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大陸人形機器人難以大規模應用 效率不及人工

大陸人形機器人難以大規模應用 效率不及人工
圖為2026年8月26日,在北京舉行的第二屆世界人形機器人運動會跳遠比賽中,一個人形機器人摔倒後被抬走。(Greg Baker/AFP via Getty Images)
2026-08-2703:02 中港台時間
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【大紀元2026年08月26日訊】大陸人形機器人在展會上頻繁展示跳舞、疊衣服及搬運物品等動作,但進入工廠後,簡單裝配效率仍低於人工。一名行業人士表示,目前真正實現大規模應用的場景幾乎沒有。多名業內人士還提到,機器人存在精度不足、難以長期穩定運行,及更換場景後成功率明顯下降等問題。

進廠效率低於人工

據《第一財經》8月26日報導,一名減速器廠商表示,人形機器人的主要客戶仍來自科研、表演及教育領域,工業應用「噱頭大於實際」。

宇樹科技創始人王興興稱,該公司2024年曾與汽車工廠合作,但因效率及泛化能力不足,未能大規模推廣。機器人雖然可以完成簡單裝配,效率卻低於人工。

機器人在固定場景經過大量訓練,任務成功率可以接近100%;但物品、光線或環境稍有變化,成功率便明顯下降。最後幾厘米甚至幾毫米的偏差,也可能導致整項任務失敗。

精度與穩定性未達工業要求

浙江人形機器人創新中心首席科學家熊蓉表示,機器人進入工廠仍面臨四項問題,包括無法長期穩定運行、更換物品或場景便須重新採集數據訓練、操作精度不足,及執行速度慢。

目前機器人的操作精度多為厘米級至毫米級,而部分工業任務要求達到亞毫米級。機器人還可能出現抓不穩杯子、捏壞包裝盒,及無法打開帶鎖櫃門等問題。

開放原子開源基金會理事長謝少鋒表示,當前行業技術路線分散、標準缺失。不同廠商的傳感配置、動作空間及數據結構並不統一,企業需要反覆做基礎適配和工程驗證,高成本採集的數據也難以跨設備、跨任務復用。

墨奇智能聯合創始人兼首席技術官黃青虬表示,具身智能行業存在泡沫。「具身智能」是指讓機器人等實體設備通過感知、理解和行動,在真實環境中完成任務。黃青虬認為,目前機器人實際應用創造的價值遠未匹配企業估值。摩爾線程創始人張建中則認為,具身智能至少落後語言模型五年。

舉重機器人衝向裁判席

第二屆世界人形機器人運動會8月22日在北京開幕。8月24日舉行的舉重比賽中,一台天卓隊機器人嘗試舉起16公斤槓鈴。它將槓鈴舉至胸前後開始發抖,在繼續上舉時失去平衡,之後揮舞機械臂衝向裁判席,倒地後被工作人員用擔架抬走。

該項目已較人類舉重行為簡化,機器人只須把槓鈴舉過頭頂並保持兩秒,部分參賽機器人還在手部纏上膠帶增加抓力。

相關視頻引發網民議論。有人將比賽形容為「機器人出糗運動會」和「大型抽象現場」;另有網民調侃,抬擔架的工作人員成了「全場最忙的人」。

責任編輯:徐亦揚#

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