一個(gè)人的觀點(diǎn)和其財(cái)富持倉(cāng)緊密相連！當(dāng)下，我國(guó)機(jī)器人行業(yè)有些同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象，都渴望盡快上市完成資本退出和融到足夠5年之內(nèi)商業(yè)化落地的資本！因此，我個(gè)人認(rèn)為一堆機(jī)器人扎堆春晚，實(shí)際上就說(shuō)明了行業(yè)性的IPO商業(yè)化難題和融資、估值困難，而這還是在一堆國(guó)內(nèi)制造業(yè)大佬沒(méi)有全面進(jìn)入的時(shí)候！

不過(guò)，2026年對(duì)于人形機(jī)器人而言，政策力度空前，可以預(yù)計(jì)會(huì)像版單體芯片、AI一樣，催生數(shù)十家千億估值企業(yè)！

不過(guò)相較于王興興稱機(jī)器人技術(shù)接近10歲孩子水平，我階段性更相信楊立坤和李飛飛的觀點(diǎn)，但王總說(shuō)的其實(shí)也沒(méi)錯(cuò)，看角度而已。

其中，楊立昆作為“AI之父”，其中楊立昆作為“AI之父”，剛剛在2026年1月，在瑞士達(dá)沃斯論壇剛對(duì)當(dāng)下的人形機(jī)器人行業(yè)提出了尖銳批評(píng)。他認(rèn)為，目前最先進(jìn)的機(jī)器人常識(shí)水平甚至不如一只家貓，那些令人驚嘆的空翻和武術(shù)表演，大多是精心編排的預(yù)編程展示，并非真正的自主智能!

目前中美兩國(guó)走的是基于兩國(guó)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)不同優(yōu)勢(shì)，所形成的兩條不同的機(jī)器人發(fā)展路徑，簡(jiǎn)單而言：中國(guó)健體，美國(guó)健腦！

我們機(jī)器人的識(shí)別和理解力落后于美國(guó)，尤其是缺乏成熟的視覺(jué)識(shí)別能力，在語(yǔ)言理解和動(dòng)作、空間、場(chǎng)景的匹配上也較為落后，這主要是我們的汽車自動(dòng)駕駛走的是便宜簡(jiǎn)單的激光方案，缺乏視覺(jué)訓(xùn)練和數(shù)據(jù)。而美國(guó)在機(jī)器人的零配件制造和身體協(xié)調(diào)力方面落后于我們，在身體動(dòng)作算法上接近于我們，并且因?yàn)榉砂踩南拗?、補(bǔ)貼的缺乏、新創(chuàng)市場(chǎng)的差異，其在商業(yè)化和產(chǎn)能方面現(xiàn)階段也落后于我們。

基于上述邏輯，接下去我想通過(guò)幾個(gè)問(wèn)題的方式來(lái)聊聊我的看法，不過(guò)我先表個(gè)態(tài)度，我不想站中美機(jī)器人誰(shuí)更先進(jìn)這類的話題，因?yàn)閮蓷l路線發(fā)展的結(jié)果是一樣的，現(xiàn)在的機(jī)器人是做估值，并不是做利潤(rùn)，組裝機(jī)器人其實(shí)并不怎么賺錢，部分企業(yè)負(fù)利潤(rùn)上量的目的還是為了估值，這點(diǎn)從財(cái)務(wù)報(bào)表上就能看出，況且商業(yè)模式在人形機(jī)器人階段普遍還是走融資租賃的表外運(yùn)營(yíng)策略。

一、王興興稱機(jī)器人技術(shù)接近10歲孩子水平，正確嗎？

我認(rèn)為，有道理，但要看其背景并需理性看待，作為YS科技CEO，王興興的判斷是基于當(dāng)前機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力邊界：其運(yùn)動(dòng)、感知、基礎(chǔ)學(xué)習(xí)能力已接近10歲孩子，在編程和操控模式下能完成跑跳、模仿動(dòng)作、集群協(xié)同等任務(wù)，如春晚舞臺(tái)上YS機(jī)器人完成的翻筋斗、武術(shù)對(duì)招等操作。

但我們要知道，春晚的舞臺(tái)是一堆密集的空間定位點(diǎn)下的預(yù)編程，甚至有可能是有體感和遙控輔助的情況下完成的，而當(dāng)下的機(jī)器人不可能有10歲孩子的邏輯思維、泛化能力和情感認(rèn)知，更無(wú)法應(yīng)對(duì)陌生環(huán)境中的突發(fā)狀況，這本質(zhì)是“場(chǎng)景記憶”而非“意識(shí)具備”，其混淆了機(jī)器工具與人類生命體的本質(zhì)區(qū)別。

二、YS機(jī)器人能自主識(shí)別場(chǎng)景和理解么？

YS在2026年的新品搭載了Insight空間智能相機(jī)和TinyNav導(dǎo)航算法，可通過(guò)超廣角鏡頭捕獲環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)建圖、識(shí)別場(chǎng)景結(jié)構(gòu)（如臺(tái)階、道具位置），甚至能應(yīng)對(duì)舞臺(tái)道具臨時(shí)調(diào)整等簡(jiǎn)單變化，但依然缺乏數(shù)據(jù)、算法、和邏輯訓(xùn)練，這種功能更多還是通過(guò)現(xiàn)有較小的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合構(gòu)建“空間知識(shí)庫(kù)”，實(shí)現(xiàn)從“看不見(jiàn)”到“看見(jiàn)特定”的初步跨越，因此這種理解仍依賴預(yù)設(shè)算法和少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)，無(wú)法像人類一樣解讀復(fù)雜場(chǎng)景的深層邏輯，脫離特定環(huán)境后適應(yīng)性會(huì)大幅下降，但對(duì)于我們而言，這種在大腦識(shí)別能力上的進(jìn)步依然是寶貴的！

三、為什么楊立昆說(shuō)現(xiàn)在的機(jī)器人不如貓？

我們都知道，機(jī)器人缺乏生物與生俱來(lái)的“世界模型”和物理常識(shí)，楊立昆認(rèn)為，家貓能憑借進(jìn)化形成的本能預(yù)判物體軌跡、緩沖落地，整合多感官信息應(yīng)對(duì)未知環(huán)境，這種“先想后做”的能力是機(jī)器人缺失的。

因?yàn)楫?dāng)前機(jī)器人的高難度動(dòng)作多是依賴預(yù)編程或者同步體感操控（但算法精度下，這種模式會(huì)產(chǎn)生位移疊加），如春晚表演需提前建模預(yù)設(shè)，一旦環(huán)境變動(dòng)（如地面濕滑、物體移位）就可能失靈，更不要談重力、摩擦力等基礎(chǔ)物理規(guī)律的理解，也無(wú)法舉一反三。因此，泛化能力遠(yuǎn)不及貓的本能反應(yīng)，本質(zhì)就是“表演型智能”而非“實(shí)用型智能”，這個(gè)從我們當(dāng)下的商業(yè)化聚焦在展廳展示和文藝表演就能感知，可在機(jī)械能力實(shí)現(xiàn)方面，確實(shí)進(jìn)步了，這實(shí)際上說(shuō)明配件上的傳感器和軸承之類的技術(shù)進(jìn)步了。

四、我們的機(jī)器人什么時(shí)候能完全擺脫預(yù)編程？

我認(rèn)為短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)，別說(shuō)我們，在馬斯克的擎天柱3真的實(shí)現(xiàn)這種能力前，我覺(jué)得美國(guó)也不可能。李飛飛好像說(shuō)過(guò)完全擺脫預(yù)編程需通用智能突破，預(yù)計(jì)還需10-20年。目前行業(yè)已在探索突破路徑，如YS開(kāi)源的UnifoLM-VLA-0模型可實(shí)現(xiàn)“單策略多任務(wù)”，部分機(jī)器人能通過(guò)少量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)新動(dòng)作，但仍未跳出“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+算法預(yù)設(shè)”的框架。

但是王興興也預(yù)測(cè)，機(jī)器人大規(guī)模應(yīng)用快則3-5年、慢則10年，但多局限于結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景（如工業(yè)搬運(yùn)，場(chǎng)景內(nèi)可以架設(shè)空間定位點(diǎn)），而要完全擺脫預(yù)編程，需突破具身智能大模型、仿真到現(xiàn)實(shí)的鴻溝等瓶頸，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的深層理解和自主決策，這需要算法、硬件、認(rèn)知科學(xué)的多領(lǐng)域革命，而一旦機(jī)器人有這個(gè)能力，實(shí)際上他就是類生命體了。

五、目前中美在機(jī)器人的大腦領(lǐng)域差距大么？

我個(gè)人認(rèn)為有差距，但正快速縮小，整體呈現(xiàn)“美國(guó)領(lǐng)先基礎(chǔ)、中國(guó)強(qiáng)于應(yīng)用”的格局。美國(guó)在基礎(chǔ)研究、高端算法和核心芯片上優(yōu)勢(shì)明顯，如深度學(xué)習(xí)框架、AGI探索、英偉達(dá)AI芯片等，而波士頓動(dòng)力、特斯拉Optimus的“大腦”算法（動(dòng)態(tài)控制、端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）理論上領(lǐng)先中國(guó)2-3年，且結(jié)構(gòu)上更契合工業(yè)和家庭使用場(chǎng)景，相關(guān)高價(jià)值專利占比也更高。

但中國(guó)在應(yīng)用落地、量產(chǎn)成本和專利數(shù)量上明顯占優(yōu)，YS等企業(yè)的機(jī)器人“大腦”已能滿足特定舞臺(tái)類等基礎(chǔ)場(chǎng)景需求，國(guó)產(chǎn)模型在部分基準(zhǔn)測(cè)試上與美國(guó)差距不足1%，但高端芯片、精密傳感器等核心部件國(guó)產(chǎn)化率不足30%，基礎(chǔ)理論原創(chuàng)性仍有短板，整體處于“跟跑并局部領(lǐng)跑”的階段。

此外，美國(guó)在該領(lǐng)域頭部集中，行業(yè)資源圍繞一兩個(gè)頭部企業(yè)展開(kāi)，而我們目前光機(jī)器人概念正在沖上市的就有50多家，整體出現(xiàn)一個(gè)省，甚至一個(gè)核心市一家頭部的情況，從商業(yè)角度看，這或許正在重復(fù)新能源汽車的情況，或不利于全球資本和技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，影響資本供需結(jié)構(gòu)！