今年早些时候，当中国安排一队人形机器人在德国总理面前跳舞时，许多人看到了该国科技实力的令人印象深刻的展示——但我看到了别的东西。我来自得克萨斯州。我一眼就能看出这是在炫耀。
别看机器人的舞步，中国的这次展示其实暴露了表演和战略之间越来越大的差距——而美国，尽管拥有众多机器人人才，却正面临陷入这一鸿沟的真实危险。
我们造出来的机器人确实很惊艳，但方向不对。
你去美国随便看一场大型机器人演示，就能看到动作流畅、操作精准，甚至还能翻个后空翻。波士顿动力最先进的机器人能搬起那些可能会让工人受伤的重物。仅就性能而言，我们看起来很有竞争力。
问题是我们只盯着实验室里的表现。斯坦福最近一份报告发现，机器人在模拟环境里成功率能到90%，但一到真实家务活，成功率只有12%。演示和实际应用之间的差距，不是小误差，而是核心问题所在。美国现在是在让人形机器人练短跑，却管这叫马拉松战略。
以Figure AI的02模型为例。它在宝马位于斯帕坦堡的工厂累计工作了1250小时，搬运了9万多个零部件。按现在的标准看，这算成功了。但仔细一瞧，这机器人其实就干了一件事：连着十个月，把钣金件拿起来放到焊接夹具上。一家中型制造商——就是那种已经上了自动化系统的厂子——没法为一台只会干一件事的机器砸几千美元。
单个机器人部署成功了，但真正的问题被盖住了：这投资放到大规模用的时候，值不值？
NASA让我明白了啥叫“脆弱的机器”
在NASA干了这么多年，给那种容不得半点狭隘思维的环境设计人形机器人，我学到的是：凡是失败的，都是那种只为一个场景造的机器。而成功的那些，能同时干好几样活儿，还能重新编程——换到不同地方去用。例如，为航天飞机设计的机械臂，本来是想让宇航员站好位置，去抓住卫星再放开。结果发现，这机器人自己抓卫星更在行——但让宇航员站好位置这招，在其他活儿里还挺管用，比如维修哈勃太空望远镜。
美国还在造这种人形机器人：它们在训练过的环境里表现超好，但一到别的地方就废了。现在，大多数工厂里，雇几个工人比用一台人形机器人更划算。
我们人类或许不是最强壮或最快的，但我们以适应性弥补了这一点。一名仓库员工可以在午饭前完成拣选订单、补货上架、标记安全隐患，并绕开洒漏物重新规划路线。这种流畅的任务切换正是人类劳动价值的核心。如果人形机器人要接手美国工厂车间，它们的设计就必须比我们更加灵活。
政策环境也尚未就绪
要实现这一目标，我们必须首先为政策环境做好准备。美国制造商——尤其是构成美国工业产出骨干的中端到企业级规模企业——几乎没有结构化的途径来大规模采用人形机器人。像宝马这样的大型制造商可以将一个为期十个月的单任务试点当作研发项目一笔带过。而中型汽车供应商或合同制造商则无法做到。
缺乏适当的联邦激励结构会让停滞期拖得更久。当前的联邦研发税收抵免奖励的是机器人技术的研发探索，而非部署。一家花费80万美元集成人形机器人系统的制造商，所获得的税收抵免与购买一台新叉车的制造商几乎一模一样。
即使已有25亿美元的风险资本投入机器人领域，仅靠私人投资也无法带动有效的部署。相反，国家需要一项独立的、以机器人为重点的“制造部署”税收激励措施，可与现有研发抵免叠加使用——通过抵消集成成本、员工转岗费用和流程重新设计工作，来奖励那些让机器人在真实工厂中发挥作用的企业。美国还可以扩展制造业扩展伙伴关系计划，该计划已为中小型制造商提供专业咨询，可以以相对较低的联邦成本增设人形机器人部署一站式服务专员。最后，美国国家标准与技术研究院应与美国国家航空航天局等机构合作，制定人形机器人互操作性标准，使制造商能够安全地搭配使用多种机器人系统。
真正的部署该是什么样
美国工厂也必须进行转型。大多数工业工作流程都是围绕人类的灵活性、即兴发挥和自主性来设计的。机器人——哪怕是适应性强的机器人——也需要不同的东西：就像网约车调度车辆那样，按车队来分配任务；人和机器人混在一起干活时，得有清晰的安全规则；还得有人形机器人和单一用途机器打交道的新办法。
美国和中国都还搞错了一件事，就是以为人形机器人会整个儿抢走饭碗。其实不是这样。它们创造价值的方式，是去填补现有自动化够不着的那些空当——这些活儿，用固定传送带干吧，变化太多搞不定；让熟练工干吧，又太单调没意思。中型公司会乐意让人形机器人去操作单一用途的机器，比如往洗衣机里装东西，这样就不用换掉那台洗衣机了。
在工作站之间搬搬东西、在忙忙碌碌的仓库里补补货、照看那些本来设计给人用的机器、到危险又憋屈的地方去检查——这些活儿听起来不酷。但这些问题，适应性强的机器人在这十年里就能开始上手解决。
美国有人才、有钱、也有工业底子，完全能领这个头。可我们现在劲儿使错了地方，光顾着优化没用的东西，却把能让部署落地的政策给晾在一边了。
定下“足以大规模部署”标准的国家将决定未来几十年全球制造业的走向。目前，这个国家不是美国。
但这不一定会一直这样。
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