初二聊点硬核：春晚机器人惊艳，？真正的“燃料”是什么？

更新时间：2026-02-19 00:48 来源：牛马见闻

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闭环 vs 真�季度财报 vs 十�巨头孤岛 vs 多元协同美国创新集中于科技

除夕)夜，)宇树的机器人阵列舞起金箍棒，连续空翻，打醉拳，鲤鱼打挺，乌龙搅柱，行云流水，力道十足，令专业人士都感叹“运控实在太强了”； 武戏惊艳，文戏同样细腻。 在小品《奶奶的最爱》中，当松延动力的仿生机器人以蔡明的面容，做出45度微仰视的细腻表情，向1996年的《机器人趣话》演出一场跨越30年的致敬。 沈腾的贺岁微电影里，银河通用的机器人“小盖”盘核桃、捡玻璃碎片、货架取物、叠衣服、串烤肠，展示具身大模型驱动的自主思考能力； 在千里之外的宜宾街头，魔法原子旗下的上百台MagicDog披上熊猫外衣集体登场，奔涌、歪头、晃爪；Gen1机器人则化身‘捞面师’完成起面、控水、倒面、斟酒，Z1以‘送餐员’送出燃面。 春晚之外，就在九天前，上海智元机器人的《机器人奇妙夜》让两百余台机器人与黄晓明同台变魔术、与开心麻花共演小品。 如果说去年春晚的机器人还在努力“不摔倒”，那么今年，它们已经能“打配合”、甚至“演情感”。 这是令无数国内外网友惊叹的巨大飞跃。 站在大年初二这个时间点上，当最初的惊艳沉淀，我们可以思考一个新的问题，它们的进步，今年还能有多快？ 既然机器人能在舞台上实现如此高水准的表现，我们是否已经能将这种能力，从精心编排的舞台，延伸到杂乱的仓库、昏暗的巷道、甚至独居老人的床边？ 行业正形成新的共识：下一阶段的胜负手，或许不在于追求更强、更快的关节电机，而在于能否获取更厚实、更高质量的人类操作数据——这正成为2026年“人类数据与远程遥操之年”的核心命题。 第一章：为什么我们不能靠机器人自己“喂”数据？ 曾几何时，行业怀揣着一个美好的愿景，灵感来源于自动驾驶的成功。 在自动驾驶领域，特斯拉等公司通过将成千上万辆汽车部署到真实道路上，让这些车辆在行驶过程中持续收集海量的道路环境、驾驶行为、突发状况等数据。这些数据被传回云端，用于不断训练和优化自动驾驶算法，形成一个越用越聪明、越聪明越多人用的“数据飞轮”效应。 最终，自动驾驶系统从需要人类频繁接管的辅助驾驶，逐步进化到高度自主的智能驾驶。 人们曾期待，同样的奇迹能在机器人身上重演。 理想中的路径是这样的：首先，制造出成本可控、性能可靠的人形机器人； 然后，像销售汽车一样，将它们大规模部署到工厂、仓库、家庭等各类场景中； 这些机器人在执行日常任务时，会自动记录下每一次抓取、行走、避障、与人类交互的全过程，生成宝贵的“物理世界交互数据”； 这些数据汇聚成海，喂养给机器人的“大脑”（AI模型），让模型越来越聪明；更聪明的模型又让机器人执行更复杂的任务，产生更高质量的数据…… 如此循环，机器人将快速从执行简单指令的“工具”，进化成能理解环境、自主决策的“通用智能体”。 然而，这个看似完美的逻辑，在现实面前遭遇了双重“卡壳”。 第一重卡壳在于“身体”：机器人本身远未准备好成为合格的数据采集员。 当前的人形机器人，技术路线高度发散：驱动方式上，电驱、液压、绳驱等多种方案并存，各有优劣，远未像汽车发动机那样形成主流标准； 智能架构上，端到端大模型、分层设计、世界模型等路线争论不休，“大脑”该如何构建也无共识。更重要的是，机器人的成本、可靠性和运动能力，还远达不到“规模化部署”的要求。 一台能完成复杂任务的机器人，其成本可能高达数十万元，且故障率较高，无法像手机或汽车那样成为普及型产品。 没有百万、千万台稳定可靠的机器人遍布各处，所谓的“数据飞轮”就失去了转动的基础——你无法用寥寥几台实验室原型机，采集到覆盖真实世界复杂性的海量数据。 第二重卡壳在于“数据价值”：低水平重复数据无法喂养出高级智能。 即使有少量机器人投入使用，它们当前能稳定执行的任务也极其有限，大多是在高度结构化、预设好的环境中（如特定产线）完成单一动作。 这些动作产生的数据，就像小学生反复抄写同一行字，对于学习写一篇作文帮助甚微。 要训练出能应对开放环境、理解人类意图、处理突发状况的“通用智能”，需要的是多样、复杂、包含大量决策过程的高价值数据。 而现阶段机器人自主产生的，恰恰是前者。 于是，行业不得不面对一个残酷的现实：那个指望机器人自己“生数据”、再用数据“养智能”的完美闭环，在起点就被卡住了。 我们既没有足够多、足够好的“身体”（机器人）去采集数据，采集到的初级数据也无法直接喂养出我们想要的“智能”。 2026年春晚的节目，正是这种困境的生动注脚。一方面，我们看到银河通用的机器人宣称由“具身大模型端到端驱动”，在微电影中“自主”完成盘核桃、叠衣服等任务，试图展示脱离预编程、依靠“大脑”自主决策的潜力。 另一方面，更多节目本质上仍是高度定制化的结果：魔法原子的机器熊猫需要为外覆件重新标定模型；松延动力的侧手翻代码在联排前夜仍在紧急调试；宇树的武术套路是运动控制算法的极致优化，而非对开放环境的即时反应。 正是这一根本性困境，迫使整个行业调转方向，将目光投向了物理世界中唯一现成、且已被充分验证的“智能体”——人类。机器人发展的逻辑，从“让机器自己学”，转变为更务实、也更基础的“先向人学”。 第二章：人类如何“教”机器人？穿戴+遥操的新范式 2026年，一套以人类为中心的数据采集与训练范式正在中国加速形成，其核心是“穿戴采集”与“远程遥操”的双轮驱动，二者共同指向“数据”与“场景”两大落地瓶颈的破解。 穿戴设备，旨在将人类的日常劳动直接转化为高质量训练集，解决“数据荒”。 想象这样的场景：仓库分拣工人佩戴着集成视觉与力传感的AR眼镜和触觉手套，其抓取、放置、判断的每一个细节都被精准记录； 家政培训学员穿着动捕套装演示清洁、收纳，动作轨迹与力度变化被完整采集。这些数据天然融合了动作、力觉、视觉、语言指令及环境上下文，是多模态的宝贵矿藏。 其背后，是AI大厂对物理世界数据的海量需求，正驱动着一个由模型公司出预算、政府或企业出场景、通过众包分包模式运作的“人类数据采集市场”初步显现。这些数据被比作“数字原油”，是沉积了人类数百万年进化与技能传承的富矿，而穿戴设备正是实时开采的工具。 远程遥操，则从安全“兜底”机制演化为关键的“教学”过程，并率先在危险“场景”落地。 在矿山巡检、电力排障、有害环境作业等危险或复杂场景中，机器人首先以“L2级辅助自主”模式进入，当遇到未知情况时，由远端的人类操作员通过VR/AR设备进行介入和指导。 每一次人类的接管与操作，不仅解决了当下任务，其操作序列、决策逻辑更被系统记录，成为优化算法、迭代模型的绝佳样本。 这种“AI遇困-人类介入-数据记录-模型迭代”的循环，依托5G-A低延迟、高可靠图传（如灵御智能的方案）与边缘计算等技术支撑，正推动机器人能力沿着“L2辅助→L3自主”的路径渐进式提升。2026年，远程遥操正从试点走向矿山、高危运维等场景的规模化落地元年。 另一方面，租赁模式让机器人以轻量化方式切入商演、互动等边缘场景，积累早期商业化数据与经验之外，为机器人赛道持续获取社会曝光，吸引资源投入。 值得注意的是，春晚舞台本身，可以看作是对未来应用场景的一次高规格的预演和公众教育。 松延动力在小品中凸显家庭助手与养老陪伴价值；银河通用在微电影中展示零售、家务技能；魔法原子在宜宾街头完成真实送餐任务。 这些节目编排，绝非偶然，它们精准地指向了行业渴望突破的几大核心场景：家庭、商业零售与轻服务业。 虽然舞台上的任务是“演”出来的，但它们成功地将“机器人能做什么”的想象，植入了亿万观众的心中，为后续真实场景的开放与合作铺平了认知道路。 行业的共识在2026年变得清晰：放弃“一步登天”的通用机器人幻想，聚焦特定、可控的专用场景（如仓储分拣、特定工序装配、家庭康养辅助），在这些“盒子”里，通过人类示范与遥操干预，积累起足够高质量、高密度的场景数据，再逐步扩展能力的边界。 第三章：中美路径分野——制度、成本与容忍度的差异 面对“机器人本体未标准化”这一共同瓶颈，中美基于制度环境、产业生态与社会预期，走出截然不同的务实路径。这种分野体现在四个维度： 目标设定：霸权工具 vs 民生杠杆 美国将具身智能视为大国竞争的“制高点”，资源向军事、太空倾斜，强调技术封闭。企业追求“通用奇观”，以证明霸权可持续性，却难解具体社会问题。中国则锚定“新质生产力”的落地场景——工厂缺工、社区养老、危险作业。政策鼓励“小切口、快验证”，允许机器人先干脏活累活。目标不同，容忍度亦异：美国怕出错，中国怕不试。 数据策略：仿真闭环 vs 真实开放 受人力成本与法规限制，美国企业依赖高保真仿真生成合成数据。虽可控干净，却难覆盖物理世界的“长尾噪声”——如湿滑地面、杂乱桌面下的真实交互。中国借政策试点区主动开放真实场景。宇树2025年出货5500台人形机器人（占全球38%），大量进入高校、职校与商演市场。目的不在短期盈利，而在建立硬件触点，为数据采集铺路。“用真实世界训练AI”，正积累不可复制的数据资产。 时间耐心：季度财报 vs 十年基建 硅谷受资本市场驱动，创新被季度财报绑架，必须不断制造“高光时刻”维系估值，长期投入易被牺牲。中国则视具身智能为“新型基础设施”，愿花数年建设数据采集网络、遥操平台、标注体系等“看不见的底座”。这背后是一种清晰的产业逻辑：今天的基础设施投入，决定了五年后能否掌握技术自主权。 创新生态：巨头孤岛 vs 多元协同 美国创新集中于科技巨头及其投资的初创公司（如Figure、1X），形成“资本—技术—数据”闭环，中小企业难以接入前沿模型，生态呈现“头部垄断、腰部塌陷”。中国则是“国家引导、市场分层”：央企提供工业场景，民企负责产品化，高校输出算法，地方政府建测试场、给补贴。这种协同在2026年春晚得到极致体现——宇树的实时功夫对练、智元的200台群舞魔术，均为全球首创的复杂人机协同表演，且由企业主导、具备清晰商业模式。 一个生动的例证，正是春晚舞台本身。 无论是宇树科技与塔沟武校合作的功夫对练，还是智元机器人《奇妙夜》中两百余台机器人的群舞、小品与魔术，其所呈现的复杂协同与舞台效果，均是国际首创。 更重要的是，这类高规格的舞台演示，并非纯粹的“技术秀”，而是快速打通了商业闭环的初步验证。智元孵化的“擎天租”平台，已开始提供机器人商演租赁服务；宇树的机器人也早已进入各类展会、庆典场景。 这预示着，如同无人机表演产业从无到有、迅速壮大一样，一个以机器人表演、互动服务为核心的新兴商业市场正在中国快速成形。这种从“舞台验证”到“商业落地”的敏捷路径，依托于中国强大的供应链整合能力、相对宽松的监管环境以及对创新业态的高容忍度。而在美国，受限于更高的合规成本、更分散的供应链以及对“非完全自主”机器人接受度较低的文化，企业很难如此快速、完整地迈出从技术演示到规模化商业服务的第一步。 第四章：中国具身智能的多元生态——从舞台豪赌到垂直深耕的有组织试错 面对“如何高效获取并利用人类操作数据”这一共同挑战，中国玩家基于自身禀赋，分化出三条互补又竞争的策略路径，共同构成一场由国家引导方向、市场驱动执行、充满张力与协作的“有组织试错”。 第一条路径：以身体换入口——铺开硬件触点，为数据采集创造物理条件。 这条路径的核心逻辑是：没有部署，就没有数据；先占场景，再谈智能。 宇树科技凭借全球领先的运动控制能力（其H1在春晚的实时功夫对练非预编程），快速将人形机器人送入高校、职校、商演市场。其G1定价10万级，R1下探至2.99万，核心目的并非短期盈利，而是让机器人“铺出去”，成为未来数据采集的物理节点。 松延动力采取“双线并进”：一面以仿生人头攻克情感交互高地（成功跨越恐怖谷），另一面推出万元级教育机器人，携手编程平台下沉至幼儿园，既探索前沿，也培育生态。 智元机器人则选择“规模化演示”路线。九天前的《机器人奇妙夜》，200余台机器人与黄晓明、开心麻花同台，不仅是一场营销秀，更是一次大规模、多机协同的运控与调度压力测试。其孵化的“擎天租”平台，正尝试通过轻量化租赁模式，将机器人快速导入商演、会展等半开放场景，积累群体交互数据。 第二条路径：以大脑换时间——聚焦认知建模，最大化数据价值。 原力无限、银河通用等团队判断：与其等待完美的身体，不如先构建强大的“具身大脑”。他们通过Hyper-VLA、因果世界模型等技术，将人类穿戴设备采集的高质量操作数据，转化为可泛化的认知能力。 其策略本质是：用软件智能弥补硬件不足，用认知优势对冲运动缺陷。对他们而言，宇树、智元的机器人不仅是竞品，更是潜在的数据采集平台与算法验证载体。 第三条路径：以部件补断点——攻坚关键环节，打通“人→机”数据链。 这条路径的玩家不做整机，而是瞄准“人类→机器人”数据链中最脆弱的环节。 Sharpa专注22自由度直驱灵巧手，星尘智能深耕绳驱方案，灵御智能打磨低延迟遥操系统——他们的目标是让机器人的感知与执行更接近人类细腻度，从而提升数据质量。 科沃斯则从另一个维度切入：它将家用服务机器人作为天然的“人类行为观测平台”，同时，推进机械臂与灵巧手研发，其技术路径指向将垂直场景中验证过的感知与控制模块，迁移至更开放的具身智能系统。 这三条路径并非孤立存在。整机厂（宇树、松延、智元）提供硬件载体与场景入口；大脑团队（原力无限、银河通用）提供认知引擎；部件厂商（Sharpa、星尘、灵御、科沃斯）夯实交互基础。遥操系统为所有路径提供安全网，而地方政府开放的工厂、社区、医院则成为共同的试验场。 这不是一个和谐的“生态”，而是一场由国家引导方向、市场驱动执行、充满张力与协作的“有组织试错”——而这，或许正是中国在复杂技术赛道上的真正优势。 结尾：真正的智能，生长于平凡人的劳动之中 春晚的灯光终会熄灭，舞台上的惊艳表演终将落幕。但具身智能要真正走进工厂车间、融入家庭生活、承担危险作业，其征途才刚刚开始。 2026年的启示在于，这场征途不再仰望实验室里“通用奇点”的炫目幻梦，而是俯身向最平凡的人类智慧与劳动学习。观众对春晚节目中“广告感”的微妙不适，恰恰提醒着行业：技术的价值，从不在于舞台上的完美复刻，而在于真实场景中的可靠陪伴——在嘈杂工厂里连续千次无故障的物料搬运，在拥挤商超中自然流畅的引导交互，在狭小厨房里安全完成的一次热汤递送。 具身智能的进步，将不主要依赖于某个天才算法的横空出世，而将深深植根于普通人在仓库中的一次分拣、在变电站中的一次排障、在康复训练中的一次搀扶——甚至是在高空作业中，用机器人替代人力所避免的一次潜在风险。正是这些亿万次看似寻常的伸手、转身、判断与决策，在被可穿戴设备与遥操系统数字化之后，汇聚成机器理解并驾驭物理世界的基石。 这是一场更为谦卑的智能革命。它承认并利用人类不可替代的现场决策智慧，将人的角色从重复性体力执行者，升级为智能系统的监督者、教练与数据哺育者。当全球产业仍在为“身体”的形态争论不休时，中国路径正悄然将胜负手押注在“人类的手”及其所承载的数据之上。无论是智元式的平台化探索，还是科沃斯式的垂直深耕，抑或是无数细分领域冠军的技术突破，最终都指向同一个方向：让智能扎根于真实世界的需求，生长于人类每一次平凡的劳动之中。 智能，终将落地于人间烟火，始于对人类每一次劳动的数字化凝视与学习。 本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。

编辑：Verónica Langer