解决方案。
至于他们说的2025年底要进入10万个家庭，更是缺乏对制造和市场的基本了解。产品尚未定型，量产准备的时间估计都不够，更不用说要生产10万台机器人并让10万个家庭接受所需要的量产、销售和部署的时间了。所以只能听听而已。
最关键的问题是，众多坚持人形机器人道路的公司都宣称，双足设计能让机器人更好地“适应人类环境”。因为人类的居住空间是基于人体工程学设计的，所以“人形”更具优势。
这一观点显然站不住脚。因为要拥有对应的功能，并不代表必须要有人形的形态，而且拥有了人形的形态，也并不代表就有最高的效率。
在看NEO Gamma的演示时，我们不仅觉得它行动缓慢，还生怕它被什么东西给绊倒了，并且发现它得在工作中（如打扫卫生和搬东西时）时刻注意保持自己的重心。这些无疑都证明了“双足”的错误。
历史经验告诉我们，成功的技术和产品往往要突破生物原型的束缚。飞机没有模仿鸟类的扑翼，汽车也没有复制马蹄结构。要知道，人类的形态也不是最优解。我们进化出双足行走是为了解放双手使用工具，而机器人则无需受此限制。
与其执着于双足，不如回归问题的本质，好好理解“双足”到底是为了满足什么需求？是为了移动，还是仅仅为了长得像人？
答案毫无疑问，当然是为了移动。那么四足机器人、特别是四足加轮子的机器人，已经能很好适应全地形。而人形机器人，或更准确地说——双足设计，无疑增大了研发的难度，同时也没有带来更多实质性用途。
最后，也是最关键的，长得像人，也并不具有最好的商业化前景。
我们认为，商业化前景取决于技术实现的难度和市场潜力。
从技术难度上来讲，带轮子的机器人（包括自动驾驶汽车）小于机器腿，机器腿小于机器手。
然而，从市场潜力来看，这个不等式却发生了变化。手的市场潜力最大，因为手才能完成大量的服务。而轮子的市场潜力位居第二，腿的市场潜力则最小，因为它们都是为了移动，而大多数场景，轮子都能轻松解决。
就更不用说，长得像人，不仅不会产生亲和力，还容易产生“恐怖谷效应”了。
所以，理论上讲，未来最具有商业化前景的机器人，很可能是通过轮式或四足轮式，以解决移动问题，再配上“三头六臂”，以解决感知、决策和操作问题。
当然，再进一步想，人类的所有身体部位必须连在一起，是因为我们需要各类体内循环和神经系统来维持运转和传递信息，但机器人完全可以分体式设计，不应该受到一体化的限制。
在家庭场景中，用户的需求高度碎片化，既想要机器人搬东西、整理衣柜，还需要洗衣、做饭、打扫卫生，甚至还想让机器人照顾宠物。指望一个人形机器人全部解决所有需求，只会“样样通、样样松”，干什么都不尽如人意，最终逐步被淘汰。分离式的机器人，也就是移动和操作这两个部分相互独立，反而会具有更大的商业化潜力。
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以上就是今天的内容，王煜全要闻评论，我们明天见。
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