2025年的盛夏，上海世界机器人大会的展馆里，一场属于人形机器人的”技能秀”正在精彩上演。当工作人员轻声下达”跟随穿白衣背包的先生”指令时，一台人形机器人立即启动，步伐稳健地穿梭于人流中，精准避让来往的观众；另一侧的轮式人形机器人则在”货物区”灵活漂移，单机械臂轻松托举纸箱的同时，另一只手已稳稳接过两瓶待送的饮料——这并非科幻电影的片段，而是当下人形机器人真实的能力展现。
从去年”能否完成基础任务”的初级考核，到今年”如何高效优质完成任务”的进阶挑战，人形机器人正经历着一场从”能干活”到”干好活”的能力跃迁。这场”练级”之旅中，它们究竟达到了怎样的”段位”？又将如何突破制约其发展的关键瓶颈？
当前段位：技能扎实，但”应变力”仍是必修课
若将人形机器人的能力比作游戏段位，如今的它们已从”青铜”稳步迈向”黄金”。
在工业场景，协作能力已趋成熟。优必选展示的工业机器人集群便是典型：多台机器人协同完成物料入库、智能分拣，甚至能应对动态随机的复杂分拣任务。据优必选首席品牌官谭旻介绍，其工业机器人已在汽车制造、精密仪器加工、智慧物流三大场景规模化落地，今年仅汽车制造领域就将交付500台，”两年后，它们的工作效率有望达到人类的80%，配合24小时自主换电技术，生产力将实现质的飞跃”。
服务场景的”生活化”探索同样亮眼。擎朗智能的具身服务机器人XMAN已入驻全球首家人形机器人餐厅”机器人焰究所”，能根据顾客需求流畅完成零食分装、递送等拟人化操作；银河通用的Galbot则在全球首台体内部署英伟达Jetson AGX THOR芯片的加持下，实现门店全场景自主运行——单台机器人可管理超5000种药品、6000个货道，已在数十家40平米药店常态化运营。
但硬币的另一面是，这些”优秀生”的能力仍受限于”场景围墙”。擎朗智能具身智能实验室负责人邓强文坦言：”在预扫描标注好的固定环境（如明确划分厨房、客厅的家庭），机器人能准确完成’拿水’指令；但若进入完全开放的陌生环境，让它自主观察、理解并完成任务，目前难度极高。”这种对”未知场景”的应变力不足，正是制约其向更高段位冲刺的核心瓶颈。
破局关键：跨越”泛化鸿沟”，从”专用”走向”通用”
为何机器人能熟练完成预设任务，却难以应对新场景？答案指向”泛化能力”——即从已知经验中提取规律、适应未知环境的能力。这被行业视为人形机器人突破”专用”局限、迈向”通用”的关键”钥匙”。
星动纪元创始人陈建宇指出，当前机器人的”泛化困境”主要体现在两大层面：其一，”大脑”的泛化，即如何让模型从海量数据中提炼通用规则；其二，”小脑”的泛化，即运动控制如何适应不同形态、不同任务的精准需求。国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊则用更形象的表述概括：”现在的具身智能存在’感知局限、决策断层、泛化瓶颈’三大痛点——它像个刚学会解题的学生，只能解老师讲过的题，换个数字就卡壳。”
具体来看，数据与模型的”错位”是首要障碍。尽管机器人能采集大量训练数据，但仿真环境与真实场景的细微差异（如光线、物体材质），常导致模型在实物部署时”水土不服”。硬件层面的标准化难题也不容忽视：不同机器人的自由度、传感器配置各异，难以通过统一模型批量适配，增加了规模化部署的成本。
进化路径：技术、硬件、算力”三驾马车”齐驱
面对泛化难题，行业正从技术、硬件、算力三方面探索破局。
技术层面，端到端与生成式模型的融合被视为关键。 宇树科技创始人王兴兴提出，”视频生成模型先模拟动作，再控制机器人执行”的路径或能加速收敛——通过生成式AI预演任务过程，降低模型试错成本；星动纪元则尝试将世界模型与生成式模型结合，让机器人在理解环境的基础上主动规划动作。陈建宇进一步补充，预训练中使用”人类通用数据”（如通用动作库），再针对具体机器人本体微调，可提升模型在不同形态设备上的迁移能力。
硬件层面，低成本、高一致性的”标准化”是方向。 随着机器人本体成本从百万元降至万元级，行业对硬件的要求转向”可靠且便宜”。谭旻强调，只有硬件具备高度一致性（如批量生产100万台机器人性能稳定），才能支撑模型的规模化泛化；江磊则呼吁”软硬一体化”设计，让大脑、小脑与肢体真正形成”感知-决策-执行”的闭环，而非简单拼接。
算力层面，更低成本、更大规模的算力支撑不可或缺。 银河通用与英伟达的合作已初见成效，其搭载Jetson AGX THOR芯片的Galbot在工业场景中表现出色；未来，随着边缘计算与云端协同技术的成熟，机器人或能实时调用更强大的算力，提升复杂任务的决策效率。
未来展望：从”干好活”到”无处不在”
尽管挑战重重，行业对未来已勾勒出清晰图景。王兴兴预测，当机器人能自主理解”带水给某观众”这类模糊指令并顺利完成时，便意味着它迎来了类似”ChatGPT”的”智能涌现时刻”，这一目标或在1-5年内实现。星动纪元陈建宇更乐观表示，硬件已接近人类水平，软件打磨完成后，机器人效率有望超越人类；优必选谭旻则畅想，未来的家庭服务机器人将是”All in One”的全能助手，既能辅导孩子学习，又能烹饪、按摩、打扫。
从工业产线的”效率担当”到生活场景的”贴心伙伴”，人形机器人的”练级”之路才刚刚开始。当泛化能力突破临界点，当软硬件真正实现闭环，它们或将不再是”工具”，而是成为人类生活中”无处不在的智能助手”。这场关于”通用”的进化，值得期待。
发表回复