机器人开始进工厂：为什么难成优秀员工
机器人开始进工厂：为什么难成优秀员工 | 海斌访谈
2026年04月11日 21:19
“机器狗会不会追坏人？现在的机器狗肯定不会，这就不是一项预设的任务。”4月10日，智元酷拓董事兼首席运营官邱恒对第一财经记者表示。
现在四足机器人已经应用于仓库巡逻、电力线路巡检等场景。邱恒提到的这个案例，揭示了机器人面临的现况：它们已经能执行预先规划的特定任务，但智能化水平还不足以使其自主完成一些工作，还远不足以成为优秀的员工。
4月10日，两家机器人公司同时公布新技术进展。智元酷拓推出新一代四足机器人，灵初智能则发布大模型Psi-R2与Psi-W0，并开源首批1000小时人类手部操作数据集。中国科技企业快步推进创新，但这些企业的管理层也指向共同难题：高质量数据的稀缺，阻碍了机器人“大脑”的发育。
“真机数据一定很难Scale-Up”
对于固定路线的巡逻任务，四足机器人已经游刃有余。
四足机器人在巡检过程中，如果遇到人员闯入仓库，可以脸部扫描并识别人员是否合法。如果非法的话，它可以语音警告，同时把照片或视频信息发送到云端，发送给安保公司进一步处理。
目前四足机器人只有中国企业在大规模地研发和制造。据IDC报告，2024年全球四足机器狗市场出货量约2万台。中国厂商凭借性价比和规模化能力重塑了产业格局，宇树科技和云深处的市场份额分别为32.4%、18.9%，排名第三的美国企业波士顿动力份额12.2%。
“巡逻巡检、定点拍照，这是单步固定流程。”邱恒说。实际作业场景，是有自主规划、实时异常处理需要的，但机器人还不能自主地去追击盗窃犯。“这就不是一项预设的任务。要追坏人，肯定无法先把路线设好，无法让坏人按照路线跑。”
智元酷拓是智元集团旗下的子公司，专注于四足机器人开发。就人形机器人而言，宇树科技与智元是中国出货量排名靠前的企业。
人形机器人以站立作业为主，移动为辅。比如在工厂的工位上的人形机器人，工作主要由手臂来完成；四足机器人则以移动为主，手臂作业为辅，它更适合移动及较长距离的搬运工作。
中国企业已经把人形机器人送上了春晚舞台，送到了手机生产线做物料箱的搬运，但人形机器人和四足机器人当下面临相似的境况。
“机器人按照什么样的路线去走，这是提前编程编好的。如果没有提前编程设计，让机器人独立完成任务，比如给它一个指令，把某个东西送到某个地方，它以前没做过，要自己看地形往哪走，判断哪里要上台阶，哪里要拐个弯。目前能做到这种能力的公司还不存在。”邱恒说。
中国有成熟的制造业基础，因此机器人的硬件能力容易补齐。虽然现在机器人的执行器、灵巧手等部件还有待完善，但随着时间的推移，硬件会更加成熟。
“大脑”能力的突破则更难。
所谓机器人“大脑”，是业界形象的表述，它指的是掌管机器人智能的模块。相对应的，小脑一般指掌管人形机器人运动的模块。
“大脑”的发育需要好的环境，就如婴儿需要在真实环境中认知世界。但现在机器人“大脑”的培育所需的高质量数据有限。
“我还是认同，最终智能其实来源于数据。”灵初智能联合创始人陈源培在4月10日的一场直播中表示。
当晚，灵初智能推出大模型Psi-R2和Psi-W0，以及总规模近10万小时的人类手部操作数据集，并开源了1000小时的数据。灵初智能这些数据是依靠人类佩戴高性能手套，在实际作业场景中采集而来。这有别于操作机器人采集的数据。
互联网上存在大量的语言、视频类数据，它们成为大语言模型的燃料。而机器人的操作、运动方面的数据保存得非常少。而且，什么是可行的数据发展路径，业界也摇摆不定。
“最早的时候，大家都是用真机数据，直接拿机器人去采采采。后面发现，真机数据的样本效率太低了，所以又用了仿真数据。但是仿真又会有Sim2Real（模型从模拟域迁移到真实域时，由于数据分布不一致而产生的性能退化）的问题，所以现在大家又回到了真机。”陈源培表示，“但在有限的时间里，真机数据是一定很难Scale-Up（批量扩展）的。我们的解决方案就是（采集）人类数据”。