機器人能干活賺錢？CEO直言：現(xiàn)在還早著呢
在2025世界機器人大會現(xiàn)場，宇樹科技創(chuàng)始人王興興的一席話引發(fā)了行業(yè)思考。盡管人形機器人在工業(yè)場景已有初步落地，但他坦言，現(xiàn)階段期待機器人“干活賺錢”為時尚早。這一觀點既反映了技術(shù)現(xiàn)狀，也揭示了行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實路徑。
**技術(shù)瓶頸：干活不如表演現(xiàn)實**
王興興指出，當前機器人在運動、表演等場景的落地性遠高于實際生產(chǎn)。以宇樹機器人為例，其產(chǎn)品因春晚扭秧歌表演走紅，甚至引發(fā)斷貨，而格斗比賽中的表現(xiàn)也驗證了動態(tài)控制技術(shù)的進步。相比之下，工業(yè)場景對精度、可靠性和環(huán)境適應(yīng)性的要求更高。例如，汽車工廠的裝配線需要毫米級重復(fù)定位精度，而現(xiàn)有機器人在復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中仍面臨感知與決策的挑戰(zhàn)。
這一差距源于核心技術(shù)成熟度的差異。表演類任務(wù)可通過預(yù)設(shè)程序?qū)崿F(xiàn)，而“干活”需要實時感知、自主決策和柔性交互能力。波士頓動力Atlas機器人雖能完成跑酷等高難度動作，但其液壓系統(tǒng)的高成本與維護復(fù)雜度限制了商用化。王興興坦言，宇樹目前聚焦于“訓(xùn)練機器人在多場景干活”，正說明通用能力尚未突破。
**商業(yè)化路徑：從娛樂到工業(yè)的漸進**
宇樹的策略體現(xiàn)了務(wù)實態(tài)度——先通過表演、格斗等場景積累技術(shù)和資金，再向工業(yè)領(lǐng)域延伸。這種“曲線救國”模式在機器人行業(yè)并非個例。日本軟銀Pepper機器人曾主打服務(wù)場景，最終因功能單一退出市場；而協(xié)作機器人龍頭UR則從工業(yè)細分場景切入，逐步擴展應(yīng)用邊界。王興興強調(diào)“最終目標是干活”，但選擇先落地娛樂場景，既降低了市場教育成本，也為技術(shù)迭代爭取了時間。
行業(yè)數(shù)據(jù)佐證了這一趨勢。據(jù)國際機器人聯(lián)合會（IFR）統(tǒng)計，2024年全球娛樂機器人市場規(guī)模同比增長35%，而工業(yè)機器人增速僅為12%。高盛報告顯示，人形機器人要在制造業(yè)規(guī)模應(yīng)用，需將成本降至5萬美元以下，目前優(yōu)必選Walker X等產(chǎn)品單價仍超10萬美元。
**未來挑戰(zhàn)：通用化與場景定制的平衡**
王興興提出“通用型人形機器人”愿景，但這一目標面臨雙重矛盾。技術(shù)上，通用性意味著更高的軟件復(fù)雜度。特斯拉Optimus通過端到端AI訓(xùn)練提升適應(yīng)性，但量產(chǎn)版本尚未證明其多任務(wù)能力；產(chǎn)業(yè)端，客戶往往需要定制化解決方案。宇樹在汽車廠的合作便屬于垂直場景試點，與“通用”目標仍有距離。
專家指出，人形機器人需經(jīng)歷“專用—模塊化—通用”三階段。現(xiàn)階段更可行的路徑是像工業(yè)機械臂一樣，通過標準化關(guān)節(jié)、傳感器模塊降低硬件成本，再通過AI大模型提升任務(wù)泛化能力。王興興透露團隊正全力投入多場景訓(xùn)練，或暗示其技術(shù)路線側(cè)重軟件層突破。
**結(jié)語**
機器人“干活賺錢”的愿景雖遠，但并非遙不可及。從表演到格斗，從單點突破到全棧能力，宇樹等企業(yè)的探索為行業(yè)提供了現(xiàn)實樣本。正如王興興所言：“現(xiàn)在談替代人力為時尚早，但每一次跳舞和格斗，都在為未來的干活積累臺階。”這場長跑中，技術(shù)耐心與商業(yè)理性的平衡，將決定誰能率先沖過終點。
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