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机器人离生活还有多远?去2026世界机器人大会上看一看

来源:光明网2026-08-21 13:14

  机器人30秒做出一杯拿铁,帮助整理衣物,在模拟产线上拧螺丝、分拣货品……8月20日,记者走进北京亦庄的2026世界机器人大会展馆,现场气氛热烈,如火如荼,今年越来越多的机器人正褪去表演属性,面向餐厅、工厂、医院、家庭等真实场景展现各种能力。但深入采访发现:当前市场上实用型、能进家庭的依旧很少。热闹背后,机器人距离“像家电一样普及”,还要迈过好多道硬坎。

机器人离生活还有多远?去2026世界机器人大会上看一看

  第一道坎:技术偏科,“干活”三流

  “机器人在实验室里能翻跟头、能跳舞,但进了你家——桌子今天放水杯,明天放水果,后天玩具散一地——它就蒙了。”光轮智能联合创始人兼总裁杨海波表示,当前的智能机器人在“非结构化开放世界”中的泛化能力不足,是其进入家庭场景最大的技术障碍。

  杨海波表示,你对机器人说“把桌上那杯水递给我”,它听得懂,但要真动手,它得知道杯子在哪、该用多大力、水满了要端稳、递到你手里要等你接住才能松手。这些“刻在物理世界里的规律”,机器人还没学会。

  宇树科技创始人王兴兴在2026世界机器人大会上也直言:把机器人放进任意陌生环境,通过指令能自主完成任务,才接近具身智能,目前还达不到。

  第二道坎:机器人需要的物理交互数据稀缺

  据了解,当前的AI大语言模型可以“吞”下互联网上人类三十年积累的文本,但智能机器人需要的是物理交互数据——拧开瓶盖用多大力?玻璃杯和铁块手感有什么不同?

  “这些数据要靠真机采集或仿真生成。而行业累计的真实交互数据,目前仅约10万小时级别,远远不够。更麻烦的是,数据采集成本极高、难以复用。”杨海波说,一个机器人在特定场景采集的数据,换一个场景、换一个本体,可能就失效了。

  行业正在努力找突破口。2026世界机器人大会上,记者发现,很多企业都在AI物理数据方向发力。

  杨海波打过一个比方:“机器人有身体,有大脑,但这个大脑像婴儿一样。怎么让婴儿变成能去各个场景干活的成年人?我们的方法就是不断给它喂数据,不断考试。”

机器人离生活还有多远?去2026世界机器人大会上看一看

工作人员在现场演示采集相关人类数据

  今年7月,光轮智能受邀加入EgoVerse国际具身人类数据委员会,与Meta、Scale AI等国际团队共同构建全球最大规模的人类数据训练体系。这是目前该委员会的唯一中国企业成员。

  “光轮智能刚刚受邀加入国际开源物理仿真引擎Newton技术指导委员会,推动下一代物理AI仿真基础设施的技术治理、生态协同与国际标准演进。”杨海波表示。

  此前,全球物理仿真引擎的技术主导权掌握在欧美企业手中。而今,引领下一代开源物理AI的两大国际标准,都有了中国公司深度参与的身影。

  “我们不是在做一家数据公司,是在帮整个行业建一所可以持续运转的‘学校’。谁需要训练机器人,谁就可以来。”杨海波说。

  走向国际舞台中央的同时,杨海波也看到了更深层的隐忧——在物理AI时代,仿真器和求解器是与算力芯片同等重要的基础设施,却恰恰是我国物理AI当前最薄弱的环节,他呼吁更多企业一起合作加强这方面的突破。

机器人离生活还有多远?去2026世界机器人大会上看一看

  大晓机器人发布了一套新方案,他们提出了一种 “以人为中心”的数据范式——不再只是堆图像、堆文本,而是把真实动作、环境状态、物理规律和因果关系都装进数据里,构建了一个三层“数据金字塔”:让模型“看”到足够多的真实场景,人类交互数据,记录人是怎么动手、怎么应对变化的,用真实机器人的操作做最后校准。这套逻辑的目标是:通过高密度的人类动作数据,让模型从“描述世界”进化到“理解世界、推演世界”。

  基于这套数据底座,大晓机器人同时推出了三大行业方案——面向即时零售的“晓满”、面向酒店服务的“晓新”,以及面向开放场景的“晓途”,试图把数据能力直接转化成商业落地。在当天的展台上,“晓满”方案前人流不断,客户和参观者络绎不绝。

  北京的AI专家评价说,这些努力方向对了,但距离规模化见效,还需要时间。

  第三道坎:机器人进家还需要迈过安全与隐私关

  一台重几十公斤的机器人在家里走动,一旦失控,老人和孩子首当其冲。国外已出现过人形机器人故障后划伤家具、误触家电的案例。

  更隐秘的是隐私风险。机器人配备摄像头、麦克风、传感器,一旦被攻击,可能变成“家里的移动监控器”。而多数产品尚未配备完善的全域避障系统,也不具备端侧智能处理能力,数据采集、存储、使用的边界模糊。

  中国人形机器人百人会和机械工业联合会已联合发布倡议,要求把安全伦理要求融入产品设计、研发、应用全过程。但规范落地仍需时间。

  第四道坎:行业标准缺失,硬件和软件架构难以匹配

  从硬件构型到软件架构,各家企业沿不同路径独立推进,接口不一、协议不同、测试评价体系各异。

  这导致两个后果:研发资源大量消耗在重复的底层适配工作上;用户使用和维护成本居高不下,产业容易陷入“高成本、低销量”的循环。

  不过,2026年6月,具身智能领域首份行业标准已正式实施。工信部和国资委也联合启动专项行动,目标到2026年底形成百个以上高价值应用场景、实现万台级规模落地。但标准从“有”到“用”,还有一段路要走。

  总之,机器人在咖啡店做饮品、在餐厅后厨炒菜、在商场里表演——这些是“看得见的现在”。但未来让它像洗衣机、冰箱一样成为家庭标配,还需要跨越技术、数据、成本、安全、标准等多道坎。它可能会一步一步来——先工厂,再商场,最后才是你家客厅。(袁于飞)

[ 责编:蔡琳 ]
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