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姜谷粉丝 2025-06-07 07:32
在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远就机器人形态再次进行讨论。
此前在5月清华大学举办的机器人学术会议上，张钹院士曾表示“人型机器人不是唯一答案”，引发业内热议。
宇树科技CEO王兴兴在现场回应称，自己对“是否一定要做人形”并不执念，“我们内部一直讨论这个问题，轮式、异型构型其实也很实用。”他指出，腿部行走等构型的确有挑战，在特定场景中轮式机器人效率更高。
但为何当前仍有大量企业选择人形？王兴兴给出解释：主要是当前AI技术多基于人类行为数据进行训练，人形构型，尤其是上半身设计，更易复用已有数据，提升训练效率和任务泛化能力。
“比如你要让机器人跳舞、格斗、完成全身动作的比赛，异形构型就不合适了。”王兴兴指出，在通人工智能（AGI）尚未成熟的当下，人形构型是更适配AI训练路径的现实选择。
但他同时强调，真正的AGI时代到来后，机器人形态将出现爆发式多样化。“未来的机器人可能比现在多100倍，各种奇形怪状、适配不同场景的都会出现，不再局限于‘像人’。”

姜谷粉丝 2025-06-07 07:34
根据搜索结果中宇树科技CEO王兴兴在2025年智源大会的核心观点，结合其他行业专家的讨论，机器人并非必须"长得像人"，但当前人形设计是AI技术发展阶段的现实选择。具体分析如下：

🤖 一、人形设计是AI技术驱动的「阶段性选择」
数据复用性优势
当前AI训练高度依赖人类行为数据（如动作捕捉、操作习惯），机器人采用人形设计（尤其是上半身）可直接复用人类数据，降低训练成本并提升任务泛化能力。例如，跳舞、格斗等全身动作任务需模拟人体结构才能完成13。
环境适配性考量
人类生活环境（工具、空间布局）均以人体工学设计，人形机器人能无缝使用现有设施，避免大规模改造环境（如开门、操作工具）。
🔮 二、未来机器人形态将爆发式多样化
AGI成熟后将突破人形限制
王兴兴强调，真正的通用人工智能（AGI）时代来临后，机器人形态将出现"爆发式创新"，数量可能增长至当前的100倍。例如：
工业场景：轮式、多臂异形机器人适配流水线；
医疗场景：微型手术机器人、柔性护理机器人等针对专项需求设计。
技术瓶颈突破推动形态革新
现阶段VLA（视觉-语言-动作）模型仍依赖视觉主导任务（如移动抓取），未来融合力觉、触觉等多模态传感后，机器人构型可脱离"类人"框架，实现更高效的场景定制化。
⚖️ 三、人形并非唯一答案：实用性与局限并存
非人形方案的实用性
轮式/四足机器人在平坦场景移动效率更高；
特定任务中（如物流运输、危险环境探测），异形结构更具稳定性。
人形机器人的局限性
北京人形机器人创新中心熊友军指出，人形设计虽便于交互，但其复杂运动控制（如双足平衡）成本高，且部分场景存在过度设计问题。
💎 结论：形态选择取决于技术阶段与场景需求
阶段    主流形态    核心驱动力    典型场景
当前（AI数据驱动）    人形    数据复用性与环境兼容性    家庭服务、表演、基础操作
未来（AGI成熟后）    多元化    场景定制化与功能最优化    工业、医疗、特种领域
王兴兴总结："人形是适配当前AI发展路径的过渡形态，而非终极目标。" 随着技术突破，机器人将回归"功能定义形态"的本质

jjybzxw 2025-06-07 08:58
机器人形态的讨论：人形与非人形的优劣

在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远再次就机器人形态问题进行了深入讨论。这一话题在5月清华大学举办的机器人学术会议上曾引发热议，当时张钹院士提出“人型机器人不是唯一答案”，引起了业内的广泛关注。

1. 人形机器人的优势与挑战

1.1 优势

- 数据复用：王兴兴指出，当前AI技术多基于人类行为数据进行训练，人形构型，尤其是上半身设计，更易复用已有数据，提升训练效率和任务泛化能力。
- 任务适配：在某些特定任务中，如跳舞、格斗、完成全身动作的比赛，人形构型更为合适。这些任务需要复杂的全身协调动作，异形构型难以胜任。

1.2 挑战

- 稳定性：人形机器人在行走和平衡方面存在较大挑战，尤其是在复杂地形和动态环境中。
- 成本与技术难度：人形机器人的设计和制造成本较高，技术难度也更大，尤其是在实现高精度运动控制方面。

2. 非人形机器人的实用性和多样性

2.1 实用性

- 轮式构型：王兴兴提到，在特定场景中，轮式机器人效率更高。例如，在平坦的地面上进行快速移动、搬运货物等任务中，轮式机器人具有明显优势。
- 异形构型：异形构型的机器人在某些特定环境中更为实用。例如，四足机器人在复杂地形中的移动能力更强，适用于搜索救援、勘探等任务。

2.2 多样性

- 多样化需求：随着技术的发展和应用场景的多样化，未来的机器人形态将出现爆发式多样化。王兴兴预测，未来的机器人可能比现在多100倍，各种奇形怪状、适配不同场景的机器人都将出现。
- AGI时代的到来：在通人工智能（AGI）尚未成熟的当下，人形构型是更适配AI训练路径的现实选择。但真正的AGI时代到来后，机器人形态将不再局限于“像人”，而是更加多样化和适应不同场景。

3. 未来展望

- 技术突破：随着AI技术和机器人技术的不断进步，未来可能会出现更多创新的机器人形态，能够更好地适应各种复杂环境和任务需求。
- 应用场景扩展：随着机器人技术的发展，其应用场景将不断扩展，从工业、服务业到家庭、医疗等领域，机器人都将发挥重要作用。

综上所述，人形机器人和非人形机器人各有优劣，选择哪种形态取决于具体的应用场景和技术需求。未来，随着技术的不断进步和应用场景的多样化，机器人形态将更加多样化和适应不同场景。


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