人形机器人的ChatGPT时刻：2年、5年还是10年后到来？

　　中新经纬3月25日电 (薛宇飞 王玉玲)“你们觉得人形机器人的‘ChatGPT时刻’还有几年？”当主持人在博鳌亚洲论坛2026年年会抛出这个问题时，台上的几位人形机器人公司负责人或高管给出了不同的判断。

　　他们对这一时刻的设想，差别很大——从最乐观的2年，到最谨慎的10年。

　　“ChatGPT时刻”何时到来？

博鳌亚洲论坛2026年年会“人形机器人的进阶与飞跃”论坛。中新经纬 薛宇飞 摄

　　参加25日举行的博鳌亚洲论坛2026年年会“人形机器人的进阶与飞跃”论坛的企业界人士共有5位。

　　首先提及上述问题的是百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖。他说：“从技术上看，无论是大模型的大脑还是小脑，整个技术方案还没有完全统一，远远没有到所谓的‘ChatGPT时刻’或者‘iPhone时刻’。虽然现在规模热度很高，但还是一个建设过程。”

　　沈抖称，人形机器人还面临着本体的稳定性、耐用性、灵巧性等比较大的挑战。在数据上，没有进入到规模化、正向循环的过程，数据还是以实验阶段、数据采集为主，与自动驾驶、无人驾驶规模化上路后取得的数据不同，数据上是一个短板。

　　星动纪元科技有限公司创始人陈建宇指出，机器人要突破更高的价值交付、达成真正的应用落地还面临多种挑战。一是能力问题，工业应用需要达到非常高的效率和可靠性，要求机器人能力比较全面，必须把机器人单机的能力上升成系统化的能力。

　　陈建宇称，二是模型的泛化性，每一个人家庭环境、布局完全不一样，不可能在每个家庭里面单独收集数据、单独训练。理想状态是机器人能像ChatGPT一样，在全新环境中实现零样本泛化，无需单独采集数据和训练即可部署，而当前距离这一目标仍有差距。

　　“但我想告诉大家，这个时间不会太长，五到十年至少能够看到非常好的效果。‘ChatGPT时刻’到来之前，我们也可以在工业场景应用机器人，可以把一些关键岗位给打通，标准化复制到上万或者是数十万个场景。”陈建宇说。

　　接着，作为这场论坛的主持人，清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长、中国科技政策研究中心主任薛澜提问道：“你们觉得，人形机器人的‘ChatGPT时刻’还有几年？”

　　商汤联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚给出了全场最乐观的判断。他的答案是需要两年。

　　“目前，机器人行业的数据量大约在10万小时级别，与自动驾驶领域训练量悬殊。而通过环境式速采方式，预计到2027年，机器人行业数据量能提升至1000万小时。只有到了那个时间点，才能迎来机器人行业的‘ChatGPT时刻’。”王晓刚说。

　　此外，王晓刚提到，“Open Claw”(龙虾)出现，给了人形机器人自我进化的能力。机器人的机管平台可以控制很多机器人，“龙虾”有自我调用、自我反思和记忆的能力，可以从具身单机走向群体的协同，让它在探索环境和操作过程当中变得越来越“聪明”。

　　vivo机器人Lab首席科学家邵浩的判断则更为谨慎，他认为需要10年。他以AI行业发展为参照，从深度学习兴起到ChatGPT出现历经7年，核心契机是找到了低成本的海量免费数据，而机器人所需数据是高维度的，只有找到机器人领域的低成本海量数据获取方式，ChatGPT时刻才会到来。

　　北京人形机器人创新中心CEO熊友军没有给出具体的时间，他认同的是循序渐进的观点。他表示，人形机器人的“ChatGPT时刻”并非“一刀切”，而是与技术成熟度、商业价值和社会需求深度耦合。

　　“去年整个中国人形机器人发货量比较大，未来仍可能高速增长，机器人在应用场景落地比大家预想的可能要快。”熊友军说。

　　人形机器人“ChatGPT时刻”是循序渐进的过程，得到了上述多人的认可。陈建宇说：“公众看到ChatGPT是突然出来的，但实际上技术的发展和研究持续了很多年。如果非要给人形机器人一个时间的话，我会给五年。”

　　进入家庭要多久？

　　对于人形机器人何时能走进普通家庭，沈抖表示，具身智能进家庭是对机器人能力的上限要求，家庭场景的非标准化特性，要求机器人达到L4级自主运营水平，远高于工业场景的要求。

　　陈建宇则相对乐观，他认为，三到五年内家庭机器人将走入家庭，但这是一个循序渐进的过程。

　　邵浩提出，家庭机器人进入到家庭以后一定会产生物理安全、数据隐私安全，包括系统失效风险等问题。从物理安全的角度，需在硬件设计中融入物理围栏、即停机制等设计，从源头规避风险；数据隐私安全则要明确数据采集边界，通过端侧处理保证数据不泄露；责任认定可借鉴自动驾驶的成熟条例，参考欧盟人工智能法案，按机器人智能化等级划分制造商、运营方和用户的责任。

　　王晓刚强调，机器人进家庭直接达到L4级，无法像自动驾驶一样经历L2级的人机协作阶段，因此需先在B端受限场景大规模落地，通过压力测试验证技术安全性，建立市场信心，同时配套完善保险公司理赔体系，为C端应用落地铺路。

　　王晓刚还指出，机器人与人类交互的近距离特性，让传统自动驾驶的传感器技术难以应对突发情况，安全皮肤等新技术的研发仍有很长的路要走。

　　沈抖认为，不必过度放大机器人进家庭的安全风险，其发展是循序渐进过程。机器人进家庭必然从特定场景开始，不会直接全面接管家庭管理，这为安全体系完善留出了时间。

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责任编辑：魏薇 李中元