“場景適配”“值不值得”很重要

至于宇樹科技G1機器人為何表現(xiàn)“拉垮”，情況則更為復雜。

在行業(yè)人士看來，僅從這場半馬比賽中的表現(xiàn)，并不能說明其智能化、平衡性能力弱。相反，其中不乏亮眼表現(xiàn)，如獨立雙手撐地起身動作?！昂芏嘤^眾可能注意到，比賽中幾乎所有機器人，包括奪冠的天工Ultra均有跌倒的情況發(fā)生，而跌倒后的起身動作大多不能獨立完成，僅憑這一點就已經(jīng)被宇樹蓋過一頭?！?

其次亦有人認為，宇樹科技作為少數(shù)外來參賽隊伍之一，對此次比賽場景的適應性調(diào)節(jié)可能有所欠缺，且小米還是宇樹科技的投資方之一。

一位來自深圳的具身智能研發(fā)人員向觀察者網(wǎng)表示，現(xiàn)階段全國范圍內(nèi)的各個具身創(chuàng)企事實上在研發(fā)、零部件、整機制造等方面實力相差不大，最核心的區(qū)別主要體現(xiàn)在戰(zhàn)略定位和場景選擇的優(yōu)先級上。

“在立足長線經(jīng)營的企業(yè)和投資者眼中，工業(yè)和商業(yè)的場景化應用是首要目標，畢竟機器人翻個跟頭、跑得快、跳個舞，只能用作對外展示平衡性等技術實力，并不能直接產(chǎn)生生產(chǎn)價值。相反，如果能將這些精密機械融入物流、制造等產(chǎn)業(yè)生態(tài)和場景中，比如替代部分重復性、危險性工作，對于制造業(yè)生產(chǎn)效能的提升將是巨大的，所能釋放的持續(xù)性經(jīng)濟和社會價值也是無法估量的?！鄙鲜鋈耸拷忉尫Q。

他向觀察者網(wǎng)透露，目前而言，華為、美的等制造業(yè)和科技巨頭事實上在具身智能領域的發(fā)展進度都是處于絕對領先地位的，且他們在匹配適用性場景，進行場景化驗證等方面具有天然優(yōu)勢。

而在這些場景應用中，必然是半人形或其他形態(tài)機器人更具優(yōu)勢。如平地采用履帶或輪子代替雙腳，爬坡用四足或更多足結構更為便捷、穩(wěn)健。而完全仿照人形做出來的機器人，除了情感上的功能之外，并不實用?！氨热琊B(yǎng)老場景，對一個臥病在床的老人，相較于一個人形機器作為陪伴工具，明顯是一個能更好地照顧他起居的機器更加重要。而且現(xiàn)階段的人形機器人遠沒有達到像科幻片里那樣的智能程度?！?

這或許是華為、美的等巨頭沒有來參賽的主要原因。“讓他們來參加半馬比賽，他們?nèi)绻惶崆昂荛L時間準備，也確實不具備這樣的能力，但其在具身智能領域的戰(zhàn)略思維，對于這些具身創(chuàng)企是降維打擊一般的存在?！鄙鲜鋈耸空J為。

“穿鞋減震”和“兒童組選手”

另一名來自上海的具身智能研發(fā)人員也向觀察者網(wǎng)分析稱，中國作為全球制造業(yè)大國，擁有最為完整的供應鏈體系和幾乎所有的生產(chǎn)制造場景和商業(yè)化應用場景，現(xiàn)階段更應該考慮如何將具身智能應用在這些領域，而非一味跟隨歐美所謂科技巨頭的腳步，將所有目光都聚焦在人形機器人發(fā)展上。

“如馬斯克的貓女機器人概念，其實是自己國內(nèi)工業(yè)化應用場景不足背景下的無奈選擇，另一方面也是在通過人形機器人陪伴、交互等研發(fā)理念，向全球宣示其高科技企業(yè)的引領地位，維護自身及其背后國家的高科技設定。這樣只要其他國家和企業(yè)也沒造出來，就不能證明被反超了?！彼J為，在類似場景中，倘若有足夠的商業(yè)化應用，憑借國內(nèi)技術和零部件研發(fā)制造實力，完全有能力在花費更多資金成本和機會成本的前提下，給機器人雙腿上加入更多關鍵和緩沖部件，讓其表現(xiàn)得更加靈敏、穩(wěn)健，而非像“老奶奶”，甚至不少參賽選手壓根不是“跑”而是全程在“走”。

譬如此前宇樹對外公開展示的機器人跳舞、回旋踢等特定動作，看上十分順暢，就是專門進行過復雜的特定場景改造與調(diào)試的結果。顯然對于此次觀賞性質(zhì)的比賽，“運動員”都表現(xiàn)得較為敷衍，大多進行的硬件減震改造就是給他穿上了一雙鞋。

此外，不少觀眾注意到，此次參賽人形機器人除了少數(shù)如天工Ultra是身高180cm“壯漢”之外，絕大多數(shù)身形矮小，被戲稱為“兒童組選手”，最小只有75cm，體重約10公斤。

上述上海具身創(chuàng)企研發(fā)人員向觀察者網(wǎng)解釋稱，人形機器人并不像傳統(tǒng)理解的高科技產(chǎn)品，如手機、筆記本電腦，越小越難做。相反，人形機器人“兒童”大小機身空間已經(jīng)十分充足，即便電池、芯片等等都集中在身體主體部分也綽綽有余，反而要把機身做大十分困難。每做高10cm，對于機械臂協(xié)調(diào)性、機身平衡性、機械強度、功耗等方面的要求都要成倍數(shù)增加，需要大量數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)做支撐，進行更復雜的調(diào)教工作，自然也需要更多資金成本和研發(fā)投入?！白铌P鍵的是，這些工作對于現(xiàn)階段最重要的應用場景方面幫助幾乎沒有，因此多數(shù)企業(yè)確實沒必要去做這項工作?！?