为什么科学家非要搞“人形机器人”？有必要像人吗？_遥控_人类_实时

2026-05-27 05:30:02

***里蹒跚学步的小朋友摔个屁股墩，评论区多半是“好可爱”“加油”。可主角换成机器人，画风立刻变了——人形机器人走着走着膝盖一软，栽倒在地，立刻会有人质疑“用轮子不就行了？非得做成人形博眼球？”可要是机器人跳起舞、打起拳，甚至飞踢空翻，又会被说成“这遥控的吧，没什么技术含量”“花拳绣腿，作秀”。

随手点开一个机器人摔倒的***就能看到这样的评论截自某***平台

没人觉得幼儿摔倒是失败，但对机器人，我们却往往不自觉地拿科幻电影里的完美形象当尺子——终结者、贾维斯、变形金刚 …… 这种“双标”背后，有三个关于机器人的常见误解，它们已经快成了错误的标签，很不利于大众正确认识当今的机器人技术。

今天咱们就来解读一下，看看这些说法到底错在哪儿。

误解一：人形机器人纯属多此一举

很多人可能会问：“为什么不直接用轮子？”“固定机械臂在工厂里不是干得好好的吗？”

其实，选择人形机器人的一个重要原因并不是为了美观，而是为了兼容人类已经改造好的物理世界。人形机器人有一些运动上的优势，因为从通道、阶梯到工具，很多东西都是为了人类使用方便设计的，身体结构类似人的机器人，自然能够无缝对接。

举个简单的例子，工厂里一个台阶就可能卡住轮式设备，而物流搬运则需要频繁上下作业，户外电站和化工厂巡检还涉及复杂地形和上下楼梯——这些场景就必须依赖足式机器人的越障能力。从这些例子中我们可以看出，人形机器人的形态不是为了“像人”，而是为了适配人类建造的环境。

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较复杂的地形环境截自央视新闻频道

人形机器人爬台阶截自央视网

而且，在这个方面，国产方案在这里早就不只是“理论”了。2025 年 8 月，在合肥举办的第二十七届中国机器人及人工智能大赛人形机器人专项赛上，320 多台人形机器人在模拟工业场景中同台竞技，比拼自主导航、避障、搬运物料——参赛团队来自清华、哈工大等高校，验证的正是国产人形机器人在非结构化环境中的可行性。

图片截自央视新闻频道

人能走的道路，人形机器人可以“抬脚就走”，而人能用的东西，具备灵巧手的人形机器人也能“上手即用”。毕竟人类世界的工具——从门把手、扳手、杯子到手机、键盘、药瓶——全都是按手掌尺寸、手指抓握习惯和力反馈来设计的。

虽然工厂里的固定机械臂可以配上专用夹具，拧螺丝的速度和精度远超工人，但这个夹具往往只能干这一件事；想让机器人换个任务，比如抽一张纸巾，拈起一朵花，或者给卧床老人递一杯水，专用夹具就不好处理了。

2026中关村论坛年会上一款灵巧手正在演示穿针引线截自新华网

而具备多自由度、带触觉感知的灵巧手，最大的价值恰恰是通用：它不需要为每一项新任务重新造一套专用工具，而是直接拿起人类现成的工具就能操作。换句话说，人形机器人加上灵巧手，相当于给机器人配了一套“万能接口”，让它能无缝使用所有的人类工具。

看了上面的例子，相信你已经明白，机器人像人，确实有不少好处。

误解二：机器人需要遥控就是大号“遥控车”？

很多人一看到机器人身后拿着遥控器的操作者，就会立刻联想到遥控玩具车，觉得一点都不高级。但机器人领域里的“遥控”，其实更准确的说法是“遥操作”（teleoperation）——它是一套实时的人机协同系统，与遥控玩具车有着根本的不同。

具体来说，人控制遥控玩具车的时候，推动摇杆，遥控器发出无线电信号，车上的接收器收到后，直接驱动电机和舵机运转。这个过程简单直接，电机转多快、方向拐多少，由人实时决定。玩具遥控车本身并不“理解”环境，也不会自己保持平衡、规划动作。

但人形机器人有数十个电机，人直接用遥控器实时操作和协调每一台电机的动作是不可能完成的任务。所以遥操作的逻辑完全不同：操作者推摇杆，发出的只是“向前走”“抬起手臂”这类高层意图；至于迈哪条腿、重心怎么移、地面不平怎么应对、快倒了怎么通过运动补偿恢复平衡，全部由机器人自主闭环完成。

作者制图

说白了，玩具车的遥控有点像提线木偶，木偶的胳膊腿上每一根线都直接连在操作者手上，完成每个动作都需要人来精细操作。而遥操作则更像骑马——你夹马腹喊“驾！”、拽缰绳说“吁~”，发的是“跑”“停”的命令，但协调四条腿、保持平衡、奔跑或停下则是马自己在做。

而这些马自己做的事，在机器人里就是传感器融合、运动规划和实时平衡控制——操作者推一下摇杆，后台可能涉及几十个关节的毫秒级协同，技术含量一点都不低。

可能有的朋友还是想不通，机器人难道不该自动运行吗？这种想法有点道理，但不够全面，机器人的自主程度要跟任务匹配，不是需要人介入就不先进。

举例来说，必须全程亲自遥控才能工作的扫地机器人肯定没人想买，而至少现阶段，无人值守的全自动手术机器人恐怕还是难以获得患者信任……因为人命关天的决策不能交给算法独自决定。

遥操作不仅是当下完成复杂任务的常见方式，还是训练机器人自主能力的重要数据来源。当前机器人领域最头疼的问题之一，就是缺少真实世界的高质量操作数据。很多动作——比如自然地拧开门把手、从杂乱桌面抓起特定物品——对人来说轻而易举，但规则太难写，靠编程难以解决。

想解决这个问题，人类可以先遥操作机器人完成这些动作，再把视觉信息、关节运动、接触力变化等数据完整记录下来，作为训练数据。很多机器人研发团队都在***用这种“人在回路”（human-in-the-loop）的思路：先由人完成操作并***集数据，再用这些数据训练机器人的自主策略。而通过主从臂遥操作，也能积累灵巧手抓握数据，为后续自主操作打基础。

工作人员遥控操作机器人做家务，***集训练数据图片来自新华网

所以说，不能简单地认为机器人需要人来遥操作就是没技术含量。

第三个误解：机器人炫技动作纯粹是作秀？

正如运动员在赛场上突破极限，机器人跑酷、打拳甚至跑马拉松，看起来像在“炫技”，其实也是在探索自身的边界。

实验室环境下，机器人其实处于一种比较可控和安全的环境——周遭环境相对简单、温度湿度适宜、很难碰到意外情况……这种环境，能更好地测试机器人的基本性能，进行可对照、可控制的实验。但是，机器人不能只做温室里的花朵，它必将走出实验室，直面复杂甚至严酷的实际工作环境。

比如，工厂地面可能有油渍，户外台阶可能结冰，搬运时可能被旁边的人撞一下——这些都不是普通的标准测试能覆盖的。如果机器人只在受控环境里练过“标准动作”，没人碰的情况下可以慢吞吞地稳定走动，一旦遇到意外就摔倒、死机、需要人扶，那它永远没法真正独立上岗。

而跑酷、武术等高难度的动作，意味着机器人将面临更频繁的重心突变，更容易摔倒、打滑。如果机器人能及时“反应过来”，保持平衡，那么在实际环境下工作中碰到意外，也能更好地避免摔倒。总之，高难动作、极端环境，也更有助于暴露机器人各方面的问题，以便更快地改进。

国内有个非常直观的例子。2025 年北京亦庄举办了首届人形机器人半程马拉松，当时参赛队伍不过二十余支。很多机器人跑起来还踉踉跄跄、多次摔倒，大部分机器人都有工程师全程跟随下达指令，最后仅有 6 支队伍完赛，被不少网友嘲笑。而当时的冠军耗时 2 小时 40 分 42 秒才跑完 21 公里，大致相当于实力比较弱的人类业余选手。

2025年机器人半程马拉松比赛中的一位选手丁崝拍摄

但到了 2026 年的第二届比赛，参赛队伍就达到了 102 支，其中四成参赛机器人实现了全程自主导航，速度和稳定性大幅提升。这次的冠军仅用了 50 分 26 秒，而目前人类的世界纪录是 57 分 20 秒（由乌干达运动员基普利莫创造），机器人快了近 7 分钟。这说明机器人续航衰减、关节过热、算法疲劳等问题，都得到了不小的优化。

2026年4月19日一台机器人选手在比赛中新华社记者雒圆摄

所以，可别觉得机器人挑战极限是在炫技，能打咏春、玩跑酷、完成半马的机器人，干起其他活来也会更游刃有余。

最后，可能还有朋友会质疑：“网上明明就有那么多机器人翻车***，不正好说明这些机器人在作秀吗？”其实，以前我们看不到机器人翻车，只不过是那时候它们又贵又笨重，难以走出实验室。现在你能刷到各种翻车***，恰恰说明机器人已经能被批量造出来，放进真实世界里去测试、工作了。

这些现在看起来有点狼狈的磕磕绊绊，恰恰是机器人悄然走进我们生活的前兆，也许要不了很多年，我们就会指着这些***笑着对正在忙活的家政机器人说：快来看看，你们小时候也老摔跤，就跟学走路的小朋友一样。

策划制作

作者丨丁崝科普创作者

审核丨于乃功北京工业大学教授中国人工智能学会理事返回搜狐，查看更多

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