當(dāng)一個(gè)人形機(jī)器人邁著近乎優(yōu)雅的“貓步”走上舞臺(tái)，腳尖輕點(diǎn)、步伐輕盈，宛如在太空漫步，這一幕不僅打破了公眾對(duì)機(jī)器人“僵硬機(jī)械感”的刻板印象，也讓業(yè)內(nèi)對(duì)汽車品牌造機(jī)器人的技術(shù)有了全新認(rèn)知。

近日，小鵬新一代人形機(jī)器人IRON閃亮登場(chǎng)。它擁有173厘米的擬人身高、65公斤的體重，全身配備82個(gè)超高自由度關(guān)節(jié)，特別是具備22個(gè)自由度的靈巧手和新增的腳尖被動(dòng)自由度，實(shí)現(xiàn)了前所未有的自然步態(tài)與動(dòng)作流暢性。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球約18家車企已宣布進(jìn)軍人形機(jī)器人賽道，特斯拉、小米、廣汽、比亞迪、現(xiàn)代、豐田等紛紛布局。從“鐵皮戰(zhàn)士”的剛硬節(jié)奏到IRON的“模特步”，這場(chǎng)“造人熱”的背后，是汽車產(chǎn)業(yè)能力向具身智能的深度遷移。

如何“無(wú)限接近人類”

具身智能是指智能體（如人形機(jī)器人、自動(dòng)駕駛車輛等）通過(guò)物理身體與真實(shí)環(huán)境持續(xù)交互，完成感知、認(rèn)知、決策與行動(dòng)的閉環(huán)過(guò)程。該范式突破了傳統(tǒng)人工智能局限于數(shù)據(jù)處理與離身推理的束縛，強(qiáng)調(diào)智能的形成依賴于身體形態(tài)、運(yùn)動(dòng)能力與環(huán)境反饋之間的動(dòng)態(tài)耦合。

以往，機(jī)器人大多給人預(yù)設(shè)程序或精確但僵硬的感覺(jué)，與人類相比，缺乏微妙的肌肉協(xié)同、重心調(diào)整和下意識(shí)的緩沖反應(yīng)。比如，撿起一個(gè)雞蛋和拿起一個(gè)水杯，人類的手部力量和姿態(tài)能瞬間無(wú)感自適應(yīng)，而機(jī)器人可能需要進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和調(diào)整。

要讓機(jī)器人動(dòng)作無(wú)限接近人類，需在關(guān)鍵領(lǐng)域取得突破。硬件層面，要求彈性體材料、可變剛度關(guān)節(jié)以及高密度傳感器協(xié)同發(fā)展，讓機(jī)器人的“身體”更智能、更安全。軟件層面則涉及控制算法，尤其需要發(fā)展能處理大量不確定性、進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和反射的算法。這不僅是算力問(wèn)題，更是算法迭代的問(wèn)題，需要從傳統(tǒng)的精確控制轉(zhuǎn)向更具韌性和自適應(yīng)性的控制模式。

資料圖 中新經(jīng)緯攝

車企為何能成為“造人主力”？

對(duì)于上述技術(shù)要求，不少車企展現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，如系統(tǒng)工程整合能力、復(fù)雜實(shí)時(shí)控制算法的遷移能力，以及面向大規(guī)模量產(chǎn)的產(chǎn)品化思維。

首先，一輛汽車由上萬(wàn)個(gè)零部件組成，其研發(fā)、測(cè)試、驗(yàn)證是一套極為嚴(yán)密的系統(tǒng)工程。車企擅長(zhǎng)將機(jī)械、電子、電氣、軟件等不同領(lǐng)域的技術(shù)整合成一個(gè)安全、可靠、高效運(yùn)行的整體。這種整合能力，對(duì)于同樣復(fù)雜的人形機(jī)器人來(lái)說(shuō)，是至關(guān)重要的底層能力，很多互聯(lián)網(wǎng)或AI公司并不具備。

例如，特斯拉、小鵬、比亞迪等企業(yè)憑借其整車制造經(jīng)驗(yàn)，在人形機(jī)器人領(lǐng)域迅速構(gòu)建起集成優(yōu)勢(shì)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，目前全球制造的機(jī)器人大致分為三層：大腦層、身體層、集成層。汽車公司最擅長(zhǎng)的就是“系統(tǒng)級(jí)制造”，所以在集成層車企的身影最為密集，像特斯拉、豐田、現(xiàn)代、比亞迪、廣汽、小鵬等都在其中。

其次，自動(dòng)駕駛技術(shù)與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制在底層邏輯上高度相通，它們都要面對(duì)開(kāi)放、動(dòng)態(tài)、不確定的環(huán)境，都需要完成“感知 - 決策 - 規(guī)劃 - 控制”的閉環(huán)。小鵬希望打通汽車、飛行器與機(jī)器人，構(gòu)建統(tǒng)一的AI出行生態(tài)；特斯拉致力于用Optimus支撐美國(guó)制造業(yè)的未來(lái)；比亞迪則利用其電池體系優(yōu)勢(shì)，探索“人機(jī)能源循環(huán)系統(tǒng)”，實(shí)現(xiàn)動(dòng)力系統(tǒng)的可持續(xù)賦能。

最后，車企會(huì)思考如何通過(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)工藝創(chuàng)新來(lái)降低機(jī)器人成本，這為機(jī)器人未來(lái)從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

當(dāng)前自動(dòng)駕駛在停車場(chǎng)、小區(qū)內(nèi)部道路等復(fù)雜、狹窄空間，以及與行人動(dòng)態(tài)目標(biāo)的交互方面仍面臨挑戰(zhàn)。人形機(jī)器人研發(fā)所錘煉的精細(xì)環(huán)境感知、靈巧避障、意圖預(yù)測(cè)等技術(shù)，能大幅提升汽車在“最后一公里”場(chǎng)景下的智能化水平。同時(shí)，機(jī)器人技術(shù)在汽車制造工廠的應(yīng)用將更加深入。更具通用性和柔性的人形機(jī)器人，可以適應(yīng)更復(fù)雜的裝配、檢測(cè)和物流任務(wù)，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和柔性，直接賦能車企的主業(yè)制造環(huán)節(jié)。

規(guī)則邊界是當(dāng)前重要議題

無(wú)論是智能汽車本身，還是車企研發(fā)出的“人性感”機(jī)器人，背后都存在同一個(gè)疑問(wèn)：它真的安全嗎？當(dāng)它做出決策，背后的邏輯由誰(shuí)掌控？一旦發(fā)生意外，責(zé)任該由制造商、算法開(kāi)發(fā)者，還是使用者來(lái)承擔(dān)？

事實(shí)上，提升社會(huì)接受度與加強(qiáng)法律治理是目前具身智能規(guī)模化落地最突出、最需要優(yōu)先解決的問(wèn)題。硬件成本會(huì)隨著技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模化逐步降低，這是可預(yù)期、可解決的問(wèn)題。軟件“大腦”的通用智能水平是長(zhǎng)期制約因素，但可以通過(guò)限定場(chǎng)景、任務(wù)分階段實(shí)現(xiàn)突破。然而，社會(huì)的信任和法律的規(guī)則一旦缺失，會(huì)直接扼殺創(chuàng)新的應(yīng)用空間。

當(dāng)機(jī)器人與人發(fā)生物理交互，如何確保絕對(duì)安全？一旦發(fā)生意外，責(zé)任如何界定？是產(chǎn)品缺陷、算法錯(cuò)誤還是使用不當(dāng)？現(xiàn)行的產(chǎn)品責(zé)任法在面對(duì)高度自主的智能體時(shí)，面臨著巨大挑戰(zhàn)。

當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入家庭，會(huì)收集海量的隱私數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)如何使用和保護(hù)、機(jī)器人的決策如何符合人類倫理等問(wèn)題，需要建立全新的數(shù)據(jù)治理和倫理規(guī)范。

此外，目前缺乏針對(duì)家用服務(wù)機(jī)器人的安全、可靠性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)際認(rèn)證體系，標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證體系缺失。沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)，市場(chǎng)就無(wú)法規(guī)范，消費(fèi)者就難以建立信任。從這個(gè)意義上講，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和安全規(guī)范是幫助社會(huì)公眾更好接受人工智能技術(shù)及應(yīng)用的基礎(chǔ)保障。

文：陳兵 南開(kāi)大學(xué)法學(xué)院副院長(zhǎng)、教授，中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院特約研究員

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