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马斯克支持大胆预言:14年后地球上将约有10亿个人形机器人

2026-11-01 436 行业资讯
ARTICLE 2026 INSIGHT / UPDATE / STORY
马斯克支持大胆预言:14年后地球上将约有10亿个人形机器人
摘要

十几年后,地球上真会出现约10亿个人形机器人吗?当科技界最有影响力的人物为这一预言背书,人形机器人到底是下一场劳动革命的起点,还是又一轮被高估的热潮? 2024年初,Midjourney创始人大卫·霍尔茨在社交平台上提出一个大胆判断:到2040年代,地球上将出现大约10亿个人形机器人。马斯克随即回应,称这个数字“大概差不多”,前提是人类文明的根基保持稳定。 到了2026年初的达沃斯论坛,他又把预期

十几年后,地球上真会出现约10亿个人形机器人吗?当科技界最有影响力的人物为这一预言背书,人形机器人到底是下一场劳动革命的起点,还是又一轮被高估的热潮? 2024年初,Midjourney创始人大卫·霍尔茨在社交平台上提出一个大胆判断:到2040年代,地球上将出现大约10亿个人形机器人。马斯克随即回应,称这个数字“大概差不多”,前提是人类文明的根基保持稳定。 到了2026年初的达沃斯论坛,他又把预期大幅上调,认为人形机器人与人类的数量之比未来可能达到3:1,甚至5:1。 数字越喊越大,落到具体零部件上,事情却要朴素得多。一只灵巧的手、一个能弯曲承重的膝盖、一颗装满传感器的头,每一样都是数十年工程积累的成果。 把它们组装成一个完整的躯体,人形机器人被寄望于完成一次巨大的飞跃。外界期待的不只是会动的机器,而是一个能像人一样进入真实环境、承担实际任务的通用劳动力。 近来,人形机器人确实走出了实验室,出现在展会、街头和各类演示现场,但表现并不总是稳当,摔倒、失衡、动作迟缓都时有发生。在跳舞、戴滑稽帽子这些吸睛画面背后,是一场严肃、昂贵且尚未得到验证的押注。 押注的对象很明确:人们相信,由人工智能驱动的机器人终有一天可能彻底改变人类劳动的形态。 业内人士指出,人们对人形机器人的兴趣其实由来已久,几十年来这个领域起起落落,并不新鲜。真正的变化在于,如今把它商业化开始变得可行,企业也有可能套用一些成熟的商业模式来推动落地。 在这一轮转变里,人工智能显然起了很大作用,它让过去只能执行固定程序的机器,第一次有了应对复杂环境的可能。 各方的希望在于攻克“物理AI”。简单说,就是把专门化的人工智能装进一个配有传感器、电池和执行器的躯体,让它不仅能“想”,还能“做”。 其中执行器是关键,也是难点,它价格昂贵,技术非常复杂,直接决定机器人能否完成精细动作。软件层面的进步再快,如果硬件跟不上,机器人依旧寸步难行。 这种范式转变,有望让人形机器人到2050年成长为规模达数万亿美元的市场。中国同样给出了乐观预期:国务院发展研究中心的报告显示,中国具身智能产业市场规模有望在2035年突破万亿元。 具体数字可以争论,但资本、政策和技术正在同时向这个方向聚集,各国都不愿在这条新赛道上落后。 不过,要让这些庞大的数字变成现实,靠的不会是派对把戏,也不会是舞蹈表演,而是在家庭、医院和工厂里真正干活,尤其是在工厂里。只有当机器人能够稳定地完成有价值的工作,持续创造产出,市场规模的预测才有意义。 否则,再热闹的展示,也只是一时的流量,无法转化为真实的生产力和长期收入。 一位从业者说得很直接:真正和机器人打过交道,才会明白这件事有多难。他认为,外界存在大量“人形机器人炒作”,而其中不少来自科技行业最有影响力的人物,动辄十亿、百亿台的预言正是典型。 可是,炒作建不起供应链,也改写不了全球劳动力市场。要做到这些,需要的是技术、成本、可靠性和安全性上的实打实突破。 现实中的规模,离宏大预言还有相当距离。国际数据公司IDC今年1月的报告显示,2025年全球人形机器人出货量约1.8万台,中国占了主要份额。 这一年被业内普遍视为人形机器人的“量产元年”,据行业统计,国内整机企业数量超过140家,发布的产品超过330款。企业和产品很多,但距离“十亿台”仍隔着好几个数量级。 那么,今天的人形机器人到底能做到什么程度?初创公司1X推出的家用人形机器人Neo是一个有代表性的例子。 它以AI驱动,但并非始终如此。在2025年的一次演示中,Neo需要真人协助,由一名叫图灵(Turing)的操作员远程操控完成动作。 这说明,在不少看似“自主”的表现背后,人类仍在关键环节默默托底。 据1X介绍,当时展示的是Neo的Gamma版本,公司一直用它在员工家中做入户测试,其中一台还在帮公司负责人洗衣服。按照公司的说法,这是最后一个工程版本,正在开发、即将投产的新版本将进入首批客户家中。 从员工家庭测试走向真实用户家庭,正是家用人形机器人走向商业化必须跨过的一道门槛。 1X表示,Neo的全部行为在本质上都由AI完成。机器人接收图像、力觉、触觉等关于外部世界的一切信息,交给一个大型神经网络处理,再由网络输出具体的电机指令,一直细化到它施加的力和扭矩。 保持平衡、行走、抓握和操作物体,这些动作都由同一套系统统一调度,而不是为每个动作单独编写程序。 这正是人形机器人与传统机器人的根本区别。传统机器人经过编程,每次都以同样方式执行特定任务,环境稍有变化就可能失灵。 使用AI的机器人则在理论上能够在不可预测的环境中逐步学会做事,这就是所谓物理AI。这一类别不只包括人形机器人,还包括其他通用智能机器人和无人驾驶汽车,凡是靠电机、传感器、摄像头和模型理解周围世界的机器,都在其列。 围绕物理AI的竞争,已经体现在技术积累上。据摩

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