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中国的人形机器人，已经能奔跑、跳舞、在指令下后空翻。但一家领先的中国具身智能公司却说，真正的短板不在“身体”，而在“大脑”。
总部位于北京的千寻智能（Spirit AI）联合创始人、首席科学家高阳，9月17日在接受路透社采访时表示，人形机器人的“大脑”最早可能在2027年年中迎来突破，堪比催生ChatGPT的GPT-3，但要进入家庭，至少还需要八年。
原因，是绕不开的“数据瓶颈”。
“大脑是整套机器人里最弱的一环”
高阳说，在完整的机器人技术栈里，大脑确实是最薄弱的一环。过去几年，中国机器人企业在硬件上进步明显，如今越来越把重心放在决定机器人智能水平和经济产出的软件上。
他预计，一个堪比OpenAI的GPT-3那样的行业突破，可能在2027年年中出现，让人形机器人更有可能根据口头指令完成更广泛的通用任务。
目前，千寻智能的机器人在结构化的客厅环境里，完成简单任务的成功率已达到约90%。这是一个不错的成绩，但“结构化”三个字很关键，意味着环境是经过整理和限定的。
高阳本人是清华大学的助理教授，曾在美国加州大学伯克利分校获得博士学位，公司的另一位联合创始人则有大规模生产机器人的制造经验。
2026年9月17日，在中国北京，一名工程师在Spirit AI公司总部测试区，站在Moz2机器人旁工作。路透社/王婷舒
换个角度看，会跳舞的机器人，就像一个健美的运动员，而通用机器人，则更像一个既要有体能、又要会看、会想、会动手的“多面手”。
所以，“大脑”指的是感知、理解和决策的整合能力，也就是让机器人在复杂、多变的环境里，做对事情的能力。
一年、两年、八年：三道时间表
高阳给出了一个由近及远的时间表：未来一到两年，是工业应用的初始窗口；两年后，会看到机器人在商业服务场景里做一些更简单的任务。
而进入家庭，则比这两者都难得多，至少需要八年。
2026年9月17日，在中国北京，一名工程师在Spirit AI公司总部测试区，站在Moz2机器人旁工作。路透社/王婷舒
为什么家里更难？因为工厂和商店的环境相对固定，任务也较为重复，而家里的物品、布局和人的行为，几乎每一户都不一样。
目前，千寻智能有数十台自研的轮式人形机器人Moz1，部署在电池制造商宁德时代和零售商京东的生产线上，京东也是它的投资方。
这家约300人的公司，自2024年成立以来已融资超过6.7亿美元，是中国资本化速度最快的具身智能公司之一。
数据才是真正的瓶颈：“脏数据”反而更有用？
2026年9月17日，在中国北京，一名工程师在Spirit AI公司总部测试区，站在Moz2机器人旁工作。路透社/王婷舒
机器人的“大脑”要靠数据训练，而现实世界里的操作数据，远比互联网上的文字和图片更稀缺。千寻智能高度依赖真实世界数据，而不是虚拟仿真。
路透社的记者在它的北京办公室看到一个机器人数据训练中心：几十名年轻人身上戴着传感器，反复做打开冰箱、开保险柜、用刀切菜等动作，来训练人形机器人。
据报道，公司还在全国雇用了约1000名合同工，在家庭和生产环境里收集真实数据。在一些其他机器人训练设施里，操作员可能需要重复一个动作50多次，才能得到一个精度达标的“干净”动作。
但高阳说，千寻智能发现，使用动作更多样的“脏数据”，反而能让模型进步得更快。
2026年9月17日，在中国北京，一名工程师在Spirit AI公司总部测试区，站在Moz2机器人旁工作。路透社/王婷舒
这也许是因为，真实世界本来就不“干净”，让模型见过更多变化，才能在遇到意外时更灵活。
怎么看这份“预言”
需要提醒的是，这是一位创业公司创始人的判断，而不是行业共识。“2027年年中”“八年”这样的时间点，带有很强的不确定性。
另外，“堪比GPT-3”本身也是一个比喻：GPT-3当年的意义，在于展示了大模型的通用能力，但距离真正好用的ChatGPT，还隔着数年的工程与产品化。
同时，90%的成功率，看上去很高，但在家庭、工厂里，每十次就失败一次，通常仍然难以接受，尤其是涉及刀具和安全的动作。
因此，未来一两年里，更值得关注的信号或许是：机器人能否在更多真实环境里稳定工作，成本能否下降，以及数据的采集效率能否显著提高。
机器人要真正走进千家万户，靠的不只是一个“聪明的大脑”南宁股票配资，还要一套可靠、便宜、安全的完整体系。
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