為什么科學家非要搞“人形機器人”？有必要像人嗎？

視頻里蹣跚學步的小朋友摔個屁股墩，評論區多半是“好可愛”“加油”。可主角換成機器人，畫風立刻變了——人形機器人走著走著膝蓋一軟，栽倒在地，立刻會有人質疑“用輪子不就行了？非得做成人形博眼球？”可要是機器人跳起舞、打起拳，甚至飛踢空翻，又會被說成“這遙控的吧，沒什么技術含量”“花拳繡腿，作秀”。

隨手點開一個機器人摔倒的視頻就能看到這樣的評論 截自某視頻平臺

沒人覺得幼兒摔倒是失敗，但對機器人，我們卻往往不自覺地拿科幻電影里的完美形象當尺子——終結者、賈維斯、變形金剛…… 這種“雙標”背后，有三個關于機器人的常見誤解，它們已經快成了錯誤的標簽，很不利于大眾正確認識當今的機器人技術。

今天咱們就來解讀一下，看看這些說法到底錯在哪兒。

誤解一：人形機器人純屬多此一舉

很多人可能會問：“為什么不直接用輪子？”“固定機械臂在工廠里不是干得好好的嗎？”

其實，選擇人形機器人的一個重要原因并不是為了美觀，而是為了兼容人類已經改造好的物理世界。人形機器人有一些運動上的優勢，因為從通道、階梯到工具，很多東西都是為了人類使用方便設計的，身體結構類似人的機器人，自然能夠無縫對接。

舉個簡單的例子，工廠里一個臺階就可能卡住輪式設備，而物流搬運則需要頻繁上下作業，戶外電站和化工廠巡檢還涉及復雜地形和上下樓梯——這些場景就必須依賴足式機器人的越障能力。從這些例子中我們可以看出，人形機器人的形態不是為了“像人”，而是為了適配人類建造的環境。

較復雜的地形環境 截自央視新聞頻道

人形機器人爬臺階 截自央視網

而且，在這個方面，國產方案在這里早就不只是“理論”了。2025 年 8 月，在合肥舉辦的第二十七屆中國機器人及人工智能大賽人形機器人專項賽上，320多臺人形機器人在模擬工業場景中同臺競技，比拼自主導航、避障、搬運物料——參賽團隊來自清華、哈工大等高校，驗證的正是國產人形機器人在非結構化環境中的可行性。

圖片截自央視新聞頻道

人能走的道路，人形機器人可以“抬腳就走”，而人能用的東西，具備靈巧手的人形機器人也能“上手即用”。畢竟人類世界的工具——從門把手、扳手、杯子到手機、鍵盤、藥瓶——全都是按手掌尺寸、手指抓握習慣和力反饋來設計的。

雖然工廠里的固定機械臂可以配上專用夾具，擰螺絲的速度和精度遠超工人，但這個夾具往往只能干這一件事；想讓機器人換個任務，比如抽一張紙巾，拈起一朵花，或者給臥床老人遞一杯水，專用夾具就不好處理了。

2026中關村論壇年會上一款靈巧手正在演示穿針引線 截自新華網

而具備多自由度、帶觸覺感知的靈巧手，最大的價值恰恰是通用：它不需要為每一項新任務重新造一套專用工具，而是直接拿起人類現成的工具就能操作。換句話說，人形機器人加上靈巧手，相當于給機器人配了一套“萬能接口”，讓它能無縫使用所有的人類工具。

看了上面的例子，相信你已經明白，機器人像人，確實有不少好處。

誤解二：機器人需要遙控就是號“遙控車”？

很多人一看到機器人身后拿著遙控器的操作者，就會立刻聯想到遙控玩具車，覺得一點都不高級。但機器人領域里的“遙控”，其實更準確的說法是“遙操作”（teleoperation）——它是一套實時的人機協同系統，與遙控玩具車有著根本的不同。

具體來說，人控制遙控玩具車的時候，推動搖桿，遙控器發出無線電信號，車上的接收器收到后，直接驅動電機和舵機運轉。這個過程簡單直接，電機轉多快、方向拐多少，由人實時決定。玩具遙控車本身并不“理解”環境，也不會自己保持平衡、規劃動作。

但人形機器人有數十個電機，人直接用遙控器實時操作和協調每一臺電機的動作是不可能完成的任務。所以遙操作的邏輯完全不同：操作者推搖桿，發出的只是“向前走”“抬起手臂”這類高層意圖；至于邁哪條腿、重心怎么移、地面不平怎么應對、快倒了怎么通過運動補償恢復平衡，全部由機器人自主閉環完成。

作者制圖

說白了，玩具車的遙控有點像提線木偶，木偶的胳膊腿上每一根線都直接連在操作者手上，完成每個動作都需要人來精細操作。而遙操作則更像騎馬——你夾馬腹喊“駕！”、拽韁繩說“吁~”，發的是“跑”“停”的命令，但協調四條腿、保持平衡、奔跑或停下則是馬自己在做。

而這些馬自己做的事，在機器人里就是傳感器融合、運動規劃和實時平衡控制——操作者推一下搖桿，后臺可能涉及幾十個關節的毫秒級協同，技術含量一點都不低。

可能有的朋友還是想不通，機器人難道不該自動運行嗎？這種想法有點道理，但不夠全面，機器人的自主程度要跟任務匹配，不是需要人介入就不先進。

舉例來說，必須全程親自遙控才能工作的掃地機器人肯定沒人想買，而至少現階段，無人值守的全自動手術機器人恐怕還是難以獲得患者信任……因為人命關天的決策不能交給算法獨自決定。

遙操作不僅是當下完成復雜任務的常見方式，還是訓練機器人自主能力的重要數據來源。當前機器人領域最頭疼的問題之一，就是缺少真實世界的高質量操作數據。很多動作——比如自然地擰開門把手、從雜亂桌面抓起特定物品——對人來說輕而易舉，但規則太難寫，靠編程難以解決。

想解決這個問題，人類可以先遙操作機器人完成這些動作，再把視覺信息、關節運動、接觸力變化等數據完整記錄下來，作為訓練數據。很多機器人研發團隊都在采用這種“人在回路”（human-in-the-loop）的思路：先由人完成操作并采集數據，再用這些數據訓練機器人的自主策略。而通過主從臂遙操作，也能積累靈巧手抓握數據，為后續自主操作打基礎。

工作人員遙控操作機器人做家務，采集訓練數據圖片來自新華網

所以說，不能簡單地認為機器人需要人來遙操作就是沒技術含量。

第三個誤解：機器人炫技動作純粹是作秀？

正如運動員在賽場上突破極限，機器人跑酷、打拳甚至跑馬拉松，看起來像在“炫技”，其實也是在探索自身的邊界。

實驗室環境下，機器人其實處于一種比較可控和安全的環境——周遭環境相對簡單、溫度濕度適宜、很難碰到意外情況……這種環境，能更好地測試機器人的基本性能，進行可對照、可控制的實驗。但是，機器人不能只做溫室里的花朵，它必將走出實驗室，直面復雜甚至嚴酷的實際工作環境。

比如，工廠地面可能有油漬，戶外臺階可能結冰，搬運時可能被旁邊的人撞一下——這些都不是普通的標準測試能覆蓋的。如果機器人只在受控環境里練過“標準動作”，沒人碰的情況下可以慢吞吞地穩定走動，一旦遇到意外就摔倒、死機、需要人扶，那它永遠沒法真正獨立上崗。

而跑酷、武術等高難度的動作，意味著機器人將面臨更頻繁的重心突變，更容易摔倒、打滑。如果機器人能及時“反應過來”，保持平衡，那么在實際環境下工作中碰到意外，也能更好地避免摔倒。總之，高難動作、極端環境，也更有助于暴露機器人各方面的問題，以便更快地改進。

國內有個非常直觀的例子。2025 年北京亦莊舉辦了首屆人形機器人半程馬拉松，當時參賽隊伍不過二十余支。很多機器人跑起來還踉踉蹌蹌、多次摔倒，大部分機器人都有工程師全程跟隨下達指令，最后僅有 6 支隊伍完賽，被不少網友嘲笑。而當時的冠軍耗時 2 小時 40 分 42 秒才跑完 21 公里，大致相當于實力比較弱的人類業余選手。

2025年機器人半程馬拉松比賽中的一位選手 丁崝拍攝

但到了 2026 年的第二屆比賽，參賽隊伍就達到了 102 支，其中四成參賽機器人實現了全程自主導航，速度和穩定性大幅提升。這次的冠軍僅用了 50 分 26 秒，而目前人類的世界紀錄是 57分20秒（由烏干達運動員基普利莫創造），機器人快了近 7 分鐘。這說明機器人續航衰減、關節過熱、算法疲勞等問題，都得到了不小的優化。

2026年4月19日 一臺機器人選手在比賽中新華社記者雒圓 攝

所以，可別覺得機器人挑戰極限是在炫技，能打詠春、玩跑酷、完成半馬的機器人，干起其他活來也會更游刃有余。

最后，可能還有朋友會質疑：“網上明明就有那么多機器人翻車視頻，不正好說明這些機器人在作秀嗎？”其實，以前我們看不到機器人翻車，只不過是那時候它們又貴又笨重，難以走出實驗室。現在你能刷到各種翻車視頻，恰恰說明機器人已經能被批量造出來，放進真實世界里去測試、工作了。

這些現在看起來有點狼狽的磕磕絆絆，恰恰是機器人悄然走進我們生活的前兆，也許要不了很多年，我們就會指著這些視頻笑著對正在忙活的家政機器人說：快來看看，你們小時候也老摔跤，就跟學走路的小朋友一樣。

策劃制作

作者丨丁崝 科普創作者

審核丨于乃功 北京工業大學教授 中國人工智能學會理事