記者觀察丨機器人“應摔盡摔” 讓中國具身智能產業走得更穩
作者：陳雨康
周末的上海張江科學會堂成了“遛娃圣地”：2025國際具身智能技能大賽在此舉辦，“硅基生命”被推到公眾眼前，完成爬坡、搬運、疊衣、陪護等任務。家長帶娃前來想領略“黑科技”，卻見證了頗多笑料：有的機器人在執行任務時突然“一臉懵”愣在原地，有的在繞過障礙時把自己扳倒；有一臺機器人剛出場就重重摔傷，腦殼碎了一地……人們紛紛揶揄道，原來熱度頗高的具身智能賽道，也不過如此。
在圍觀者的戲謔和唱衰中，有人發出“靈魂質疑”：以比賽的形式將行業的痛點和局限暴露出來，真的有必要嗎？筆者認為，現在“應摔盡摔”，未來才能大步向前。這些讓人捧腹的機器人“翻車”瞬間，恰恰是大賽設計理念的核心所在――將機器人從理想的實驗室環境推向不可預測的真實世界，從而暴露其技術瓶頸，為未來的發展指明方向。
近年來人工智能發展呈現出極具反差感的兩面：網頁端的大模型已能通過律師考試，而現實中的機器人卻只能像學齡前孩童一樣蹣跚學步――這就是著名的“莫拉維克悖論”。人們一邊感嘆通用人工智能已經來了，一邊又詫異于機器人疊個襯衫“難于登天”。
如何才能讓機器人具備真正的干活能力？首先要撕掉實驗室“濾鏡”，讓機器人在真實碰撞中暴露弱點。本次大賽上，機器人需要從高約30厘米的碎磚坍塌區上走過去，在極窄口徑的花瓶里插入向日葵……這些近似于真實世界的競技場，讓機器人得以告別實驗室的“參數比拼”，從執行固定程序中掙脫，向理解并適應非結構化環境邁進。這種“高壓環境”下造成的每一次“翻車”，都在為具身智能的未來鋪路。
有業內專家指出，當下具身智能的核心痛點是“數據困境”，解困密鑰在于真實場景數據。從這個維度來看，機器人每一次摔倒都在為“數據困境”編織出路。只有先突破 “數據困境”，才能著手解決 “模型困境”，讓機器人真正成為生產力工具。
本屆大賽上機器人“洋相”，絕非技術無能的體現，而是一場主動設計的“壓力測試”。業內專家和企業對此達成了高度共識，他們認為，這些失誤是技術迭代過程中不可或缺的寶貴財富，其價值遠大于任何精心編排的完美演示。正是通過這些真實的挫折，行業才能收集到推動進步的關鍵數據，明確攻關方向，并加速機器人從炫酷的展示品邁向可靠實用的生產力工具。可以說，每一次摔倒和失誤，都是中國具身智能產業為了真正“站立”并奔跑起來所必須經歷的錘煉。
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