赤盈配资比尔・盖茨的预言成真了吗？这本书揭开机器人世界的真相

转自：上观新闻

当扫地机器人在客厅自动规划路线，当手术机器人在无影灯下精准缝合血管，我们不禁想起比尔·盖茨在2006年的预言：“未来每个家庭都将拥有机器人。”如今，这个愿景是正在成真，还是仍在远方？

在《机器人引论：魅力无穷的机器人世界》（以下简称《机器人引论》）中，北京大学教授谢广明等作者从家庭普及难题、产业赛道分化、智能化边界到中国产业竞争力等维度，为我们展开了一幅机器人世界的全景图。正如谢广明教授在采访中说道：“机器人技术的终极目标不是替代人类，而是拓展人类的能力边界。”

从工具到伙伴

上观新闻：比尔·盖茨在千禧年初预言“每个家庭都将拥有机器人”，如今近20年过去了，从您长期研究的视角看，当前家庭机器人的普及程度为何没有达到他的预期？

谢广明：客观来说，家庭机器人的发展呈现出“技术突破与市场潜力并存，但普及速度仍滞后于预言”的特点。积极地看，市场规模确实在快速扩张：从2023年的120亿美元增长至2034年的620亿美元，这一数据背后是庞大的市场需求。

观众参观海尔钢琴机器人P1。

在具体应用场景中，部分细分领域已实现较高渗透率：扫地机器人的清洁覆盖率达到99.8%，基本解决了一般家庭地面清洁需求；厨房机器人可完成8000余种菜品，从川菜麻婆豆腐到法式舒芙蕾都能精准制作；护理机器人则能实时监测15项生理指标，包括心率、血压、血氧等，响应速度仅0.2秒。这些进展表明，家庭机器人已从概念走向实用化阶段。

但这些与比尔·盖茨的预言仍存在显著差距。这种差距既体现在技术层面——多数机器人仍依赖预设程序，面对复杂环境时，场景识别与动态调整能力不足，人形机器人的待机续航仅5—8小时，无法满足全天候使用需求；也体现在价格层面——高端机型价格动辄数万元，远超普通家庭承受能力，而低价产品良莠不齐也让不少消费者望而却步。

上观新闻：您在《机器人引论》中提到家庭机器人普及面对技术、成本、伦理等多重难题，能不能给我们具体分析这些难题到底难在哪儿？

谢广明：《机器人引论》中专门用一章分析了家庭机器人的发展瓶颈。技术层面的核心难点在于“从工具到伙伴”的认知跨越：现有机器人本质上仍是“程序执行者”，而非“环境理解者”。有实验室曾做过测试，让一台主流家庭服务机器人在有儿童玩具散落的客厅中执行任务，其路径规划失败率超过40%，这反映出当前AI算法在处理复杂环境时的局限性。

成本问题则涉及产业链的各个环节。核心零部件如激光雷达、高精度传感器、伺服电机等长期被国外品牌垄断，以激光雷达为例，尽管成本已降至50美元以下，但高端产品仍需进口；AI芯片的算力需求也推高了硬件成本。此外，软件开发的迭代成本也不容忽视，为适配不同家庭场景的个性化需求，往往需要大量数据训练和算法优化，这部分成本难以通过规模化生产完全摊薄。

还有一个难题是伦理与法规的滞后性。比如，当护理机器人收集用户生理数据时，如何界定数据使用权限？若机器人在运行中造成意外伤害，责任该由厂商、用户还是算法提供商承担？我将这些问题称为“技术之外的隐性壁垒”。欧盟虽已推出《人工智能法案》要求高风险机器人配备“数字护照”，但全球范围内统一的法律框架尚未形成，这种不确定性增加了企业的合规成本和消费者的使用顾虑。

上观新闻：您在书中提出家庭机器人需要5—10年的技术沉淀与生态完善，这一判断基于哪些关键技术的突破时间？哪些技术可能成为推动普及的“爆点”？

谢广明：这一判断主要基于3个维度的技术演进节奏：首先是自主导航与环境理解技术，当前基于深度学习的SLAM（同步定位与地图构建）算法已能实现基础导航，但要达到“理解家庭空间逻辑”的水平，还需要多模态大模型的突破。我们预计3—5年内，融合视觉、听觉、触觉的多传感器算法将显著提升机器人的环境适应性。

其次是能源技术的革新，固态电池的商用化进程将直接决定机器人的续航能力。目前实验室中的固态电池能量密度已达400Wh/kg，预计5—8年内可实现量产，届时人形机器人的续航有望提升至12—16小时，基本满足全天候使用需求。能源技术的突破不仅关乎续航，还将影响机器人的形态设计——更轻薄的电池允许机器人实现更灵活的关节运动。

最后是成本控制技术，国产替代与开源算法将成为降本的双引擎。我们测算，当核心零部件国产化率超过70%时，有一定功能的家庭机器人的整机成本有望降至1万元以内，这一价格区间将显著提升普通家庭的购买意愿。

从技术壁垒到潜力赛道

上观新闻：《机器人引论》中将工业机器人列为当今发展最成熟的领域，工业机器人的“成熟度”体现在哪些方面？

谢广明：工业机器人的成熟度首先体现在长达70余年的技术积累上。从20世纪50年代的示教再现机器人，到如今的智能协作机器人，其技术演进经历了机械结构、控制算法、传感器技术的多轮迭代。在汽车焊装生产线中，传统专机设备换型需耗时数周，而采用模块化机器人单元后，通过快速更换夹具与程序，可在48小时内完成新车型生产准备，这种效率提升的背后是高度标准化的技术体系。

6月18日，在广西柳州市北部生态新区机器人产业园，首台广西制造的工业版人形机器人正式亮相。新华社发（黎寒池摄）

产业链的完整性是另一重要标志。中国工业机器人市场国产化率已突破45%，形成了从核心零部件到整机制造再到系统集成的完整产业链。此外，应用场景的深度渗透更能体现成熟度。工业机器人已从汽车制造拓展到电子、物流、机械加工、食品工业等多个领域。数据显示，中国工业机器人密度已达470台/万人，超过德国和日本，这一指标充分反映了工业机器人在制造业中的普及程度。

上观新闻：与工业领域相比，您特别看好农业机器人的发展潜力，为什么？

谢广明：农业机器人的潜力首先源于其解决行业痛点的能力。中国农业正面临劳动力短缺和生产成本上升的双重挑战，而农业机器人在提升效率、降低能耗方面具有显著优势。预计2025年农业机器人市场规模将突破150亿元，年复合增长率达38.6%，这一增速在各应用领域中位居前列。

在技术应用层面，农业机器人已实现多场景覆盖：农业无人机保有量突破25万架，北斗导航农机自动驾驶系统覆盖68%的规模种植主体，这些设备可完成播种、施肥、植保等作业，作业精度较人工提升30%以上。采摘机器人则通过视觉识别和柔性抓取技术，实现了苹果、草莓等水果的自动化采摘。我们现在经常说的“精准农业”，正是通过机器人搭载的传感器、物联网设备和大数据分析系统，实现对作物生长环境的实时监测和精准调控，例如根据土壤情况自动启停灌溉系统，根据病虫害预警精准喷洒农药。

如今，政府不仅加大对绿色农业的扶持力度，还推动农业产业链的延伸整合，为机器人应用创造更多场景。政策引导与市场需求的双重驱动，使得农业机器人成为机器人产业中最具成长性的细分领域之一。

上观新闻：除工业和农业外，医疗、服务、娱乐等领域的机器人发展呈现出哪些差异化特征？您对这些领域的未来趋势有哪些判断？

谢广明：不同领域的机器人发展呈现出明显的需求导向特征。医疗机器人受老龄化和医疗资源分布不均的推动，在手术机器人和康复机器人领域发展迅速。以达芬奇手术机器人为例，其机械臂可实现7个自由度的精准运动，手术创口较传统手术缩小80%，但目前主要集中在大型三甲医院，基层医疗场景的渗透率仍有待提升。我们预测，未来5—8年，小型化、低成本的医疗机器人将进入社区卫生服务中心，例如便携式康复机器人可帮助中风患者进行居家康复训练。

北京协和医院手术室护士王辉（右）和护士崔新冉为达芬奇机器人臂安装无菌罩。新华社记者李鑫摄

服务机器人的发展则与人口结构变化密切相关。随着老龄化加速和蓝领劳动力短缺，服务机器人在家政服务、看护辅助、教育陪伴等场景的应用快速拓展。值得注意的是，服务机器人的技术难点在于“情感交互”与“场景适应”的平衡——既要具备一定的情感识别能力，又要能在复杂家庭环境中稳定运行。

娱乐机器人的发展则更多依赖AI技术的突破。随着生成式AI的进步，娱乐机器人在游戏与互动体验领域的应用前景广阔。例如，AI驱动的虚拟偶像已能实现与粉丝的实时互动，其表情、动作的自然度较传统CG技术显著提升。娱乐机器人的发展可能突破“工具”的定位，成为文化传播的新载体，例如通过机器人表演传统戏曲，吸引年轻群体关注传统文化。

从符号处理到真正理解

上观新闻：《机器人引论》中用“从遥控操作到自主决策”来概括机器人智能化的演进路径，目前有了哪些实质性突破？

谢广明：机器人智能化的突破集中体现在3个维度：自主导航能力的提升、多模态交互的实现以及场景理解的深化。自主导航要实现跨空间任务规划，这种能力源于对环境语义的理解，而非简单的避障算法。

多模态交互的背后是“认知—决策—执行”系统的升级：机器人通过视觉、听觉、触觉等多传感器融合获取环境信息，经AI芯片实时处理后，生成相应的动作指令。

场景理解的深化则体现在天工机器人的动态适应能力上。其技术关键点在于将人类运动数据转化为可学习的模型，机器人通过不断模仿和强化训练，形成对不同地形的适应性。这种技术使得机器人的动态平衡能力接近人类水平，为其在非结构化环境中的应用奠定了基础。

上观新闻：尽管有这些突破，现实机器人与《人工智能》《西部世界》等科幻作品中的形象还是存在着巨大差距。

谢广明：这种差距的本质在于“符号处理”与“真正理解”的区别。科幻作品中的机器人如《人工智能》中的大卫，具备自主意识和情感体验，能基于内在动机作出决策；而现实中的机器人，即便表现出复杂行为，其本质仍是对输入信号的算法处理。以索菲亚机器人为例，尽管它能做出面部表情和简单对话，但这些都是基于预设数据库的响应，而非真正理解对话内容的情感内涵。我们和机器人说话，机器人可能表现得像能听懂我们的话，但它实际上只是在按规则操作符号，并未真正理解其中的意义。

自主意识的缺失源于当前AI技术的局限性。现有的机器学习算法，无论是监督式学习还是无监督式学习，都需要大量数据训练，且只能在特定任务范围内有效。要实现科幻中的自主意识，需要突破“通用人工智能”（AGI）的瓶颈，这不仅涉及算法创新，还需要对大脑认知机制的深入理解。

上观新闻：机器人的智能化发展面临“伦理与自主性的矛盾”，在技术发展中如何平衡创新与伦理的约束？

谢广明：伦理与自主性的矛盾在医疗和军事领域表现得尤为突出。在医疗机器人领域，尽管手术机器人已能完成高难度操作，但所有操作都必须由人类医生授权，这是因为一旦出现医疗事故，责任界定存在争议。

军事领域的矛盾就更尖锐了。随着战争形态向智能化、无人化演进，各国均在加速布局AI赋能的作战平台，但自主武器系统的伦理争议从未停止。例如，无人机集群若具备自主目标识别和攻击能力，可能导致无辜平民伤亡，违反国际人道主义法。

平衡创新与伦理约束需要构建“技术—伦理”协同发展机制。在技术设计阶段，就应嵌入伦理考量，例如为医疗机器人设置“人类否决权”，为服务机器人设置“隐私保护模式”；在应用阶段，建立严格的伦理审查制度，如欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统的评估要求；在法律层面，明确机器人开发者、使用者和监管者的责任边界。我在书中提出了“伦理设计前置”原则，例如要求情感陪伴机器人必须内置“情绪阈值”模块，防止用户产生过度依赖，这种将伦理规范技术化的思路，为平衡创新与伦理提供了可行路径。

从“跟跑”“并跑”到“领跑”

上观新闻：目前，在全球机器人产业中，中国处于什么位置？

谢广明：中国已成为全球机器人产业的重要增长极。中国的机器人产业不仅具有成本优势，还培育了优必选、宇树科技等具有国际竞争力的企业，其产品在全球市场与波士顿动力、特斯拉等巨头直接竞争。据统计，全球73%的核心机器人企业位于亚洲，而中国独占56%，这种垂直整合能力使中国在全球供应链中占据主导地位。

技术突破与成本优势的结合，使得中国机器人在国际市场上的竞争力日益凸显，中国正从“机器人应用大国”向“技术创新强国”转型。

上观新闻：与国际领先水平相比，中国机器人产业在技术原创性、人才储备等方面还存在短板吗？

谢广明：尽管中国机器人产业在应用层面发展迅速，但在技术原创性和基础研究方面仍存在明显短板。在AI大模型、机器人专用操作系统等核心软件领域，国内企业仍高度依赖进口。例如，优必选、智元机器人等企业虽推出自研模型，但在通用性和多场景适应性上与OpenAI、DeepMind的模型还存在代际差距。这种“重应用、轻基础”的发展模式，可能导致中国机器人产业陷入“低端锁定”——只能在中低端市场凭借成本优势竞争，难以在高附加值的核心技术环节形成持续竞争力。

此外，人才储备的结构性短缺也制约着产业升级。中国机器人产业面临AI算法、运动控制等领域高端人才的严重不足。据教育部统计，2023年全国高校机器人相关专业毕业生仅5.8万人，而市场需求缺口超过20万。这种人才缺口直接导致企业在前沿技术研发上力不从心，若不加快跨学科复合型人才的培养，中国机器人产业可能在新一轮技术革命中错失先机。

上观新闻：在全球产业链重构的背景下，中国机器人产业如何实现从“跟跑”到“并跑”甚至“领跑”的转变？

谢广明：首先是强化基础研究投入，建议设立机器人基础研究专项基金，重点支持AI大模型、新型传感器、仿生材料等前沿领域，打破核心技术受制于人的局面。例如，在AI芯片领域，国内企业已开始研发专用机器人芯片，虽然算力与英伟达A100仍有差距，但在能效比上已接近国际水平。

其次是构建“产学研用”协同创新生态。以波士顿动力为例，其技术突破离不开麻省理工学院、卡内基梅隆大学等高校的基础研究支撑。中国可借鉴这一模式，推动北大、清华等高校与国内头部企业共建联合实验室，加速技术成果转化。

第三是完善产业政策支持体系。建议参考德国“工业4.0”战略，将机器人产业纳入国家战略性新兴产业，在税收优惠、人才引进、市场准入等方面给予倾斜。应建立机器人技术成熟度评价体系，引导企业从单纯追求市场份额转向注重技术创新质量，避免陷入低价恶性竞争。

从技术叙事到社会思考

上观新闻：作为机器人领域的专家，您在当下创作《机器人引论》的初衷是什么？

谢广明：创作这本书的初衷，是希望搭建一座连接技术与公众的桥梁。过去十几年，机器人技术发展迅猛，但大众对其认知仍停留在科幻电影或工业机器臂的层面，缺乏对技术全貌和社会影响的系统理解。《机器人引论》的核心目标，就是用通俗的语言解析机器人技术的发展逻辑，同时探讨其对就业、伦理、文化等社会层面的深远影响。

书中特别强调“技术与社会的互动”，是因为机器人技术已不再是单纯的工具创新，而是重塑社会结构的变革力量。比如在深圳妈湾智慧港，自动化集装箱卡车替代司机后，港口将90%的司机培训为远程操控员，人均产值提升3倍，这正是技术与社会良性互动的典范。

上观新闻：《机器人引论》中提到“人机共融”的理念，这与传统“机器替代人”的认知有何不同？

谢广明：“人机共融”的核心理念是将机器人视为人类的伙伴而非替代品，强调二者在能力上的互补与协同。传统“机器替代人”的思维往往聚焦于机器人对重复性劳动的取代，而“人机共融”更关注如何通过机器人技术释放人类的创造力。例如，当护理机器人承担起老年人的日常照料工作，人类照护者就能将更多精力投入情感陪伴和个性化关怀上，这种分工模式能显著提升照护质量。

对于普通读者，《机器人引论》的启示主要体现在三个方面：对消费者而言，能更理性地看待机器人产品的功能边界，避免陷入“技术万能”的误区；对从业者而言，可从中发现职业转型的方向，例如物流从业者可向机器人运维方向发展；对社会公众而言，能加深对机器人技术发展的全面了解并引起思考，这也是应对技术变革和社会变革的思想准备。