美国机器人有自主意识吗

美国机器人不应被轻视！二零二六春晚机器人惊艳亮相，完美完成了众多连普通人类都无法完成的高难度动作。于是中国机器人已经无敌于天下的言论不绝于耳，甚至几笑起美国机器人连前后空方都完成不了， 美国机器人真的已经严重落后于我们了吗？其实中美两国的机器人完全是走的不同道路，中国注重集控、量产和实用，美国则注重智能、个体和艺术。大家各有千秋，平分秋色。 相比中国机器人由后台编程进行集体操控，美国机器人的目标是成为像人类那样有独立的观察、判断和行动能力。 中国机器人可以在一定场地内整齐划一的侧空翻，而美国经纪人可以根据个人判断选择具体需要打扫的面积。场地可以预设，但收拾衣服需要先做出判断具体的欠数和厚薄，然后精准的拿捏， 他们是值得尊敬的对手。当然，未来肯定是属于中国机器人的，因为成本和价格是美国机器人产业最致命的硬伤。 同等性能的机器人产品，美国往往是中国价格的几倍甚至十几倍，而销量又决定了产业利润和后续研发，从而进入良性循环。总之，二零二六年对中国是一个惊艳之年。

先看视频， hahaha mate 啊， third time thank you bye。 看到了吗？特斯拉的 optimus 机器人已经能做到这种程度了，这才是真正的机器人啊。你们的居然还在用遥控器，他们的已经有自主意识了，根本就是一个天一个地啊。自主意识？谁？你吗 不是你没看视频吗？他居然还会虚晃一枪，我反正是被吓到了。有没有可能这是远程 vr 遥控的？谁说的？有证据吗？呃，看视频， so， he's not fully autonomous， he's being assisted by a human。 虽然限阶段可能还需要人类操控，但是我就觉得特斯拉的更厉害。不是，你凭什么觉得特斯拉的更厉害？我们的可是能跑能跳还能耍棍，他的能做到吗？ 人家特斯拉搞的路线完全不一样，他们做的是大脑，让机器人像我们一样理解世界。你们的观念，硬件没用，得有脑子才能干活。 一个是玩具，一个是生产力。特斯拉的机器人以后是要接入特斯拉无人系统的，与心念形成一体化，而你们的机器人即使再厉害，也都是按特定环境编程的结果。如果在不确定的环境中，机器人除了需要 ai， 还需要更多的算法，物体识别能力，颜色识别、三 d 空间识别和 s l a m 这些都非常难，我们在这一块的差距依然不小。呃， 你叽里咕噜说啥玩意呢？我是说机器人能跑能跳不厉害，要有脑子才厉害。不是谁说我们的机器人没有脑子。你能不能看看新闻，银河通用的机器人已经可以自主运行夹烤肠盘核桃了，而且很多地方已经商用了，可以进工厂自主拧螺丝了， 不用人操控的，都用了好久了。呃，我认真研究了一下，你们的这个只不过是可以进行一些简单的基础动作，离真正的自主意识还差得远，承认差距吧。 说的对啊，但你的这些话有一个前提啊，那就是你们得把真正的自主意识机器人做出来，才有资格说我们不行啊。我们的很多机器人都可以买到了，而特斯拉的波士顿动力的有一个，能在大街上看到吗？我跟你说，如果马总真的做出了有自主意识的机器人，我愿意叫他一声马胜， 从此成为他的信徒。我们讲实事求是，他先做出来了，我就认这句话，十年的有效啊，不对，二十年的有效。但是反过来，如果我们的先有自主意识，你敢不敢承认我们的厉害？发动机能那能一样吗？ 啊？要是你们的机器人有自主意识了，那你们就危险了。还在笑，机器人的大脑什么时候有自主意识我不知， 但是某些人的大脑可能永远都不会有，永远对国内的抱有质疑，永远对国外的照单全收，哪怕国外的技术还停留在实验室的概念阶段。对此我的评价是，吹的再神，不如先拿出来卖啊。

中美机器人到底哪家强？这条视频三姐给大家详细拆解一下啊。首先机器人最重要就是动作稳定性和流畅度嘛， 就目前曝光了二零二六年最新视频来看，中国确实可能处于领先阶段。当然了，也不排除咱的机器人为了春晚表演做了后空翻等专项训练， 论干活能力或者是应对突发情况。三真认为两国机器人都有很大的提升空间，但是所有复杂任务的起点都是对身体的稳定控制，如果机器人能在复杂的队形变化和快速移动中完成武术表演，那也就意味着未来他们可能在其他场景工作时候，他的稳定性会更胜一筹。 不过那咱中国人自古就谦虚，那这方面咱就给他捂捂开。然后说完硬件，我们大家说软件芯片可以说是机器人心脏，那目前咱们的机器人芯片绝大多数还是依赖于进口，难受的是这方面依旧是被美国所制裁，中国是在努力追赶，但担就芯片与算力层、大模型等方面， 美国现阶段确实领先，但是哈，也不排除咱家机器人开发到位啊，像 deepsea 一 样另辟蹊径。超车那软硬件说完了，我们再来说说大家最关心的价格。 目前春晚同款机器人已经开售了啊，价格是二十万左右，那对比特斯拉马斯克的目标是再过几年几十万台量产后成本压缩到两万美元， 在现阶段每台的开发成本啊，是在十五万美元左右，那波尔顿动力的机身就更贵了，还要三十万美元，那就性价比方面，中国几乎是断崖式碾压，要知道价格更亲民，就意味着可能会更早的投入市场嘛，现在春晚机器人刚上架就已经卖了五千五百台了，这就意味着中国机器人能够更早的开始训练， 更快速的拿到经验，用于后期产品的提升。这就是为什么中国 ai 进步这么快，其实就是因为人口多，用的多，所以说训练量大。 其实呢，这也就是三金觉得中国最恐怖的地方。要知道美国波尔顿动力壳九二年就开始研发机器人了，而中国的语数是一六年的企业在芯片受制于人的情况下，能和美国打成这样已经是不可思议了。这就相当于一个从小只给吃素的十岁小孩和三十岁巅峰时期泰森在擂台上打的不分伯仲。 总之咱春晚视频一出来，老外们都炸锅了啊！美国网友都在说啊，这让一周前流传的波士顿动力翻转视频相形见触，还有人喊话马斯克说啊，看起来比你的机器人好多了，这简直就是中国机器人的斯普特尼克时刻！

美国的人形机器人是不是远远落后了呢？你看中国的语数记忆，会呼空翻，还会打拳击，你再看特斯拉的 optimus， 连走路都走不稳。但是如果看二零二五年的数据，人形机器人全球出货量一点八万台。一点八万台什么概念呢？ 如果一个人型机器人对应一个劳动力的话，人型机器人的渗透率只有一百万分之一。也就是说，不论你是会跳舞还是会少林拳，其实和我们真正关心的替代人关系还并不大，他还都不具备产业化的条件。而中国的人型机器人呢，还真不一定比美国先实现产业化。 那人型机器人到底应该如何才能实现产业化呢？我们距离产业化到底还有多远呢？什么时候才能实现产业化呢？ 从技术角度上看啊，当前的人形机器人很多都是预设好的程序，就像机器人跳舞，每一秒钟的关节角度，每一个跳舞的动作，都是工程师在后台提前算好的，写死在程序里的。这种人为的预设程序啊，可以让人形机器人在环境固定、没有变数的结构化场景里表现良好。但 现实的世界往往是非结构化的，他存在大量的复杂人物，就像机器人需要端水取物，但家里的地可能是滑的，拿起来的水杯呢，也可能是滑的。而面对这样的场景呢，以前写死的程序可能就会失效。就像机器人在少林寺学武功，一个飞身踢呢，总有几个机器人能把自己踢倒。 所以为了应对复杂世界的非结构化场景，最直接的方法就是暴力堆料，让他跳舞呢，我就写一个跳舞的程序，让他打拳，我就写一个打拳的程序， 然后配上能支撑跳舞和打拳的硬件，这样呢，就形成了一个循环，在预设程序的前提下，场景越多，要写的程序和要堆的硬件也就越多，那成本就上涨的也就越猛。而这呢，就成了阻碍人性机器人产业化的主要原因。 就像现在人性机器人最缺的两样东西，触觉和数据硬癌。对物理世界的认知啊，是通过触觉构建起来的，而成年人能敏捷的完成精细操作或者复杂的任务，也是因为咱们分布在皮肤上的上万个触觉神经。 按照美国劳共局的统计，人之所以可以通过触觉跟物理世界交互，是因为人类通过双手的抓、拿、放、握等等动作， 实现了超过百分之八十的物理场景覆盖和超过百分之九十九点五的精细操作。所以，作为与物理世界交互的第一入口，人性机器人就需要触觉传感器。 触觉传感器相当于机器人的触觉神经，主要安装在指尖、指腹以及手掌等与物理世界直接接触的部位，那他就不再是输入外设，变成了机器人灵巧手、高精度与物理世界交互的入口。 但这些角色的转变呢？预设程序的解决方案呢，就开始变得抓瞎了。你想啊，人形机器人要做的和人一样，机器人的触觉传感器必须要精准的捕捉到物体的很多很多的各种属性， 就像洗碗的场景，机器人除了要感知压力分布之外，还要感知物体的接触形变和滑动趋势，毕竟，如果感知不到接触形变，那机器人就会直接捏破饭碗，那碎片呢，就会崩机器人一脸。如果说感知不到滑动趋势，那饭碗就会掉在地上，碎片呢，就会崩机器人一腿。 所以啊，这就对机器人的触觉传感技术提出了很高的要求，你是不是需要更高的精度，更高维度的感知能力啊？同样的，为了规模和产业化，你是不是还需要低成本、高应用性啊？但预设程序的解决方案会怎么解决呢？ 为了保住饭，我得写一个洗碗的程序。为了拿水，我得写一个拿水的程序。为了让这些程序在机器人身上能运行起来，在手指上，我得布置很多的传压戒指、传压结构，但堆的材料越多，结构越复杂，虽然能感知到更多物理世界的属性，但我的可信降低了，成本也升高了。 按照行业的统计，这种堆料的解法一直包含触觉传感能力的手，价格一路接近九十万人民币，什么概念呢？老板为了买只手，就得少发几个工人好几年的工资。 所以，长期以来，人形机器人行业一直有一个共识，就是要产业化，就得打破预设程序暴力堆料的逻辑。但这个难题，它真的有解法吗？ 其实啊，预设程序暴力堆料的逻辑啊，本质上是用硬件和程序的确定性去应对随机的事件，毕竟程序是写好的，是固定的，但是物理事件是随机改变的。而要突破预设程序啊，人，正是人性机器人最优质的仿生学习范本。 那人是如何通过触觉应对随机变化的世界的呢？人之所以能够抓住打滑的碗，不让碗掉在地上碎了，是因为我们有皮肤和大脑，我们手指皮肤上的触觉神经非常的密集， 触觉神经为我们提供了海量的高质量的感知信息，而触觉神经呢，又和我们的大脑相连，大脑呢，又非常的聪明，他理解滑动的本质，不论是碗、杯子、瓶子还是水桶，他都知道怎么个事。 那当我们拿起湿滑的碗的时候，大脑在接受海量高质量的感知信息时，就能实时的纠偏动态的命令手指调整力度，握紧一点，再握紧一点。 所以要彻底解决预测程序暴力堆料的逻辑带来的问题，人性机器人就得跟人一样，需要高频精准的数据采集以及聪明的大脑。这个聪明的大脑呢，也就是可以理解物理世界本质逻辑的可泛化的算法。 实际上现在算力的进步啊，也为上面这些的实现提供了可能。以前的智能硬件啊，主要是中心架构，也就是说末端的传感器是不具备计算能力的，所有的原始数据呢，必须先传回大脑，也就是 cpu， 因为传感器不具备计算能力，那传感器就只能采用低密度的数据。 这就像给机器人装了一副高度近视的眼睛，只能摸出来大概的压力分布，根本别想看清楚物体的纹理啊。滑动趋势和虚伪的改变，这也导致了要提高机器人的感知性能，只能编写更多的程序，增加传感器的数量，当然这也是预设程序加暴力堆料形成的底层原因。 新的转折点呢，发生在最近几年，随着边缘计算芯片的兴起啊，算力就从中心的大脑下放到每一个神经末梢，这相当于给触觉传感器独立装上了小脑，让它们可以就近处理高密度的信息。正是指尖可以搭载算力啊，让泛化算法在传感器上就落了地。 比如现在的六 d 或震裂触觉传感器，这种触觉传感器呢，可以配合先进的封装工艺，在指尖微小的空间内形成成千上万个触觉感应点。但在边缘计算的驱动下，一些厂商，比如帕西尼，就利用自研的第三代专用芯片，给他的触觉传感器安上了脑子。 而正是这种高密度的触觉感应点和脑子的结合呢，让他对物理世界触觉信号的精准高频采样就成了可能。你比如哈， 帕西尼的第三代触觉传感器，每秒可以达到数百万次的扫描，将全量程的精度呢，推向了小于百分之零点五。如果把传感器的整个测量量程比作一个完整的把面的话，那全量程小于百分之零点五， 相当于你拿枪打把。无论打多少枪，所有弹孔都会密集分布在以靶心为原心，半径不超过靶子半径百分之零点五的极小范围内。而在这个精度下呢，触觉神经末梢还能分辨出小于零点零一牛的力。零点零一牛就相当于一根头发丝轻轻的放在手上的压力， 你看这样是不是就具备了像手指皮肤一样的高频精准数据采集的能力？哎， 优质的触觉数据是让泛化算法的能力充分落地的必要条件啊，你比如帕奇尼就出现了算法泛化的迹象，他的 amss 全魔量系统算法就能分辨出四十二种纹理和五极的硬度，并且在抓取刚性或者柔性物体的精准测试中展现出了较为出色的任务能力， 那自适应抓取的策略就可以取得百分之九十五点一的平均成功率。简单翻译一下，就是他这个触觉传感器啊，可以应对随机的事件，能干很多不同类型的杂货。 因为他这个触觉传感器可以应对世界随机的变化，其为泛化算法提供了高质量的感知输入，就形成了更泛化的算法、更多场景更泛化的算法的良性循环。同时，正是因为这款传感器的技术突破，就把触觉传感器的价格打下来了，从原来的十万级别降到了百元级别。 那你可能会非常奇怪，既然我们有了解法，为什么现在很多人形机器人还是预设成去暴力堆料的逻辑呢？首先，像帕西尼这样能提供高密度、高频精准触觉传感器的公司并不多，当然还有一个非常重要的原因就是缺数据。 我们在前面提到两个关键概念，预设程序和泛化算法。两者虽然均以代码为实现的主体，但是呢，他们的实现路径和核心的逻辑是有本质区别的。预设程序呢，是人工编写的固定指令逻辑，仅能应对预设的场景。 泛化的算法呢，虽然同样是人工来搭建框架和训练规则，但是呢，它可以通过海量的数据训练掌握未预设场景的泛化能力，这就跟 ai 大 模型一样，但人形机器人所需要的海量高质量的数据获取起来非常的困难，它得是现实物理世界的数据，那这种数据就得靠实力采集。 实地采集的方式呢？大体上是这样的，你得带上动捕设备，充当机器人的老师，你做什么，机器人就跟着做什么，这也叫摇操。而在现实中呢，没有人愿意带着这玩意生活吧，除非给钱。 这也导致了实地采集数据效率低，耗时长，成本高。而过往采集所需要的传感器设备啊，又非常的昂贵，这又导致了高质量、多场景、多维度、多模态的机器人数据严重的缺失。 人形机器人要获取大规模的数据啊，就得解决数据获取难，成本高的问题。而要解决这个问题，我们可以把 ai 大 模型当做一个参考的样本。 通常来说呢， ai 大 模型获取数据的方式就是爬虫，也就是说我只要编辑一个爬虫程序啊，理论上我就能获取无限量的数据。那为什么 ai 大 模型获取数据的成本低呢？首先，爬虫这个技术，它的开发成本就低， 因为我爬虫的数据是可以形成规模化和资产化的。简单来说呢，我的算力强，我就能爬到更多的数据，这就叫规模化，而我爬的数据是可以反复使用的，这就叫做资产化。所以要解决数据难获取，成本高的问题，就要有低成本获取的方式，同时获取的数据要实现规模化和资产化。 实际上，这也是为什么人形机器人触觉传感器先实现了算法泛化的原因。 人形机器人高质量数据获取的方式啊，主要是摇操，摇操主要靠动捕设备，这是咱上面说的，那像这么一套动捕设备的价格差不多在三十五万，在考虑上人工成本以及每天只能采集几百条数据，那摇操采集数据的性价比就非常低， 这就成了阻碍数据规模化和资产化的原因。虽然都是采集的动作轨迹，但触觉传感器公司是以触觉作为交互入口的，那采集数据所需要的设备就是不一样的。 触觉传感器公司摇操所需要的设备呢，就是触觉传感器，也是套娃了。那根据咱上面说的，帕西尼他们把触觉传感器的价格从十几万打到了几百块， 那传感器价格的大幅下降呢，就为触觉数据的收集提供了低成本获取数据的方式。而有了低成本获取数据的方式呢，数据的规模化和资产化也就成为了可能。 比如数据采样，咱可以拆分成一个个可重复的标准化的工作，再通过流水线的方式把这些工作串联起来，这样就跟在流水线上打螺丝一样，实现了规模化。就刚才咱们说那帕西尼吧，他们把数据采样呢，拆分成了两项可重复标准化的工作，基础操作和场景。 就像把泡咖啡拆分成了接近触碰，受力持稳，这也叫做基础操作的需求源语化。哎，泡咖啡呢，可能是在公司泡的，在家里泡的，也可能是在路上泡的，这也叫做场景模块化、作业标准化。 那他们就可以用触觉传感器配合纽罗麦氏多模态神经质网技术收集机操数据，用天津投建的一点二万平米的数据工厂搭建场景，收集场景数据，然后像大积木一样，把机操和场景结合在一起，生成一条条真实的数据，再通过仿真平台把一亿条真数据扩展到十亿条片体数据， 通过 ai 检测之后，批量生产可用于训练的高质量数据机。你看这样是不是就实现了数据的规模化呢？ 而同时，因为产出的结果足够细，大积木可以适用于各种场景，那帕西尼呢，就可以通过 sumer direct 体感成定向系统实现数据的通用性。数据呢，可以适配给不同型号、不同结构的机器人，不也就实现了资产化了吗？ 实际上，因为可以实现数据的规模化和资产化，现在的帕西尼呢，已经沉淀了上亿级别规模的数据集，而数据资产越丰富，模型就越智能，采集效率就越高，数据资产就可以再增值的反馈迭代，也树立了帕西尼在触觉传感器行业的壁垒。 那视频写到这呢，也算是快结束了，让我们最后再总结一下当前人机器人产业化的核心阻碍本质是预设程序 无法解决机器人的通用适配问题，而要实现机器人的通用能力，核心在于算法的泛化落地。实际上，算法泛化是当前人形机器人行业的普遍共识，但行业内大多数公司仍然无法完成。 而要抢先化，就要解决手的问题，解决手的问题呢，就需要解决触觉传感器的问题，以及解决用于训练的海量、高质量的具身交互数据的问题。这就像高密度、高频、精准触觉传感器作为机器人感知物理世界的第一入口， 同时啊，也需要实现数据的规模化沉淀和资产化运营。以前呢，我们通过人形机器人本底，让人形机器人走进了物理世界。以后呢，我们得从触觉传感器到灵巧手，再到人形机器人本底，让人形机器人改变物理世界。 看清了人形机器人产业化背后的逻辑呢，你可能就会明白，人形机器人的产业化，从来就不是能不能实现的问题，而是时间问题。 这场竞赛的终局，终归是属于那些能够快速掌握并规模化生产数据的公司。像触觉数据一样，高质量、多模态、大规模、多场景、可跨本质的数据，已经成为了机器人时代的数字基建。 而在这个逻辑下呢，你再去看帕辛尼全球最大的多模态居身智能超级数据采集工厂，那就不仅是在做一家公司，而是在抢占任性机器人产业化的战略高地。 有句话说的很对啊，数据即是国运。因为在巨深智能的时代，一个国家的生产力上限不再仅仅取决于人口红利，而是取决于算力与数据的规模连接，机器人终将成为大国博弈的顶级战场，谁能先喂饱算法，谁就掌握了下一个时代。我是老李，咱们下期见！

家人们，今晚必须给中国的机器人点赞，让世界颤抖！就在央视春晚舞台上演机器人五棍的节目后， 大洋彼岸的五角大楼连夜开了紧急会议。一群美国高官脸都绿了，他们突然意识到，中国把未来战争的终极杀器，直接搬上了全球直播的春晚舞台。这不是特效，不是表演，这是钢铁之躯硬钢！少林武僧的实战预演，西方媒体彻底破防，连夜改标题， 从中国春节表演秒变未来战争形态预警！今天咱们就撕开这层热闹的外衣，看看这背后到底藏着什么惊天秘密！先问一句， 春晚的机器人舞棍，你当热闹看，人家美国当战争推眼看，这可不是我瞎说。你看这三年中国机器人的进化史，简直是一部变形金刚版逆袭剧本。 二零二四年，龙年，机器人搬箱子、打螺丝，展示兰岭工人的勤劳底色。二零二五年，蛇年，扭秧歌、耍花活、秀关节柔韧性 告诉世界，我们不止有力气，还有艺术感。但到了二零二六年，画风突变，腾空侧踹、鲤鱼打挺、单腿支撑连环踢，这哪里是跳舞，分明是把少林武僧的格斗术刻进了代码！西方网友连夜破防，一开始还嘴硬，绝对是 ai 特效。 波士顿动力的机器人做后空翻都要液压管，中国电机驱动能这么稳？不可能！结果研发方直接甩出无剪辑原片实拍物理反馈，真实到英国博主都慌了，如果这是真的，我们麻烦大了！ 让西方后背发凉的核心三点，条条扎心！第一项战，噩梦已成现实！仔细看表演细节，机器人实时捕捉武僧动作，毫秒级格挡反击，这意味着什么？ 未来城市废墟的象战，冲进建筑物的不再是血肉之躯，而是这些不知疲倦、无痛觉，反应速度是人类十倍的钢铁先锋。 美军以前怕地雷怕冷枪，以后怕的就是这种能钻窗户会翻滚的武术机器。而西方最顶尖的军用机器人，比如波士顿动力的 s p u t， 现在还只能慢悠悠当运输大队长，实战能力差着十万八千里。 第二，白菜价成本降维。打击波士顿动力的机器人确实牛，但一台百万美元，坏了修都修不起。而中国的这些武术机器人， 成本已降到一辆普通家用车的水平。什么概念？一架 f 三五的钱，中国能造几千台这样的杀人机器？要是大规模量产，像大疆无人机一样铺开，这根本就不是打仗，这是用钢铁洪流淹死你。 就问一句，同等预算下，你是选一架 f 三五还是几千个会武术的机器人？这仗西方算的头皮发麻。第三，全产业链去掐脖子， 美国彻底没招。分完舞台，上百台机器人无限协同，动作如狼群般默契，背后从减速器、四伏电机到 ai 芯片， 中国已实现全闭环。美国想制裁，想断供，对不起，整条产业链都在自己手里。而西方机器人呢？核心部件七成依赖进口， 一旦被卡脖子，直接变废铁。这仗还没打，后勤线就输了最狠的一刀。中国用春晚秀肌肉，西方却连反驳的底气都没有。 波士顿动力号称全球第一，但他们的机器人至今还在实验室里翻跟头，而中国的机器人已经能跟真人武僧对打，还上了全球直播。马斯克要是看到这个表演，也得连夜改 ppt， 因为人类士兵在能力层面正被中国机器替代。 西方媒体从嘲讽中国特效到惊呼战争革命，心态崩的稀碎。咱们常说止戈为伍。什么是止戈？就是你手里握着能让对手胆寒的利剑，战争才会被制止。 今年的春晚不仅仅是传统与科技的结合，更是中国式现代化的硬核宣言。我们不惹事，但谁要是敢在地面上碰瓷这些钢铁少林，就是给他们准备的终极大礼。

当春晚机器人表演五 bot 的 时候，原本以为无懈可击，没想到反击来的这么快，你要说遥遥领先吧，公知们总是能拿着放大镜找出各种各样的毛病，这次公知们怎么说啊，说这个机器人虽然动作灵敏，但是呢，远不如国外的机器人， 别看美国研究的那些机器人动作非常的缓慢，但是呢，他们都是有独立思考能力的。国外的机器人行动之所以慢，是因为他们每走一步都在思考下一步的动作，而我们的机器人虽然行动的如此丝滑，但这都是预设的程序， 也就是说，我们的机器人没有独立思考的能力，国外的机器人有独立思考的能力，所以国外的机器人赢了，公知口中的赢学真的是不得了，无论如何，他都能找到一条赢的道路。不过反过来想想，也确实怪不得外国人可以编出终结者这样的电影。 咱们的想法就是机器人帮助我们的生活越来越好，外国人的想法则是机器人要有自己的智商，然后反过来消灭自己，这么看来的话，确实他们比我们强，毕竟呢，谁敢把枪口对准自己呢？

filippe 发布旗下迄今最强人形机器人模型 helix 零二，可在厨房无人公干预下，四分钟自主完成六十一部洗碗机装卸等复杂操作，动作流畅。其双手备战时能自然用胯部抽空，用脚勾柜门，实现全身协调作用。 该模型搭载全新三层式架构，通过单一神经网络融合视觉、触觉等全传感器感知动作控制，让感知和执行形成一体化大脑，大幅提升机器人的灵活性、智能化。

语数机器人，你是有想到春晚那个吗？对不对？对对，我也看，你想想他去年春晚那个节目只在那边手那边绕那个布吗？对不对？是叫扭秧歌 柳柳杨哥啊。对对，那今年在干嘛？嗯，练，已经变成全能武术，武术冠军那种。嗯，哦，什么都可以做姿势啊。嗯，什么后藤翻啊，什么？ 这个我寄给我美国朋友看了，嗯，他看得目瞪口呆啊，他跟我说这个是 ai 吧？啥？ ai？ 我 说这个不是 ai， 就是 去年那家公司才一年，哎， 我，你去想一想语速机器人一年的变化，搞到这个程度。嗯，好，亮哥哥，你再去看，从 sora 第一代，嗯，到我们刚刚讲那个 cds 二点零也是一年的变化， 然后 a i g g 那 个 a i a 卷，现在美国到处都是 a i a 卷，什么 open， curl 啊，一大堆了啊，现在网络上都有，外地都在教学，中国道路也是到处都是 a a 卷， 所以我跟三妹即将进入斩杀线的边缘。我，我希望还是在马年好好服务好。大家好吗？这个三妹跟亮哥的组合，三妹说亮话还是有无可取代性的，比如说我们还可以跟大家互动一下啊 什么的，就是三妹，三妹，我跟你讲，就那个资讯工，他那搞软体工程师，他就跟我讲我不要听了，他说他反省，他这辈子做软件做了，做到现在已经快六十岁了， 他说如果让他倒过来学，他说什么最重要，他说人文心理还有想象力最重要，最重要。是的， ai 不 能取代， 像三妹今天做这个节目，人家还是喜欢三妹的 feel， 这就是一种心理状态。嗯，这个无可取代，这个就是你的魅力，你知道吧？ 那另外就是你的创意啊，这个没有办法取代是因为 ai 目前他不能自我深层新的内容， 他是综合他在网络上找到的资料，然后把它弄出一道逻辑嘛，对不对啊？就是你本质要不断的去发展，他才能够发想升级，所以 你你的人文艺术哲学素养越好，你的想象力越发达，那越有可能 变成人家关注的对象，然后这个机器人无法取代。亮哥有被安慰到，谢谢亮哥啊，讲了连续讲了两个鬼故事之后，有被安慰到。亮哥刚刚提到的这个除夕，我相信很多朋友们都看春晚了，我再稍微跟大家提一下啊，这次春晚 先说热搜吧，机器人全面入侵春晚，这个热搜已经爆了，包括魔法原子、银河通用语术科技等机器人厂商呢，是登陆了二零二六年的央视春晚。 呃，刚刚大家看到的央视春晚小品，奶奶的最爱，我觉得适合三十年前菜名。呃，老师不是有那个啊，机器人的这个小品又联动上了。这一次的机器人呢，是二月刚完成股份制改造的人形机器人初创公司松岩动力，然后是登台演出了，大家 亮哥提到的那个武术的机器人，其实这次是语术的人形机器人第三次登上春晚了。上一周我在跟亮哥聊这个语术机器人在新西兰的这个表演的时候呢，还只是跳舞，所以昨天呢，他这个春晚我看了一下， 好多酷炫的动动作，比如说连续空翻翻滚跑酷，空翻是超过三米，还有单脚连续空翻两步蹬墙空翻大回旋，七周半高难度动作，而且是很多机器人协调的完成， 所以亮哥你会发现我们刚刚提到的速度真的是超级快，在去年的时候还是在扭秧歌，今年的时候呢，就已经是完成了很多无法想象的一个动作了。 尤其是我们放在当前的中美竞争跟制造业升级的背景之下来看，因为这一次央视一出去嘛，全球关注而且不差钱的人也很多，两台就那语数科技有两台近六十三万的机器人 一抢而空了，春晚带动这个机器人的搜索比例环比增长百分之三百啊，尤其放在中美竞争之下，这个是相当可怕的。来，亮哥， 我觉得这个就是一个新的领域的爆发了。我跟你预言明年你会看到什么？我不敢想象了，你会看到有感情的机器人， 我们现在看到的都是很灵活嘛，对不对？在外在的肢体动作越来越灵活，人类可以做到的动作他可以比造嘛？啊？那世上已经有人在发展这个了，就是要能够感受， 因为你如果要做家居照护，或者是我们讲老年照护，那 能够感感受到你的情绪，现场的氛围，我认为这个必然是未来的必定要追求的项目了。啊，那我觉得搞不好明年你就看到了，那这个东西一旦被突破， 其实我们简单讲都是在这个分析啊，我们人脑的思考结构了， 我们现在是看到思考结构表现在人工智能上的大爆发吗？对不对？对，那整理这种逻辑的东西非常容易啊， 那接下来是你的手脚肢体灵活的动作立刻被模仿吗？对不对？表现为语速吗？那接下来是机器人的感受力， 我认为明年可能会是一个要想，那这个如果得到突破，那我讲白了以后也不一定要有女朋友了，哈哈哈， 我因为这个东西就会。我们说什么叫爱情呢？那不就是一种感受吗？什么叫亲情呢？那不就是一种感受吗？什么叫你对子女的爱啊？ 所以当你对对子女的爱，对父母亲的思念啊，对你的异性朋友的爱恋，这个如果都被解析出来，那机器人的脸孔做的更像人， 你想一想会有什么发展？我想到我都头皮发麻。 亮哥，我简直是没有想到在马年的第一天，亮哥会以如此深让大家去仔细思考的问题来结尾，我觉得确实是值得大家去想一下。我也没有想到今年春晚 的进化，就语数机器人的进化会这么的快，那会明年会是成为有感情的机器人吗？不过我跟亮哥当时去成都参观的那一家对聚生人情机器人公司，他的目的就是要去做看护的， 可能会陪你聊天，然后还能够照顾你，还能够二十四小时全年无休，这个就很值得大家去观察。三妹，你去想一想啊，连狗跟猫都知道怎么安慰事主， 连狗跟猫都做得到，机器人会做不到吗？ 对不对？就停留在这这个问题我觉得很有很有意思，大家可以去想。

机器人他基本上没有商业化的应用场景，我觉得机器人是一个很好玩的事情，而且我自己实验室也做了十年的机器人，我有很多优秀的以前的学生，各个地方引领机器人的这个研发，所以我非常非常的 喜欢这一块，也看好机器人。但是呢，我也确实觉得要很冷静，就是机器人他的研究还是在早期，机器人真的是缺数据，你想想做汽车这件事情都做了几十年，而且汽车还有很多很多的人一边开车一边在收集数据，机器人是 他基本上没有商业化的应用场景，尤其是在日常用，没有太多商业化的应用场景，所以他的数据很难收集， 那还需要哪些挑战？或者说需要多少年的时间才能把这个周期把它跑完？我只能告诉你这么一个数据，就是从自动驾驶这个概念开始到商业化经历了快二十年吧，这里边有一些可比性，也有些不可比性， 就是比如说汽车这个行业非常成熟，所以这一点呢，它又比机器人快很多。 但是呢， ai 那 个时候不成熟，那现在 ai 的 路肯定会走得更快。但是除了工业机器人，又没有什么像汽车一样成熟的机器人的应用场景，所以这条路是不是会走比二十年快，还是比二十年慢？其很难说。