《华尔街日报》：人形机器人赛道过热，创业者警示技术成熟度被高估
凤凰网科技讯 北京时间12月26日，据《华尔街日报》报道，资本正以前所未有的力度涌入人形机器人创业公司，数十亿美元资金持续注入，投资者普遍押注该产业将在未来数年内实现规模化落地——从物流仓储、智能制造车间，延伸至家庭生活场景。
然而，不少一线创业者却主动为这股狂热降温。他们坦言，尽管近期在运动控制、多模态感知与具身智能模型等方面取得明显进展，但当前人形机器人仍处于高度工程化验证阶段，远未达到可替代人类执行复杂、非结构化任务的实用水平。从实验室原型迈向稳定可靠的生产力工具，尚需跨越多重技术鸿沟。
Fourier GR-3 人形机器人
“我们不仅致力于打造人形机器人，更聚焦于制造能真正完成有价值任务的机器人——这才是我们始终在探索的核心命题。”Agility Robotics 首席技术官普拉斯・维拉加普迪（Pras Velagapudi）指出。
目前，Agility 的 Digit 系列机器人已交付数百台，与亚马逊、舍弗勒等企业展开深度合作，承担仓库内物品识别、抓取与转运等标准化作业。
维拉加普迪强调“有用性”优先
随着 Digit 等产品逐步切入真实业务流程，部分行业观察者与头部科技公司高管开始预判：一场人形机器人产业化浪潮或将启动。
理想很丰满，现实仍骨感
维拉加普迪对此保持审慎。他明确表示：“让机器人在受控环境中搬运货箱，与打造一位能在开放家庭场景中自主决策、灵活应对各类突发状况的‘机器人管家’，完全是两个量级的挑战。”当前系统可靠性不足、泛化能力有限、长时运行稳定性欠缺，仍是制约其进入高价值服务场景的根本瓶颈。
安全成本亦不容忽视。麦肯锡合伙人安尼・凯尔卡（Ani Kelkar）援引对全球制造业高管的调研指出，部署障碍中，“综合成本过高”位居首位。数据显示，每投入100美元用于机器人部署，仅约20美元用于机器人本体采购，其余80%则消耗在配套安全围栏、急停系统、风险评估及合规认证等环节。
理论上，人形机器人因体型轻巧、运动速度可控，无需像重型工业机械臂那样配置严苛物理防护。例如，特斯拉Optimus身高约1.73米、重约56.7公斤；宇树G1更轻小，身高1.22米、重约35公斤。
但凯尔卡强调：“技术愿景与现实能力之间，存在一道尚未弥合的巨大断层。”他比喻道：“我们正从观看一段机器人叠衣服的演示视频，骤然跃迁到期待它全面接管居家照护——这种跨度，远超当前技术演进节奏。”
Booster T1 人形机器人
在加州山景城举行的人形机器人峰会——全球规模最大的同类盛会之一——新锐公司Gatlin Robotics CEO艾萨克・库雷希（Isaac Qureshi）头戴VR设备，远程操控一台办公清洁机器人原型机缓缓擦洗砖墙。
“我们将分阶段训练Gatlin机器人：从除尘、表面擦拭、清空垃圾桶起步，最终目标是完成马桶清洁。”库雷希说，“这是检验其环境适应力与操作鲁棒性的关键里程碑。”
峰会现场，多位创始人不约而同地为行业过热情绪“踩刹车”。
“当下确实涌现出大量扎实的技术成果，也吸引了顶尖人才聚集，但它们距离成为成熟、可靠、可量产的产品，仍有显著差距。”Weave Robotics CEO卡安・多格鲁索兹（Kaan Dogrusoz）——前苹果工程师——直言。
他将当前人形机器人发展类比为上世纪90年代的Newton掌上电脑：彼时在PDA概念热潮中惊艳亮相，却因识别率低、交互生硬、生态匮乏而迅速退出市场；直至十年后iPhone以全新架构重构人机关系，移动计算才真正普及。
“全尺寸双足人形机器人，就是我们这个时代的Newton。”多格鲁索兹评价道。
Weave已将其叠衣机器人部署于旧金山多家自助洗衣店，实现初步商业化验证。即便如此，这位已拥有落地产品的创业者仍强调：“宣称‘技术已然成熟’，是一种危险的叙事。”
“我们必须对自身提出的时间表、普及节奏，抱持高度责任感。”Persona AI CEO古拉斯・拉德福德（Nicolaus Radford）在主旨演讲中呼吁。
业界共识趋于清晰：现阶段人形机器人最具可行性的应用场景，集中于结构化、重复性强、危险性高的特定环节，如物料搬运、焊接、喷涂等。Persona正为某造船厂定制焊接机器人——该岗位因高温、强辐射与高空作业风险，长期面临招工难、留人难问题。拉德福德认为，此类“痛点明确、ROI可测、替代逻辑坚实”的场景，才是技术落地的理性起点；而“全能型家庭管家”，则属于遥远未来的构想。
人形机器人领域创业者与工程师所呈现的务实甚至略带悲观的判断，与科技界部分标志性人物的激进预测形成鲜明对照。
马斯克式乐观主义
特斯拉CEO埃隆・马斯克（Elon Musk）多次公开表态，称人形机器人市场需求将“远超供给”，并计划于2026年启动Optimus量产，目标2030年前实现年产百万台。
英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）则在年初播客中断言：“世界正站在‘万物皆可机器人化’的历史拐点。人形机器人及其底层技术，已近在咫尺。”
马斯克看好人形机器人
这类乐观论调背后，是多重趋势的共振：AI大模型训练算力持续加码，全球人口老龄化加速推高照护与劳动力替代需求，各国政策层面将机器人视为重振高端制造的关键抓手。与此同时，电池能量密度提升、电机响应精度增强、轻量化材料普及，正使人形机器人的仿生运动表现日益逼近人类基准。
本月初，Figure AI CEO发布最新视频：其旗舰机器人以接近真人的步态与协调性完成慢跑，引发广泛关注。
麦肯锡合伙人凯尔卡透露：“今年已有约50家公司在该领域开展可信研发，融资总额预计达50亿美元。”
FEV咨询公司——长期服务多家机器人企业的第三方机构——预测：至2035年，全球投入实际作业的人形机器人数量有望达百万台。但其增长天花板，很大程度上受限于高质量训练数据的稀缺。当前主流训练方式仍依赖VR遥操作或基于3D空间建模的仿真强化学习；而如何让机器人从“学会叠一件衬衫”，进化到“独立完成整套家务流程”，尚无确定性路径。
Ambi Robotics首席技术官杰夫・马勒（Jeff Mahler）一针见血：“人形机器人确能解决某些垂直难题，但短期内的市场规模，很可能远小于资本市场的集体想象。”
最终，一个更本质的诘问浮出水面：人类是否真的需要一台‘长得像人’的机器人？
人形结构本身存在固有缺陷：重心高易倾覆；仿生手部设计面临灵巧性、触觉反馈、成本控制三重制约；人类依靠皮肤压力传感实现的精细力控，仍是机器人触觉技术难以攻克的高地。越来越多工程师主张“超越人形”：例如采用四臂协同架构提升作业效率，或以真空吸盘替代手指实现稳定抓取。
“我们可能过于迷恋‘人形’这一形态了。”RemBrain首席技术官马克斯・贡恰罗夫（Max Goncharov）指出，“在工厂环境中，一切围绕效率展开——而效率，往往意味着专业化、非拟人化的解决方案。”
“我判断，未来人形机器人在制造业中承担的任务占比，将极为有限。”贡恰罗夫总结道。
