来源：凤凰网财经《公司研究院》

作者：杨诗涵

眼下，人们对于机器人的态度如此两极分化。

一方面当具身智能迈入应用时代，人形机器人被视作大国之间的科技博弈焦点，甚至被称为新时代的太空竞赛；但另一方面，就连一些制造人形机器人的公司，都认为它们被过度炒作了。

行业最聪明的大脑云集在2026博鳌亚洲论坛，他们尝试给人形机器人真正走进生活的时间节点把脉。不过，他们也还没有完全达成共识。

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业内常常被提到的概念是“ChatGPT时刻”。借用星动纪元科技有限公司创始人陈建宇的解释，ChatGPT代表着做一个新的应用，付出的边际成本几乎为零，“不需要投入新的数据和新的训练成本就能够直接去泛化应用”。

以家用场景为例，每一个家庭的环境、布局都完全不同。泛化指的就是人形机器人无需单独训练，即可适应全新的环境。而这正是人形机器人走向家用的重要前提。

一种比较乐观的看法来自商汤联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚，在他看来我们距离人形机器人ChatGPT时刻大概还有2年时间。

他的判断依据离不开过去几年模型受制的根源。“过去几年，我们知道这个模型很大程度上受限于数据，以前数据采集的方式是通过人来操控机器人来采集的，这种效率非常低，过去几年积累下来（才）十万小时的量级。”

如果以特斯拉自动驾驶作为对比参考，去年年底特斯拉FSD（完全自动驾驶）利用世界模型的仿真加持，每天的训练量相当于人类400万小时的加持经验。以目前水平，人形机器人的数据量级还难以驱动质变。

大晓机器人希望通过环境式数据采集技术攻克这一难题。这项数采技术整合第一视角与第三视角视频、力触觉信息、运动轨迹、语音等多模态数据，构建基于物理基础的3D 数据库，覆盖具身模型训练所需的各类交互信息。

王晓刚称，根据其环境式数据采集，公司目标在未来的两年（2027年）达到1000万小时的数据量级，“再经过加持，可以达到上亿小时的级别，那个时候才能到（人形机器人）的ChatGPT时刻，也就是耗时两年”。

在他看来，OpenClaw的出现也赋予了人形机器人自我进化的能力。“龙虾的自我调用、自我反思和记忆能力，可以（驱动）单机具身到群体协同。”

相对保守的观点则认为，距离人形机器人的质变还需要十年。vivo机器人Lab首席科学家邵浩同样谈到数据的重要性，但在他看来机器人GPT时刻出现的前提是摒弃所有的数据采集方案。

“GPT时刻之所以出现，是因为我们找到低成本、海量的免费数据可以使用。机器人所需要的数据维度是60维的，远高于一维的文本。人们应该研究如何找到低成本的海量数据。”

数据决定人形机器人能否从笨拙迈向伶俐，但在干活效率以外，人们更关心安全问题。科幻电影中人和机器人的信任与反叛，将如何在未来世界变为现实？

“我不可能命令一个机器人拿起刀去伤人，但是我可以用一种间接的方式，例如要求机器人握住刀柄，以非常快的速度移动到某一位置，这可能会产生间接伤害。”对于安全边界的缺陷，邵浩如此直言。

在他看来，要解决这个问题，一方面是从物理安全角度，在硬件设计时就充分考虑安全问题，包括物理围栏和即停机制。另一方面，在人形机器人伤害发生前，需要有成熟定责机制。

陈建宇也提到，“机器人该做什么不该做什么，这个约束必须由人来决定。而责任必须在人，如果机器人做错了什么事情，最后需要由人来兜底。比如说人开车撞了人，你说这个责任在车不在人，这个责任可以是某一个个人，也可以是某一个组织（如主机厂或运营方），但它一定是由人组成的，来负最终的责任。”

不过，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖提示称，无需过分担忧安全问题。“机器人进家庭，听起来很危险。不过，220伏的电进到家里更危险。但是现在不也用得很好吗？所以这是一个机制和产品共同完善的过程，是值得期待的。”