机器人的未来,不应全是人形

长期以来,机器人行业一直对人形机器人的概念着迷。

          

虽然这种模仿人类外观和动作的机器人愿景与科幻小说相符,但越来越多人意识到,它不一定是解决现实世界自动化挑战的最佳方法。

          

机器人的形态应由功能需求与技术经济性共同定义,盲目追求人形化可能背离技术本质。

          

新质生产力与智能制造转型并不只有人形机器人,一花独放不是春,百花齐放春满园,泛机器人的大量扎根应用才是工业制造转型升级的关键。

              


“非人”进化论

          

机器人的未来形态将由其功能需求、场景适配性和技术经济性共同决定,人形并非唯一答案。

          

例如在仓库和物流运营中,目标是运输大量托盘、在狭小空间中穿行并优化吞吐量,因此效率必须优先于拟人化。

          

正如进化的意义在于使生命形式在其环境中生存时达到最佳状态一样,大自然不会强迫每个物种都变成人类的形状——鸟类是为了飞行而进化,猎豹是为了速度而进化等等。

          

人类在仿生学的基础上,开始研究出飞机、风车甚至汽车的外观和工作原理,这些产品经过人类优化,开始可以执行特定任务。

          

那么我们是否也应该思考,机器人的设计也应基于功能,形态服务于任务,而不是为了熟悉感。

          

同样,机器人的设计也应尽可能以最有效的方式解决问题,而不应受到类似人类运动的限制。   

          


尤其在工业制造行业,最大挑战往往很难由类似人类的人形机器人解决。它们一定是由专门为优化运动、存储和物料流动而设计的机器人产品来进行。

          

工业机器人、协作机器人、移动机器人等非人形产品已成熟应用于生产线,其结构设计兼顾了如多轴自由度、高负载等专精特点。在工业流水线上,多轴机械臂能以毫米级精度完成装配,AGV小车可24小时高效搬运货物,效率远超人形机器人。

          

这些非人形机器人早已证明:当形态完全服务于任务时,效率远超人类仿生设计。

          

这也揭露了当前机器人技术的基本问题始终是:“对于给定的任务来说,最有效、最可靠的形式是什么?”

          

例如,在仓库自动化中,搬运和运输数千磅的物料是首要任务。而在极端环境中,无人机以飞行形态突破地形限制,蛇形机器人以柔性结构深入废墟搜救,水下机器人凭流线型躯体征服海洋——“功能决定形态”是机器人进化的铁律。

            

若强行将人形机器人塞入这些场景,无异于让人类用双手替代起重机,既笨拙又低效。    


这就是为什么机械臂、自主移动机器人 ( AMR ) 和自动存储和检索系统 ( ASRS )在过去数十年间成为行业标准的原因,而不是试图复制人类劳动的双足机器人。

          

同时,一线工程师追求效率,而非模仿人类。

          

这种区别不仅仅是一场理论争论,它对公司如何扩大自动化系统的发展有着实际影响。毕竟这关乎着效率,乃至直观的赚钱。

          

当企业必须在“技术情怀”与“商业生存”间抉择时,答案显而易见。大多工厂主当下认为,人形设计是技术浪漫主义的产物,而非产业刚需。

          

那么当如今全社会开始迷信人形机器人的时候,是否也应该思考,在工厂中,真正适合的机器人生态该是什么形式?一家工厂有无资格直接上人形机器人?

          

“去人形化”:一场效率对浪漫的技术反叛

          

客观而言,人形机器人尚处于早期阶段,在灵活性、平衡性、智能性和工作效能方面仍面临重大障碍,这使得它们不适用于大多数工业应用。   

          

而且波士顿动力Atlas、Figure 02等企业的单台人形机器人成本都超200万美元,特斯拉Optimus量产前景仍不明朗,目前,人形机器人至今未能跨越“实验室玩具”与“商业产品”的鸿沟。

          

双足行走需复杂机电系统,灵巧手依赖高精度传感器,这些技术堆砌推高了研发与维护成本。

          

反观仓储物流中的自动分拣机器人、农田中的机器人收割机,专用形态机器人凭借低成本、高回报率,已率先实现规模化落地。


          

从长远来看,对人形机器人的投资可能会带来许多积极的技术进步,因此这种投资应该会持续下去。但与此同时,专门设计的机器人系统已经推动了仓库和供应链等现有流程的效率提升。

          

这意味着工业、农业、医疗等领域的刚性需求,终将由高度专业化的非人形机器人满足。

          

手术台上,手术机器人比人形设计更精准;农田里,无人收割机比“人形机器人农民”更可靠。甚至太空中,机械臂的长臂展正快速超出人类的想象。

          

“专用形态”在特定场景下性能碾压人形设计。   

          

因此,未来的机器人世界必将如自然界的生物般多元,尤其在AI的助力下,“万物有灵,不必皆人形”。

          

而且人形机器人必然模糊人与机器的边界,引发隐私、就业替代等社会争议,但非人形设计无疑可降低伦理复杂性。这种形态与功能的“认知错配”有时候会形成复杂的社会阻力。

          

对于媒体而言,“新和老”领域的机器人技术都不应该被忽视,而是应该借助人形机器人的风潮,更大规模、更快推动这些普适化机器人技术的普及。

          

          

功能:解锁而非重建

          

机器人技术的真正前景并不在于制造出看起来像人类的机器,而在于让以前不可能完成的任务成为可能。

          

例如,现代人工智能视觉系统使机器人能够比人类更准确地跟踪和管理库存;触觉系统使机器人能够解锁更多元的抓取范例;立库技术使仓库能够在更小的空间内储存更多产品,从而降低管理成本并提高物流效率。   

          

如果我们坚持设计机器人像人类一样工作,而不是从零开始,让形式服从功能,那么这些多种类机器人创新就不可能实现。

          

因为人形机器人最难的问题始终还没有得到解决。

          

人类双足行走时,大脑需要每秒处理数百次平衡信号;手指触碰物体时,触觉神经能瞬间分辨材质与力度——这种生物亿万年进化出的精密系统,现有技术难以低成本复刻。

          

人形机器人当前的持续行走速度不足人类三分之一,例如特斯拉Optimus行走速度仅0.6m/s,续航时间受限于高能耗,触觉灵敏度仅达生物皮肤的千分之一。

          

更关键的是,试图用机械模拟血肉之躯,本质是技术路线的“自我设限”。

          

          

与其纠结如何让机器人像人一样摔倒后爬起,不如先考虑设计一个根本不会摔倒的四足底盘;与其让人形机器人马拉松跑过人类,不如研究如何让更便宜的机器狗下楼去丢垃圾。   

          

或者更大胆一点,让人形机器人真正做到超出人类,变成机械怪物。但别让机器人长得像人。

          

创造机器人技术的初衷一定并非旨在取代人类,而是为了增强人类的能力并优化以前受手工劳动限制的工作流程。

          

机器人技术的未来并不是等待人类机器人发展到足以在几十年后取代工人,而是利用现有的最佳工具解决当下的问题。

          

此前梯控技术与机器人的融合就已经表明了,“进化”并非“重塑”,没有必要为了迎合市场,在老配方中加入新调料。

          

人形机器人注定“小众”

          

随着自动化不断重塑行业,最成功的机器人将是那些摆脱人类形态限制、专注于通过正确设计解决现实挑战的机器人。

          

“务实”一度才是过去中国机器人乃至各行各业快速赶超、领先的基本面。

          

机器人技术的终极目标不是创造“人造人”,而是以最小成本解决最大问题。

          

从蒸汽机到量子计算机,人类科技史早已证明:最高效的工具往往最不像人类。

          

当行业从“造人竞赛”的狂热中冷静,机器人才能真正更快走出实验室,在工厂、农田、医院和家庭中释放生产力革命的能量。

          

当然,正如进化奖励适应性和功能一样,机器人技术必然也应遵循相同的原则。例如汽车需要公路,创建专门围绕其运行的系统,才能最大限度地提高效率、可扩展性和可靠性。

              

人形机器人等更多产品落地应用,未来必然不是“单机”,而是需要配套“基建”。

          

          

未来的仓库或许将不再由人管理,而是全部由专为手头任务而设计的自动化系统驱动,当那时候人形机器人才会让不可能成为可能。

          

因为人类追求机器人技术的未来,一定在于现在或者短期就能奏效的工程解决方案,而不是几十年后才有的解决方案。

          

当然,在未来,机器人社会必将同样呈现“金字塔结构”。

          

底层40%~60%由海量专用机器人组成,机械臂、无人机等专注解决效率问题;中层20%~30%由各类模块化机器人,例如管道机器人、可重构形态机器人等,适应多任务需求;顶层仅10%~20%由少量人形机器人,专攻情感交互与复杂决策场景。

          

只有放弃“万物皆需拟人”的执念,机器人技术才能真正释放生产力价值。   

          

支持发展人形,但不迷信人形,机器人行业才有更远的未来。

  

(文:机器人大讲堂)

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