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本期要點：“人形”的關鍵是在于“腿”還是“手”？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，有關人形機器人的討論非常火熱，各類進展也層出不窮。無論是國內一些人形機器人能夠模仿拳擊動作、學會了騎自行車，還是Figure AI公司在行走步態上實現了對人類的模仿，都引發了廣泛關注。

很多朋友都知道，我一直不看好人形機器人產業，并多次撰文論證了我的觀點。不過今天，我不是來反對人形機器人的，而是想讓大家思考一個關鍵問題：我們現在在大力發展的，究竟是“人形”機器人，還是僅僅是“雙足”機器人？

先說我的結論，很明顯，我們發展的，不過是“雙足”機器人而已。

當前的各類進展，都集中于機器人的腿部，而人類真正的核心優勢在于上肢的靈活性以及手眼腦的結合，但這一塊的進展十分緩慢。所以，我認為，現在的這些機器人還遠遠稱不上“人形”。

因此，我們要大力發展人形機器人產業，首先應該破除對于腿和行走的“信仰”?？梢哉f，當前過度強調腿部功能，是一種資源和關注點的錯配。

許多人一提到要開發個“人形”機器人，就認為必須先解決“腿”的難關。然而現實卻是，“腿”并不是機器人最大的瓶頸。

今天，我們暫且不對機器人行走的必要性進行討論。畢竟理論上，在上下樓梯、跨越障礙物等場景中，足式形態確實比輪式或履帶式更具適應性，也不能完全否定足式行走相關研究的必要性。

但是，和相對成熟的四足不同，雙足行走需要更多的上下肢協調，因為重心更高，也就更容易摔倒，而這正是目前人形機器人的問題：可能能做出復雜動作，但不能避免摔倒。

那該怎么辦呢？問題的解就藏在我們每個人的身體結構里。大家是否注意到，人類無論是攀爬、跑步、變向以及在失去平衡時來恢復身體的穩定，有個部位的作用都不可或缺，那就是腰部。

現有的機器人，其下肢動作和上肢基本沒有協同，因為下肢和軀干之間明顯缺乏一個關鍵的“腰部”。這或許就是機器人在動態表現中非常僵硬，平衡、動作協調性和靈活性都非常不足的一個重要原因，讓整個機器人更像是一個移動支架?，F在的“雙足”機器人更應該稱為“雙足移動平臺”，和輪式、四足式移動平臺是同一類。

所以，說句不客氣的話，當前的人形機器人們，連腰都沒模仿到位，怎么還敢堂而皇之的自稱為“人形”？

其次，我也反復強調過，人類的核心優勢并不是腿，而是靈活的上肢，以及良好的手眼腦協調能力。可是，當前機器人上肢的研發，包括手臂和手，卻沒得到足夠重視，投入不足，也導致了進展緩慢。

但要注意的是，上肢比下肢可難多了。

下肢的任務就是實現穩定、高效的移動。雙足機器人模仿人類的步態，雖然是有挑戰，但也就是復現一種已知且相對規律的運動模式，頂多再應對一下不同的地面類型就行了。

而上肢不僅要控制更多像雙手一樣更加精巧的機械結構，更關鍵的是還要具備驅動其運動的“智能”，才能夠與真實的物理世界進行精細交互。

要知道，抓取一個物體，不僅是定位目標再閉合手指那么簡單。就像我們給了機器人一句“快點給我擰開這個瓶蓋”的簡單指令，對于機器人而言卻是個非常復雜的任務。

它需要理解瓶子的材質，判斷軟硬、粗糙程度，要理解瓶子的形狀，才知道抓哪里更好，要 知道瓶子的重量和重心，才能把瓶子拿穩；還需要感知接觸力的大小和分布，需要理解和預測瓶子在被拿起、移動、放置過程中的動態變化。

甚至需要理解任務指令與物體還有環境的關系，比如“快點”究竟要多快，這個瓶蓋怎樣才能快速擰開等等。

然而，當前的大語言模型LLM很可能不適用于解決物理交互中的深層理解和決策問題。我們需要一種新的、更能體現物理規律和因果關系的AI。

因此，“物理人工智能”或“世界模型”的概念應運而生，其目的在于讓AI在內部構建對物理世界運行規律的模擬和預測能力。不僅能像“貓”一樣，自主規劃并執行動作，還能像人一樣，“感受”和學習、總結物理規律。這些事情不是僅僅依賴更大規模的數據和訓練就能實現的。

目前這方面的發展尚處于非常初級的階段，甚至還沒達到當年深度學習模型剛剛能在圖片中識別出“貓”的階段，因為有效理解物理交互的那個模型的算法架構以及訓練方法都還在探索之中，還未得到驗證。

所以，最后，我的判斷是，我們距離真正意義上的、能為我們普遍提供服務的通用機器人，還有相當長的路要走。

很明顯，這個路不是靠“走”出來的，而是靠“摸”出來的，而且需要理論和實踐的共同進步。產業和研究的重心需要從單純的“腿”部移動能力，轉向更為關鍵、也更為艱難的“上肢”操作能力。

只有當機器人的上肢能夠像人一樣靈活、自主地與物理世界交互時，我們才能真正的叫它一句“humanoid robots”（人形機器人）。當然，我想到那時，對于腿的盲目推崇或許也就不攻自破了。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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